Matinée Musique & IA

Le LERIA et l’Université d’Angers ont organisé la Matinée sur la Musique et l’IA le lundi 25 septembre 2023 afin de discuter sur l’intelligence artificielle et la musique. Cette matinée a été organisée sous l’impulsion de Nicolas GUTOWSKI, Fabien CHHEL et Jean-Pierre BRIOT.

Programme de la Matinée

9h15 – Introduction du séminaire “Musique & IA” (présentation .PDF)
Dr Jean-Pierre Briot, Directeur de Recherche émérite CNRS LIP6 (Sorbonne Université – CNRS)

9h30 – Tokenisation de la musique symbolique (présentation .PDF)
Nathan Fradet, Doctorant LIP6 (Sorbonne Université – CNRS), en CIFRE chez Aubay, co-encadré par l’ESEO et le LERIA (Université d’Angers)
Résumé : Les progrès récents en Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) ont été appliqués à la musique symbolique, permettant d’utiliser des modèles linguistiques pour la génération, la modélisation, la classification ou la transcription musicales. L’utilisation d’un tel modèle implique de tokeniser la musique, c’est-à-dire de la représenter sous forme de séquences d’éléments distincts appelés “tokens”. Ces tokens représentent les notes, le temps et d’autres informations musicales. Contrairement au texte, la tokenisation de la musique est plus flexible et offre davantage de choix de représentation. Nous discuterons de la manière dont la musique peut être tokenisée et de l’impact des choix de conception de la tokenisation sur les modèles utilisés dans les tâches ultérieures.

10h15 – Modélisation de langages musicaux pour l’analyse de partitions et la composition (présentation .PDF)
Pr Louis Bigo, LaBRI (Université de Bordeaux), Groupement d’Intérêt Scientifique SCRIME
Résumé : Cet exposé parcourt une variété de représentations et d’algorithmes dédiés à l’analyse et la composition de musique assistée par ordinateur, avec comme point commun leur propension à capturer différentes facettes du langage musical tel qu’il apparaît dans les partitions. La notion de langage musical sera approchée à travers des composants essentiels des partitions, incluant la structure, la texture ou encore les annotations relatives à la pratique instrumentale dans le cas spécifique des tablatures de guitare. Nous évoquerons également l’adaptation d’outils d’intelligence artificielle élaborés dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour l’étude des partitions, ainsi que la tendance de ces outils à nous interroger sur l’assimilation de la musique à un type particulier de langage.

11h15 – Étiquetage d’un Catalogue Musical Large (présentation .PDF)
Dr Romain Hennequin, Lead Research Scientist chez Deezer Research
Résumé : Les services de streaming musical tels que Deezer, offrent à leurs utilisateurs un catalogue de dizaines de millions de chansons. Naviguer à travers un catalogue aussi vaste nécessite de récupérer et d’organiser les connaissances musicales de manière automatisée à l’aide d’outils de recherche d’informations musicales. Diverses dimensions musicales peuvent être prises en compte, telles que le genre musical ou les ambiances, et toutes ces dimensions sont sujettes à des ambiguïtés. La présentation décrira les problèmes courants liés à l’étiquetage des larges catalogues musicaux, comment les aborder, ainsi que les défis qui subsistent.