Séminaire Jean-Pierre Briot

16 Janvier 2020 - 10h

Le tsunami actuel de l’apprentissage profond (le retour hypervitaminé des réseaux de neurones artificiels) a récemment montré qu’il s’applique non plus seulement aux tâches et applications plus traditionnelles de l’apprentissage machine statistique, c’est-à-dire, la prédiction et la classification, mais qu’il a d’ores et déjà conquis d’autres domaines, tels que la traduction, la reconnaissance ou la synthèse de la voix. Un nouveau domaine est la génération de musique, et de manière plus générale la génération de contenu créatif (texte, image, musique, son, vidéo). Des enjeux actuels sont la capacité d’imposer des contraintes sur la génération (ex : tonalité, structure…) ainsi que de favoriser l’originalité des contenus générés, ce qui n’est pas l’objectif premier de l’apprentissage profond (au contraire très conformant au style induit). Après un rappel très rapide sur les bases techniques, nous analyserons divers enjeux pour la génération de musique (incrémentalité, originalité, structure…) et diverses approches tendant à les résoudre (ex : échantillonnage, apprentissage par renforcement, architectures génératives telles que les VAE et les GAN …). Nous présenterons des exemples représentatifs de telles approches ainsi que des perspectives.

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