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Quand Spotify influence la création musicale
Par
François Lemay

Date de publication

06 oct. 2017

Il fut une époque où on se rendait physiquement au magasin de disques, on y choisissait un album, on le payait et on retournait à la maison. Ce que l’on en faisait, ensuite, personne ne pouvait vraiment le savoir. Il pouvait rester dans son emballage, on pouvait l’écouter une fois au complet, avant de le ranger pour toujours ou, encore, on pouvait n’écouter que la troisième plage sur le mode répétition. Une fois que l’album était acheté, tout ce que le marché musical savait était qu’il avait été vendu.

C’est maintenant différent. Avec une plateforme numérique comme Spotify, qui permet d’écouter de la musique en continu et qui compte 140 millions d’abonnés (dont 60 millions payants, qui ont accès à des fonctions supplémentaires), il est maintenant possible de compiler des données exactes sur la façon dont la musique est consommée. Au point où le géant de l’écoute en ligne se permet même de rendre publiques certaines analyses, comme ici, alors qu’on nous présente les tonalités les plus répandues en relation avec les différents genres musicaux. On apprend des choses telles que pour le hip-hop, environ 17 % des pièces sont en ré majeur et que l’accord de do est très populaire dans le rock, la pop et le rhythm and blues.

Cette catégorie de données est intéressante dans la mesure où elle permet de confirmer, ou d’infirmer, des intuitions qu’on avait déjà. Mais ce n’est que la pointe de l’iceberg.

De quel genre de données s’agit-il, alors?

Il y a, bien entendu, des évidences. Quel genre musical est le plus populaire chez les utilisateurs? Quelle est la durée d’écoute musicale par jour? Combien de temps durent, en moyenne, les pièces écoutées?

Et il y a, aussi, des données un peu plus pointues. À quel moment dans une pièce la majorité des utilisateurs décident qu’elle n’est pas pour eux et qu’ils passent à une autre? Quel type de tonalité, dans l’absolu, ou par genre musical, est la plus populaire? Préfère-t-on les voix masculines ou féminines? Et, encore là, dans quel registre? Des barytons, des ténors? L’utilisateur aime-t-il passer du temps à se faire lui-même des listes musicales ou aime-t-il mieux vagabonder sur le site?

Et j’en passe.

Bref, il est maintenant possible de décortiquer à la note près ce qui se consomme le plus, et comment c’est consommé, et, en plus, de catégoriser ces données géographiquement. Ce qui a permis de donner des listes comme celles-ci, qui permettent de connaître les artistes les plus écoutés dans toutes les villes du monde où il y a des abonnés à Spotify. On sait maintenant que Charlotte Cardin est très populaire à Sherbrooke, et qu’elle devrait probablement y donner plus de concerts.

Le modèle Netflix et l’exemple d’House of Cards

Faisons, maintenant, un petit détour par Netflix, le géant mondial (d’origine américaine) qui propose des films et des séries télé en flux continu sur Internet, et qui compte plus de 100 millions d’abonnés. Cela fait partie des raisons pour lesquelles Netflix s’est mis, tout d’un coup, à produire des films et des séries. C’est qu’il dispose d’un accès à ce même genre de données, qui s’appliquent cette fois à la télévision. La populaire série House of Cards a été un ballon d’essai dans le genre, ayant été produite à même les mégadonnées, ces données de masse générées par les abonnés.

Si on revient à la musique, maintenant, un excellent article paru dans le magazine Pitchfork nous apprend qu’il en est de même pour la production musicale. Des chansons et des albums en entier sont conçus en fonction des préférences des utilisateurs des plateformes d’écoute en continu. Dans la première pièce du genre, sortie en 2015, vous ne serez pas surpris d’apprendre qu’on entend Justin Bieber et Skrillex. C’est une pièce d’electronic dance à laquelle on a enlevé tous les éléments qui la rendent plus pertinente sur une piste de danse pour les remplacer par des portions musicales qui sont plus appropriées à une écoute domestique.

Toujours en 2015, les Chainsmokers, avec la contribution de la chanteuse Rozes, faisaient paraître Roses, qui est aussi un titre conçu sur mesure pour Spotify.

Le fait que la voix de la chanteuse arrive dès les premières secondes de la chanson, de même que le rythme de la pièce et le type d’arrangements choisis n’ont pas été laissés au hasard. Il est démontré, par exemple, que plus une introduction instrumentale est longue, plus l’auditeur risque de passer à une autre pièce. Roses a atteint la troisième position au Top 40 Billboard, et les Chainsmokers ont fait paraître, en tout, cinq titres cette année-là, toujours en utilisant cette méthode d’écriture, qui leur ont permis de cumuler plus de 61 semaines consécutives au Billboard Hot 100. Ça fonctionne.

Mais, si ça fonctionne, pourquoi s’en inquiéter?

Au fond, les artistes et les maisons de disque font de l’argent, et les amateurs de musique reçoivent exactement ce qu’ils veulent. Il est où, alors, le problème?

Il réside dans l’éventuelle uniformisation des différents types de musique, ce qui pourrait réduire de beaucoup les chances d’innovation. Il ne faut pas être naïfs, la musique pop a toujours fonctionné ainsi : Madonna obtient du succès, toutes les compagnies de disque se mettent à la recherche d’une jeune femme blonde qui semble être en contrôle de sa vie et de sa sexualité, et qui n’a pas peur de le chanter.

Depuis l’avènement des mégadonnées, il est plus facile de traiter le marché musical comme, justement, un simple marché parmi les autres et non plus comme un apport culturel avec ses propres règles et particularités.

D’un autre côté, la neuropsychologie nous dit que les goûts, et les souvenirs, musicaux se développent à l’adolescence et lorsqu’on est jeune adulte, entre 12 et 22 ans. La musique que l’on aime à cet âge s’imprime dans notre cerveau, devenant, par le fait même, la référence à laquelle on compare tout ce que l’on entend par la suite. Si on y ajoute notre propension à la nostalgie, c’est ce qui nous donne l’impression que la musique était donc meilleure dans le temps.

Or, qui dit adolescence dit désir de s’affirmer en allant à l’encontre, dans une certaine mesure, de la nostalgie de nos parents. Et ça, les mégadonnées, qui sont très bonnes pour comprendre le présent et ce qui fonctionne aujourd’hui, ne peuvent pas encore prédire de façon aussi intuitive et précise ce qu’écouteront les ados dans 10 ans. Elles peuvent aider à le comprendre plus vite, mais tant qu’on ne pourra créer de l’intuition artificielle, la sensibilité humaine sera requise pour détecter les heureux accidents et les artistes qui changent la donne, qui risquent d’être à la base des algorithmes de demain.

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