François Pachet : “la machine vient enrichir la créativité de l’homme”
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Directeur d’un laboratoire de recherche fondamentale au sein de Sony Corp à Paris et musicien semi-professionnel, François Pachet travaille sur des projets de recherche inédits. Cet ancien professeur d’intelligence artificielle explore les opportunités créées à l’intersection de ses deux domaines de prédilection : l’IA appliquée au monde de la musique. Conférencier à l’occasion du KIKK festival, François Pachet nous dévoile quelques unes des avancées dans le domaine et soulève un coin du rideau qui recouvre encore (mais plus pour très longtemps) un monde réinventé par l’AI.

François Pachet, vous êtes directeur de recherche dans un laboratoire de Sony Corp. Pouvez-vous nous parlez de ce que vous y faites ?

François Pachet : Il s’agit d’un labo de recherche assez atypique le Computer Science Laboratory, dans lequel on fait beaucoup de choses qui n’ont rien à voir avec le business de Sony. On fait de la recherche sur la musique, sur le langage, sur le cancer, sur l’agriculture, sur la santé, … Et donc dans ce labo il y a une équipe musique que je dirige également. Moi-même, je suis ingénieur de formation, j’ai travaillé dans l’intelligence artificielle, j’ai été professeur à la fac jusqu’à ce que je rejoigne Sony il y a une vingtaine d’années.

Et que cherchez vous à créer au sein de cette équipe musique ?

FP : Ce qui m’intéresse, c’est comment la technologie peut apporter de la créativité à l’humain. Nous cherchons à concevoir des outils qui permettent à des gens d’être plus créatifs. Des outils qui permettent d’aider des gens à créer des choses nouvelles, intéressantes. Cette problématique-là elle se formule de manière technique sous la forme de problèmes qui sont difficiles mais intéressants pour la communauté scientifique, mais qui trouvent de réelles applications auprès d’artistes.

Donc en fait la machine ne vient pas remplacer l’homme, mais vient enrichir sa créativité ?

FP : Comme je vous le disais, on conçoit des outils. Un outil par définition est utilisé par un homme. Ce n’est pas uniquement parce que je ne veux pas faire des choses autonomes, mais c’est parce que faire de la musique intéressante, si vous voulez, on ne sait pas encore assez de choses sur ce que c’est qu’une bonne chanson, pour être complètement autonome.

Il existe des premiers exemples d’utilisation de l’IA pour créer des morceaux originaux, notamment pour la comédie musicale anglaise Beyond the Fence. La technique a-elle beaucoup évoluée depuis?

FP : Dans le domaine du Computer science, les techniques évoluent très vite. Sans chercher à être trop critique, les musiques créées pour Beyond the Fence sont très conventionnelles. Les chansons sont bien mais pas extraordinaires, pas très intéressantes. Mais c’est aussi le style de la comédie musicale qui veut ça, on ne cherche pas à faire des tubes. Moi ce qui m’intéresse vraiment c’est de faire des chansons étonnantes, intéressantes. C’est ça vraiment qu’on cherche à faire, on n’a pas encore la solution, la formule magique, mais on fait beaucoup d’expériences avec les technologies d’IA pour essayer d’aller dans ce sens.

Vous parliez de deux techniques, le sampling et le transfert stylistique. Pouvez-vous nous expliquer leurs spécificités ?

FP : En fait il y a beaucoup de techniques, mais il y a deux catégories de travaux. Il y a tout ce qui se rapporte au domaine du son, pour lequel on utilise des techniques de transfert stylistique. On développe des technologies capables d’apprendre automatiquement le style d’un ensemble de morceaux de musique pour recréer un nouveau morceau dans le même style. On part d’une chanson existante, par exemple une interprétation de guitare brésilienne jouée par un être humain qu’on a enregistré. À partir de l’analyse de cet enregistrement sonore, on est capable de produire un accompagnement dans le même style mais pour une chanson complètement différente. Michelle des Beatles, l’Ode à la Joie, ce qu’on veut. Donc on arrive à extraire le style d’accompagnement musical d’un morceau audio pour l’appliquer ailleurs ; c’est le transfert stylistique.

Il existe également des techniques qui permettent de gérer des partitions, on appelle ça des informations symboliques – les notes sont des symboles par exemple. Ce sont des techniques d’intelligence artificielle et de machine learning, autrement dit d’apprentissage automatique. On arrive par exemple à générer des partitions de chorale de Bach qui sont très ressemblantes, qui peuvent être considérées par des experts comme étant du Bach; avec très peu d’erreurs — sans pour autant être du plagiat. Et on fait la même chose sur des partitions de chansons. C’est ça qui m’intéresse le plus pour être tout à fait honnête, les lead sheets, c’est à dire les chansons. Comment créer une nouvelle chanson. On a une base de données de lead sheets, 13000 partitions de morceaux de musique, qu’on utilise pour en générer de nouveaux et pousser le concept jusqu’au bout, voir si ces chansons peuvent être intéressantes ou pas.

Selon vous, quel est l’intérêt de passer par l’IA ? Comment voyez-vous les applications dans le futur de ces musiques générées par l’IA?

FP : L’intérêt de ces technologies, selon les mots des musiciens qui travaillent avec nous, c’est que ça donne des idées auxquelles ils n’auraient pas pensé. Des idées de mélodies, d’harmonies, … On peut d’un seul clic essayer des choses qui sinon prendraient beaucoup de temps et nécessiteraient beaucoup de compétences que les musiciens n’ont pas toujours. C’est pas facile tout d’un coup de se dire “je vais essayer de jouer dans le style de X ou Y”, ça nécessite de bien le connaître. La machine, elle, est infatigable, elle peut faire ça facilement et faire des suggestions auxquelles on n’aurait pas pensé. C’est vraiment l’aspect le plus intéressant.

Comment réagissent les musiciens à votre démarche ?

FP : Au sein du laboratoire, nous travaillons avec des musiciens qui sont effectivement intéressés, une dizaine d’artistes pas plus, pour construire des relations privilégiées avec eux plutôt que d’avoir pleins de gens qui font n’importe quoi. Après on verra. Mais c’est vrai qu’il y a des musiciens qui ne sont pas intéressés; comme dans tout projet novateur.

Quelles évolutions sont prévues dans le domaine dans les prochains mois, les prochaines années ?

FP : Les algorithmes sont encore améliorables, leur capacité d’apprentissage, beaucoup de choses techniques, et puis après il y a tout ce qui concerne les bases de données, qui sont encore débutantes. On a une base de données qu’il faudrait faire grossir, à la fois pour les partitions et surtout pour le son, pour avoir plus de variétés sonores. Et il nous reste un enjeu important : la voix. Comment synthétiser la voix. Ca commence à exister, alors on intègre ces outils de synthétisation des voix, pas forcément pour faire des chansons complètement synthétiques, ça peut être des voix synthétiques qui accompagnent des voix totalement humaines, mais ça donne des idées, et surtout ça produit de la nouveauté. Et c’est un peu ça le paradoxe : les techniques d’intelligence artificielle sont utilisées pour imiter l’homme. La voiture automatique elle conduit comme un être humain. Elle conduit peut-être un peu mieux, certes, mais elle imite. Mais nous ce que nous essayons de faire, ça se base sur les mêmes genres de techniques d’AI, mais pour faire des choses nouvelles. Et ce qui est paradoxal, c’est que les mêmes techniques peuvent faire à la fois des choses imitatives et des choses nouvelles.

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Silex ID

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