L’intelligence artificielle pour la découvrabilité des contenus culturels francophones en ligne

Pour le mois de février, nous posons un regard sur le concept de la bienveillance des algorithmes, concept au cœur de notre projet de recherche. Nous faisons également état de deux projets visant l’encadrement législatif de l’environnement  numérique, le premier à la suite d’un rapport commandé par le gouvernement du Québec et déposé il y a quelques jours et le second présentant une résolution adoptée par l’Union européenne en janvier 2024. Finalement, nous avons sélectionné deux articles qui peuvent être utiles dans la réflexion entourant notre projet de recherche.

Dans cette veille, nous étudions une partie des interactions entre les métadonnées et les usagers des plateformes numériques d’écoute en ligne (PNEL) afin de voir de quelles façons cet outil technique a le potentiel d’agir comme barrière à la découvrabilité des œuvres musicales. Dans la section “actualités”, nous présentons: 1) la stratégie d’investissement en intelligence artificielle du gouvernement fédéral; 2) un récent développement de OpenIA sur la reproduction de la voix d’un être humain. Enfin, nous traitons deux articles scientifiques : le premier traite de l’impact de la recommandation sur la diversité de l’écoute alors que le second souligne les dangers que les recommandations culturelles basées sur l’IA font peser sur la démocratie culturelle.

Cette veille étudie la relation entre les algorithmes et les pratiques d’écoute des usagers des plateformes numériques d’écoute en ligne (PNEL). L’écoute de musique par les usagers des PNEL à l’aide des algorithmes qu’elles conçoivent est limitée. Il n’en demeure pas moins que ce type d’écoute est le seul qui met directement en contact les amateurs de musique avec des œuvres qu’ils ne connaissent pas. Également, nous sommes d’avis que ce type d’écoute est appelé à progresser au cours des prochaines années, d’où l’importance de bien comprendre ses mécanismes et ses impacts. Nous discutons ensuite de l’effet des plateformes sur la concentration de l’écoute auprès d’un petit nombre d’artistes. Ceux-ci bénéficient d’une part substantielle des redevances de plus en plus élevées que les PNEL versent aux producteurs et aux artistes. Finalement, nous proposons l’idée que les PNEL devraient intégrer à leurs objectifs, au moment de la conception et de l’évolution de leurs algorithmes, à la fois la satisfaction de leurs usagers et une meilleure expression de la diversité culturelle mondiale.

L’équité dans la répartition des redevances des plateformes: une réforme nécessaire des mécanismes de répartition – Nous présentons dans cette veille le modèle de répartition utilisé par la plupart des plateformes numériques d’écoute en ligne (PNEL) et mettons en lumière ses principales faiblesses. Nous présentons également un modèle alternatif qui a le potentiel d’être plus équitable pour les artistes et les producteurs des marchés moins populeux comme l’est le Québec, un modèle centré sur les préférences individuelles des usagers des PNEL.

Les mécanismes de répartition des redevances versées par les plateformes numériques d’écoute en ligne (PNEL) tel que Spotify ont été définis il y a une vingtaine d’années alors que les revenus qui en étaient tirés par les artistes et le producteurs étaient marginaux. Aujourd’hui, il s’agit clairement de la source de revenus la plus importante pour l’industrie de la musique. Vu la faiblesse de la rémunération qu’elles offrent à de très nombreux artistes et la concentration importante des versements vers quelques milliers d’artistes à travers le monde, n’est-il pas temps de questionner ce modèle et de mesurer ses impacts sur les industries de la musique locales?

IA et culture : données d’entraînement et propriété intellectuelle – La question du rapport entre le développement des modèles d’intelligence artificielle (IA) et les droits de propriété intellectuelle s’est mise à l’avant-plan en Europe et aux États-Unis au cours des derniers mois. Le sujet au cœur des polémiques est l’utilisation de données d’entraînement privées ou protégées par des droits de propriété intellectuelle (PI) pour développer des modèles d’IA. Cette veille présente les deux principaux lieux de débats au cœur de la réflexion sur la régulation de l’IA, l’Europe et les États-Unis, particulièrement dans le secteur de la culture où plusieurs s’inquiètent de ses avancées.