Les machines peuvent-elles prédire un « hit » ? Une étude affirme que oui et avec une précision de 97% | Technologie

Produire une chanson qui atteint le sommet des charts de plates-formes comme Spotify ou Apple Music est ce que de nombreux artistes recherchent, mais moins de 4% de nouvelles chansons Ils entreront dans les charts. Bien qu’il n’y ait pas de formule magique pour le faire, une nouvelle étude suggère que l’apprentissage automatique – une technique d’intelligence artificielle – appliquée aux réponses cérébrales des gens peut identifier les chansons qui éveillent leurs émotions. Et ce sont ceux qui deviennent généralement les succès de l’industrie musicale.

Développée par des chercheurs de la Claremont Graduate University dans la région de Los Angeles, la méthode utilise des capteurs conventionnels, tels que ceux que l’on trouve dans les montres intelligentes, pour analyser les réponses neurophysiologiques humaines et ainsi évaluer les chansons. Dans l’étude publié dans la revue Frontières de l’intelligence artificielle33 participants ont écouté 24 chansons sélectionnées par le personnel d’un service de streaming; parmi eux, 13 étaient des hits (avec plus de 700 000 vues) et les autres ne l’étaient pas. Les chercheurs ont mesuré leurs réactions cérébrales associées à l’état attentionnel (de la libération de dopamine) et à la réponse émotionnelle (liée à l’ocytocine). Ensemble, ces signaux neuronaux prédisent le comportement du cerveau après un stimulus, en particulier celui qui provoque une émotion. Essentiellement, c’est comme avoir une fenêtre sur l’esprit pour comprendre l’effet que la musique a sur le cerveau.

Paul Zak, auteur principal et professeur à l’université américaine, explique que les gens peuvent même attribuer des caractéristiques comme le rythme ou le ton lorsqu’ils expliquent pourquoi ils aiment une chanson ; cependant, il est impossible d’être pleinement conscient des motivations intrinsèques. « Il s’avère que le cerveau sait. Même si vous ne pouvez pas l’identifier consciemment, les systèmes cérébraux inconscients savent si quelque chose est bon ou non », détaille le chercheur.

L’étude a montré que les réponses neurophysiologiques des participants étaient capables de prédire quelles chansons étaient les plus populaires, sur la base des chiffres du marché de la musique. Un modèle statistique linéaire a atteint un taux de réussite de 69 % dans l’identification des thèmes musicaux, et en appliquant l’apprentissage automatique, les chercheurs ont amélioré la précision à 97 %. Même en analysant les réponses neuronales de la première minute seulement des chansons, une affirmation de 82 % a été obtenue.

Malgré ces résultats prometteurs, l’équipe reconnaît les limites de l’étude qu’elle vient de présenter, comme le nombre relativement faible de chansons utilisées dans son analyse et le manque de représentation de certains groupes démographiques parmi les participants. Cependant, ils garantissent que la nouvelle méthodologie pourrait être appliquée à d’autres formes de divertissement, telles que les films et les émissions de télévision, ouvrant les portes à un changeur de jeu dans l’industrie du divertissement. Pour d’autres types de contenus, comme l’audiovisuel, il faudrait modéliser les données différemment, mais les réponses neurophysiologiques restent les mêmes, comme l’explique l’auteur de la recherche : « La méthodologie est solide, ce qui veut dire qu’elle peut être utilisée sur encore et encore, même si chaque modèle sera légèrement différent », ajoute le professeur Zak.

Les plateformes de streaming Ils ont souvent leurs propres méthodes de recommandation, mais sont généralement basés sur des algorithmes, une analyse d’experts humains et le comportement de l’auditeur, par exemple lorsque l’utilisateur évalue la piste avec un J’aime. Melanie Parejo, responsable de la musique pour l’Europe du Sud et de l’Est chez Spotify, explique que la méthodologie de la plateforme emploie un “large éventail de techniques d’apprentissage”, allant du “filtrage collaboratif à l’apprentissage par renforcement”.

