Les défis imposés par l’avènement du streaming ET l’augmentation massive des contenus.

L’article de Bernard Jacquemin sur la question des métadonnées, ainsi que le portrait dressée par la RIAA de l’évolution du marché de la musique enregistrée depuis 1973 à 2021 – ont constitué le point de départ notre réflexion dans cette recherche. Ils ont permis dans un premier temps de relever l’enjeu majeur pour l’économie musicale à venir : une augmentation très nette – d’une part – des contenus audios disponibles, en quantité comme en qualité (plein essor des podcasts par exemple) et cela depuis l’avènement du streaming comme mode de consommation de référence sur le marché depuis 2016 (plus de 50%) ; face à une défaillance dans la capacité à structurer et qualifier efficacement ces contenus musicaux. Ce premier constat est essentiel car il amène la question de la personnalisation et de la recommandation.

L’étude qualitative de terrain menée rapporte notamment les problèmes suivants :

« Descriptions imprécises ou incohérentes, portée limitée des types d’information exploités, interopérabilité limitée des modèles et des systèmes »

« Tout cela engendre de la confusion dans la gestion de l’information musicale, du bruit dans les résultats de recherche, voire une incapacité à fournir les réponses attendues par les usagers »

Bernard Jacquemin. Médiation du document musical : exploiter les métadonnées. Ve colloque scientifique international du Réseau Mussi, Ibict/UFRJ, Nov 2021, Rio de Janeiro, Brésil, p.2

En résulte donc une expérience utilisateur qui n’est pas optimale, posant une réelle question aux acteurs de l’industrie de la musique en commençant par les maisons de disques et d’édition qui qualifient leur catalogue. Mais c’est aussi un enjeu pour les plateformes d’écoute en streaming qui référencent et organisent les contenus afin de les proposer. A cet égard, Jacquemin met en avant le projet Doremus ayant pour but de s’attaquer à la recommandation en réfléchissant par exemple à comment rendre compte de la « similarité » de deux morceaux.

L’ étude de terrain révèle 3 public cibles : grand public, les professionnels du secteur et artistes.

AUGMENTATION DES CONTENUS AUDIO, quels impacts pour les consommateurs DE MUSIQUE?

Il y a une imprécision des moteurs de recherche liée à l’élargissement du champ sémantique des mots que nous utilisons. Ensuite, on observe aujourd’hui d’un côté la sérendipité (capacité à découvrir de façon inattendue de nouvelles choses/opportunités). De l’autre, la frustration : je ne trouve pas les mots pour trouver la musique que je souhaite.

decouvrir DANS LA MASSE DES CONTENUS AUDIO, COMMENT cela se passe t-il?

Le 1er canal de découverte et de recommandation musicale reste humain (famille et amis). Viennent ensuite les plateformes de streaming où Youtube se démarque. Constat intéressant du fait qu’il montre qu’une plateforme non dédiée à la musique – mais à la vidéo – assoie une vrai légitimité dans le paysage. Il est alimenté à la fois par des éditeurs de contenu mais aussi par tout un chacun : possibilité donc de trouver des pépites. Cet effet « caverne d’Ali Baba » où on peut « tout trouver » en fait un acteur à part entière. Un moteur de recherche d’une puissance telle que les concurrents jouent plutôt leurs cartes sur la qualité sonore.

structurer LES CONTENUS pour recommander

L’article mentionne enfin plusieurs modèles de structuration de l’information musicale – inspirés des logiques du websémantique. On présente par exemple l’interface Overture – censée rallier l’exigence d’uniformité et de complexité de l’information musicale. Un interface qui doit répondre aux besoins à la foi des amateurs de musique, des professionnelles de l’industrie, et des musiciens eux-mêmes. L’aspect intéressant du modèle réside aussi dans son grand principe : une liberté dans la navigation et la recherche de filtre, à partir d’un point de départ, et un résultat de recherche final (une recommandation) qui – au regard de ce qui existe – ne doit pas rendre compte de sa similarité avec un titre/une consommation initiale (enfermement dans un cluster de gout).

aLGORITHME VS humain, les defis de la recommandation des contenus

Au global, un texte qui explore une question majeure dans l’industrie musical actuelle : la recommandation, en présentant quelques avantages mais surtout inconvénients d’une recommandation algorithmique (froide, précise, exact mais sans surprise) face à une recommandation humaine moins décriée (chaude, imprécise, sensible, pouvant être originale).

le boum de la data et de la technologie dans la musique

le boum de la data et de la technologie dans la RECHERCHE SUR LA musique

Les algorithmes et l’IA de manière générale ont profondément transformé l’univers de la musique enregistrée. Les possibilités offertes aujourd’hui dans la production mais aussi le traitement de la donnée musicale sont énormes. En témoigne les derniers sorties scientifiques mais aussi business sur le secteur. Nous pouvons citer pour les première la thèse doctorale d’Ondrej Cifka à titre d’exemple. Un ouvrage d’une grande technicité qui explore les possibilités autour du transfert d’un genre musical d’une track à l’autre (soit un fichier midi soit une audio) avec l’intelligence artificielle et en particulier les avancés récentes sur les réseaux de neurones, le deep learning et le positional encoding.

le boum de la data et de la technologie dans l’industrie DE LA musique

En ce qui a trait à l’actualité business, il n’en est pas moins vrai que la data musicale, mais aussi le développement technologique au sens large sont au coeur des enjeux actuels. En témoigne cet article récent de la revue spécialisée Music Business Worldwide (qui référence dans le secteur). : « Beatport acquires music industry technology company Ampsuite » en date du 23 février 2022.

