Data et musique : Comment l'IA aide-t-elle le monde de la musique ?

La data dans le monde de la musique a permis d'évaluer les performances des artistes au-delà du nombre de CD vendus, très souvent limités aux seuls fans. Découvrons dans cet article comment la data fait évoluer le monde de la musique

Les assistants à la composition de musique

Trouver un équilibre entre les compétences techniques et un flair créatif inspiré est donc un objectif crucial qu'on tente de lancer une carrière de compositeur. Si vous êtes trop technique, votre travail risque d'être réalisé comme sans âme. Mais si votre musique est trop détachée des conventions, trop libre et qu'elle élève à toute catégorisation, vous aurez beaucoup plus de mal à trouver des auditeurs.

Construites à l'aide d'algorithmes détaillés, des platesformes comme Aiva, Amper et Ecrett Musique traitant les entrées de ses utilisateurs et construisant une musique étonnamment émouvante en un clin d'œil. PrenezEcret Music: en sélectionnant des options dans une série de menus (Scène, Humeur et Genre), la plateforme intelligente concocte efficace un morceau de musique qui correspond absolument à ces critères.

Google Magenta : assistant à l'innovation musicale

L'option la plus tente est d'appuyer sur un bouton pour assister que l'IA donne des décès pris être utilisés, il existe d'autres options où une interaction entre l'homme et la machine va permettre de passer cette solution de facilité. Par exemple, le projetMagentade Google Permet de l'innovation en musique. Notamment, de ce projet de Google est néNSynthun plugin permettant de créer de nouveaux sons en mélangeant des paires de sons existentantes fournies par les utilisateurs.

D. Autres initiatives comme les pluginsSuite producteur Orbde vous aider à développer vos propres idées en suggérant par exemple des suites d'accords ou des chemins musicaux solides

Côté utilisateurs

2 cas principaux. D'un côté avec des applications comme Apple Music, Spotify ou Deezer, on va être en capacité de recommander des musiques aux utilisateurs pour leur faire découvrir de nouveaux titres, similaires ou proches de leurs genres habituels. On va aussi leur créer des playlists avec des mix entre les titres culturels habituels et des propositions de nouveaux titres. Pour cela, ces entreprises collectent des données comparatives : musiques écrites à quelle fréquence, pauses, reprises, temps d'écoute pour pouvoir apprendre de vos habitudes et être le plus pertinent possible.

De l'autre côté, avec des applications comme Shazam, lorsqu'un utilisateur entre dans une musique qui l'interesse, celui-ci va pouvoir apprendre à faciliter de nouveaux titres et les enregistrer par la suite.

Pour ces acteurs du monde de la musique, l'analyse de données est une compétition clé. Si vous avez testé les différences platesformes de musique, vous verrez que les qualités de leur système de recommandation sont inévitables.

Aller plus loin : La prévision du succès

C=est une des grandes questions que se pose l=industrie musicale : peut-on préparer avant sa sortie le futur succès musical ? Peut-on deviner à l'avance grace à la data les Futurs hits ? Spotify avait essayé de préparer en 2013 une partie des Grammy Awards en fonction des élèves de ses utilisateurs. Résultats : 4 bonnes prévisions sur 6. Shazam a fait mieux avec 11 bonnes prévisions sur 16, soit environ 69 % de réussite.

Mais ce que cherche à faire l'industrie c=est faire cette analyse plus en amont que les Grammy awards pour savoir sur quels titres investir dès qu=ils sortiront. Et pour aller encore plus loin, pourquoi pas grace à la data et aux algorithmes, découvrir qui sera la prochaine grande star.

Cependent, le caractère incertain de la musique, et plus généralement de l'art, rendez-vous-t-il techniquement possible ? Le ciel nous le dira !