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# Jouer (avec) l'écoute des machines : Vers une générativité pensée sur le modèle de l'écoute

Christophe Robert

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## To cite this version:

Christophe Robert. Jouer (avec) l'écoute des machines: Vers une générativité pensée sur le modèle de l'écoute. Document(s), 2022, 3, pp. 29 - 44. hal-04572680

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Submitted on 11 May 2024

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# Jouer (avec) l'écoute des machines

## Vers une générativité pensée sur le modèle de l'écoute

Christophe Robert

Doctorant recherche/création, Université Côte d'Azur : CTEL (Centre Transdisciplinaire d'Épistémologie de la Littérature et des arts), Conservatoire de Nice, Arts.

christophe.robert@etu.unice.fr

## Résumé

Les technologies de l'écoute machine peuvent-elle être envisagées comme source de générativité musicale ? Afin d'étudier cette hypothèse, on se penchera sur deux œuvres de Pierre Huyghe et Robin Meier qui émulent, mettent en scène et subvertissent, chacune de manière spécifique, le jeu des seuils perceptifs, le phénomène de reconnaissance de formes, les aléas et les perturbations propres au processus de l'écoute. Nous suggérons que ces pistes sont de nature à nourrir la réflexion du compositeur d'aujourd'hui sur les formes contemporaines de la musique générative.

## Mots-clés

computer audition, musique générative, psychologie cognitive de l'écoute, machine learning

## Texte intégral

Tandis que les technologies visant à imiter l'écoute (computer audition ou machine listening) s'invitent dans le quotidien du grand public (applications de recherche musicale par empreinte acoustique, reconnaissance vocale...), celles-ci ont également pris place, dans l'univers de la musique contemporaine, parmi l'environnement familier du compositeur et de l'ingénieur en informatique musicale (particulièrement dans le répertoire dit mixte, où elles jouent un rôle prégnant pour la mise en œuvre de l'électronique live). Nous nous proposons d'interroger la potentialité générative de l'écoute machine en tant que telle : au lieu d'envisager ces technologies comme subordonnées aux intentions d'un projet musical ou à un rôle de suivi interactif, nous tenterons de retourner l'analyse sur les propriétés du dispositif même chargé de mimer l'écoute. Par là nous entendons engager une réflexion tirant profit du croisement de deux regards disciplinaires : observer ce que les pensées de l'écoute apportent à l'intelligence artificielle, et ce que nous dit le machine listening des théories et des représentations qui médiatisent notre rapport à l'écoute.

Dans ce contexte théorique à double polarité, et dans le cadre spécifique de l'art sonore et des pratiques musicales dites contemporaines ou expérimentales, notre questionnement sera le suivant : comment détourner les technologies de l'écoute machine à des fins génératives ? Peut-on trouver des exemples d'œuvres qui s'inscrivent dans cette perspective, d'une manière
# Jouer (avec) l'écoute des machines

## Vers une générativité pensée sur le modèle de l'écoute

Christophe Robert

Doctorant recherche/création, Université Côte d'Azur : CTEL (Centre Transdisciplinaire d'Épistémologie de la Littérature et des arts), Conservatoire de Nice, Arts.

christophe.robert@etu.unice.fr

## Résumé

Les technologies de l'écoute machine peuvent-elle être envisagées comme source de générativité musicale ? Afin d'étudier cette hypothèse, on se penchera sur deux œuvres de Pierre Huyghe et Robin Meier qui émulent, mettent en scène et subvertissent, chacune de manière spécifique, le jeu des seuils perceptifs, le phénomène de reconnaissance de formes, les aléas et les perturbations propres au processus de l'écoute. Nous suggérons que ces pistes sont de nature à nourrir la réflexion du compositeur d'aujourd'hui sur les formes contemporaines de la musique générative.

## Mots-clés

computer audition, musique générative, psychologie cognitive de l'écoute, machine learning

## Texte intégral

Tandis que les technologies visant à imiter l'écoute (computer audition ou machine listening) s'invitent dans le quotidien du grand public (applications de recherche musicale par empreinte acoustique, reconnaissance vocale...), celles-ci ont également pris place, dans l'univers de la musique contemporaine, parmi l'environnement familier du compositeur et de l'ingénieur en informatique musicale (particulièrement dans le répertoire dit mixte, où elles jouent un rôle prégnant pour la mise en œuvre de l'électronique live). Nous nous proposons d'interroger la potentialité générative de l'écoute machine en tant que telle : au lieu d'envisager ces technologies comme subordonnées aux intentions d'un projet musical ou à un rôle de suivi interactif, nous tenterons de retourner l'analyse sur les propriétés du dispositif même chargé de mimer l'écoute. Par là nous entendons engager une réflexion tirant profit du croisement de deux regards disciplinaires : observer ce que les pensées de l'écoute apportent à l'intelligence artificielle, et ce que nous dit le machine listening des théories et des représentations qui médiatisent notre rapport à l'écoute.

Dans ce contexte théorique à double polarité, et dans le cadre spécifique de l'art sonore et des pratiques musicales dites contemporaines ou expérimentales, notre questionnement sera le suivant : comment détourner les technologies de l'écoute machine à des fins génératives ? Peut-on trouver des exemples d'œuvres qui s'inscrivent dans cette perspective, d'une manière
plus ou moins délibérée et explicite ? Que nous disent ces entreprises de la potentialité heuristique de pareils dispositifs ?

## Machines écoutantes

Dans les pages qui suivent, j'aurai recours à la terminologie *écoute automatique* ou *écoute machine* plutôt qu'à l'anglicisme *machine listening* pour plusieurs raisons. D'abord, l'usage de ce dernier pourrait donner faussement l'impression de mettre en parallèle *machine learning* et *machine listening*, comme si les deux termes se tenaient symétriquement de part et d'autre d'un axe notionnel, l'un émulant l'apprentissage, l'autre l'écoute, ce qui est problématique pour deux raisons. D'une part, l'écoute automatique peut désigner des dispositifs où le *machine learning* est mobilisé, et se trouver en quelque sorte au service du *machine listening*. Ensuite, sur un plan plus organique, ce que l'on nomme *machine learning* est lui-même autant inspiré, sinon plus, par le modèle perceptif que par le modèle cognitif : Yann Le Cun va jusqu'à décrire la plupart des systèmes d'IA actuels non comme des formalisations simplifiées de la cognition, mais plutôt de la perception<fnref n="1" />.

La chose est entendue : l'écoute *in silico* a autant à voir avec l'écoute humaine que l'apprentissage machine avec l'acquisition de connaissances par un être de chair. Car *personne* n'écoute véritablement dans la machine, on pourrait presque parler d'une *audition sans écoute*, à la façon dont Paul Virilio parle de la “vision sans regard” des machines de vision<fnref n="2" />. Sans vouloir coûte que coûte réserver à l'humain ses prérogatives d'intentionnalité et de subjectivité, il importe donc d'entendre ici le terme “écoute” dans un dessein biomimétique et non dans quelque projection illusoirement anthropomorphique.

Il est difficile de trouver une définition de l'écoute machine faisant consensus, tant le concept se traduit dans des formes technologiques multiples et répond à des besoins hétérogènes. Thor Magnusson<fnref n="3" /> désigne par ce terme des technologies permettant “d'analyser le son ou les motifs musicaux, [...] [de] détecter des ressemblances ou des différences avec d'autres œuvres, à plusieurs niveaux, hauteurs, spectres, rythme, structure, etc.”. Sans réduire la diversité du champ de l'écoute machine, il s'agit d'y reconnaître tout ou partie d'un continuum<fnref n="4" /> : représentation du son (encoder, analyser), discrimination des informations exploitables, reconnaissance et classification, création d'une mémoire et de modélisations abstraites<fnref n="5" />. Si toute écoute automatique est premièrement une analyse, l'inverse n'est pas vrai ; l'analyse (particulièrement grâce aux systèmes d'extraction des données sonores du Music Information Retrieval, ou MIR) n'appartient à l'écoute machine qu'à condition d'être engagée

<footnote n="1">1 “La madeleine de Proust, par la forme, l’odeur et le goût, renvoie aux images et aux sentiments associés, c’est-à-dire aux souvenirs. Alors que les réseaux multicouches, eux, fonctionnent davantage sur le mode de la perception : par quels mécanismes identifier la madeleine à partir de sa forme seule ?” (Le Cun, 2019)</footnote>

<footnote n="2">2 (Virilio, 1988)</footnote>

<footnote n="3">3 (Magnusson, 2019, p. 157, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="4">4 (Friedland et al., 2017)</footnote>

<footnote n="5">5 Continuum qu'il serait tentant, bien que quelque peu hardi, de mettre en parallèle du “ouïr - écouter - entendre - comprendre” de Pierre Schaeffer.</footnote>
plus ou moins délibérée et explicite ? Que nous disent ces entreprises de la potentialité heuristique de pareils dispositifs ?

## Machines écoutantes

Dans les pages qui suivent, j'aurai recours à la terminologie *écoute automatique* ou *écoute machine* plutôt qu'à l'anglicisme *machine listening* pour plusieurs raisons. D'abord, l'usage de ce dernier pourrait donner faussement l'impression de mettre en parallèle *machine learning* et *machine listening*, comme si les deux termes se tenaient symétriquement de part et d'autre d'un axe notionnel, l'un émulant l'apprentissage, l'autre l'écoute, ce qui est problématique pour deux raisons. D'une part, l'écoute automatique peut désigner des dispositifs où le *machine learning* est mobilisé, et se trouver en quelque sorte au service du *machine listening*. Ensuite, sur un plan plus organique, ce que l'on nomme *machine learning* est lui-même autant inspiré, sinon plus, par le modèle perceptif que par le modèle cognitif : Yann Le Cun va jusqu'à décrire la plupart des systèmes d'IA actuels non comme des formalisations simplifiées de la cognition, mais plutôt de la perception<fnref n="1" />.

