Musique IA : Comment l'intelligence artificielle révolutionne la composition musicale

L'intelligence artificielle fait des progrès considérables dans le domaine de la musique, autrefois considéré comme un domaine exclusivement humain. Les réseaux neuronaux sont désormais capables de composer des mélodies, et leurs capacités s'améliorent chaque jour. De nombreux exemples de musique générée par IA existent, notamment l'album 'Hello World', créé entièrement par IA en collaboration avec des musiciens humains. La chanteuse Taryn Southern s'est associée à l'algorithme d'IA Amper pour enregistrer la chanson 'Break Free', et le projet Flow Machines, en collaboration avec le compositeur Benoît Carré, a créé 'Daddy's Car', une chanson stylistiquement similaire à The Beatles. L'IA s'est même aventurée dans la musique classique, avec le réseau AIVA qui a complété l'œuvre inachevée d'Antonín Dvořák 'From the Future World' et Flow Machines imitant Bach. Un réseau neuronal de Yandex, associé au compositeur Kuzma Bodrov, a composé une pièce interprétée par le New Russia Symphony Orchestra sous la direction de Yuri Bashmet. Cette introduction explore l'influence croissante de l'IA dans la musique et prépare le terrain pour une analyse plus approfondie de ses capacités et de ses implications.

Le processus de composition musicale par IA reflète la manière dont l'IA crée d'autres formes d'art. Premièrement, le réseau neuronal apprend en étant nourri d'énormes quantités de données musicales. Plus il reçoit de données, plus il devient performant. Sur la base de cet apprentissage, l'IA tente de recréer des harmonies similaires à celles qu'elle a entendues. Bien que les résultats ne soient pas toujours dignes d'un Grammy, l'IA peut souvent générer des combinaisons sonores agréables. Ces réussites sont souvent mises en avant dans les reportages. Selon Alexander Krainov, responsable du laboratoire d'intelligence machine chez Yandex, générer une pièce au format MIDI est relativement simple. L'algorithme écrit de nombreuses pièces musicales dans un format numérique compressé, mémorise les motifs courants et enregistre les caractéristiques uniques de la composition sous une forme compacte. Il utilise ensuite sa connaissance des harmonies pour reconstruire la pièce. Bien que la plupart des mélodies produites puissent sembler cacophoniques, un petit pourcentage peut être tout à fait acceptable et servir de base à un développement ultérieur par des musiciens humains.

Stanislav Butovsky, compositeur, auteur-compositeur et producteur de son, explique que chaque genre musical possède un ensemble caractéristique d'instruments, de techniques d'arrangement, de caractéristiques mélodiques, de rythmes et de séquences harmoniques. Ces éléments peuvent être représentés mathématiquement sous forme d'un ensemble de paramètres qui, une fois spécifiés, peuvent générer une pièce dans le genre souhaité. Butovsky souligne la relation étroite entre la musique et les mathématiques, affirmant que la forme et les caractéristiques stylistiques d'une pièce musicale peuvent être clairement décrites et représentées sous forme d'algorithme. Par exemple, si une machine traite des données issues de la musique de Steve Reich, Terry Riley, Vladimir Martynov et Philip Glass, elle peut générer une pièce composée de motifs répétitifs avec de légères variations, caractéristique de la musique minimaliste. De même, si la machine est alimentée par l'intégralité du catalogue d'un groupe comme Любэ, elle peut produire des chansons avec un ensemble similaire de thèmes et d'instrumentation. La machine est indifférente au type de données qu'elle traite, car elle n'a pas de préférences personnelles.

L'objectif ultime est de créer une IA capable de générer des pièces musicales complètes, indiscernables de celles écrites par des humains. Actuellement, l'IA peut générer de courts segments de musique qui sonnent authentiques, mais parvenir à une cohérence sur l'ensemble d'une pièce reste un défi. Alexander Krainov estime qu'il s'agit d'un problème ouvert avec une voie claire vers sa résolution, et il anticipe des progrès significatifs dans l'année à venir. La question de savoir si une personne sans formation musicale peut écrire de la musique à l'aide de l'IA est débattue. Les programmeurs ont tendance à croire que la connaissance musicale n'est pas essentielle, tandis que les musiciens soutiennent que seuls ceux qui ont une formation musicale peuvent tirer pleinement parti de la technologie. Ivan Yamshchikov, évangéliste de l'IA chez ABBYY, souligne que chacun peut déjà créer de la musique, quelle que soit sa formation formelle, et que l'IA ajoute simplement de nouvelles couleurs à la palette musicale. Cependant, Butovsky soutient que si l'IA peut rendre la création musicale plus accessible, un manque de connaissances musicales peut conduire à des résultats médiocres. Il suggère que pour que la musique générée par IA soit vraiment réussie, les utilisateurs doivent avoir une bonne compréhension des éléments musicaux et de leur combinaison.

