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Le jour où l’intelligence artificielle remplacera les Beatles

Les 4 membres du groupe dans des costumes colorés

La musique populaire n'aurait pas beaucoup évolué depuis l'époque des Beatles. Un terreau fertile pour les algorithmes spécialisés en création musicale.

Photo : The Beatles/Instagram

Matthieu Dugal

CHRONIQUE - « Aujourd'hui, nous sommes plus populaires que Jésus. » John Lennon a suscité la fureur dans le monde entier lorsqu'il a prononcé cette phrase en 1966. Plus de 50 ans plus tard, alors que l'intelligence artificielle commence à peindre, à écrire de la poésie et des articles de journaux, à jouer de la musique tout en commençant à faire des montages de cinéma, pourra-t-elle bientôt affirmer : « Je suis plus populaire que les Beatles »?

Les groupes hommage ont la cote, tout comme les vieux bands qui partent en tournée refaire leurs succès d’autrefois. Une industrie de la nostalgie. Le monde de l’art est de plus en plus assujetti au principe de productivité économique, soit faire plus avec une quantité limitée de ressources. Au moment où les algorithmes imitent de mieux en mieux nos productions, une question se pose : au jeu de l’imitation, l’intelligence artificielle (IA) va-t-elle bientôt dépasser l’humain, et ce, pour beaucoup moins cher?

Que se passera-t-il quand l’IA sera capable de créer 300 nouvelles chansons des Beatles par jour? Qu’elle produira d’innombrables déclinaisons d’Amélie Poulain créées sur mesure pour nous? Pousserons-nous les hauts cris, ou serons-nous contents d’aller nous perdre dans une infinie production de choses familières?

Les statistiques au service de la création

Les deux prochains mots sont essentiels avant d’aller plus loin : traitement statistique (#bruitdetrombonetriste). L’IA, ce sont des programmes informatiques qui effectuent des traitements statistiques grâce à des algorithmes. Bref, une suite d’opérations mathématiques semblables à une recette de cuisine. Grâce à la puissance de calcul, on nourrit une masse de données.

Cette triade algorithmes/microprocesseurs/données est à l’origine des développements majeurs dans le monde de l’apprentissage profond. Cette branche de l’intelligence artificielle permet notamment à des programmes, par exemple Flow Machines, de participer à la création d’albums. Hello World est ce premier album de musique créé en partie avec l’intelligence artificielle et qui a été publié sur Spotify l’an dernier. Un album fort honnête, par ailleurs.

L’intelligence artificielle est-elle déjà plus originale que bien des productions humaines? Dans son très intéressant essai La misère des niches sur les mutations du monde de la musique, le journaliste Alain Brunet met en lumière une tendance lourde qui n’a pas attendu l’intelligence artificielle pour se matérialiser : l’uniformisation de la musique populaire, une tendance accélérée par les plateformes d’écoute en continu.

Selon le journaliste, le nombre d’artistes connus est en constante diminution depuis des années, et le son pop, lui, est plus formaté que jamais. « Ce que proposent Taylor Swift, Katy Perry, One Direction, Ariana Grande ou Marie-Mai aurait pu être écrit et composé au début des années 60. L’emballage sonore et le contexte de performance de ces artistes, eux, ont changé considérablement et confèrent une actualité factice à ces productions pour le moins redondantes. »

Et qui dit redondant dit statistiques. Et qui dit statistiques dit intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle adore l’art redondant parce que c’est l’art le plus facile à reproduire. Pourquoi payer des humains pendant des milliers d’heures pour créer 100 chansons presque semblables alors que des algorithmes peuvent s’en charger pour une fraction du prix à une vitesse défiant toute concurrence?

Reproduire Bach ou Mariah Carey, même combat?

Et maintenant, la question qui fâche : le style de Jean-Sébastien Bach est-il plus facile à reproduire que celui de Mariah Carey? Difficile à dire pour le moment. Rappelons seulement que tout ce qui constitue la physicalité d’un art – les couleurs d’une peinture, la structure musicale d’une partition – est déconstructible par les algorithmes. Non seulement cela, mais les algorithmes adorent les masses de données. Ils peuvent déconstruire des millions d’œuvres pendant que nous sommes capables de n'en analyser qu'une seule.

Les programmes d’apprentissage profond sont déjà capables d'imiter quelque chose d’aussi noble que la musique de Bach. L’algorithme « Deep Bach » n'imite « que » des instruments et ne crée que de courts extraits. Mais il faut les avoir entendus pour se rendre compte que, d’une part, c’est soufflant, et que, d’autre part, le moment n’est peut-être plus trop loin où des œuvres plus complexes, et des voix, feront l’objet d’imitations parfaites.

