Création

L’intelligence artificielle et la voix
De longue date, la robotique se consacre à la conception de machines automatiques qui accomplissent des tâches traditionnellement réalisées par l’être humain. L’intelligence artificielle cherche quant à elle à rendre les machines capables de penser par elles-mêmes, imitant le réseau de neurones du cerveau humain. Le sujet suscite depuis longtemps un grand intérêt non seulement dans le domaine industriel ou commercial, mais aussi en littérature et en art en général.
Parmi la vaste étendue d’applications des recherches relatives à l’IA, la synthèse de la voix et le développement d’assistants personnels intelligents sont en plein essor – les plus connus étant Siri d’Apple, Google Assistant de Google, Alexa de Amazon et Cortana de Microsoft. L’impact de cette technologie est énorme avec, en 2017, un milliard d’utilisateurs d’assistants virtuels numériques.

L’humanisation de la machine – le son et l’intelligence
Si, d’un côté, ces assistants sont de plus en plus performants, ils deviennent aussi de plus en plus « humains». La voix n’est pas uniquement le véhicule du langage, mais aussi celui des émotions, dont on apprend à discerner la moindre des fluctuations. Les derniers progrès ont su intégrer ces paramètres complexes afin de rendre la voix artificielle plus proche de la voix humaine, au point que nous peinons aujourd’hui à distinguer à l’écoute la différence entre la machine et l’être humain.

La musique, l’intelligence artificielle et la voix
Une des méthodes développées dans la modélisation de la voix est le WaveNet, application d’un système de réseau de neurones. À partir d’un enregistrement de la voix humaine, la machine apprend pas à pas à l’imiter, par des processus d’itération de microéchantillons audio, enchaînés par probabilité. Pour faire simple, la machine comprend et applique ce qui rend la voix « humaine », pour en synthétiser une qui lui ressemble.
Ce type de procédé est également appliqué à la musique. À partir d’une base de données de morceaux existant, la machine apprend à en faire d’autres similaires. Des algorithmes peuvent aussi interagir avec des musiciens en chair et en os, élaborant des dialogues musicaux cohérents, apprenant les propositions de l’instrumentiste pour y répondre en temps rée