L’ouïe peut sans difficulté analyser et comprendre les sentiments que veut transmettre une chanson. Comme la tendance est de reproduire les capacités humaines chez des IA, Deezer, valorisé aujourd’hui à un milliard d’euros, vient de mettre au point un système capable de détecter différentes humeurs et intensités et de les associer à des chansons.
Pour former cette IA, l’équipe de chercheurs a commencé à envoyer des signaux audio ainsi que des contextes linguistiques dans un réseau neuronal. Ensuite la phase d’entrainement de l’IA s’est déroulée avec Million Song (MSD), un ensemble de métadonnées significatives pour plus d’un million de chansons actuelles. Million Song initialement mis en place par The Echo Nest, reçoit de manière récurrente des dons venant de secondHandSongs.com, musiXmatch.com et last.fm. C’est d’ailleurs principalement les données de last.fm qui ont été utilisées. En résultat, l’équipe a obtenu une base de données de 18 644 chansons pour former l’IA.
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L’expérience s’avère réussie puisque les chercheurs ont observé que leur processus était davantage en mesure de détecter le message d’une chanson. Cette nouvelle IA est capable de détecter si une musique est énergique ou calme bien plus efficacement que les technologies antérieures.
L’IA préoccupe Deezer
Ce n’est pas la première fois que Deezer souhaite passer par l’IA pour trier ses chansons. L’année dernière la plateforme française avait participé au Sonar + D organisé dans le cadre du Festival Sonar à Barcelone. La problématique était la suivante « Quand un utilisateur est chez lui, comment détecter le contexte dans lequel il écoute de la musique et recommander la musique en conséquence ? »
Deezer tient tout de même à préciser que ce service n’est pas prêt d’être utilisé au sein de son application. Le groupe de recherche continue de perfectionner l’apprentissage de l’IA. Grâce à ce nouveau processus, Deezer pourra générer divers playlist bien plus rapidement sans étiquetage manuel.
