Big Data et Musique

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« Big Data est le nouveau pétrole » (cliquer pour agrandir)

 Le Big Data, littéralement : « Grosse quantité de données », est un nouveau système informatique qui promet de révolutionner le traitement des données en faisant émerger une connaissance plus précise et plus fine de ces données importantes. L’objectif de l’étude de ces grandes quantités était initialement l’aide à la prise de décision au sein des entreprises.

Un certains nombres d’entreprises ont constitué des modèles mathématiques de traitement. Les données venant de toutes les informations disponibles croisées entre elles.

Ces données, c’est nous qui les fabriquons à travers notre relation à l’entreprise bien sûr mais aussi à travers ce que nous aimons, les réseaux sociaux, ce que nous achetons, nos préférences.

On va un cran au-dessus de la simple recommandation qui a fait le succès d’Amazone.  Il faut bien comprendre que traiter des tailles de données très volumineuses récupérées de multiples sources ne peut se faire avec les outils classiques, ce sont des outils mathématiques poussés.

Depuis la révolution Numérique, quatre facteurs alimentent les Big Datas :

  1.             le Web 2.0 & les réseaux sociaux (c’est l’utilisateur qui alimente le contenu)
  2.             le Mobile (avec les smartphones, nous produisons une quantité croissante de données : localisation, mails, photos, vidéos, tweets, etc.)
  3.             l’Internet des objets & les capteurs : on estime à plus de 10 milliards le
    nombre d’objets actuellement connectés par Internet sans fil dans le monde,  nombre qui sera porté à plus de 30 milliards en 2020 (selon le cabinet ABI Research);
  4.             L’Open Data ou données publiques: les administrations publiques et para-publiques sont amenées à mettre à disposition librement et à tous les acteurs l’ensemble des données qu’elles génèrent et traitent.

VueData

On pourra se poser des questions sur ce qu’apportent le Big Data en termes de service par rapport à la connaissance et donc la surveillance qu’il a sur nous. Cette question légitime est récurrente depuis le développement du Numérique. Sans rentrer dans le détail, on pourra se reporter à l’article d’Hubert Guillaud, journaliste d’Internet Actu : Le Big Data fait-il l’inverse de ce qu’il promet ?

Qu’en est-il pour la musique ?

BigDataMusic

Rien qu’en France, c’est pour Deezer une base de 25 millions de titres pour 26 millions d’utilisateurs dont 2 millions d’abonnés Premium. Ils utilisent le même technique que Spotify qui a 24 millions d’utilisateurs actifs dont 6 millions sont des comptes payant avec 20 millions de chansons en ligne. Les plateformes ajoutent en moyenne 20 000 nouvelles chansons par jour.

Le Big Data permet de faire des meilleurs recommandations, de prévoir ce qui va plaire, il analyse l’harmonie, la mélodie, l’amplitude, le rythme, le tempo et permet de classifier l’audio, le genre, les artiste. En 2013 spotify a utilisé les données du streaming pour prédire les gagnants des Grammy Awards, sur 6 pronostiques 4 étaient justes. De même Shazam utilises ses données pour prédire les prochains artistes à succès.

Le big data est la face cachée de beaucoup d’applications en ligne. Il analyse la manière dont l’internaute consomme la musique, quel sont ses goûts pour lui proposer ce qu’il aime mais aussi des nouveautés qui lui plairont. La radio en ligne Pandora a développé le projet Music Genome qui caractérise la musique selon 450 critères comme la voix, la tonalité, la signature d’onde, etc.

On a beaucoup parlé de Big Data et musique en début d’année car Spotify a racheté le moteur Echo Nest. Ce moteur basé sur la technologie du Machine Learning identifie via des données massives la musique préférée de l’auditeur et est capable de prédire la musique que vous souhaitez écouter. De son côté Deezer échange avec beaucoup de développeurs dans le cadre d’un programme de partenariat en ayant mis en place une API (protocole qui permet d’utiliser la plateforme et ses données).

Le Big Data s’impose dans le secteur musical et pas seulement pour les plateformes. Un nombre important des projets présentés lors de la session « Sounds Labs » ont développés des algorithmes de traitement de Big Data.

Trax Air par exemple analyse du flux audio en continu pour reconnaître la musique dans une base de 40 millions de titres. L’objectif étant d’aider les sociétés de gestion collective à mieux répartir les droits.    TraxAir

Niland, propose une application de reconnaissance et de recommandation de musique pour le placement à l’image. Elle analyse 3000 caractéristiques et est capable de donner des recommandations en 10 ms dans un catalogue de 20 Millions de titres.

Quelques sources :

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