La chose est entendue : l'écoute *in silico* a autant à voir avec l'écoute humaine que l'apprentissage machine avec l'acquisition de connaissances par un être de chair. Car *personne* n'écoute véritablement dans la machine, on pourrait presque parler d'une *audition sans écoute*, à la façon dont Paul Virilio parle de la “vision sans regard” des machines de vision<fnref n="2" />. Sans vouloir coûte que coûte réserver à l'humain ses prérogatives d'intentionnalité et de subjectivité, il importe donc d'entendre ici le terme “écoute” dans un dessein biomimétique et non dans quelque projection illusoirement anthropomorphique.

Il est difficile de trouver une définition de l'écoute machine faisant consensus, tant le concept se traduit dans des formes technologiques multiples et répond à des besoins hétérogènes. Thor Magnusson<fnref n="3" /> désigne par ce terme des technologies permettant “d'analyser le son ou les motifs musicaux, [...] [de] détecter des ressemblances ou des différences avec d'autres œuvres, à plusieurs niveaux, hauteurs, spectres, rythme, structure, etc.”. Sans réduire la diversité du champ de l'écoute machine, il s'agit d'y reconnaître tout ou partie d'un continuum<fnref n="4" /> : représentation du son (encoder, analyser), discrimination des informations exploitables, reconnaissance et classification, création d'une mémoire et de modélisations abstraites<fnref n="5" />. Si toute écoute automatique est premièrement une analyse, l'inverse n'est pas vrai ; l'analyse (particulièrement grâce aux systèmes d'extraction des données sonores du Music Information Retrieval, ou MIR) n'appartient à l'écoute machine qu'à condition d'être engagée

<footnote n="1">1. “La madeleine de Proust, par la forme, l’odeur et le goût, renvoie aux images et aux sentiments associés, c’est-à-dire aux souvenirs. Alors que les réseaux multicouches, eux, fonctionnent davantage sur le mode de la perception : par quels mécanismes identifier la madeleine à partir de sa forme seule ?” (Le Cun, 2019)</footnote>

<footnote n="2">2. (Virilio, 1988)</footnote>

<footnote n="3">3. (Magnusson, 2019, p. 157, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="4">4. (Friedland et al., 2017)</footnote>

<footnote n="5">5. Continuum qu'il serait tentant, bien que quelque peu hardi, de mettre en parallèle du “ouïr - écouter - entendre - comprendre” de Pierre Schaeffer.</footnote>
dans un processus opératoire de différenciation et d'extraction (de hauteurs, de spectre, de patterns...) en vue d'un résultat spécifique.

Sera ici considérée comme machine écoutante tout système automatique visant à analyser, classifier, traiter une information sonore afin d'en produire une représentation susceptible de lui conférer un sens musical.

Il n'existe pas (à ce jour) d'écoute automatique universelle, extensible en toutes situations, car celle-ci répond nécessairement à une problématique préétablie, s'élabore dans la singularité d'un contexte. La machine n'écoute que ce qu'on lui demande d'écouter, n'est attentive qu'à un paramètre ou faisceau de paramètres prédéfinis du phénomène sonore : "Nous n'entendons que ce que nous écoutons et les machines seront conditionnées par ce que nous leur demandons de faire"<fnref n="6" />.

Les premières applications de l'écoute machine sont antérieures à l'essor du *machine learning*, mais ce dernier s'y associe souvent aujourd'hui, par sa capacité particulière à embrasser les problèmes complexes et multidimensionnels. Dans le champ de l'apprentissage machine, historiquement, la reconnaissance d'image se pose en origine ; les applications à d'autres formes de médias sont secondes<fnref n="7" />. On considère généralement que l'archétype de la machine à reconnaissance de formes est le Perceptron, inventé par Frank Rosenblatt en 1957 au Cornell Aeronautical Laboratory de Buffalo<fnref n="8" />. Le Perceptron, contraction de "Perceiving and Recognizing Automaton" (soit en traduction littérale : "automate qui perçoit et qui reconnaît") était entraîné à reconnaître des lettres. Quarante ans plus tard, après ce que l'on appelle historiquement le premier "hiver de l'IA", l'augmentation de la puissance de calcul des machines ainsi que de la taille des corpus de données disponibles permirent à cette technologie longtemps jugée inefficace de révéler son potentiel, et de s'appliquer à d'autres formes de contenus, non visuels.

De cet héritage symbolique du "Perceptron", mais également de leur utilisation dans des champs ciblés, les applications de l'écoute automatique conservent un cadre d'analyse où prévaut la reconnaissance de formes<fnref n="9" />, au point de faire figure de modélisation paradigmatique de la perception ("[un système d'information] est incapable de voir du jaune ou du vert bien qu'il puisse les reconnaître." écrit Pierre Levy<fnref n="10" /> – nous soulignons).

Un tel état de fait pourrait suggérer implicitement que l'écoute machine repose sur des modèles théoriques de l'écoute représentationnels et passifs. C'est cependant à la lumière d'approches inspirées des épistémologies constructivistes que l'on tentera ici d'étudier l'écoute machine dans ses applications créatives.

<footnote n="6">6 (Magnusson, 2019, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="7">7 (Pasquinelli et Joler, 2020)</footnote>

<footnote n="8">8 (Rosenblatt, 1958)</footnote>

<footnote n="9">9 "historically, audio analysis research has been performed on corpora that were designed for a specific task, such as speech recognition, speaker identification, language recognition, etc." (Friedland et al., 2017)</footnote>

<footnote n="10">10 (Lévy, 1987, p.189.)</footnote>
dans un processus opératoire de différenciation et d'extraction (de hauteurs, de spectre, de patterns...) en vue d'un résultat spécifique.

Sera ici considérée comme machine écoutante tout système automatique visant à analyser, classifier, traiter une information sonore afin d'en produire une représentation susceptible de lui conférer un sens musical.

Il n'existe pas (à ce jour) d'écoute automatique universelle, extensible en toutes situations, car celle-ci répond nécessairement à une problématique préétablie, s'élabore dans la singularité d'un contexte. La machine n'écoute que ce qu'on lui demande d'écouter, n'est attentive qu'à un paramètre ou faisceau de paramètres prédéfinis du phénomène sonore : "Nous n'entendons que ce que nous écoutons et les machines seront conditionnées par ce que nous leur demandons de faire"<fnref n="6" />.

Les premières applications de l'écoute machine sont antérieures à l'essor du *machine learning*, mais ce dernier s'y associe souvent aujourd'hui, par sa capacité particulière à embrasser les problèmes complexes et multidimensionnels. Dans le champ de l'apprentissage machine, historiquement, la reconnaissance d'image se pose en origine ; les applications à d'autres formes de médias sont secondes<fnref n="7" />. On considère généralement que l'archétype de la machine à reconnaissance de formes est le Perceptron, inventé par Frank Rosenblatt en 1957 au Cornell Aeronautical Laboratory de Buffalo<fnref n="8" />. Le Perceptron, contraction de "Perceiving and Recognizing Automaton" (soit en traduction littérale : "automate qui perçoit et qui reconnaît") était entraîné à reconnaître des lettres. Quarante ans plus tard, après ce que l'on appelle historiquement le premier "hiver de l'IA", l'augmentation de la puissance de calcul des machines ainsi que de la taille des corpus de données disponibles permirent à cette technologie longtemps jugée inefficace de révéler son potentiel, et de s'appliquer à d'autres formes de contenus, non visuels.

De cet héritage symbolique du "Perceptron", mais également de leur utilisation dans des champs ciblés, les applications de l'écoute automatique conservent un cadre d'analyse où prévaut la reconnaissance de formes<fnref n="9" />, au point de faire figure de modélisation paradigmatique de la perception ("[un système d'information] est incapable de voir du jaune ou du vert bien qu'il puisse les reconnaître." écrit Pierre Levy<fnref n="10" /> – nous soulignons).

Un tel état de fait pourrait suggérer implicitement que l'écoute machine repose sur des modèles théoriques de l'écoute représentationnels et passifs. C'est cependant à la lumière d'approches inspirées des épistémologies constructivistes que l'on tentera ici d'étudier l'écoute machine dans ses applications créatives.

<footnote n="6">6 (Magnusson, 2019, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="7">7 (Pasquinelli et Joler, 2020)</footnote>

<footnote n="8">8 (Rosenblatt, 1958)</footnote>

<footnote n="9">9 "historically, audio analysis research has been performed on corpora that were designed for a specific task, such as speech recognition, speaker identification, language recognition, etc." (Friedland et al., 2017)</footnote>

<footnote n="10">10 (Lévy, 1987, p.189.)</footnote>
## De la reconnaissance de formes à la générativité : les voies de l'inceptionnisme

Par quelles stratégies passer de techniques d'analyse, de classification et de reconnaissance à des techniques génératives ; comment passer de l'esthésique au poïétique, donnant par là à écouter l'écoute ?

Pour y voir clair, faire escale par le domaine visuel, dont on a vu qu'il est toujours pionnier dans ce type d'expérimentations, permettra d'éclairer en préambule notre propos par un exemple connu de tous : Google DeepDream. Il est possible d'imaginer un système de neurones formels comme un outil de cartographie d'une très large collection de données. En lui soumettant un corpus d'images labellisées (par exemple de différentes espèces animales), on lui permettra de construire une classification statistique sur plusieurs millions de "critères" de chaque espèce. Si, dans un second temps, les informations ainsi synthétisées par le réseau pour identifier ces image sont utilisées comme un filtre, dans le but d'amplifier le bruit d'une image fournie en entrée, un phénomène singulier se produit : ces millions d'images fantomatiques dont le réseau s'est formé une synthèse pour reconnaître telle ou telle espèce animale se matérialisent soudain, prennent corps au gré des suggestions d'une texture, de la forme de buisson, d'un nuage, d'un drapé.

Tel est le principe mis en œuvre par Alexander Mordvintsev en 2015 dans le programme DeepDream, un réseau neuronal convolutif initialement conçu dans le souci de mieux comprendre le fonctionnement interne de la classification d'images par un réseau de neurones artificiels<fnref n="11" />. Dans ce but, Mordvintsev a l'idée de "retourner le réseau", c'est-à-dire de détourner un classificateur en générateur<fnref n="12" /> : en utilisant les représentations abstraites du réseau comme filtre, DeepDream transforme une technologie du regard (un algorithme entraîné à reconnaître animaux et individus dans les images pour mieux les indexer) en une technologie générative (créant à partir d'une image donnée une nouvelle image correspondant aux objets appris). Le programme ainsi entraîné en vient à identifier abusivement, à chaque recoin des images qui lui sont soumises, des formes hybrides de chiens, de volatiles ou de poissons, en grouillantes paréidolies. Basée sur une architecture de réseau de neurones à convolution appelée Inception, la technique est surnommée "inceptionnisme" par les ingénieurs de Google.

