jeudi 11 juillet 2013

Humain versus Machine : la découverte musicale #1


Antonio Roberts - The People VS The Machine (CC BY-NC-SA 2.0) 

Pour débuter une série estivale de billets consacrés à la découverte musicale, voici la traduction de l'article The State of Online Music Discovery [L'état de la découverte musicale en ligne] (22/06/2012) publié par le journaliste John Paul Titlow sur le site ReadWrite.com, et qui présente une excellente synthèse des services en ligne permettant de découvrir de nouveaux artistes et de nouvelles musiques, et de leurs modes de fonctionnement entre algorithme et curation.
"Choisir de la musique pour quelqu’un d’autre est une opération bien plus difficile que de choisir un appareil électro-ménager ou même un film. Les raisons pour lesquelles nous aimons une chanson sont hautement subjectives et peuvent dépendre de paramètres spécifiques parfois subtils. Par conséquent, la recommandation musicale est un problème difficile dont la résolution permettrait de simplifier et d’améliorer la vie d’une très large audience. C’est par la même un challenge attractif pour toute entreprise commerciale cherchant à générer des profits.
Certaines entreprises ont essayé de solutionner la question par la programmation pour déterminer quelles chansons pourraient aimer un auditeur donné. D’autres ont recourt au jugement humain pour sélectionner des nouvelles musiques en fonction des préférences de l’auditeur. Dans cet article seront évalué des acteurs-clés de ce marché.

La recommandation automatisée : Last.fm, Pandora et The Echo Nest
L’approche consiste à utiliser la puissance des données et des algorithmes pour comprendre les relations entre les chansons et les auditeurs. Last.fm, Pandora et The Echo Nest sont les principaux acteurs dans ce domaine. 
Last.fm n’est sans doute plus aussi tendance que des services apparus plus récemment, comme Spotify, mais il reste cependant un des meilleurs outils de découverte musicale [Last.fm utilise la technologie de l'audioscrobbler : il s'agit d'un plugin à installer qui permet d'approvisionner le site en statistiques d'écoutes, qui retransmet à Last.fm la liste des morceaux que l'utilisateur a écouté avec son lecteur multimédia ou son baladeur numérique.]. Last.fm enregistre et analyse les habitudes d’écoute d’un utilisateur - des appareils numériques mobiles à l’ordinateur de bureau, y compris les pistes lues en streaming depuis le navigateur, et les comparent aux préférences des autres auditeurs. Le service appartenant à CBS fournit une API ouverte que les développeurs peuvent utiliser pour construire toutes sortes d’applications et de mashups. Last.fm reste pertinent en imbrication avec beaucoup d’autres services et produits. L’intégration de Last.fm par Spotify comme application dans son logiciel client en est le parfait exemple. 
Pandora, le concurrent de longue date de Last-FM est un acteur de premier importance, même face aux nouveaux entrants que sont Slacker Radio et Songza. [Pandora, Slaker Radio, Songza ne sont pas accessibles en FranceLe service de web radio de Pandora utilise un algorithme complexe, en partie renseigné par ses employés, qui relie les chansons les unes aux autres. Ce "projet de génome musical" (Music Genome Project) va plus loin qu’une simple correspondance entre artistes et se base sur les habitudes d’écoute. Il prend en compte des caractéristiques musicales spécifiques : le tempo, ou le fait que la chanson comporte un solo de piano électrique, etc. Cette finesse dans la granularité, cette approche en détail des chansons fait de Pandora l’un des moyens semi-automatiques les plus efficaces pour découvrir de la musique. Alors que Last.fm permet de connaître de nouveaux artistes similaires, Pandora excelle dans la suggestion de chansons inconnues.

