Interview D’Arthur Flexer (OFAI – Vienne)

Quel est votre parcours universitaire ?

J’ai fait des études de psychologie à l’université de Vienne (Universität Wien), en me spécialisant en psychologie biologique et en intelligence artificielle. J’ai aussi fait un complément d’étude (niveau équivalent licence) en « Data processing » à l’université technique de Vienne (Technische Universität Wien – TU Wien). Ma thèse et mon mémoire de DEA (Magisterarbeit) avaient pour thème l’électroencéphalographie (EEG), c’est-à-dire l’enregistrement des signaux électriques dans le cerveau. J’y ai développé de nouveaux algorithmes et de nouvelles techniques pour le traitement du signal appliqué à la biologie. J’ai continué pendant ma première année de post-doctorat à travailler sur des algorithmes pour l’étude du cerveau (par exemple pour la détection de la phase de sommeil profond à partir des données expérimentales de l’EEG). C’est seulement il y a six ans que je me suis orienté vers la musique comme thématique de recherche. Ca peut paraître de prime abord un virage radical, mais l’électroencéphalographie et les données issues de la musique ne sont pas si différents. Pour ces deux types de signaux, l’information principale se trouve dans la succession temporelle d’évènements, dans les fréquences d’occurence et les régularités. Et dans ces deux domaines, il n’est jamais très aisé de savoir en quoi consistent justement ces régularités. J’ai commencé à travailler à l’Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI) dès mes études, et j’y ai mené depuis lors l’essentiel de mon travail scientifique. Entretemps, j’ai effectué un post-doctorat de quinze mois à l’University of California à San Diego au Swartz Center for Computational Neuroscience.

Comment décririez-vous votre rapport personnel à la musique ? Etes-vous vous-même musicien ?

J’ai fait du piano pendant quelques années lorsque j’étais enfant, mais je ne me qualifierais pas cependant pas pour autant de musicien. J’ai toutefois été DJ pendant de nombreuses années et il m’arrive encore parfois de reprendre du service derrière les platines. Mes styles de musique favoris vont du hip-hop au ska et au ragga en passant par la jungle et la drum ‘n’ bass. En ce moment je m’intéresse plus à la musique de films français et italiens des années 1960 et 1970. Je pense que c’est mon intérêt personnel pour la musique qui a motivé mon changement de thématique de recherche, de la biologie à la musique. Ce qui me plaît particulièrement dans la branche du Music Information Retrieval (MIR), c’est la possibilité qui nous est donnée de pouvoir tout de suite écouter et donc vérifier les résultats. Les évolutions rapides du monde de l’industrie de la musique suscitent aussi mon intérêt : il y a tout juste dix ou vingt ans, l’amateur de musique pouvait posséder jusqu’à un millier de disques et le disquaire était son fournisseur principal. De nos jours, c’est des millions de morceaux qui sont disponibles sur internet pour un prix dérisoire voire gratuit. La question qui se pose donc pour le mélomane est : comment trouver de la musique pertinente vis-à-vis de ses goûts dans cette offre musicale de plus en plus confuse ? Les résultats du MIR peuvent sûrement apporter des éléments de réponse.

Parlons maintenant de l’OFAI, pouvez-vous nous en dire plus, où, quels financements, quels thématiques de recherche, qui sont les collaborateurs (personnes, partenariats académiques, relations internationales, participations à des congrès…) ?

L’Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (www.ofai.at) est un institut de recherche à but non-lucratif et s’occupe d’intelligence artificielle. Il est situé au coeur de Vienne et existe depuis plus de 25 ans. Nous travaillons beaucoup en partenariat avec des organisations internationales et autrichiennes, des universités et entrepises. La majeure partie de nos financements vient de ressources extérieures, via des projets de recherche, intranationaux ou européens ou des partenariats avec des entreprises. En ce moment l’OFAI compte vingt-cinq collaborateurs qui travaillent dans les domaines du « Language Technology », « Interaction Technologies », « Intelligent Music Processing and Machine Learning », « Intelligent Software Agents and New Media ». Ces collaborateurs sont principalement informaticiens, mais il faut noter que le groupe de recherche « Language Technology » est composé en partie de linguistes.

Plus précisément, concernant l’ « Intelligent Music Processing and Machine Learning Group », combien compte-on de participants, d’où viennent-ils, sur quoi travaillent-ils/ont-ils travaillé/vont-ils travailler ? Travaillez-vous avec des musiciens, des entreprises de l’industrie musicale ?

Nous travaillons avant tout sur le traitement du signal (Intelligent Music Processing and Machine Learning www.ofai.at/research/impml). Cinq personnes constituent ce groupe de recherche dirigé par le professeur Gerhard Widmer. Presque tous les collègues ont une formation d’informaticien, avec évidemment un grand intérêt pour la musique. Dans nos collègues nous comptons quelques musiciens actifs dans la musique acousmatique ainsi qu’un guitariste dans un groupe de rock. Il n’y a pas longtemps nous avons accueilli un chercheur en outre spécialiste du oud.

En général, le MIR est notre thème central de recherches. L’offre croissante de musique en formats numériques sur internet ou d’autres corpus numériques demande de nouvelles méthodes d’analyse, de description, de distribution et de présentation de la musique. L’encore nouveau domaine du MIR est une réponse directe à ces problèmes posées par les immenses collections de musique numérique. Le MIR travaille avec une série complète de méthodes intelligentes d’analyse de la musique et de l’audio. Les applications peuvent être : la reconnaissance automatique de genre, de style ou d’artiste, l’identification de motifs musicalement pertinents comme la mélodie, le rythme, le tempo, etc, la structuration automatique, la visualisation de bibliothèques de morceaux musicaux offrant diverses possibilités de navigation, la recommandation de morceaux d’après les goûts musicaux de l’utilisateur, et beaucoup d’autres applications…

Pour finir, je voudrais mettre l’accent sur deux de nos réalisations. Nous avons mis en route en 2008 un service automatique de recommandation musicale (www.soundpark.at) qui a été développé en partenariat avec une station de radio autrichienne. Nous avons également travaillé avec Bang & Olufsen, en adaptant nos fonctionnalités de recommandation musicale dans leur système Besound5 (www.beosound5.com).

 

Propos recueillis par Arthur Paté

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