Aborder maintenant l'œuvre de Pierre Huyghe *Partition du Silence* (1997), c'est proposer un parallèle à l'exemple paradigmatic de Google DeepDream, non par la technologie, mais par l'intention, cette fois à l'endroit du sonore, de forcer un programme à "reconnaître" quelque chose de l'ordre du musical dans du bruit.

*Partition du silence* consiste en quatre pages de partition, obtenues de façon automatique en soumettant à un programme de détection de hauteurs un enregistrement de 4'33" de John

<footnote n="11">11 Dans une approche scientifique, la fonction générative d'un modèle a souvent comme utilité de vérifier ce que le modèle a appris, de comprendre "comment il voit le monde".</footnote>

<footnote n="12">12 "We ask the network: "Whatever you see there, I want more of it!" This creates a feedback loop: if a cloud looks a little bit like a bird, the network will make it look more like a bird. This in turn will make the network recognize the bird even more strongly on the next pass and so forth, until a highly detailed bird appears, seemingly out of nowhere." (Mordvintsev, Olah et Tyka, 2015)</footnote>
## De la reconnaissance de formes à la générativité : les voies de l'inceptionnisme

Par quelles stratégies passer de techniques d'analyse, de classification et de reconnaissance à des techniques génératives ; comment passer de l'esthésique au poïétique, donnant par là à écouter l'écoute ?

Pour y voir clair, faire escale par le domaine visuel, dont on a vu qu'il est toujours pionnier dans ce type d'expérimentations, permettra d'éclairer en préambule notre propos par un exemple connu de tous : Google DeepDream. Il est possible d'imaginer un système de neurones formels comme un outil de cartographie d'une très large collection de données. En lui soumettant un corpus d'images labellisées (par exemple de différentes espèces animales), on lui permettra de construire une classification statistique sur plusieurs millions de "critères" de chaque espèce. Si, dans un second temps, les informations ainsi synthétisées par le réseau pour identifier ces image sont utilisées comme un filtre, dans le but d'amplifier le bruit d'une image fournie en entrée, un phénomène singulier se produit : ces millions d'images fantomatiques dont le réseau s'est formé une synthèse pour reconnaître telle ou telle espèce animale se matérialisent soudain, prennent corps au gré des suggestions d'une texture, de la forme de buisson, d'un nuage, d'un drapé.

Tel est le principe mis en œuvre par Alexander Mordvintsev en 2015 dans le programme DeepDream, un réseau neuronal convolutif initialement conçu dans le souci de mieux comprendre le fonctionnement interne de la classification d'images par un réseau de neurones artificiels<fnref n="11" />. Dans ce but, Mordvintsev a l'idée de "retourner le réseau", c'est-à-dire de détourner un classificateur en générateur<fnref n="12" /> : en utilisant les représentations abstraites du réseau comme filtre, DeepDream transforme une technologie du regard (un algorithme entraîné à reconnaître animaux et individus dans les images pour mieux les indexer) en une technologie générative (créant à partir d'une image donnée une nouvelle image correspondant aux objets appris). Le programme ainsi entraîné en vient à identifier abusivement, à chaque recoin des images qui lui sont soumises, des formes hybrides de chiens, de volatiles ou de poissons, en grouillantes paréidolies. Basée sur une architecture de réseau de neurones à convolution appelée Inception, la technique est surnommée "inceptionnisme" par les ingénieurs de Google.

Aborder maintenant l'œuvre de Pierre Huyghe *Partition du Silence* (1997), c'est proposer un parallèle à l'exemple paradigmatique de Google DeepDream, non par la technologie, mais par l'intention, cette fois à l'endroit du sonore, de forcer un programme à "reconnaître" quelque chose de l'ordre du musical dans du bruit.

*Partition du silence* consiste en quatre pages de partition, obtenues de façon automatique en soumettant à un programme de détection de hauteurs un enregistrement de 4'33" de John

<footnote n="11">11 Dans une approche scientifique, la fonction générative d'un modèle a souvent comme utilité de vérifier ce que le modèle a appris, de comprendre "comment il voit le monde".</footnote>

<footnote n="12">12 "We ask the network: "Whatever you see there, I want more of it!" This creates a feedback loop: if a cloud looks a little bit like a bird, the network will make it look more like a bird. This in turn will make the network recognize the bird even more strongly on the next pass and so forth, until a highly detailed bird appears, seemingly out of nowhere." (Mordvintsev, Olah et Tyka, 2015)</footnote>
Cage. La partition, notée en clef de fa, porte des annotations manuscrites au stylo bic indiquant le découpage de la pièce en trois mouvements, désignés par des titres apocryphes, en français (Pluie - Vent - Conversation) suivis de leur durée, d'une brève description des sons entendus, entre parenthèses ("cloches", "oiseaux", "insectes", "voix d'enfants"...) ainsi que de la mention latine figurant sur la partition de l'œuvre de Cage : *Tacet* (on se tait).

Le propos pourrait à première vue sembler oxymorique – voire potache : feindre de prendre en dictée musicale quatre minutes de silence. Le programme utilisé par l'artiste, à la manière de modules qui existent aujourd'hui dans de nombreux logiciels d'informatique musicale¹³, est certes bien plus élémentaire qu'un réseau de neurones à convolution : il analyse un signal complexe, y détecte des pics sinusoïdaux en rapport de multiples entiers les uns des autres afin d'estimer des hauteurs, permettant ainsi d'extraire un contenu symbolique (en format MIDI) d'un fichier sonore.

Pour fonctionner, un tel algorithme dispose d'un ensemble de paramètres, tels que la taille de fenêtre d'analyse, l'importance proportionnée accordée aux pics sinusoïdaux selon leur zone fréquentielle (jugés plus significatifs dans les graves que dans les aigus), le nombre de pics sinusoïdaux pris en considération, la vitesse de tolérance au vibrato, etc. C'est sur ces paramètres que l'utilisateur pourra "jouer" selon le résultat qu'il souhaite obtenir. Dans le cas de l'enregistrement du silence (empli de sons) de 4'33", nous pouvons supposer que c'est ici le seuil de l'amplitude qui a été drastiquement abaissé jusqu'à ce qu'il puisse repérer des notes (c'est-à-dire des fondamentales surmontées d'harmoniques), mais aussi en raccourcissant la fenêtre d'analyse dans laquelle le son est supposé ne pas dévier pour être reconnu (par exemple inférieur à 50 millisecondes).

Le "bruit de fond" de très faible amplitude inhérent à toute prise de son est paradoxalement ce qui se rapproche le plus, sur le plan spectral, du bruit blanc (bruit dont l'amplitude moyenne est la même pour toutes les fréquences)¹⁴. Il s'agit donc d'abaisser les seuils de l'algorithme jusqu'à ce qu'il soit en mesure de "reconnaître" des notes là où il n'y en a pas – comme l'œil humain soudain plongé dans le noir se fait, par accoutumance à l'obscurité, capable de discerner des formes, ou plutôt, de les extrapoler.

L'exercice d'écoute auquel convie 4'33" est précisément celui-ci : abaisser ses propres seuils perceptifs pour devenir sensible aux infimes textures, aux rythmes de l'infinitésimal et du fortuit que renferment les espaces prétendument silencieux¹⁵, reconnaissant au plus ténu et au

13 que l'on songe aux objets [fiddle] ou [sigmund] dans Pure data et dans Max/MSP, au plugin ReaTune dans Reaper, ou de façon plus sophistiquée au module de détection polyphonique intégré au logiciel Melodyne.

14 "la seule chance que des vibrations acoustiques puissent dissiper leur énergie de façon uniforme et quasi-linéaire, dans un champ de fréquence très large, est que l'intensité des vibrations soit égale – ou presque égale – à zéro : plus le spectre est large et plus les énergies disponibles aux différentes fréquences deviennent petites. Bien qu'il puisse apparaître paradoxal, le bruit blanc semble alors se connecter à l'expérience d'intensités sonores très contenues, presque inaudibles – un sifflement, un hiss à peine audible, la meilleure approximation du cas limite." (Di Scipio, 2016)

15 "La pièce n'est pas en fait silencieuse [...] ; le silence est plein de sons que je n'ai pas entendus
Cage. La partition, notée en clef de fa, porte des annotations manuscrites au stylo bic indiquant le découpage de la pièce en trois mouvements, désignés par des titres apocryphes, en français (Pluie - Vent - Conversation) suivis de leur durée, d'une brève description des sons entendus, entre parenthèses ("cloches", "oiseaux", "insectes", "voix d'enfants"...) ainsi que de la mention latine figurant sur la partition de l'œuvre de Cage : *Tacet* (on se tait).

Le propos pourrait à première vue sembler oxymorique – voire potache : feindre de prendre en dictée musicale quatre minutes de silence. Le programme utilisé par l'artiste, à la manière de modules qui existent aujourd'hui dans de nombreux logiciels d'informatique musicale¹³, est certes bien plus élémentaire qu'un réseau de neurones à convolution : il analyse un signal complexe, y détecte des pics sinusoïdaux en rapport de multiples entiers les uns des autres afin d'estimer des hauteurs, permettant ainsi d'extraire un contenu symbolique (en format MIDI) d'un fichier sonore.

Pour fonctionner, un tel algorithme dispose d'un ensemble de paramètres, tels que la taille de fenêtre d'analyse, l'importance proportionnée accordée aux pics sinusoïdaux selon leur zone fréquentielle (jugés plus significatifs dans les graves que dans les aigus), le nombre de pics sinusoïdaux pris en considération, la vitesse de tolérance au vibrato, etc. C'est sur ces paramètres que l'utilisateur pourra "jouer" selon le résultat qu'il souhaite obtenir. Dans le cas de l'enregistrement du silence (empli de sons) de 4'33", nous pouvons supposer que c'est ici le seuil de l'amplitude qui a été drastiquement abaissé jusqu'à ce qu'il puisse repérer des notes (c'est-à-dire des fondamentales surmontées d'harmoniques), mais aussi en raccourcissant la fenêtre d'analyse dans laquelle le son est supposé ne pas dévier pour être reconnu (par exemple inférieur à 50 millisecondes).

