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Pierre Lebecque : L'intelligence humaine et artificielle à la base de Musimap, moteur de recherche musical belge

Mercredi 9 Décembre 2015


Pierre Lebecque : L'intelligence humaine et artificielle à la base de Musimap, moteur de recherche musical belge
Spotify, Discogs, Last fm, Apple Music, YouTube… Toutes ces plateformes fonctionnent pour une grande part sur les relations entre les différents artistes et genres, et les recommandations musicales que permettent celles-ci. Avec son modèle intelligent, la start-up belge Musimap entend apporter une nouvelle dimension dans ce domaine et l’imposer auprès de professionnels du secteur audiovisuel. L’imposante base de données de Musimap intègre à l’heure actuelle 50 millions de morceaux, quatre millions d’artistes et 750 millions de relations. Au total, elle franchira dès la fin de cette année le cap des trois milliards d’unités d’information. Nous avons demandé à Pierre Lebecque, co-fondateur et Head of Research, de nous expliquer comment Musimap entendait commercialiser ce modèle.
 
Le positionnement de Musimap est-il exclusivement B2B ?

Musimap se positionne comme une solution technologique intégrée dans le domaine des recommandations musicales pour le marché B2B. L’objectif est de servir toutes les sociétés dont l’offre intègre la musique : services musicaux en ligne, radios digitales, opérateurs télécom, secteur audiovisuel, labels musicaux, éditeurs, agences de communication, services de ticketing, clubs et festivals, horeca, etc. Les tests pour le marché B2B démarrent en janvier. Le feedback nous permettra de compléter notre version B2C simplifiée. Nous privilégions cependant plutôt une approche B2B2C via des partenariats stratégiques. Nous visons des entreprises qui disposent d’une masse critique afin de pouvoir toucher un grand nombre d’utilisateurs finaux. Nous avons prévu des tests avec une plateforme de streaming, un réseau social et un label éditeur. L’objectif n’est donc pas de nous positionner comme concurrents de ce type d’entreprises.
 
Comment vous différenciez-vous des autres services de recommandations musicales ?

Musimap combine de manière hybride l’expertise musicale humaine et un algorithme automatique, les sciences dures et douces, pourrait-on dire. Notre algorithme, qui tient compte des émotions et d’autres influences, est imprégné des principes inhérents à la cognition humaine. Nous sommes donc loin d’une méthodologie statistique classique et nous offrons une recommandation hyper personnalisée. Les systèmes traditionnels peuvent distinguer dix ambiances différentes, tandis que Musimap en propose pas moins de 400 ; Spotify, qui utilise le système Echo Nest, distingue 10 contextes d’écoute, contre 100 chez nous. Il existe différentes start-ups qui présentent des solutions partielles, mais nous avons l’ambition d’offrir une technologie intégrée.
 
Comment se présente votre business model ?

Nous avons opté pour un modèle B2B en fonction duquel nous offrons, dans chaque segment du marché, des licences pour notre technologie à des partenaires privilégiés. Notre technologie offre des possibilités uniques sur le plan du mapping musical et du playlisting, ainsi qu’une interface 2D et 3D pour les recherches musicales. Nous avons déjà conclu plusieurs contrats, avec entre autres Intelligent Headset (écouteurs hi-tech), Nwave (animation 3D et D4 en cinéma), Just Temptation (services musicaux pour films), Rendez Vous Digital (compilations et playlists à grande échelle) et Sounderbox (playlists participatives). Nous étudions également des options pour un test avec l’une des plus importantes plateformes de streaming.
 
Quelles sont les solutions concrètes disponibles pour les maisons de production et les agences de communication ?
 

Nous avons développé Pingtrax, une interface de recherche et un service de playlisting, qui s’adresse au secteur audiovisuel. Cet outil permet aux producteurs, responsables de programmes, annonceurs et agences de communication de disposer d’un assistant musical digital qui va au-delà de leurs attentes. Avec Pingtrax ils peuvent trouver le son qu’ils recherchent sur base du soundlike, de la langue parlée, ainsi qu’au travers de 55 paramètres pondérés, tels que le style musical (389 styles différents, ndlr.) ou le nombre de beats par minute.

Voulez-vous grandir de manière indépendante ou dans le giron d’une entreprise plus grande ?
 
Je veux surtout apporter une contribution importante à la découverte de la musique. Nous sommes ouverts à des partenariats avec toutes les entreprises susceptibles d’améliorer l’expérience des auditeurs. Des partenariats stratégiques avec de grands groupes médias ou avec des entreprises digitales ou spécialisées en IT peuvent faire connaître notre technologie auprès d’un large public.
 
Songez-vous également à un service similaire pour d’autres produits culturels tels que les livres, les films, les jeux vidéo, etc. ?
 

La problématique de la surabondance liée au digital ne se limite pas à la musique, donc cela nous motive. Notre système se prête relativement facilement à cette diversité, mais une phase de R&D est indispensable, car chaque secteur a ses particularités propres. Les paramètres devraient être adaptés - le lexique du cinéma, par exemple, n’est pas celui de la musique -, mais la recherche en fonction de la personnalité, de l’état d’esprit et du contexte, suit cependant la même méthodologie.



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