MICCDroP - Méthodes Co-Créatives pour des Partenariats Musicaux Humain-IA de Longue Durée

Coordinateur : Ken Deguernel, CNRS CRIStAL

Équipe : Algomus du Groupe Thématique : I2C.

Date : 2024 - 2027

Résumé :

Les systèmes actuels de co-création humain-machine, également connus sous le nom de systèmes de co-création à initiative mixte (MICC), ont ouvert de nouvelles voies dans la génération de musique. Cependant, ces systèmes d’intelligence artificielle (iA) manquent de capacité d’adaptation à long terme avec l’utilisateur. Le projet MICCDroP, d’une durée de trois ans, vise à remédier à cette limitation en développant des méthodes d’apprentissage continu pour la génération de musique, et en évaluant l’impact de ces méthodes sous l’angle de la musicologie et de la théorie de la créativité. Cela place notre projet dans le domaine des humanités numériques, en accord avec les thèmes approches numériques pour la création artistique, musique assistée par ordinateur, et personnalisation et adaptation.
Le projet s’articule autour de quatre modules de travail :
WP1 : Apprentissage continu pour la génération de musique : visant à appliquer et à développer des techniques d’apprentissage continu pour les systèmes de génération de musique en mettant l’accent sur la personnalisation des agents.
WP2 : Exploration des aspects créatifs des systèmes créatifs à apprentissage continu : visant à conduire une évaluation critique des outils développés à travers le prisme de la créativité computationnelle et de l’éthique de l’iA.
WP3 : Expérimentation artistique visant à créer des collaborations avec des musiciens experts à travers des sessions expérimentales, d’entretiens et d’études ethnographiques.
WP4 : Gestion et diffusion.
Ce projet sera la première application des méthodes d’apprentissage continue à la musique, et vise à développer nos connaissances sur la co-créativité ; la musique étant un domaine idéal pour cela car il s’agit d’une activité humaine complexe avec un impact culturel et cognitif profond, et une interactivité élevée.

Abstract :

Current Human-Artificial intelligence (Ai) co-creative sysstems, also known as Mixed Initiative Co-Creative systems (MICC) have opened new avenues in music generation. These systems facilitate novel creative processes and modes of interactions.
However, these systems lack the ability for long-term adaptation between user and machine. Current ways of adapting are either unilateral, where the user adaptively learns to operate the Ai system, or self-engineered, where musican-engineers modify their own systems over time. The 3-years MICCDroP project aims to address this limitation by developing Ai methods designed for lifelong learning, and evaluating the impact of such methods through musicology and creativity theory lenses. This places our project squarely within the field of digital humanities, aligning with the theme digital approaches for artistic creation, computer assisted music, and personalisation and adaptation.
The project is organised around 4 work-packages :
WP1 : Lifelong Learning for MICC music generation : aiming at applying and developing lifelong learning techniques for machine learning music generation systems with a focus on agent personalisation.
WP2 : Exploring the creative aspects of lifelong MICC : aiming at critically evaluate the impact of the lifelong learning through the lens of Computaional Creativity and Ai ethics.
WP3 : Artistic experimentation aiming at carrying collaborations with expert musicans through experimental sessions with interviews and ethnographical studies.
WP4 : Management and dissemination.
This project will be the first application of lifelong learning methods to music, and aim at expending our knowledge on co-creativity ; music being a great field for this as it is a complex human activity with deep cultural and cognitive impact, and high interactivity.