Le "bruit de fond" de très faible amplitude inhérent à toute prise de son est paradoxalement ce qui se rapproche le plus, sur le plan spectral, du bruit blanc (bruit dont l'amplitude moyenne est la même pour toutes les fréquences)¹⁴. Il s'agit donc d'abaisser les seuils de l'algorithme jusqu'à ce qu'il soit en mesure de "reconnaître" des notes là où il n'y en a pas – comme l'œil humain soudain plongé dans le noir se fait, par accoutumance à l'obscurité, capable de discerner des formes, ou plutôt, de les extrapoler.

L'exercice d'écoute auquel convie 4'33" est précisément celui-ci : abaisser ses propres seuils perceptifs pour devenir sensible aux infimes textures, aux rythmes de l'infinitésimal et du fortuit que renferment les espaces prétendument silencieux¹⁵, reconnaissant au plus ténu et au

13 que l'on songe aux objets [fiddle] ou [sigmund] dans Pure data et dans Max/MSP, au plugin ReaTune dans Reaper, ou de façon plus sophistiquée au module de détection polyphonique intégré au logiciel Melodyne.

14 "la seule chance que des vibrations acoustiques puissent dissiper leur énergie de façon uniforme et quasi-linéaire, dans un champ de fréquence très large, est que l'intensité des vibrations soit égale – ou presque égale – à zéro : plus le spectre est large et plus les énergies disponibles aux différentes fréquences deviennent petites. Bien qu'il puisse apparaître paradoxal, le bruit blanc semble alors se connecter à l'expérience d'intensités sonores très contenues, presque inaudibles – un sifflement, un hiss à peine audible, la meilleure approximation du cas limite." (Di Scipio, 2016)

15 "La pièce n'est pas en fait silencieuse [...] ; le silence est plein de sons que je n'ai pas entendus
plus contingent la légitimité et la valeur d'un mouvement de sonate.

Face à 4'33" de John Cage, œuvre qui se donne avant toute chose comme exercice d'écoute proposé à l'auditeur, Pierre Huyghe installe une machine qui, d'une certaine manière, concurrence l'être humain sur le terrain d'une certaine conception de l'écoute musicale. L'oreille musicale occidentale est ainsi acculturée qu'elle est prioritairement sensible aux notes, aux hauteurs. Capable de percevoir une conduite mélodique dans le bruit de fond le plus ténu et le plus chaotique, de percevoir des périodicités, de *discrétiser* un matériau aussi fragile et informe qu'un faible "souffle" d'enregistrement, la machine de Huyghe amplifie une tendance bien humaine, qui n'est pas sans rapport avec un phénomène d'hallucination.

En effet, le philosophe britannique Andy Clark va jusqu'à décrire la perception comme une "hallucination contrôlée", c'est-à-dire une négociation continue entre l'inférence statistique (d'après ce qui a déjà été observé dans un contexte similaire) et les preuves sensorielles proprement dites : l'information sensorielle agit selon lui comme un retour d'information sur les attentes, permettant de les corriger et les affiner en retour, l'essentiel du travail reposant sur "la *machine* de prédiction probabiliste embarquée qui sous-tend notre contact avec le monde"¹⁶ (nous soulignons).

L'une des illustrations les plus saisissantes évoquée par le philosophe est sans doute l'expérience de "l'effet White Christmas" :

> "L'expérience invite à écouter un fichier sonore de 30 secondes. L'auditeur est informé que le fichier sonore contient un échantillon caché de la chanson "White Christmas" de Bing Crosby, mais que l'échantillon est très faible et peut commencer dans le premier, deuxième ou troisième segment de dix secondes du fichier sonore. [...] Merckelbach et van de Ven (2001) ont tenté cette expérience avec des étudiants de premier cycle et ont constaté que près d'un tiers des étudiants ont déclaré avoir détecté le début de la chanson. En fait, comme vous l'avez peut-être déjà deviné, il n'y a pas de "White Christmas" caché dans le bruit. La capacité de certaines personnes à "détecter" la chanson familière n'est que l'expression (dans ce cas, une sorte de sur-extension) d'une capacité essentielle à la recherche perceptive et à la conscience perceptive en général : la capacité à écarter certains aspects d'un signal, en les traitant comme du "bruit", tout en accentuant d'autres aspects (les traitant ainsi comme un "signal"). Cette capacité, déployée sous l'influence de la forte attente d'un faible fragment "difficile à détecter" d'une chanson familière, permet à de nombreux sujets parfaitement normaux d'expérimenter ce qui est en fait une hallucination auditive."

Ainsi, précisément, de cette "mélodie fantôme" perçue par la machine hyperacousique de Huyghe : si cette dernière est capable de reconnaître d'illusoires oscillations périodiques dans le profil du bruit blanc le plus ténu, c'est parce qu'elle ne sait rien "percevoir" d'autre. En demandant à la machine d'être attentive à un type de paramètre prédéfini, de rechercher une cohérence, une convergence, dans l'aléatoire, on mime quelque chose qui se joue dans la perception humaine.

auparavant [...]. Notre propre vide, notre propre réceptivité, déterminent ce que l'on entend ; notre réception est à la mesure du vide créé en nous.” John Cage, lettre à Helen Wolff, citée dans (Fornel, 2019, pp.302-303.)

16 (Clark, 2016, p. 54, traduction personnelle)
plus contingent la légitimité et la valeur d'un mouvement de sonate.

Face à 4'33" de John Cage, œuvre qui se donne avant toute chose comme exercice d'écoute proposé à l'auditeur, Pierre Huyghe installe une machine qui, d'une certaine manière, concurrence l'être humain sur le terrain d'une certaine conception de l'écoute musicale. L'oreille musicale occidentale est ainsi acculturée qu'elle est prioritairement sensible aux notes, aux hauteurs. Capable de percevoir une conduite mélodique dans le bruit de fond le plus ténu et le plus chaotique, de percevoir des périodicités, de discrétiser un matériau aussi fragile et informe qu'un faible "souffle" d'enregistrement, la machine de Huyghe amplifie une tendance bien humaine, qui n'est pas sans rapport avec un phénomène d'hallucination.

En effet, le philosophe britannique Andy Clark va jusqu'à décrire la perception comme une "hallucination contrôlée", c'est-à-dire une négociation continue entre l'inférence statistique (d'après ce qui a déjà été observé dans un contexte similaire) et les preuves sensorielles proprement dites : l'information sensorielle agit selon lui comme un retour d'information sur les attentes, permettant de les corriger et les affiner en retour, l'essentiel du travail reposant sur "la machine de prédiction probabiliste embarquée qui sous-tend notre contact avec le monde"¹⁶ (nous soulignons).

L'une des illustrations les plus saisissantes évoquée par le philosophe est sans doute l'expérience de "l'effet White Christmas" :

> "L'expérience invite à écouter un fichier sonore de 30 secondes. L'auditeur est informé que le fichier sonore contient un échantillon caché de la chanson "White Christmas" de Bing Crosby, mais que l'échantillon est très faible et peut commencer dans le premier, deuxième ou troisième segment de dix secondes du fichier sonore. [...] Merckelbach et van de Ven (2001) ont tenté cette expérience avec des étudiants de premier cycle et ont constaté que près d'un tiers des étudiants ont déclaré avoir détecté le début de la chanson. En fait, comme vous l'avez peut-être déjà deviné, il n'y a pas de "White Christmas" caché dans le bruit. La capacité de certaines personnes à "détecter" la chanson familière n'est que l'expression (dans ce cas, une sorte de sur-extension) d'une capacité essentielle à la recherche perceptive et à la conscience perceptive en général : la capacité à écarter certains aspects d'un signal, en les traitant comme du "bruit", tout en accentuant d'autres aspects (les traitant ainsi comme un "signal"). Cette capacité, déployée sous l'influence de la forte attente d'un faible fragment "difficile à détecter" d'une chanson familière, permet à de nombreux sujets parfaitement normaux d'expérimenter ce qui est en fait une hallucination auditive."

Ainsi, précisément, de cette "mélodie fantôme" perçue par la machine hyperacousique de Huyghe : si cette dernière est capable de reconnaître d'illusoires oscillations périodiques dans le profil du bruit blanc le plus ténu, c'est parce qu'elle ne sait rien "percevoir" d'autre. En demandant à la machine d'être attentive à un type de paramètre prédéfini, de rechercher une cohérence, une convergence, dans l'aléatoire, on mime quelque chose qui se joue dans la perception humaine.

auparavant [...]. Notre propre vide, notre propre réceptivité, déterminent ce que l'on entend ; notre réception est à la mesure du vide créé en nous.” John Cage, lettre à Helen Wolff, citée dans (Fornel, 2019, pp.302-303.)

16 (Clark, 2016, p. 54, traduction personnelle)
Si, d'un point de vue musical, la mélodie ainsi générée se révèle amorphe, décousue, sans cohérence, c'est que la voie inceptionniste est aussi celle d'une certaine *tératologie* de l'écoute : la voie de l'informe, de l'étrangeté et de la distorsion. Même si la pièce de Pierre Huyghe a parfois fait l'objet d'exécutions par différents instruments solos (non spécifiés par la partition)<fnref n="17" />, on peut se demander si la forme privilégiée de l'œuvre ne demeure pas celle, visuelle (l'une des sources d'inspiration de Cage, rappelons-le, fut picturale<fnref n="18" />), symbolique, *silencieuse*, de la partition, manière de montrer la pratique vivante de l'écoute voulue par Cage hypostasiée par la machine.

Et c'est aussi la limite d'un tel exemple : il ne s'agit pas d'une œuvre musicale, mais d'une œuvre plastique, paratextuelle, dont le résultat, s'il pourrait être qualifié – quant aux critères du musical – d'inepte, n'en désigne que mieux à l'attention le processus-même, – à moins qu'on ne veuille y reconnaître un symptôme de cette essentielle *fragilité* qui est une caractéristique prégnante de l'art des machines, lequel attend toujours du spectateur un travail de complétion, d'élaboration d'un sens *a posteriori*<fnref n="19" />.

