Chaque automne, je commence mon cours sur l’intersection entre la musique et l’intelligence artificielle en demandant à mes étudiants s’ils sont préoccupés par le rôle de l’IA dans la composition ou la production musicale. Jusqu’à présent, la question a toujours suscité un “oui” retentissant. Leurs craintes peuvent se résumer en une phrase : l’IA va créer un monde où la musique est abondante, mais les musiciens seront laissés de côté. Pour le prochain semestre, je prévois une discussion sur Paul McCartney, qui en juin 2023 a annoncé qu’il avait utilisé l’apprentissage automatique avec une équipe d’ingénieurs du son pour découvrir une piste vocale “perdue” de John Lennon en séparant les instruments d’un enregistrement de démo. Mais ressusciter les voix d’artistes morts depuis longtemps n’est que la pointe de l’iceberg en termes de ce qui est possible – et de ce qui est déjà fait. Dans une interview, McCartney a admis que l’IA représente un futur “effrayant” mais “excitant” pour la musique. Pour moi, son mélange de consternation et d’exaltation est juste. Voici trois façons dont l’IA change la façon dont la musique est réalisée, chacune pouvant menacer les musiciens humains de différentes manières :
1. Composition de chansons De nombreux programmes peuvent déjà générer de la musique avec une simple demande de l’utilisateur, telle que “Electronic Dance with a Warehouse Groove”. Les applications entièrement génératives entraînent des modèles d’IA sur de vastes bases de données de musique existante. Cela leur permet d’apprendre les structures musicales, les harmonies, les mélodies, les rythmes, les dynamiques, les timbres et les formes, et de générer de nouveaux contenus qui correspondent stylistiquement au matériel de la base de données. Il existe de nombreux exemples de ce type d’applications. Mais les plus réussies, comme Boomy, permettent aux non-musiciens de générer de la musique et de publier les résultats générés par l’IA sur Spotify pour gagner de l’argent. Spotify a récemment supprimé de nombreux morceaux générés par Boomy, affirmant que cela protégerait les droits et les redevances des artistes humains. Les deux sociétés sont rapidement parvenues à un accord permettant à Boomy de recharger les morceaux. Mais les algorithmes qui alimentent ces applications ont toujours la capacité troublante de violer les droits d’auteur existants, ce qui pourrait passer inaperçu pour la plupart des utilisateurs. Après tout, baser une nouvelle musique sur un ensemble de données de musique existante est forcément susceptible de causer des similitudes perceptibles entre la musique de l’ensemble de données et le contenu généré. De plus, les services de streaming comme Spotify et Amazon Music sont naturellement incités à développer leur propre technologie de génération de musique par IA. Spotify, par exemple, reverse 70% des revenus de chaque diffusion à l’artiste qui l’a créée. Si l’entreprise pouvait générer cette musique avec ses propres algorithmes, elle pourrait éliminer complètement les artistes humains de l’équation. Avec le temps, cela pourrait signifier plus d’argent pour les géants des services de streaming, moins d’argent pour les musiciens – et une approche moins humaine de la création musicale.
2. Mixage et mastering Des applications utilisant l’apprentissage automatique et aidant les musiciens à équilibrer tous les instruments et à nettoyer l’audio d’une chanson – ce qu’on appelle le mixage et le mastering – sont des outils précieux pour ceux qui n’ont pas l’expérience, les compétences ou les ressources nécessaires pour obtenir des pistes professionnelles. Au cours de la dernière décennie, l’intégration de l’IA dans la production musicale a révolutionné la façon dont la musique est mixée et masterisée. Des applications pilotées par l’IA comme Landr, Cryo Mix et Neutron d’iZotope peuvent analyser automatiquement les pistes, équilibrer les niveaux audio et supprimer le bruit. Ces technologies rationalisent le processus de production, permettant aux musiciens et aux producteurs de se concentrer sur les aspects créatifs de leur travail et de laisser une partie des tâches techniques à l’IA. Bien que ces applications enlèvent indéniablement une partie du travail des mixeurs et des producteurs professionnels, elles permettent également aux professionnels de terminer rapidement des travaux moins lucratifs, tels que le mixage ou le mastering pour un groupe local, et de se concentrer sur des commandes mieux rémunérées nécessitant plus de finesse. Ces applications permettent également aux musiciens de produire des travaux plus professionnels sans faire appel à un ingénieur du son qu’ils ne peuvent pas se permettre.
