Lors de ma cinquième année à mon école d’ingénieurs, il nous a été demandé de faire un sujet de veille technologique. Concrètement, l’idée était de choisir un sujet en relation avec les nouvelles technologies et de réaliser une présentation en fin d’année sur ledit sujet. M’intéressant grandement à la musique et aux avancées de l’intelligence artificielle, mon sujet était tout trouvé. Maintenant que cette présentation est derrière moi, je me suis dit qu’il serait intéressant de vous montrer l’étude que j’ai réalisée là-dessus. Sans plus attendre, laissez-moi vous présenter cette conférence sur :
Je me doute que pour beaucoup d’entre vous, le terme de deep learning (voire celui d’intelligence artificielle) ne vous évoque peut-être rien. Mais ne vous inquiétez pas, je vais tout vous expliquer ici.
Introduction
La composition musicale
Avant toute chose, revoyons les bases de la musique. Concrètement une musique est tout simplement une suite de sons émettant une certaine fréquence audible pour les humains. Ainsi, une musique est définie en théorie musicale par trois éléments :
- Le rythme
Il s’agit là du placement des notes dans le temps. Par exemple, une chanson de reggae a un rythme lent, car les notes sont beaucoup plus espacées entre elles. En musique, on parle alors de BPM (battements par minutes) pour se référer au rythme d’une chanson. Ce BPM varie selon le genre de musique en commençant dans les 50 BPM pour parfois atteindre les 200 BPM. Aujourd’hui, une chanson pop que vous entendez à la radio tourne en moyenne aux alentours des 120 BPM.
- La mélodie
La mélodie représente une suite de notes jouées, tout simplement.
- L’harmonie
Contrairement à la mélodie, une harmonie désigne la superposition de plusieurs notes en même temps.
Une fois que ceci est maîtrisé, on peut désormais s’attaquer à la réalisation d’une chanson. La plupart du temps, une chanson reprendra une structure assez similaire à ce qui suit.
C’est ce qui permet d’introduire la chanson, de mettre en place les éléments mélodiques et harmoniques pour le reste de la chanson. On peut également s’en servir pour donner envie à l’auditeur de continuer son écoute. Un excellent exemple est la chanson Highway to Hell d’AC/DC où l’on reconnaît le titre dès les trois premières notes.
Le couplet représente la partie principale de notre chanson et se répète en général deux ou trois fois.
Si une chanson était un corps humain, on pourrait considérer le refrain comme son cœur. En effet, c’est ici que l’on va passer le message le plus important de la chanson et si l’auditeur doit retenir un passage de toute la musique, c’est bien celui-ci.
Souvent situé juste avant le dernier refrain, le pont va provoquer une cassure dans la chanson, en jouant une mélodie totalement différente du reste pour se démarquer et reprendre l’attention de l’auditeur.
On ne retrouve pas le solo dans toutes les chansons. Cette partie assez spéciale va mettre en avant un instrument, souvent la guitare dans les chansons rock. Il serait difficile de choisir parmi tous les incroyables solos, comme celui de Bohemian Rapsody de Queen ou encore dans Hotel California des Eagles.
Vous pouvez vous amuser à écouter une chanson et à essayer de trouver chacune de ces parties. Au final, vous allez vous rendre compte que chaque chanson est structurée de la même manière, à peu de chose près.
L’intelligence artificielle
Si vous avez allumé votre télévision ces dernières années, il est impossible que vous n’ayez pas entendu parler de l’intelligence artificielle. Cette technologie est utilisée par exemple pour la création de voitures autonomes, la reconnaissance automatique de visages ou encore dans les robots aspirateurs. L’idée globale est d’arriver à l’automatisation de comportements intelligents, et ainsi de résoudre des problèmes complexes qui demanderaient trop de ressources pour un être humain. Ainsi, lorsque le robot devra faire un choix, il va essayer de réfléchir à la meilleure façon de faire et cela à une vitesse hors norme.
Le deep learning
Bien que l’intelligence artificielle soit extrêmement intéressante, elle n’en reste pas moins limitée. En effet, si vous programmez un robot pour faire une tâche, il ne saura faire que cela, sans possibilité pour lui d’apprendre et de s’améliorer au fil du temps. C’est là que rentre en jeu le deep learning qui va avoir la capacité d’apprendre de nouvelles connaissances sans avoir été explicitement programmées à la base. Le principe fonctionne comme un réseau de neurones : pour chaque action, le robot va détecter si le résultat est positif ou négatif. En fonction de cela, il va attribuer une note à son choix. Ainsi, lorsqu’il devra à nouveau prendre une décision, il pourra s’aider de ce score pour changer sa manière de penser et éventuellement prendre une autre décision qui sera peut-être meilleure que celle d’avant.
Pour développer mon propos, vous trouverez ci-dessous une image représentant grossièrement le fonctionnement d’un tel processus.
