Partition dans un espace relationnel
Dans une partition traditionnelle, les notes sont représentées sur une portée. Leur position indique leur hauteur et décrit ainsi la mélodie comme une succession de sons.
Les modèles d’intelligence artificielle utilisent une représentation différente. Chaque élément — un mot dans un texte, une note dans une mélodie — est associé à un vecteur dont la position dépend des relations qu’il entretient avec les autres éléments. Les notes qui apparaissent dans des contextes musicaux similaires occupent ainsi des positions voisines dans un espace latent appris à partir d’un grand nombre de partitions.
Cette représentation ne se limite pas aux seules relations entre les notes. Elle conserve également certaines propriétés musicales fondamentales : la hauteur d’une note, par exemple, peut être retrouvée à partir de sa position dans cet espace. La géométrie interne du modèle porte donc à la fois une information relationnelle et une information référentielle.
Dans la visualisation proposée ci-dessus, chaque note est représentée par un vecteur à trois dimensions. La partition ne se lit plus seulement sur une portée : elle devient une trajectoire dans l’espace, révélant une géométrie invisible de la mélodie.
La vidéo ci-dessus montre cette trajectoire pour un extrait de l’étude Op. 10 n° 3 (« Tristesse ») de Frédéric Chopin, à partir d’un enregistrement du domaine public mis à disposition par Musopen. Il s’agit du même extrait que celui utilisé pour les représentations en volumes, en surfaces et dans le Jardin musical.
Cette géométrie n’est pas une simple visualisation : elle constitue une représentation interne de la musique, à partir de laquelle certaines de ses propriétés peuvent être retrouvées et de nouvelles formes plastiques peuvent être générées.