Parejo souligne que les tendances musicales répondent à des facteurs internes à la plateforme, comme le nombre de reproductions ou l’évolution de chacune des chansons, mais aussi à des facteurs externes, comme ce qui se passe sur Internet ou à la télévision. “Il existe de multiples signaux de consommation qui peuvent contribuer au succès d’une chanson, de son taux de croissance à la consommation organique de la chanson, mais aussi que les utilisateurs recherchent cette chanson de manière proactive ou ne la sautent pas si elle apparaît dans une playlist. Mais nos rédactions prennent aussi en compte le contexte plus large, ce qui se passe en dehors de la plateforme, comment c’est partagé sur les réseaux ou si, par exemple, on vit un moment doux grâce à une série télé”, détaille ce représentant de Spotify.

A la recherche du “hit” musical

Si la méthode proposée par les chercheurs américains s’avère efficace pour identifier les tubes musicaux, pourrait-elle peut-être contribuer à créer la chanson parfaite ? Le professeur Paul Zak aborde cette question avec des nuances. La réponse oui se concentre sur le musicien ou le groupe, qui pourrait inviter quelques personnes à écouter une sortie pour mesurer l’intensité de leur connexion émotionnelle. À partir de là, ils seraient en mesure d’affiner différents éléments musicaux, qu’il s’agisse de faire évoluer des accords ou de faire un changement de rythme, le tout visant à amplifier l’impact affectif. “Ce serait l’approche que certaines personnes commencent déjà à adopter aujourd’hui”, souligne Zak. Cependant, lorsqu’il s’agit de produire une composition musicale avec de tels attributs à partir de zéro, sa perspective n’est pas si claire. « Nous avons besoin d’artistes pour faire ce travail créatif initial. Il n’y a aucun moyen de boucler la boucle et de produire artificiellement la chanson parfaite », précise-t-il.

Professeur Sergi Jordàqui étudie depuis plus de 30 ans la relation entre la musique et la technologie, convient que décrypter les signaux cérébraux grâce à des capteurs peut permettre d’optimiser les chansons, mais “c’est insuffisant pour générer les coups”. Malgré cela, ce n’est qu’une question de temps. Compte tenu des progrès rapides de l’intelligence artificielle générative et des capteurs d’humeur, il n’est pas déraisonnable d’anticiper un scénario dans lequel les machines donneront naissance aux mélodies les plus mémorables.

Nous sommes aux portes de cet avenir. En novembre 2022, le géant chinois de streaming Tencent Music Entertainment a produit et publié plus d’un millier de chansons inédites avec des voix générées par l’IA qui imitent la voix humaine. L’un d’eux, intitulé Aujourd’huia eu cent millions de reproductions et est devenue la première chanson artificielle à atteindre ce chiffre, selon un rapport de Music Business Worldwide.

Jordà souligne que les capacités actuelles de génération de musique à partir de textes, par exemple, “ont laissé tous les experts perplexes”. De plus, étant donné la capacité des réseaux de neurones à générer des variations basées sur ce qui existe déjà, il est probable qu’ils assumeront le rôle d’auteurs-compositeurs. disjoncteurs dans un futur proche. “Il est clair que, nourris de grandes réussites, ils auront tendance à faire des choses qui ressemblent à de grandes réussites”, détaille le professeur et chercheur du Music Technology Group de l’Universitat Pompeu Fabra de Barcelone. “C’est un futur qui semble très dystopique. Mais c’est inquiétant et c’est réel”, assure-t-il. De plus, il précise qu’il existe aussi d’autres possibilités, comme la création de musique à la volée, instantanément optimisée, selon les humeurs d’une personne.

De son côté, Zak estime que la méthode développée par son équipe peut profiter aux artistes qui débutent leur carrière, afin qu’ils perçoivent ce que les autres aiment. “Si vous êtes les Rolling Stones et que vous avez joué dans environ dix mille concerts, vous savez déjà, plus ou moins, ce qui est bien et ce qui est mal”, illustre-t-il. Cependant, pour un musicien amateur, c’est un moyen “d’accélérer son apprentissage pour faire face à certains dilemmes, comme quand quelqu’un pense ‘J’aime cette chanson, alors pourquoi quelqu’un d’autre ne l’aimerait-il pas ?'”. « Ce n’est pas la seule raison de créer de l’art, mais si vous voulez créer de l’art qui touche émotionnellement les gens, il doit toucher non seulement vous, mais aussi les autres », conclut Zak.

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