Le dispositif hallucinatoire, appelons-le ainsi, consisterait donc à confronter un substrat inorganisé à une grille d'attentes basée sur de la reconnaissance formelle, invitant ainsi à des déclinaisons multiples : qu'en serait-il par exemple s'il s'agissait non plus d'halluciner des notes, mais d'halluciner des instruments de l'orchestre ? On songera ici aux perspectives offertes aujourd'hui, dans le domaine de la Composition assistée par ordinateur (CAO), par des programmes capables de "reconnaître" des combinaisons de sons instrumentaux dans différents bruits, comme le fait par exemple la librairie *Orchidea*<fnref n="20" /> développée par Carmine-Emanuele Cella, projet dérivé de *Orchids* de l'IRCAM. Celle-ci, s'apparentant à une technique que certains désignent sous le terme de *Soundspotting*<fnref n="21" />, consiste à mettre en correspondance une large base de données sonore avec un son-cible. Pensée comme un outil "d'orchestration assistée par ordinateur", elle permet, pour citer quelques unes des démonstrations proposées sur le site internet de Carmine-Emanuele Cella, d'halluciner les pizzicatis de cordes dans des gouttes de pluie, d'extrapoler les multi-harmoniques d'un ensemble d'instruments à vent dans le cri d'un coq. On voit que "l'hallucination" peut porter sur autant d'objets que de paramètres sonores ou de combinaisons de paramètres pouvant recevoir un sens musical.

<footnote n="17">17 (Denis et al., 2014)</footnote>

<footnote n="18">18 "Vous savez que j'ai écrit une pièce intitulée 4'33", qui ne contient aucun son de ma propre conception, et que Robert Rauschenberg a fait des peintures sans image – ce sont de simples toiles, des toiles blanches, sans aucune image [...]. Les peintures de Robert Rauschenberg, selon moi, [...] deviennent des pistes d'atterrissage pour les particules de poussière et les ombres qui les environnent. Ma pièce 4'33" devient, quand on l'interprète, celle des sons environnants." (Kostelanetz, 2003, p. 198, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="19">19 Selon la jolie formule de Béatrice Joyeux-Prunel : "Dans le monde de l'art contemporain, monde où tout est permis mais où rien n'est pardonné, ces œuvres [générées par IA] sont incomplètes, demandent notre indulgence. On nous demande de pardonner quelque chose." (Martin, 2018)</footnote>

<footnote n="20">20 http://www.orch-idea.org/</footnote>

<footnote n="21">21 (Casey, 2011)</footnote>
Si, d'un point de vue musical, la mélodie ainsi générée se révèle amorphe, décousue, sans cohérence, c'est que la voie inceptionniste est aussi celle d'une certaine *tératologie* de l'écoute : la voie de l'informe, de l'étrangeté et de la distorsion. Même si la pièce de Pierre Huyghe a parfois fait l'objet d'exécutions par différents instruments solos (non spécifiés par la partition)<fnref n="17" />, on peut se demander si la forme privilégiée de l'œuvre ne demeure pas celle, visuelle (l'une des sources d'inspiration de Cage, rappelons-le, fut picturale<fnref n="18" />), symbolique, *silencieuse*, de la partition, manière de montrer la pratique vivante de l'écoute voulue par Cage hypostasiée par la machine.

Et c'est aussi la limite d'un tel exemple : il ne s'agit pas d'une œuvre musicale, mais d'une œuvre plastique, paratextuelle, dont le résultat, s'il pourrait être qualifié – quant aux critères du musical – d'inepte, n'en désigne que mieux à l'attention le processus-même, – à moins qu'on ne veuille y reconnaître un symptôme de cette essentielle *fragilité* qui est une caractéristique prégnante de l'art des machines, lequel attend toujours du spectateur un travail de complétion, d'élaboration d'un sens *a posteriori*<fnref n="19" />.

Le dispositif hallucinatoire, appelons-le ainsi, consisterait donc à confronter un substrat inorganisé à une grille d'attentes basée sur de la reconnaissance formelle, invitant ainsi à des déclinaisons multiples : qu'en serait-il par exemple s'il s'agissait non plus d'halluciner des notes, mais d'halluciner des instruments de l'orchestre ? On songera ici aux perspectives offertes aujourd'hui, dans le domaine de la Composition assistée par ordinateur (CAO), par des programmes capables de "reconnaître" des combinaisons de sons instrumentaux dans différents bruits, comme le fait par exemple la librairie *Orchidea*<fnref n="20" /> développée par Carmine-Emanuele Cella, projet dérivé de *Orchids* de l'IRCAM. Celle-ci, s'apparentant à une technique que certains désignent sous le terme de *Soundspotting*<fnref n="21" />, consiste à mettre en correspondance une large base de données sonore avec un son-cible. Pensée comme un outil "d'orchestration assistée par ordinateur", elle permet, pour citer quelques unes des démonstrations proposées sur le site internet de Carmine-Emanuele Cella, d'halluciner les pizzicatis de cordes dans des gouttes de pluie, d'extrapoler les multi-harmoniques d'un ensemble d'instruments à vent dans le cri d'un coq. On voit que "l'hallucination" peut porter sur autant d'objets que de paramètres sonores ou de combinaisons de paramètres pouvant recevoir un sens musical.

<footnote n="17">17 (Denis et al., 2014)</footnote>

<footnote n="18">18 "Vous savez que j'ai écrit une pièce intitulée 4'33", qui ne contient aucun son de ma propre conception, et que Robert Rauschenberg a fait des peintures sans image – ce sont de simples toiles, des toiles blanches, sans aucune image [...]. Les peintures de Robert Rauschenberg, selon moi, [...] deviennent des pistes d'atterrissage pour les particules de poussière et les ombres qui les environnent. Ma pièce 4'33" devient, quand on l'interprète, celle des sons environnants." (Kostelanetz, 2003, p. 198, traduction personnelle)</footnote>

<footnote n="19">19 Selon la jolie formule de Béatrice Joyeux-Prunel : "Dans le monde de l'art contemporain, monde où tout est permis mais où rien n'est pardonné, ces œuvres [générées par IA] sont incomplètes, demandent notre indulgence. On nous demande de pardonner quelque chose." (Martin, 2018)</footnote>

<footnote n="20">20 http://www.orch-idea.org/</footnote>

<footnote n="21">21 (Casey, 2011)</footnote>
Imitation et interactions : les voies de l'énaction

Robin Meier conçoit sa pièce For Alan Turing<fnref n="22" /> en 2004, dans le cadre des recherches qu’il mène alors avec le réalisateur en informatique musicale Frédéric Voisin sur les réseaux neuro-mimétiques et leur utilisation pour la composition musicale, la synthèse sonore et l’analyse de données musicales. Il s’intéresse alors particulièrement aux cartes auto-organisatrices<fnref n="23" /> (self-organizing map, ou SOM), notamment en raison de leur capacité à “apprendre” un répertoire de façon autonome, sans supervision. Ce qui rend son approche singulière, c’est qu’il envisage l’outil non dans un objectif de réplication d’un répertoire prédéfini (la voie la plus répandue parmi les usages créatifs des réseaux de neurones artificiels) mais choisit au contraire de neutraliser la question de l’hypertexte pour mieux s’intéresser aux propriétés intrinsèques du réseau de neurones, et s’interroger sur la façon de rendre génératives les cartes auto-organisatrices sans les alimenter par un substrat. Il a alors l’idée simple de confronter (au moins) deux neurones afin de créer une boucle de rétroaction, de réinjecter la sortie d’une carte auto-organisatrice dans l’entrée d’une autre. Dans le cas de la pièce qui nous occupe, seuls quatre brefs motifs, issus d’improvisations en MIDI et présentés aux deux SOM sous forme de vecteur, servent à amorcer le processus, ainsi qu’à créer un découpage séquentiel de la pièce en quatre mouvements.

Néanmoins, il ne s'agit encore là, pour l'artiste, que d'un *instrument* : “Le but était de faire du réseau de neurones une sorte d'instrument de musique”<fnref n="24" />. Livré à son inertie, l'instrument ne produit que de la répétition et de l'extinction. Il faut l'entretenir, il faut en *jouer*. Et la manière d'en jouer, c'est de le *perturber*.

For Alan Turing est ainsi sous-titré “pièce pour deux réseaux de neurones”, comme une manière d’indiquer que l’effectif instrumental, ici, est bel et bien la machine-même. Première d’une série de quatre créations à base de cartes auto-organisatrices, réalisées par la suite en collaboration avec Frédéric Voisin (Caresses de Marquises, en 2004, Symphonie des Machines, en 2006, puis Last Manœuvres in the Dark, en 2008), elle est celle où le procédé apparaît sous sa forme la plus “minimaliste”, selon les mots mêmes de l’artiste<fnref n="25" />.