La question du droit d'auteur et de la propriété dans la musique générée par IA est complexe. Alexander Krainov estime qu'aucun droit n'est enfreint lors de l'entraînement d'un réseau neuronal, comparant cela à un musicien écoutant de nombreuses pièces musicales avant de composer les siennes. Il suggère que les droits sur la musique générée par IA pourraient appartenir à la personne qui sélectionne et utilise la musique, ou à personne, permettant ainsi à quiconque de l'utiliser librement. Cependant, Danil Zhdanov soutient que les droits pourraient appartenir aux propriétaires du réseau neuronal, car les concepts juridiques liés aux actifs incorporels comme la musique et les logiciels peuvent être appliqués à la musique générée par IA.

L'application la plus probable de la musique IA à l'avenir sera la génération de musique d'ambiance pour des environnements où la musique n'est pas l'élément principal, tels que les salons, les restaurants et les salles de sport. Elle peut également aider les musiciens à trouver de nouvelles idées et à surmonter le blocage de l'écrivain. Danil Zhdanov note que certains compositeurs utilisent expérimentalement des réseaux neuronaux pour générer du matériel initial pour leurs thèmes. Les outils d'IA peuvent également être utilisés pour créer des 'constructeurs de musique', permettant aux utilisateurs sans connaissances musicales de générer de la musique avec des tempos, des styles et des transitions spécifiques. Des entreprises comme Ampermusic proposent de tels systèmes, bien qu'ils impliquent souvent une certaine intervention humaine. Alexey Kochetkov, fondateur de Mubert Inc., estime que la musique générative a un potentiel commercial important dans des domaines tels que l'hôtellerie, les jeux et les applications nécessitant de la musique d'ambiance mais ne privilégiant pas sa source.

Les experts du marché s'accordent généralement à dire que l'IA ne remplacera pas les meilleurs compositeurs humains. Alexander Krainov suggère que la musique générée par IA peut servir de point de départ ou de fondation à la créativité humaine. Il compare cela à fournir à un écrivain un schéma d'intrigue de base pour stimuler son imagination. Ivan Yamshchikov établit un parallèle avec l'introduction des claviers MIDI et des synthétiseurs numériques, qui n'ont pas éliminé le besoin de pianos et de synthétiseurs analogiques. Il souligne que l'IA peut recréer ou imiter avec succès des styles existants, mais qu'il s'agit davantage d'une application créative que d'un remplacement. L'IA peut être un autre outil dans l'arsenal du compositeur, comme démontré au festival Gamma à Saint-Pétersbourg.

L'un des défis est que la musique générée par IA ne sonne souvent pas comme si elle avait été créée par un humain, bien que cela devrait s'améliorer à mesure que les algorithmes sont affinés. Alexey Kochetkov estime que le conservatisme et les préjugés du public entravent l'adoption généralisée de la musique IA. Danil Zhdanov souligne que le cerveau humain n'est pas habitué aux structures et aux séquences générées par les réseaux neuronaux. Même lorsque les notes sont jouées avec des échantillons naturels, l'IA manque de compréhension de la classification des genres et des nuances de la performance musicale. Il soutient que la musique générée par IA peut être dénuée d'émotion et incapable de susciter des humeurs, suggérant que l'IA a besoin d'enseignants pour cultiver son goût musical et, plus important encore, pour y instiller des émotions.

Lera Resser souligne l'importance d'intégrer l'élément humain dans le concept de musique générée par IA. Elle s'interroge sur le sens de la responsabilité chez l'IA et sur la possibilité d'un véritable dialogue entre un créateur IA et son public. Elle se demande également comment les gens interpréteront une musique dont les schémas de développement ne peuvent pas prédire. Resser soutient qu'il ne s'agit pas seulement de notre préparation à la musique IA, mais aussi de ce que nous enseignons à l'IA. Elle met en évidence les différences dans les processus de prise de décision entre les humains et l'IA, soulignant l'importance de l'empathie et du facteur social. Stanislav Butovsky estime que la capacité à penser de manière créative, à fantasmer, à s'écarter des schémas et à évoquer des émotions sont les compétences clés qui distinguent les musiciens humains de l'IA. Il soutient que les machines, même celles capables de combiner harmonieusement des notes et d'arranger des compositions, fonctionnent selon des algorithmes préprogrammés et manquent de capacité d'imagination et de créativité.

Alors que l'IA continue d'évoluer dans sa capacité à générer de la musique, le consensus parmi les experts suggère un avenir où l'IA et les compositeurs humains travailleront en synergie. L'IA peut servir d'outil puissant pour l'inspiration, la génération d'idées et la création de musique d'ambiance, tandis que les compositeurs humains conservent leur capacité unique à infuser la musique d'émotion, de créativité et de contexte culturel. L'avenir de la musique implique probablement une relation symbiotique entre l'art humain et l'intelligence artificielle, repoussant les limites de l'expression musicale de manière nouvelle et passionnante. La clé sera d'exploiter la puissance de l'IA tout en préservant les éléments humains essentiels qui font de la musique un art profond et significatif.