Ma thèse de doctorat a introduit le concept d'expression machine pour décrire les interactions musicales créées par l'apprentissage machine.
L'expression machine est un modèle d'interaction musicale ancré dans la cognition musicale incarnée. Il aborde de manière pragmatique le fait que les humains peuvent percevoir l'expression dans les machines, indépendamment des capacités des machines à s'exprimer ou à être créatives par elles-mêmes. Si la notion d'expression n'est pas nouvelle pour la recherche musicale, notre souhait était de créer un discours alternatif à l'apprentissage machine appliqué à la musique, déconstruisant le concept dominant de créativité artificielle en le rendant explicitement relationnel et situé dans un réseau de corps humains et non-humains expressifs.
Dans ma thèse, l'expression machine a été identifiée comme une caractéristique importante de plusieurs dispositifs musicaux conçus avec l'apprentissage machine, couvrant des pratiques telles que le mapping mouvement-son, l'exploration sonore, l'exploration de la synthèse, ou l'interaction musicale collective.
Les recherches actuelles visent à étendre cette notion musicale à un éventail plus large de dispositifs d'art et de design.
Année
2019—en cours
Crédits
Le projet a été développé avec Frédéric Bevilacqua, en collaboration avec ISMM (groupe de Ircam), dans le cadre d'une thèse de doctorat menée à Sorbonne Université.
Publication
Chapitre 7 de la thèse (2020)