Explication du deep learning
Ici, on donne à notre robot une photo de chat. Celui-ci va alors passer dans différentes couches qui ont pour chacune d’elles un but précis. Par exemple, la deuxième couche va essayer de reconnaître des traits caractéristiques des chats afin de savoir si oui ou non, l’image qu’il a reçue est bien celle d’un chat. Après avoir passé toutes les couches disponibles, le robot va proposer une solution. S’il a vu juste, il va mettre un score plus élevé sur les choix qu’il a faits pour trouver le résultat afin que lors d’un prochain essai, il soit en mesure de donner encore une fois la bonne réponse. À l’inverse, s’il s’est trompé, le score sera diminué afin de ne pas reproduire la même erreur.
Ces explications sont assez simplifiées et je ne pourrais être sur à 100% de la véracité de celles-ci tant ce domaine est extrêmement complexe. Toutefois, je vous ai présenté ce que j’ai pu trouver et ce qui me semble être le minimum pour comprendre le sujet.
Application de l’IA dans la composition musicale
C’est très beau tout ça, mais au final, comment faire pour appliquer cette intelligence artificielle dans le processus de composition d’une chanson ?
Si l’on utilisait une intelligence artificielle sans aucun deep learning, on pourrait dire à notre machine de jouer la note Mi après un Do par exemple, ou lorsqu’on joue une mélodie montante, il faudrait la faire redescendre juste après. On pourrait très bien spécifier toutes les combinaisons possibles à notre robot, mais cela prendrait énormément un temps colossal tant les possibilités sont proches de l’infini.
C’est pourquoi nous allons utiliser notre vieil ami le deep learning qui va se charger de tout ça. Tout ce que nous avons à faire, c’est de lui faire lire des tonnes de partitions de musiques et il va ainsi se créer son propre arbre de décision (un arbre de décision représente tous les choix possibles qu’une machine peut réaliser). De cette manière, lorsque l’on jouera quelques notes de musiques, notre robot va analyser toutes les possibilités qui lui sont possibles et jouer une suite de notes qui lui semblent les plus adaptées.
Travaux réalisés
De nombreux projets sont en cours concernant le développement de machines capables de créer de la musique à l’aide d’une intelligence artificielle.
Google Magenta
Parmi ces projets, on retrouve notamment celui de Google appelé Google Magenta qui a pour but de faire avancer l’état de l’art dans l’intelligence artificielle pour la musique et la génération d’art ainsi qu’une tentative de construire une communauté d’artistes, de développeurs et de chercheurs autour d’un même thème commun : le deep learning. D’ailleurs, ce projet a déjà réussi à produire sa première musique sans aucune intervention humaine. Le résultat est assez basique, mais c’est un premier pas vers une musique 100% robotisée.
Flow Machines
Parlons maintenant du projet Flow Machines qui est un projet français ! Cocorico ! Ce projet va permettre à des artistes de générer des mélodies, des harmonies ou encore des voix afin de les aider dans leur processus créatif. François Pachet, le responsable de ce projet, assure qu’il “ne s’agissait pas du tout de cantonner les artistes dans un rôle de spectateur”, mais de “voir comment on peut faire des outils qui les aident, en les poussant à faire des choses nouvelles et différentes”. Récemment, les auteurs de ce projet ont mis en ligne leur premier album “Hello World” en collaboration avec leur outil d’intelligence artificielle. En voici un extrait.
Pour s’amuser
Si vous voulez vous amuser avec des outils sur l’intelligence artificielle dans la création musicale, je vous conseille ces deux petits sites.
Google Duet AI
Ce petit outil conçu par un ingénieur chez Google reprend un peu ce que je vous expliquais précédemment. Il vous suffit de jouer quelques notes de musique, et la machine va essayer de “compléter” votre mélodie en jouant une suite de notes. Google Duet AI
En bleu les notes que vous avez jouées, en jaune les notes de l’ordinateur
Amper Music
Celui-ci est encore plus impressionnant. Le site vous permet carrément de créer une courte chanson entièrement à l’aide d’un robot. L’avantage ici, c’est que le piano ne sera pas votre seul instrument. En effet, vous pouvez spécifier le style de musique que vous désirez, le type d’instruments, le rythme et même la durée. Ensuite, laissez l’ordinateur faire le reste et vous obtiendrez une chanson assez convaincante quand on sait que seule une intelligence artificielle en est à l’origine ! Amper Music
L’interface d’Amper Music
Conclusion
Pour conclure cet article sur la musique et les technologies qui l’entourent, j’aimerais vous montrer une interview donnée par Jim Morrison (chanteur et cofondateur du groupe de rock The Doors) en 1969 au sujet de l’avenir de la musique.
En 1969, il y a près de 50 ans, Jim Morrison voyait déjà l’électronique dans la musique. Aujourd’hui, en voyant que cela est bel et bien arrivé, on peut se demander si, oui ou non, l’intelligence artificielle se trouvera au cœur de la musique de demain.
Sources :
Tabs4acoustic
Composer Sa Musique
H2 University
Le Digital Lab
The Asimov Institute
20 minutes