Alors que viennent d'être publiés les derniers chiffres du Snep indiquant une augmentation de 3,2% des ventes de musique tout support confondus, soit une première depuis 1998, tous les regards sont désormais tournés vers le streaming, modèle de distribution musicale longtemps décrié mais désormais intégré dans les stratégies tout autant des majors que des labels indépendants.
Néanmoins, tout comme le cinéma en son temps, le monde de la musique s'interroge aujourd'hui sur la valeur de ce modèle pour le maintien de la diversité culturelle.
Des usages arrivés à maturité
La situation actuelle n'est que la suite de basculements des usages des consommateurs de musique impactés en vrac par la digitalisation des contenus, la désynchronisation de l'acte d'achat et le nomadisme de l'écoute. Si le désir de musique n'a aucunement faibli, c'est l'accessibilité et la valeur des contenus qui ont changé pour toujours.
Pour parvenir à industrialiser leur modèle et préserver leur rentabilité, les acteurs du streaming ne peuvent pas creuser davantage les rémunérations promises aux majors et aux artistes au risque de casser le contrat de confiance les liant à l'industrie. Ce contrat est basé sur la projection d'un marché mondialisé dont les revenus générés par une adoption massive du modèle d'abonnement permettront à terme de remplacer les ventes des supports physiques.
Seule solution à leur disposition, croître en nombre d'abonnés. Il est aujourd'hui difficile pour ces plateformes de se différencier de la concurrence. Car toutes disposent aujourd'hui des mêmes catalogues (environ 40 millions de titres dont seulement moins de 2 millions sont écoutés) et des mêmes offres commerciales. C'est donc sur l'expérience, la recommandation et la découverte, que se fera la différence. Entre curation manuelle éditoriale (Apple) et promesse de personnalisation de masse par la data science (Spotify), difficile de savoir quelle approche sortira vainqueur. C'est précisément là qu'entre en jeu la recherche en Intelligence Artificielle, dépassant ce débat humain vs machine.
L'intelligence artificielle à la rescousse de la diversité musicale
Cette technologie - par le truchement de l'IRCAM - propose ni plus ni moins un rapport radicalement différent à la recherche et la recommandation musicale.
Fonctionnant à partir d'algorithmes combinés à des supercalculateurs, ce type de technologie est exclusivement basé sur le contenu de la musique et l'analyse complexe du son. Utilisant des algorithmes de deep learning, nous avons développés une technologie de perception artificielle, qui écoute la musique comme un humain le ferait. Cette technologie permet alors d'évaluer la ressemblance entre les morceaux (similarité), de les classer (tagging) et de les recommander via les critères hyper-personnalisés de l'utilisateur (recommandation).
Ainsi, dans la continuité des sélections de blogues spécialisés et des listes d'écoute proposés sur les portails, il devient désormais possible de faire comprendre à la machine nos goûts musicaux et d'en tirer des sélections non pas basées sur les achats ou écoutes de nos amis, ni même les statistiques d'écoutes au sein des catalogues mais purement et simplement les empreintes acoustiques des sons contenus dans les musiques et les chansons que nous apprécions.
Cette capacité d'exploration de ressources artistiques est déjà en train de devenir une réalité avec des sites spécialités comme la plate-forme française de streaming 1D Touch qui propose exclusivement des contenus issus de labels indépendants.
De nouveaux paradigmes et des applications de rupture
- L'exploration par le son
Les chercheurs de notre communauté ont développé pour les professionnels des moteurs de recherche acoustique qui permettent d'utiliser de la musique pour trouver de la musique. Comme c'est déjà le cas pour Google avec des mot clefs, les professionnels qui utilisent une plateforme comme celle de niland peuvent utiliser des musiques comme véhicules d'information. Il peut être parfois difficile de décrire la musique par des mots. L'intelligence artificielle permet alors d'utiliser l'indicible pour naviguer dans des répertoires d'œuvres. La core-technologie de ces moteurs peut être testée sur demo.niland.io.
- Un DJ personnel, l'intelligence artificielle au service de la découverte musicale
Les assistants personnels virtuels vont arriver dans nos vie (gestion de prise de rendez-vous, «bots» de conversation). En matière de musique, c'est tout naturellement vers le DJ personnalisé et contextuel que les premières expérimentations se sont orientées.
Par exemple, l'application Scarlett.fm basée sur la plate-forme Soundcloud sera la première vitrine technologique d'une Intelligence Artificielle musicale. L'utilisateur pourra créer son programme radio à partir de titre, d'humeurs et activités de manières personnalisées. Chaque utilisateur pourra par exemple écouter sa radio dédiée au travail ou à l'activité physique; radios qui seront personnalisées selon l'auditeur et son l'activité. L'application apprendra de ses interactions avec l'utilisateur et des goûts acoustiques de chacun.
Ici la technologie permet de dépasser les évidences et de satisfaire des goûts très éclectiques, d'élargir considérablement les choix et la découverte. Par exemple, à partir d'une sélection de morceaux différents de Serge Gainsbourg, il devient possible de découvrir aussi bien du punk, du rock, de la pop, du R&B ou du reggae, en français ou pas. Actuellement les plateformes limitent leur recommandation à d'autres chansons françaises (Barbara, Bashung...).
- Demain, de nouvelles expériences à imaginer et à inventer
La compréhension de la musique par la machine ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension, l'écoute, et les expériences autour de la musique. Demain, dans la réalité virtuelle, on peut imaginer que des développeurs utiliseront l'intelligence artificielle pour créer des expériences encore plus immersives, plus libres et moins scriptées. La musique pourra s'adapter à chaque utilisateur, à sa situation en temps réel pour devenir la véritable «bande son» de sa vie virtuelle. Les objets connectés, et les bio-feedbacks qu'ils peuvent enregistrées, créeront aussi de nouvelles opportunités dans le domaine de la santé et de la musicothérapie.
- Remettre la musique au centre de la relation entre l'auditeur et l'œuvre musicale
L'ordinateur et ses algorithmes de calcul des similarités acoustiques remettent donc paradoxalement au centre du jeu la musique et rien que la musique comme donnée d'analyse et d'orientation des recherches.
Là où le numérique était la promesse pour chaque artiste de pouvoir se faire entendre, il s'était jusqu'à aujourd'hui transformé en dictature du mainstream ou goût dominant.
Il faut aujourd'hui redonner sa juste valeur à la musique et sortit des approches «sourdes» du datamining.
À la clé, nous pourrons enfin dire que la prophétie de la «longue traîne», ce concept marketing qui fut inventé à l'arrivée d'Amazon et qui expliquait que la vente en ligne profitait aux marques fortes mais également à la multitude de petits acteurs, se réalisera enfin au profit des acteurs de la création musicale. Et cette fois-ci, grâce à l'innovation informatique...
Ce billet a été initialement publié sur le Huffington Post France.
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