Deux pianos virtuels sont diffusés sur une scène, l'un par une enceinte située à gauche de la scène, l'autre à droite. Le but assigné à chacun des deux réseaux de neurones artificiels est d'imiter ce qui est produit par le piano qui lui fait face. Pour cela, les cartes auto-

<footnote n="22">22 Voir sur le site de l'artiste http://robinmeier.net/?p=23</footnote>

<footnote n="23">23 "Les SOM sont utilisés pour visualiser et interpréter des données à grand nombre de dimensions [...] Un SOM peut être utilisé pour interpréter les données [...] et visualiser cette catégorisation sur une carte où les données sont organisées par similitude. [...] La reconnaissance est étroitement liée à la catégorisation. Une fois qu'un SOM a catégorisé des données, il est aussi capable de les reconnaître. Il est même capable de reconnaître ou – plus proprement dit – de classer des données qu'il ne « connaissait » pas avant, qui ne lui n'ont pas été présentées lors de l'apprentissage." (Meier, 2004, p.17.)</footnote>

<footnote n="24">24 Robin Meier, propos recueillis par l'auteur.</footnote>

<footnote n="25">25 (Voisin et Meier, 2004)</footnote>
Imitation et interactions : les voies de l'énaction

Robin Meier conçoit sa pièce For Alan Turing<fnref n="22" /> en 2004, dans le cadre des recherches qu’il mène alors avec le réalisateur en informatique musicale Frédéric Voisin sur les réseaux neuro-mimétiques et leur utilisation pour la composition musicale, la synthèse sonore et l’analyse de données musicales. Il s’intéresse alors particulièrement aux cartes auto-organisatrices<fnref n="23" /> (self-organizing map, ou SOM), notamment en raison de leur capacité à “apprendre” un répertoire de façon autonome, sans supervision. Ce qui rend son approche singulière, c’est qu’il envisage l’outil non dans un objectif de réplication d’un répertoire prédéfini (la voie la plus répandue parmi les usages créatifs des réseaux de neurones artificiels) mais choisit au contraire de neutraliser la question de l’hypertexte pour mieux s’intéresser aux propriétés intrinsèques du réseau de neurones, et s’interroger sur la façon de rendre génératives les cartes auto-organisatrices sans les alimenter par un substrat. Il a alors l’idée simple de confronter (au moins) deux neurones afin de créer une boucle de rétroaction, de réinjecter la sortie d’une carte auto-organisatrice dans l’entrée d’une autre. Dans le cas de la pièce qui nous occupe, seuls quatre brefs motifs, issus d’improvisations en MIDI et présentés aux deux SOM sous forme de vecteur, servent à amorcer le processus, ainsi qu’à créer un découpage séquentiel de la pièce en quatre mouvements.

Néanmoins, il ne s'agit encore là, pour l'artiste, que d'un *instrument* : “Le but était de faire du réseau de neurones une sorte d'instrument de musique”<fnref n="24" />. Livré à son inertie, l'instrument ne produit que de la répétition et de l'extinction. Il faut l'entretenir, il faut en *jouer*. Et la manière d'en jouer, c'est de le *perturber*.

*For Alan Turing* est ainsi sous-titré “pièce pour deux réseaux de neurones”, comme une manière d’indiquer que l’effectif instrumental, ici, est bel et bien la machine-même. Première d’une série de quatre créations à base de cartes auto-organisatrices, réalisées par la suite en collaboration avec Frédéric Voisin (Caresses de Marquises, en 2004, Symphonie des Machines, en 2006, puis Last Manœuvres in the Dark, en 2008), elle est celle où le procédé apparaît sous sa forme la plus “minimaliste”, selon les mots mêmes de l’artiste<fnref n="25" />.

Deux pianos virtuels sont diffusés sur une scène, l'un par une enceinte située à gauche de la scène, l'autre à droite. Le but assigné à chacun des deux réseaux de neurones artificiels est d'imiter ce qui est produit par le piano qui lui fait face. Pour cela, les cartes auto-

<footnote n="22">22 Voir sur le site de l'artiste http://robinmeier.net/?p=23</footnote>

<footnote n="23">23 "Les SOM sont utilisés pour visualiser et interpréter des données à grand nombre de dimensions [...] Un SOM peut être utilisé pour interpréter les données [...] et visualiser cette catégorisation sur une carte où les données sont organisées par similitude. [...] La reconnaissance est étroitement liée à la catégorisation. Une fois qu'un SOM a catégorisé des données, il est aussi capable de les reconnaître. Il est même capable de reconnaître ou – plus proprement dit – de classer des données qu'il ne « connaissait » pas avant, qui ne lui n'ont pas été présentées lors de l'apprentissage." (Meier, 2004, p.17.)</footnote>

<footnote n="24">24 Robin Meier, propos recueillis par l'auteur.</footnote>

<footnote n="25">25 (Voisin et Meier, 2004)</footnote>
organisatrices analysent des motifs de 15 à 30 notes en format MIDI, en prenant en compte
trois paramètres : les hauteurs, les durées (*inter-onset intervals*) et les dynamiques (*velocity*).
Il revient alors à l'opérateur de la pièce (de chair et d'os, et intervenant en temps réel) de
perturber, d'accidenter l'écoute, de saboter l'apprentissage par un jeu de parasitage, en faisant
varier trois paramètres :

* taux d'apprentissage

* bruit sur connexions (*ou learn-temp*)

* bruit sur apprentissage (*ou temperature factor*)

Si le taux d'apprentissage est élevé, le réseau apprendra vite, et oubliera aussitôt.
Inversement, avec un faible taux d'apprentissage, il apprendra lentement, et conservera une
trace plus longue des événements appris. Le paramètre nommé "learn-temp" par Robin Meier
modifie aléatoirement les distances qui séparent un message reçu de chaque neurone,
permettant ainsi de faire en sorte que tous les neurones "n'apprennent" pas à la même vitesse,
afin d'infléchir ce que le processus pourrait avoir de linéaire. Il agit comme un brouillage de
la perception. Le *temperature factor*²⁶, enfin, ajoute des valeurs aléatoires dans le calcul des
poids synaptiques réalisé par le réseau de neurones artificiels, et ainsi de légères erreurs dans
l'évaluation de la ressemblance entre les patterns, altérant la classification opérée par le
réseau. Il agit comme un brouillage de la représentation interne que le programme s'est faite
des événements²⁷. Ces trois variables sont utilisées comme des outils de variation au sens
musical, offrant au musicien un continuum riche et intuitif entre régularité et comportement
chaotique :

> "nous pouvions contrôler la cohérence interne de la mémoire adaptative avec précision, mais pas le "contenu". De cette façon, notre nouveau rôle consistait à gérer les modèles qui émergeaient spontanément en contrôlant le "focus" des agents, leurs états internes et les connexions voisines, afin de jouer des formes "émergentes" de musique qui seraient entendues."²⁸

Le dispositif ainsi imaginé par Robin Meier suggère à certains égards que c'est le *mimétisme*
en jeu dans l'écoute qui est ici mis en scène, mimétisme au cœur d'un modèle "incarné" de la
cognition (*embodiment*) en ce que ressentir quelque chose y dépend organiquement de notre
capacité à le simuler en interne²⁹. C'est cette simulation que performe selon nous *For Alan Turing*. Dans pareille perspective, on remarquera que parler du potentiel génératif du *machine learning* ne relève plus d'un contre-emploi ou d'un dézonage, mais bien d'une

26 "La notion de température dans le contexte des RNA vient d'une technique nommée « simulated annealing » ou « recuit simulé ». Utilisée dans certains types d'algorithmes, cette technique s'est inspirée de la métallurgie où l'on réchauffe et refroidit du métal pour éviter des défauts. De la même manière le « recuit simulé » peut, au niveau des RNA favoriser l'apprentissage. Dans ce domaine-là, le « recuit simulé » consiste à introduire une certaine quantité de bruit dans les connexions synaptiques – on augmente la température.” (Meier, 2004, p.27.)

27 (Meier, 2007, p.94.)

28 (Voisin et Meier, 2009, traduction personnelle)

29 "La perception peut donc être considérée comme une action simulée, et le cerveau peut être conçu comme un simulateur biologique." (Reybrouck, 2001, traduction personnelle)
organisatrices analysent des motifs de 15 à 30 notes en format MIDI, en prenant en compte trois paramètres : les hauteurs, les durées (*inter-onset intervals*) et les dynamiques (*velocity*). Il revient alors à l'opérateur de la pièce (de chair et d'os, et intervenant en temps réel) de perturber, d'accidenter l'écoute, de saboter l'apprentissage par un jeu de parasitage, en faisant varier trois paramètres :

* taux d'apprentissage

* bruit sur connexions (*learn-temp*)

* bruit sur apprentissage (*temperature factor*)

Si le taux d'apprentissage est élevé, le réseau apprendra vite, et oubliera aussitôt. Inversement, avec un faible taux d'apprentissage, il apprendra lentement, et conservera une trace plus longue des événements appris. Le paramètre nommé "learn-temp" par Robin Meier modifie aléatoirement les distances qui séparent un message reçu de chaque neurone, permettant ainsi de faire en sorte que tous les neurones "n'apprennent" pas à la même vitesse, afin d'infléchir ce que le processus pourrait avoir de linéaire. Il agit comme un brouillage de la perception. Le *temperature factor*²⁶, enfin, ajoute des valeurs aléatoires dans le calcul des poids synaptiques réalisé par le réseau de neurones artificiels, et ainsi de légères erreurs dans l'évaluation de la ressemblance entre les *patterns*, altérant la classification opérée par le réseau. Il agit comme un brouillage de la représentation interne que le programme s'est faite des événements²⁷. Ces trois variables sont utilisées comme des outils de variation au sens musical, offrant au musicien un continuum riche et intuitif entre régularité et comportement chaotique :

> "nous pouvions contrôler la cohérence interne de la mémoire adaptative avec précision, mais pas le "contenu". De cette façon, notre nouveau rôle consistait à gérer les modèles qui émergeaient spontanément en contrôlant le "focus" des agents, leurs états internes et les connexions voisines, afin de jouer des formes "émergentes" de musique qui seraient entendues."²⁸

Le dispositif ainsi imaginé par Robin Meier suggère à certains égards que c'est le *mimétisme* en jeu dans l'écoute qui est ici mis en scène, mimétisme au cœur d'un modèle "incarné" de la cognition (*embodiment*) en ce que ressentir quelque chose y dépend organiquement de notre capacité à le simuler en interne²⁹. C'est cette simulation que performe selon nous *For Alan Turing*. Dans pareille perspective, on remarquera que parler du potentiel génératif du *machine learning* ne relève plus d'un contre-emploi ou d'un dézonage, mais bien d'une

26 "La notion de température dans le contexte des RNA vient d'une technique nommée « simulated annealing » ou « recuit simulé ». Utilisée dans certains types d'algorithmes, cette technique s'est inspirée de la métallurgie où l'on réchauffe et refroidit du métal pour éviter des défauts. De la même manière le « recuit simulé » peut, au niveau des RNA favoriser l'apprentissage. Dans ce domaine-là, le « recuit simulé » consiste à introduire une certaine quantité de bruit dans les connexions synaptiques – on augmente la température." (Meier, 2004, p.27.)

27 (Meier, 2007, p.94.)

