Dans le monde, environ 60 000 chansons sont diffusées quotidiennement sur Internet, la probabilité que l'une d'entre elles devienne un hit est donc très faible. Pour trouver une solution, des chercheurs de la Claremont Graduate University de Los Angeles ont mené une étude pour déterminer, grâce à la science et à l'intelligence artificielle, le succès d'une chanson.
La prédiction qu’ils ont réussi à développer est précise à 97 % pour déterminer quel artiste deviendra viral. Le nom qu’ils lui ont donné est neuroprédiction et est basé sur l’analyse des réponses cérébrales.
Moins de 4 % des chansons sorties chaque année atteignent une viralisation élevée, malgré les efforts déployés par les producteurs pour analyser les paroles, les mélodies, les tendances, etc. L’équipe de recherche s’est donc tournée vers le cerveau humain pour prédire le succès.
Comment fonctionne la méthode de prédiction de l'IA
Le processus de neuroprédiction est basé sur l’analyse de la façon dont la musique évoque des émotions dans le cerveau et utilise ensuite des techniques d’intelligence artificielle pour détecter des modèles dans ces réponses.
Les scientifiques ont recruté 33 participants âgés de 18 à 57 ans, à qui ont été écoutés 24 chansons récentes de divers genres, dont la pop, la techno, le hip hop et le rock. Parmi les chansons, 13 ont été des succès avec plus de 700 000 vues, tandis que les autres ont eu une portée beaucoup plus réduite.
Grâce à des capteurs cardiaques, les réponses neurophysiologiques liées à l’attention et aux réponses émotionnelles du cerveau ont été enregistrées. Ces signaux, qui impliquent la libération de dopamine et d'ocytocine, ont été combinés pour prédire comment le cerveau réagirait à des stimuli générateurs d'émotions.
Les premiers résultats ont montré un taux de réussite de 69 % dans la prédiction des succès. Cependant, lorsqu'ils ont appliqué des algorithmes d'apprentissage automatique aux données neuronales, la précision est passée à 97,2 %, même si une seule minute de la chanson était prise en compte, la précision était toujours élevée, restant à 82 %.
Le professeur Paul Zak, l'un des auteurs de l'étude, a noté que le cerveau humain semble posséder une intuition innée pour identifier ce qui résonne comme « bon », même si nous ignorons les motivations derrière cette préférence.
Bien que l’on puisse affirmer que des éléments tels que le rythme et la hauteur influencent nos préférences musicales, Zak souligne qu’il existe des éléments intrinsèques dont nous n’avons peut-être pas pleinement conscience.
L’impact potentiel de la neuroprédiction dans l’industrie du divertissement pourrait être significatif. Les services de streaming, tels que Spotify , bénéficieraient de l'intégration de cette technologie pour identifier et diffuser de nouveaux succès dans leurs playlists, surmontant ainsi les limites des approches actuelles basées sur les flux, les genres et l'évolution de l'écoute.
En outre, cette méthode pourrait être étendue à d’autres formes de contenu, comme le cinéma et la télévision, où les réponses cérébrales pourraient aider à prédire la réception du téléspectateur.
Cependant, l'étude a ses limites. L'échantillon de chansons et de participants était relativement petit, ce qui pourrait affecter la généralisabilité des résultats. Malgré cela, les progrès dans cette direction sont prometteurs et suggèrent un large éventail de possibilités dans les relations entre science, technologie et créativité artistique.
Enfin, les chercheurs ont assuré que la neuroprédiction pouvait aider à comprendre la viralisation des vidéos sur des plateformes telles que YouTube et même à prédire le comportement futur des marchés financiers. Cela suggère également qu'il pourrait avoir des applications dans des domaines tels que la publicité, le cinéma, la prise de décision, entre autres.