3. Reproduction instrumentale et vocale Grâce à des algorithmes de “transfert de timbre” via des applications comme Mawf, les musiciens peuvent transformer le son d’un instrument en un autre. La chanson “Enter Demons & Gods” du musicien et ingénieur thaïlandais Yaboi Hanoi, qui a remporté le troisième concours mondial de chansons IA en 2022, était unique en ce sens qu’elle était influencée non seulement par la mythologie thaïlandaise, mais aussi par les sons des instruments de musique thaïlandais natifs, qui ont un système d’intonation non occidental. Un des aspects les plus excitants sur le plan technique de l’entrée de Yaboi Hanoi était la reproduction d’un instrument traditionnel thaïlandais à vent – le pi nai – qui a été resynthétisé pour exécuter la piste. Une variante de cette technologie est au cœur du logiciel de synthèse vocale Vocaloid, qui permet aux utilisateurs de produire des pistes vocales humaines de manière convaincante avec des voix interchangeables. Des applications malveillantes de cette technique font leur apparition en dehors du domaine musical. Par exemple, le remplacement vocal par IA a été utilisé pour escroquer des gens. Mais les musiciens et les producteurs peuvent déjà l’utiliser pour reproduire de manière réaliste le son de n’importe quel instrument ou voix imaginable. L’inconvénient, bien sûr, est que cette technologie peut priver les instrumentistes de l’opportunité de jouer sur une piste enregistrée.
Le moment “Far West” de l’IA Tout en applaudissant la victoire de Yaboi Hanoi, je me demande si cela encouragera les musiciens à utiliser l’IA pour simuler une connexion culturelle où elle n’existe pas. En 2021, Capitol Music Group a fait les gros titres en signant un “rappeur IA” qui avait reçu l’avatar d’un cyborg noir, mais qui était en réalité l’œuvre d’ingénieurs logiciels non noirs de Factory New. La réaction a été rapide, le label de disque étant vivement critiqué pour une appropriation culturelle flagrante. Mais la récupération culturelle musicale par l’IA est plus facile à commettre qu’on pourrait le penser. Avec la taille extraordinaire des chansons et des échantillons qui composent les ensembles de données utilisés par des applications comme Boomy – consultez l’ensemble de données open source “Million Song Dataset” pour avoir une idée de l’échelle -, il y a de fortes chances qu’un utilisateur télécharge involontairement une nouvelle piste générée qui s’inspire d’une culture qui n’est pas la sienne, ou qui copie un artiste de manière trop proche de l’original. Pis encore, il ne sera pas toujours clair qui est responsable de cette offense, et les lois américaines en matière de droits d’auteur actuelles sont contradictoires et lamentablement inadéquates pour réguler ces questions. Tous ces sujets ont été abordés dans mon propre cours, ce qui m’a permis d’informer du moins mes étudiants des dangers d’une IA incontrôlée et de la meilleure façon d’éviter ces pièges. En même temps, à la fin de chaque semestre d’automne, je demanderai à nouveau à mes étudiants s’ils sont préoccupés par une prise de contrôle de la musique par l’IA. À ce stade, et avec une expérience d’un semestre entier d’investigation de ces technologies, la plupart d’entre eux disent qu’ils sont excités de voir comment la technologie évoluera et où le domaine ira. Il y a certes des possibilités sombres qui se profilent pour l’humanité et l’IA. Néanmoins, du moins dans le domaine de l’IA musicale, il y a de quoi être optimiste – à condition d’éviter les pièges. Jason Palamara est professeur adjoint de technologie musicale à l’Université de l’Indiana. Cet article est republié depuis The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.
Retour à l’accueil Worldnet