28 (Voisin et Meier, 2009, traduction personnelle)

29 "La perception peut donc être considérée comme une action simulée, et le cerveau peut être conçu comme un simulateur biologique." (Reybrouck, 2001, traduction personnelle)
application inhérente à la logique même du modèle³⁰.

Robin Meier illustre dans plusieurs de ses œuvres une vision de l'écoute marquée par la théorie de *l'énaction* de Francisco Varela³¹. De même que la pensée émerge au frottement entre un système et son environnement³², l'écoute n'est pas intérieure, elle est interstitielle. Tout se passe comme si l'œuvre de Robin Meier se donnait le projet impossible de matérialiser cet entre-deux, de donner à entendre cette zone intermédiaire qui est la nature du perceptif.

La perturbation comme mode de jeu : voilà qui dit aussi quelque chose de l'audition, du nécessaire “bruit” qui conditionne toute perception. En effet, tout organe sensoriel est “self noisy” et les fibres du nerf auditif de l'oreille interne produisent, même en l'absence – théorique – de tout stimulus, un bruit de fond aléatoire³³ :

> “Depuis longtemps, les écologistes et les biologistes ont observé que « les organismes vivants ont réellement besoin de facteurs aléatoires dans l'environnement, sans lesquels ils ne peuvent pas vivre » (Hutchinson). Ils ont observé que toute turbulence dans l'environnement fournit aux organes de perception un niveau minimum d'activité qui suffit à les maintenir en fonction. Ainsi, afin de se maintenir en fonction, le système auditif (*pars pro toto* pour désigner le système vivant) a constamment besoin de perturbations acoustiques, même minimales, c'est-à-dire, de « bruit de fond ».”³⁴

Les interférences introduites dans le processus d'imitation des deux cartes auto-organisatrices de For Alan Turing mimeraient en quelque sorte les aléas structurels d'un processus d'écoute. Des turbulences créées par ces trous et ces troubles dans l'écoute naît une progression musicale, se fabrique une forme. La créativité de la machine repose ici sur la plasticité du processus perceptif. Le processus de l'écoute, par ses intermittences et l'effort de ses ajustements continuels, détournés à des fins expressives par Robin Meier, ouvre la possibilité d'un développement temporel dans l'espace lisse de l'imitation. C'est à l'intérieur de ce jeu (dans la double acception du terme, écart et divertissement) qu'advient la générativité ; dans cet entre-deux, espace de l'écoute chahutée, défaillante, que se réalise ce qui se donne à entendre : répétitions, stases, variations, interpolations, ruptures. On peut même décrire le résultat de cette interaction entre la machine et l'interprète comme un phénomène

30 “Plutôt que d'affirmer que la musique, en tant qu'artefact, est "là", prête à être découverte, je prétends que la connaissance de la musique doit être générée, comme un produit du développement, et que la connaissance de la musique n'est pas un chemin vers une véritable compréhension de la musique en tant que catégorie ontologique, mais un outil d'adaptation au monde sonore.”
(Reybrouck, 2001, traduction personnelle)

31 “J'ai été très influencé par les théories de la boucle sensori-motrice, la perception active, l'idée que nous sommes dans une boucle avec notre environnement, que l'environnement fait partie de notre système cognitif. La pensée n'est pas dans la tête d'un individu mais dans son interaction avec son environnement.” (entretien avec l'auteur, février 2018, http://musiquealgorithmique.fr/entretien-10-robin-meier/)

32 “Qu'est-ce que la cognition ? L'action productive, l'historique du couplage structurel [entre un système vivant et son environnement] qui énacte (ou fait émerger) un monde” (Varela, 1989, pp.111-112.)

33 (Chouard, 2009, p.178.)

34 (Di Scipio, 2016)
application inhérente à la logique même du modèle³⁰.

Robin Meier illustre dans plusieurs de ses œuvres une vision de l'écoute marquée par la théorie de *l'énaction* de Francisco Varela³¹. De même que la pensée émerge au frottement entre un système et son environnement³², l'écoute n'est pas intérieure, elle est interstitielle. Tout se passe comme si l'œuvre de Robin Meier se donnait le projet impossible de matérialiser cet entre-deux, de donner à entendre cette zone intermédiaire qui est la nature du perceptif.

La perturbation comme mode de jeu : voilà qui dit aussi quelque chose de l'audition, du nécessaire “bruit” qui conditionne toute perception. En effet, tout organe sensoriel est “self noisy” et les fibres du nerf auditif de l'oreille interne produisent, même en l'absence – théorique – de tout stimulus, un bruit de fond aléatoire³³ :

> “Depuis longtemps, les écologistes et les biologistes ont observé que « les organismes vivants ont réellement besoin de facteurs aléatoires dans l'environnement, sans lesquels ils ne peuvent pas vivre » (Hutchinson). Ils ont observé que toute turbulence dans l'environnement fournit aux organes de perception un niveau minimum d'activité qui suffit à les maintenir en fonction. Ainsi, afin de se maintenir en fonction, le système auditif (*pars pro toto* pour désigner le système vivant) a constamment besoin de perturbations acoustiques, même minimales, c'est-à-dire, de « bruit de fond ».”³⁴

Les interférences introduites dans le processus d'imitation des deux cartes auto-organisatrices de For Alan Turing mimeraient en quelque sorte les aléas structurels d'un processus d'écoute. Des turbulences créées par ces trous et ces troubles dans l'écoute naît une progression musicale, se fabrique une forme. La créativité de la machine repose ici sur la plasticité du processus perceptif. Le processus de l'écoute, par ses intermittences et l'effort de ses ajustements continuels, détournés à des fins expressives par Robin Meier, ouvre la possibilité d'un développement temporel dans l'espace lisse de l'imitation. C'est à l'intérieur de ce jeu (dans la double acception du terme, écart et divertissement) qu'advient la générativité ; dans cet entre-deux, espace de l'écoute chahutée, défaillante, que se réalise ce qui se donne à entendre : répétitions, stases, variations, interpolations, ruptures. On peut même décrire le résultat de cette interaction entre la machine et l'interprète comme un phénomène

30 “Plutôt que d'affirmer que la musique, en tant qu'artefact, est "là", prête à être découverte, je prétends que la connaissance de la musique doit être générée, comme un produit du développement, et que la connaissance de la musique n'est pas un chemin vers une véritable compréhension de la musique en tant que catégorie ontologique, mais un outil d'adaptation au monde sonore.”
(Reybrouck, 2001, traduction personnelle)

31 “J'ai été très influencé par les théories de la boucle sensori-motrice, la perception active, l'idée que nous sommes dans une boucle avec notre environnement, que l'environnement fait partie de notre système cognitif. La pensée n'est pas dans la tête d'un individu mais dans son interaction avec son environnement.” (entretien avec l'auteur, février 2018, http://musiquealgorithmique.fr/entretien-10-robin-meier/)

32 “Qu'est-ce que la cognition ? L'action productive, l'historique du couplage structurel [entre un système vivant et son environnement] qui énacte (ou fait émerger) un monde” (Varela, 1989, pp.111-112.)

33 (Chouard, 2009, p.178.)

34 (Di Scipio, 2016)
d'émergence, une dynamique non réductible à la simple exécution d'un programme, et qui déborde le seul contrôle de l'exécutant.

En concentrant ainsi le geste créatif sur les méta-paramètres plutôt que sur la curation du corpus, la pièce de Robin Meier met aussi l'accent sur l'interaction homme-machine. Il s'agit, Robin Meier et Frédéric Voisin insistent volontiers sur cet aspect<fnref n="35" />, de rechercher une affordance, une relation intuitive avec la machine, passant nécessairement par l'imitation de phénomènes biologiques.

## Conclusion et perspectives créatives

Stratégie hallucinatoire, stratégie énactive : s'esquissent ici deux axes différents permettant de penser la créativité computationnelle en-dehors de certains schèmes établis<fnref n="36" />. Chercher à "isoler" chimiquement la question de l'écoute machine conduit vers des œuvres qui pourraient sembler spéculatives ; elles n'en témoignent pas moins de l'existence de perspectives fécondes, de terrains à défricher. Dans le monde de la musique contemporaine, où les réalisateurs en informatique musicale se sont accoutumés à manipuler modules de détections de hauteurs ou de rythmes comme des briques de code abstraites et fonctionnelles vidées de toute métaphore auditive, l'utilité première de cette analyse est sans doute de réinvestir en conscience cette dimension biomimétique, de la prendre au sérieux, de s'en emparer dans une perspective théorique qui dépasse un simple usage de tracking du geste musical. Par leur mise en scène (mise en abyme ironique ou scénographie) de l'écoute, l'ostension du processus sous-jacent, les œuvres étudiées ici partagent d'ailleurs quelque homologie avec le mode d'existence de l'œuvre générative dans son acceptation la plus numérique, qui implique peu ou prou une approche transmédiatique.

Mais c'est finalement dans une perspective musicale que nous aimerions inscrire cette investigation. Certes, la place jouée par l'aléatoire dans ces œuvres (bruit acoustique ou bruit statistique) pourrait nous permettre de les rattacher à une généalogie au long cours des "machines musicales", où depuis le "Musikalisches Würfelspiel" du XVIIIe siècle jusqu'à la musique stochastique de Xenakis, l'aléatoire joue bien souvent le rôle d'une matière première au principe même de la générativité. Mais c'est aussi à un autre legs esthétique déterminant que nous pensons, celui de la musique concrète, qui marqua entre autres l'histoire de la musique en plaçant l'écoute du matériau sonore au centre de la pratique compositionnelle<fnref n="37" />,

<footnote n="35">35 "Le côté très excitant des réseaux de neurones, et de l'IA d'une manière générale d'ailleurs, c'est l'imitation – du fonctionnement du cerveau ou d'un système nerveux. Même si ce système n'est pas aussi complexe que le nôtre, il y a une analogie, donc on peut facilement se comprendre, car la logique de la connaissance participe des mêmes principes, c'est-à-dire en gros l'apprentissage par renforcement. Ça a un côté animal. Avoir une interaction de type animal avec un ordinateur, c'est ça qui m'excitait à l'époque." Entretien de Frédéric Voisin avec l'auteur, avril 2018. musiquealgorithmique.fr/entretien-13-frederic-voisin/</footnote>

<footnote n="36">36 On citera notamment la théorie la plus citée de la créativité des machines, celle proposée par Margaret Boden, notamment dans (Boden, 2009)</footnote>

<footnote n="37">37 "Oubliant délibérément toute référence à des causes instrumentales ou à des significations musicales préexistantes, nous cherchons alors à nous consacrer entièrement et exclusivement à l'écoute, à surprendre ainsi les cheminements instinctifs qui mènent du pur "sonore" au pur</footnote>
d'émergence, une dynamique non réductible à la simple exécution d'un programme, et qui déborde le seul contrôle de l'exécutant.

