Les modèles génératifs ont révolutionné les applications textuelles, visuelles et vocales utilisant l'IA. Conceptuellement, les progrès décisifs se sont produits lorsque les chercheurs ont réalisé qu'au lieu d'entraîner l'IA à résoudre une tâche spécifique, la machine devait apprendre les statistiques des données, lui permettant « d'imaginer » ou de tirer au hasard de nouvelles instances à partir de la même source d'informations. Aujourd'hui, les contrefaçons profondes et les chats textuels produisent des contenus qui peuvent être proches ou impossibles à distinguer des artefacts naturels ou fabriqués par l'homme. Mais est-ce une menace pour la créativité ou une opportunité incroyable ?

Dans l'exposé, je présenterai nos recherches sur l'IA générative pour la créativité musicale, avec de nouveaux résultats sur la représentation audio, la modélisation temporelle et le guidage de la génération musicale par du texte ou d'autres médias. L'interaction créative sera considérée comme un problème de communication d'informations et contextualisée dans les cadres Action-Perception et Deep Music Information Dynamics. Les défis créatifs de l'IA générative seront démontrés sur une pièce composée par l'IA à partir du poème de Rilke, en utilisant ChatGPT, une pré-formation langage-musique et Stable Diffusion pour la synthèse musicale.