Un enfant qui naît cette année pourra-t-il faire la différence entre une chanson originale de Lennon/McCartney et les milliers de fausses/vraies chansons que des algorithmes produiront chaque jour quand il fêtera son 15e anniversaire?

Dans le domaine de l’écriture, le site Bot or Not (Nouvelle fenêtre) écrit déjà des poèmes dans le style d’auteurs célèbres et nous demande de déceler si des extraits que nous lisons sont écrits par de vraies personnes ou par des programmes. L’algorithme réussit déjà à tromper pas mal de monde.

À quand le film créé sur mesure pour vos goûts?

Allons maintenant du côté de la science-fiction, qui nous aide souvent à pressentir ce qui nous pend au bout du nez. Dans son essai Life 3.0, paru l’an dernier, le physicien Max Tegmark a pondu un petit chef-d’œuvre de nouvelle qui traite précisément de ces questions. Il a imaginé ce à quoi pourrait ressembler Netflix dans quelques années. Attachez vos Google Glass avec de la broche, ça froisse un peu l’orgueil.

Dans Life 3.0, Netflix s’appelle Prométhée. Cette formidable intelligence artificielle sert de vache à lait à une organisation, Omega, qui l’utilise pour financer de la recherche... en intelligence artificielle. Parce que Prométhée est un Netflix qui produit tous ses films tout seul, comme un grand. Le divertissement, c’est LE moyen de faire de l’argent. Imaginez Netflix, mais qui n’a plus à payer ni comédiens, ni réalisateurs, ni monteurs, etc. Ses seules dépenses sont liées à la promotion.

Comme tous les programmes d’intelligence artificielle, Prométhée est un avaleur de données. Il est capable de regarder un film de deux heures en une minute, capable d’en analyser les ressorts narratifs, stylistiques : quand est-ce qu’on rit? Qu’on court? Qu’on parle? Quelle est la longueur des plans? Combien de plans larges? Quelles sont les déclinaisons des couleurs? Quels sont les mots employés?

Le programme croise alors ces données avec les succès des films. Il établit des corrélations, ou mieux, des causalités. Un wet dream de producteur. Un business extrêmement lucratif. Dans la nouvelle, on apprend qu’après deux mois à peine, Prométhée a dépassé le chiffre d’affaires de Netflix, et en trois mois, il tutoie les Comcast, les Time Warner et les Fox de ce monde.

De la science-fiction, mais pour combien de temps encore?

Pourquoi les producteurs aiment-ils la diffusion en continu, le fameux streaming? En grande partie parce qu’il est de plus en plus payant de nous regarder pendant que... nous regardons. Dès 2014, lors de la sortie de la seconde saison de House of Cards, Netflix analysait en temps réel les comportements des 40 millions d’abonnés pendant qu’ils dévoraient les coups fourrés de Frank Underwood.

Le 10 décembre dernier, un tweet de Netflix a révélé à des téléspectateurs pour la plupart médusés une idée de l’étendue des données que la compagnie détenait à propos de leurs comportements. « Aux 53 personnes qui ont regardé A Christmas Prince chaque jour pendant les 18 derniers jours : qui vous a blessé? » Ces données se traduiront cette année en un budget de programmation dépassant les 10 milliards de dollars canadiens.

Les algorithmes écrivent-ils déjà des émissions? Pas pour le moment, mais ils permettent de juger des scénarios. Des jeunes pousses comme Vault, Pilot Movie ou Script Book offrent déjà ces services.

Ils pourraient, dans un avenir proche, servir à monter des bandes-annonces pour qu’elles soient adaptées aux goûts de chaque utilisateur. Vous êtes une femme de 40 ans et vous aimez les séries politiques? On vous proposera peut-être une bande-annonce d’un film d’action comprenant quelques scènes de discussions politiques. Cette bande-annonce sera différente de celle que verra quelqu’un qui aime, par exemple, les avions. Et ce n’est que le début. Déjà, en 2016, la 20th Century Fox avait utilisé Watson d’IBM pour monter la bande-annonce de son film d’horreur Morgan avec un résultat surprenant et… horrifiant!

L’intelligence artificielle nous forcera-t-elle à créer, à exiger des contenus culturels plus originaux, plus humains? Ou nous donnera-t-elle, dans le fond, ce que nous avons toujours voulu, soit des variations infinies sur du comfort food culturel en se passant de presque toute intervention humaine?

Nous le saurons très rapidement.

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