En concentrant ainsi le geste créatif sur les méta-paramètres plutôt que sur la curation du corpus, la pièce de Robin Meier met aussi l'accent sur l'interaction homme-machine. Il s'agit, Robin Meier et Frédéric Voisin insistent volontiers sur cet aspect³⁵, de rechercher une affordance, une relation intuitive avec la machine, passant nécessairement par l'imitation de phénomènes biologiques.

Conclusion et perspectives créatives

Stratégie hallucinatoire, stratégie énactive : s'esquissent ici deux axes différents permettant de penser la créativité computationnelle en-dehors de certains schèmes établis³⁶. Chercher à "isoler" chimiquement la question de l'écoute machine conduit vers des œuvres qui pourraient sembler spéculatives ; elles n'en témoignent pas moins de l'existence de perspectives fécondes, de terrains à défricher. Dans le monde de la musique contemporaine, où les réalisateurs en informatique musicale se sont accoutumés à manipuler modules de détections de hauteurs ou de rythmes comme des briques de code abstraites et fonctionnelles vidées de toute métaphore auditive, l'utilité première de cette analyse est sans doute de réinvestir en conscience cette dimension biomimétique, de la prendre au sérieux, de s'en emparer dans une perspective théorique qui dépasse un simple usage de tracking du geste musical. Par leur mise en scène (mise en abyme ironique ou scénographie) de l'écoute, l'ostension du processus sous-jacent, les œuvres étudiées ici partagent d'ailleurs quelque homologie avec le mode d'existence de l'œuvre générative dans son acceptation la plus numérique, qui implique peu ou prou une approche transmédiatique.

Mais c'est finalement dans une perspective musicale que nous aimerions inscrire cette investigation. Certes, la place jouée par l'aléatoire dans ces œuvres (bruit acoustique ou bruit statistique) pourrait nous permettre de les rattacher à une généalogie au long cours des "machines musicales", où depuis le "Musikalisches Würfelspiel" du XVIIIe siècle jusqu'à la musique stochastique de Xenakis, l'aléatoire joue bien souvent le rôle d'une matière première au principe même de la générativité. Mais c'est aussi à un autre legs esthétique déterminant que nous pensons, celui de la musique concrète, qui marqua entre autres l'histoire de la musique en plaçant l'écoute du matériau sonore au centre de la pratique compositionnelle³⁷,

35 "Le côté très excitant des réseaux de neurones, et de l'IA d'une manière générale d'ailleurs, c'est l'imitation – du fonctionnement du cerveau ou d'un système nerveux. Même si ce système n'est pas aussi complexe que le nôtre, il y a une analogie, donc on peut facilement se comprendre, car la logique de la connaissance participe des mêmes principes, c'est-à-dire en gros l'apprentissage par renforcement. Ça a un côté animal. Avoir une interaction de type animal avec un ordinateur, c'est ça qui m'excitait à l'époque." Entretien de Frédéric Voisin avec l'auteur, avril 2018. musiquealgorithmique.fr/entretien-13-frederic-voisin/

36 On citera notamment la théorie la plus citée de la créativité des machines, celle proposée par Margaret Boden, notamment dans (Boden, 2009)

37 "Oubliant délibérément toute référence à des causes instrumentales ou à des significations musicales préexistantes, nous cherchons alors à nous consacrer entièrement et exclusivement à l'écoute, à surprendre ainsi les cheminements instinctifs qui mènent du pur "sonore" au pur
innervant ainsi largement la création musicale, y compris instrumentale, de la deuxième
moitié du XXe siècle³⁸. Conjuguer l'héritage algorithmique et l'héritage acousmatique, ce
paradigme où la figure du compositeur se dédouble en compositeur-auditeur, où l'écoute
comme expérience directe d'un matériau considéré avant tout pour ses propriétés
morphologico-vibratoires, accepté dans toute sa contingence, se mêle intimement, par des
allers-retours permanents, à la pratique même de la composition, ne peut se faire sans
automatisation de l'écoute.

Ceci entre donc fortement en résonance avec une réflexion sur les formes contemporaines de
la musique générative et algorithmique. Celle-ci a considérablement changé de physionomie
depuis les âges pionniers de Lejaren Hiller ou de Pierre Barbaud : prenant alors appui sur des
“grammaires symboliques” (mélodiques, harmoniques, rythmiques...), elle investit
aujourd'hui, grâce à la paramétrisation du son toujours plus fine permise par les audio-
descripteurs³⁹ et la manipulation de larges bases de données sonores⁴⁰ de nouveaux et
fructueux terrains de jeu. Dans le domaine de la musique électroacoustique, on assiste d'ores
et déjà à des tentatives de modéliser de façon inductive et d'automatiser cet artisanat de
“l'oreille” qui est au cœur de la *praxis* acousmatique⁴¹. A la suite des chercheurs de la
“deuxième cybernétique” qui avaient compris que la “science des systèmes observés” était
indissociable de la “science des systèmes d'observation” (Heinz von Foerster), Abraham
Moles, dans *Art et ordinateur*, imaginait déjà des machines créatives dont la part “écoutante”
("machine spectateur ou auditeur artificiel") était une composante décisive⁴². Cinquante ans
plus tard, un tel dessein se dote dans ce nouvel environnement technologique de moyens
supplémentaires, mais le défi demeure. Dans ce chantier nouveau, s'attacher à une approche
expérientielle de l'écoute, articulant pensée critique et modélisation, serait peut-être une
manière d'être un peu moins otage des questions d'ingénierie. C'est à l'aune de ces défis qu'il
nous paraît nécessaire de lire en musiciens, en artistes du son, les apports de chercheurs qui
renouvellent les théories de l'écoute.

Bibliographie

BODEN, Margaret A. (2009). "Computer Models of Creativity". *AI Magazine* [en ligne], vol. 30, n. 3.

CASEY, Michael. (2011). "Soundspotting: A New Kind of Process?". *The Oxford Handbook of Computer Music*. New York, Oxford University Press.

“musical”.” (Schaeffer, 1977, p. 98.)

38 On renverra notamment aux analyses de Makis Solomos dans le chapitre 3 “Écouter (les sons)” (Solomos, 2013)

39 (Malt, 2015)

40 (Ghisi, 2017)

41 (Collins, 2012)

42 “L’organigramme du processus se décompose en deux parties, correspondant à deux machines ou à deux usages successifs d’une même machine différemment programmée. L’analyse est orientée vers l’expérimentation ultérieure. Elle cherchera à calquer les tâtonnements ou les erreurs du compositeur pour en faire éventuellement une critique et saisir par où son œuvre transcende ce qu’un modèle mécanique est capable d’accomplir.” (Moles, 1990, pp. 100-1.)
innervant ainsi largement la création musicale, y compris instrumentale, de la deuxième
moitié du XXe siècle³⁸. Conjuguer l'héritage algorithmique et l'héritage acousmatique, ce
paradigme où la figure du compositeur se dédouble en compositeur-auditeur, où l'écoute
comme expérience directe d'un matériau considéré avant tout pour ses propriétés
morphologico-vibratoires, accepté dans toute sa contingence, se mêle intimement, par des
allers-retours permanents, à la pratique même de la composition, ne peut se faire sans
automatisation de l'écoute.

Ceci entre donc fortement en résonance avec une réflexion sur les formes contemporaines de
la musique générative et algorithmique. Celle-ci a considérablement changé de physionomie
depuis les âges pionniers de Lejaren Hiller ou de Pierre Barbaud : prenant alors appui sur des
"grammaires symboliques" (mélodiques, harmoniques, rythmiques...), elle investit
aujourd'hui, grâce à la paramétrisation du son toujours plus fine permise par les audio-
descripteurs³⁹ et la manipulation de larges bases de données sonores⁴⁰ de nouveaux et
fructueux terrains de jeu. Dans le domaine de la musique électroacoustique, on assiste d'ores
et déjà à des tentatives de modéliser de façon inductive et d'automatiser cet artisanat de
"l'oreille" qui est au cœur de la *praxis* acousmatique⁴¹. A la suite des chercheurs de la
"deuxième cybernétique" qui avaient compris que la "science des systèmes observés" était
indissociable de la "science des systèmes d'observation" (Heinz von Foerster), Abraham
Moles, dans *Art et ordinateur*, imaginait déjà des machines créatives dont la part "écoutante"
("machine spectateur ou auditeur artificiel") était une composante décisive⁴². Cinquante ans
plus tard, un tel dessein se dote dans ce nouvel environnement technologique de moyens
supplémentaires, mais le défi demeure. Dans ce chantier nouveau, s'attacher à une approche
expérientielle de l'écoute, articulant pensée critique et modélisation, serait peut-être une
manière d'être un peu moins otage des questions d'ingénierie. C'est à l'aune de ces défis qu'il
nous paraît nécessaire de lire en musiciens, en artistes du son, les apports de chercheurs qui
renouvellent les théories de l'écoute.

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"musical"." (Schaeffer, 1977, p. 98.)

38 On renverra notamment aux analyses de Makis Solomos dans le chapitre 3 "Écouter (les sons)" (Solomos, 2013)

39 (Malt, 2015)

40 (Ghisi, 2017)

41 (Collins, 2012)

42 "L'organigramme du processus se décompose en deux parties, correspondant à deux machines ou à deux usages successifs d'une même machine différemment programmée. L'analyse est orientée vers l'expérimentation ultérieure. Elle cherchera à calquer les tâtonnements ou les erreurs du compositeur pour en faire éventuellement une critique et saisir par où son œuvre transcende ce qu'un modèle mécanique est capable d'accomplir." (Moles, 1990, pp. 100-1.)
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