Récemment, Spotify est allé chercher Pandora sur son terrain en lançant sa propre web radio gratuite. Contrairement au service de streaming de base de Spotify, cette nouvelle offre est disponible pour les utilisateurs non premium sur leurs appareils mobiles (smartphones, tablettes...) La radio Spotify est alimentée par The Echo Nest, qui alimente aussi des douzaines d’autres applications musicales comme iHeartRadio [non disponible en France]. Avec plus de 5 milliards de données, The Echo Nest analyse beaucoup plus de données que Pandora et s’appuie davantage sur l’automatisation, incluant l'exploitation des données (data mining), l’analyse acoustique, et l’apprentissage automatique (machine learning). Le résultat  dans les transitions entre les titres est moins soniquement réussi que Pandora, mais il rivalise avec Last.FM pour ce qui est de la découverte d’artistes.
Recommandation sociale: les amis en savent plus que les machines
Aussi efficace que puissent être les suggestions automatiques , elles concurrencent encore difficilement les recommandations de vraies personnes, celles que vous connaissez réellement. C'est pourquoi de nombreux services musicaux se sont branchés sur le graphe social de Facebook ou ont intégré Twitter. Cependant, ce secteur de la découverte musicale est encore en plein développement. Les intégrations réalisées l’an dernier de Facebook avec Spotify, Rdio et d’autres services, annoncées comme "fluides" (frictionless) créent beaucoup plus de bruit que de résultats pertinents. Les titres écoutés sur Spotify, et postés sur Facebook, permettent de savoir ce que nos amis ont écouté, mais pas ce qu’ils ont vraiment apprécié, et si on devrait s’en soucier. 
Dans un même temps, la tendance des groupes d’écoute avait explosé l’été dernier, permettant à des utilisateurs de se rassembler dans des salles virtuelles, et de jouer tour à tour le rôle de DJ. Dans cette catégorie, qui n'est sans doute par à la hauteur du battage médiatique généré, on trouve Turntable.fm [pas accessible en France], et Soundrop , une autre application d’écoute en groupe proposée aussi directement sur la plateforme d'applications de Spotify. 
Songbird utilise les données de likes de Facebook et les connexions avec les amis et les pages pour proposer des contenus à partir de sources comme YouTube et SoundCloud. La société vise à capitaliser sur ce qu'elle perçoit comme étant les lacunes de services comme Pandora, en s'appuyant davantage sur le graphe social. Songbird rend un service de qualité en proposant un choix pertinent d’artistes à partir d'un profil Facebook, mais n'est pas terrible pour présenter de nouveaux contenus. Un service prometteur mais qui doit encore s’améliorer. 
Ne pas être dépassé par les autres médias sociaux, Pinterest est aussi entré dans le jeu de découverte musicale. Bien que le site est davantage connu pour le partage de photos et d'autres images, il est également utilisé pour poster de la musique à partir de sources telles que YouTube et SoundCloud. Il ne compte pas encore parmi les principaux moteurs de la découverte musicale, mais considérant sa croissance rapide, on peut supposer que les artistes qui expérimentent Pinterest ne le regretteront pas. 
Les influenceurs (tastemakers) et la curation humaine 
Les approches automatisées alimentées par des médias sociaux ont leurs points forts, mais ils sont loin d'être parfait. Et tout seuls, les ordinateurs ne sont pas prêt de sitôt de trouver la martingale de la découverte musicale. Il s'avère que nous avons encore besoin de cerveaux humains pour écouter et interpréter ce qui deviendra des recommandations musicales. C'est pourquoi l'algorithme de Pandora fonctionne si bien et pourquoi Songza est également promis à un bel avenir. Les deux services, à des degrés divers, s’appuient sur l'intervention humaine pour enrichir les sélections, et établir des références croisées entre les chansons. Ce besoin d’humanité permet de comprendre pourquoi les blogs musicaux restent l'un des moyens les plus populaires pour les gens de découvrir de nouveaux albums. Les fondateurs de Shuffler.fm sont bien conscients de ça et ont construit leur “magazine audio" d’agrégation musicale pour propulser des titres à partir d'une large sélection de blogs influents. Le résultat est une énorme collection de chaînes orientées par genres musicaux, mettant en vedette des chansons nouvelles et populaires, et organisée par un groupe virtuel d’influenceurs du Web. [Shuffler.fm est intégré à l'App Studio de Deezer http://www.deezer.com/fr/app/shuffler ]   
Quand Spotify a lancé sa plateforme d’applications tierces l’an dernier, celle-ci incluait des services comme Last.fm et Moodagent. La plateforme s’est lancée également avec des partenaires éditoriaux comme Rolling Stone, Pitchfork, et We are hunted, soulignant le rôle important que joue encore la critique humaine [voir ci-dessous les liens vers les articles dans lesquels nous avons présenté les applications de Spotify]. Les algorithmes et les API peuvent faire des choses étonnantes. Mais en fin de compte - et c’est tout aussi valable pour l’art, les films, les livres et les autres médias - ce qui détermine quelle musique les gens vont aimer nécessite encore le travail d'êtres humains avec de vraies oreilles connectées à de vrais cerveaux. L'avenir de la découverte musicale s'appuiera sur l'homme et sur la machine.

A lire aussi sur le sujet de la découverte musicale : 

- Les applications Spotify :

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