La plate-forme est fortement sursaturée et pour les labels qui veulent leur prochain gros générateur d'argent, trier tous ces morceaux est un cauchemar impossible. Faire signer une poignée d'artistes dans l'espoir que l'un d'entre eux connaisse un grand succès est aussi un pari.
La solution? Algorithmes.
Un nouveau logiciel appelé Musique a été développé pour fonctionner sur des services de streaming, parcourant des milliers de chansons et les classant par genre. Musiio est également capable de trouver des similitudes entre une démo en ligne et un hit existant.
D'autres algorithmes sont entraînés pour traiter les modèles de données numériques, où de grandes quantités d'activité en ligne peuvent indiquer un artiste tendance. Par exemple, lorsqu'une chanson est utilisée sur TikTok des millions de fois, ou un engagement élevé sur la vidéo YouTube d'un artiste émergent.
Le logiciel s'appelle Sodatone et peut également détecter les mentions sur les blogs musicaux, le nombre élevé de réservations pour les salles et le nombre de fois qu'un morceau est inclus dans des listes de lecture ou des classements. La promotion des influenceurs est également importante pour aider les labels à trouver des artistes à venir.
Bien que ce type de technologie n'ait émergé qu'au cours des trois dernières années, l'IA et les algorithmes font partie de l'expérience d'écoute de la musique depuis de nombreux autres.
Pensez à votre playlist « Discover Weekly » ou au très attendu « Spotify Unwrapped » qui analyse vos habitudes d'écoute annuelles.
Ces listes de lecture personnalisées rassemblent des tonnes de données sur vos habitudes d'écoute pour recommander plus de musique qui correspond à vos goûts.
L'utilisation d'algorithmes dans l'industrie du streaming a souvent été contestée. Par exemple, si les artistes savent qu'une chanson n'a besoin d'être jouée que pendant 30 secondes pour compter comme une lecture, alors bien sûr, ils commenceront à placer certains des meilleurs moments de leur album au début d'une piste.
Dans d'autres cas, le biais a été mis en évidence comme un problème pour les algorithmes musicaux. Comme toujours, quiconque code l'algorithme y incorporera involontairement certains de ses propres préjugés, ce qui signifie que des préjugés raciaux et sexistes existent à l'intérieur.
A étude sur les algorithmes de recommandation ont montré que des applications comme Spotify sont plus susceptibles de suggérer des artistes masculins que des artistes féminines. Cependant, ces biais peuvent être supprimés, une fois correctement identifiés et traités.
Quand on laisse les algorithmes découvrir des artistes qui font de la musique un synonyme du Top 40 actuel, risque-t-on de n'entendre que la même chose à plusieurs reprises ?
Probablement pas, car cela se produit déjà dans la musique populaire depuis des années.
Beaucoup pensent que même si l'utilisation d'algorithmes est à la hausse dans l'industrie de la musique, ils ne vont pas encore prendre complètement le contrôle.
Il y a des limites à ce que l'IA peut faire avec la musique. Les genres populaires tels que la pop, l'indie, la trap et le grime britannique sont facilement détectés, mais les types de niche de musique culturelle ne peuvent toujours pas être bien triés.
En ce qui concerne la culture et les arts – deux expériences très subjectives – il semble qu'une touche humaine soit nécessaire pour trouver un vrai talent. Au moins pour l'instant.
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