L’entreprise de streaming musical française Deezer cherche à adapter ses playlists musicales à l’état d’esprit de l’auditeur grâce à l’IA.
La concurrence entre les services de streaming musical bat son plein. Aussi, les innovations sont le meilleur moyen de se démarquer. Dans cette optique, le service suédois Spotify a annoncé un accord avec l’entreprise Ancestry pour construire des playlists basées sur votre ADN – idée assez saugrenue s’il en est. Soucieux de ne pas se laisser distancer, le français Deezer a annoncé vouloir développer un nouvel algorithme capable de classer automatiquement ses morceaux selon leur ambiance.
« Quand un utilisateur est chez lui, comment détecter le contexte dans lequel il écoute de la musique et recommander la musique en conséquence ? », telle est la question.
L’idée est de reproduire les capacités humaines re reconnaissance émotive chez des IA afin de détecter différentes humeurs et intensités et de les associer à des chansons et de générer des playlists sur cette base. Ce projet a été annoncé dans un article sur Arxiv.org sous l’intitulé : « Détection de l’humeur musicale basée sur des paroles audio avec des réseaux neuraux profonds. » Pour ce faire, l’entreprise s’appuie sur le « deep learning » (une méthode d’apprentissage automatique fondée sur l’apprentissage de modèles de données).
Les ingénieurs de Deezer ont ainsi créé un « réseau neuronal artificiel », qu’ils ont rempli avec les signaux audios de 18 644 chansons. Ils ont été classés en fonction de critères de valence (charge positive ou négative) et d’intensité (énergie). Sans surprise, l’IA serait plus performante quand c’est une chanson à paroles mais, la double approche affiche de biens meilleurs résultats que les de meilleurs résultats que les approches « classiques » testées auparavant.
« Ce gain de performance résulte de la capacité de notre modèle à dévoiler et à utiliser des corrélations de niveau intermédiaire entre l’audio et les paroles, en particulier lorsqu’il s’agit de prédire la valence », explique l’équipe. Le groupe de recherche continue toutefois à perfectionner l’apprentissage de l’IA – qui n’est pas prête à un usage commercial. L’élaboration d’un plus grand nombre de bases de données permettront d’affiner la compréhension de la corrélation entre mots et intensité.
Un autre aspect devrait aussi être pris en compte par l’IA : celui de la subjectivité. Si les auditeurs réagissent différemment une même chanson, elle pourrait aussi apprendre à élaborer des playlists adaptées à chaque auditeur en fonction de sa relation à des morceaux joués précédemment.