UN SECTEUR porteur QUI LAISSE UNE VRAI PLACE A L’ETHIQUE ET AU DEVELOPPEMENT.

Plusieurs sorties médiatiques récentes laissent aussi entendre que la musique est un secteur particulièrement propice à l’innovation. Il se renouvelle, mais sait aussi tenir compte de différents enjeux sociétaux et ethiques de son temps. A ce titre suscite, il suscite l’interêt des divers acteurs économiques. On peut par exemple citer celui en date du 24 février 2022 qui titre  » Blackrock teams with Warner to launch new $750M music-buying fund via Influence media », qui relate en fait de profonds investissements de Fonds massifs comme Blackrock pour soutenir et encourager la cocréation d’une plateforme dédiée à la gestion des droits musicaux par exemple, mais aussi le licencing des femmes, des « music entrepreneurs », et autre catégories nouvellement plébiscitées sur le marché.

La robotique, un atout pour la musique ?

A travers l’histoire, la musique a énormément évolué. En effet, les premiers instruments dataient de la période paléolithique avec une reproduction des bruits de l’environnement qui les entouraient (nature, animaux…). Puis, nous sommes passés par des sonorités plus complexe avec l’apparition des instruments et chant.

Les entreprises et créateurs font faces aujourd’hui à la montée de plusieurs domaines qui permettront de se différencier. Il s’agit de la data, l’intelligence artificielle, les nouveaux outils et la robotique. Ces acteurs du marché lient de plus en plus la technologie à la création afin de répondre à plusieurs besoins.

les emotions et la robotique dans la musique

Si la musique est un art tant apprécié, c’est par les émotions qu’elles procurent. En effet, elle a une forte influence sur les émotions, l’état d’une personne selon la musique qu’elle écoute. D’après des études scientifiques, la musique peut avoir un effet dopant sur les performances sportives. Ainsi, on peut se demander comment reconnaitre les émotions d’une personne grâce à la musique ? Une étude a été faite par Jean Debaecker qui s’intitule « Reconnaissance des émotions dans la musique ». Pour cela plusieurs scénarios ont été mises en place afin de comprendre la réaction des personnes selon l’activité qu’ils pratiquent et la musique écoutée.
On a constaté durant cette étude que la musique pouvait altérer les émotions mais aussi la sensation. Un gain de productivité est observé pour les personnes écoutant du jazz face à d’autre non. Enfin, par la recherche que les émotions sont situées au niveau limbique du cerveau, ce qui permet de savoir quelle zone rechercher pour les analyser.

La data un rôle essentiel dans la musique

Jusqu’à aujourd’hui, la musique est créée par l’Homme et les émotions sont retransmises par la compréhension de celles-ci. Or, il se pose la question, comment la robotique peut reproduire les sentiments sans les connaitre ? Cette question a été posé par Steven Kemper et Scott Barton « Mechatronic Expression: Reconsidering Expressivity in Music for Robotic Instruments ». Ils essaient de montrer comment la robotique peut elle intégrer les émotions au sein de leur création.

Tout d’abord, il y a le machine et le deep learning qui ont un rôle essentiel dans l’apprentissage pour les robots et l’IA dans la création d’une musique. La force de ce domaine est la quantité astronomique de donnée disponible afin que l’intelligence artificielle puisse avoir la meilleure des représentations possibles par rapport à l’homme. A l’heure d’aujourd’hui la robotique est capable de reproduire des œuvres à l’identique. Cependant, on y voit toujours un problème dans la retransmission des émotions. Pour combler ce manque, le deep learning et l’auto apprentissage va permettre à l’avenir à l’IA d’interpréter les émotions. Quelles soient dans la retranscription que dans l’anticipation comme les recommandations de playlist spotify.

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Jacquemin B. (Nov 2021). Médiation du document musical : exploiter les métadonnées. Ve colloque scientifique international du Réseau Mussi, Ibict/UFRJ, Rio de Janeiro, Brésil.

Ondřej Cífka. Deep learning methods for music style transfer. Artificial Intelligence [cs.AI]. Institut Polytechnique de Paris, 2021 (english)

Universal, Sony, Warner, Wagram, Believe

Spotify, Deezer, Apple Music, Youtube Music, Amazon Music, Napster, Qobuz…

Recording Industry Association of America

Jean Debaecker (2011) « Reconnaissance des émotions dans la musique »

Steve Kemper et Scott Barton (2018) « Mechatronic Expression: Reconsidering Expressivity in Music for Robotic Instruments »