soutenance de thèse d'Hugo SCURTO
Hugo SCURTO soutiendra en français sa thèse de doctorat réalisée au sein de l’équipe Interaction Son Musique Mouvement (STMS - CNRS/Ircam/Sorbonne Université), intitulée :
"Design de l'apprentissage machine pour les dispositifs interactifs musicaux"
Résumé :
La musique est une pratique culturelle permettant aux êtres humains d'exprimer sensiblement leurs intentions à travers le son. L'apprentissage machine définit un ensemble de modèles permettant de nouvelles formes d'expression au sein desdits systèmes interactifs musicaux. Cependant, en tant que discipline informatique, l'apprentissage machine demeure essentiellement appliquée à la musique du point de vue des sciences de l'ingénieur, qui, très souvent, conçoit les modèles d'apprentissage sans tenir compte des interactions musicales prenant place entre humains et systèmes.
Dans cette thèse, j'envisage la possibilité de mener des pratiques de design avec l'apprentissage machine pour les systèmes interactifs musicaux. Je soutiens que l'apprentissage machine doit avant tout être situé au sein d'un contexte humain afin d'être conçu et appliqué au design de systèmes interactifs musicaux. Pour défendre cette thèse, je présente quatre études interdisciplinaires, dans lesquelles j'introduis des modèles intermédiaires d'apprentissage, dits modèles-prototype, au sein de méthodes de conception centrées humain, afin d'appliquer l'apprentissage machine à quatre tâches musicales situées : le mapping mouvement-son, l'exploration sonore, l'exploration de la synthèse, et l'interaction musicale collective.
À travers ces études, je montre que les modèles-prototype permettent de générer des idées de design pour l'apprentissage machine en amont de la phase d'ingénierie desdits modèles, ce en lien étroit avec les utilisateurs potentiels de ces systèmes. Je montre également que les systèmes d'apprentissage machine centrés humain résultant de ce processus de conception rendent possible des processus dynamiques d'expression entre les humains et les machines, allant au-delà de la création d'artefacts musicaux statiques. Je propose de nommer co-expression ces processus d'interaction musicale entre des êtres humains—faisant preuve d'un élan expressif et créatif quelque soit leur expertise musicale—et des machines—dont les capacités d'apprentissage peuvent être perçues comme expressives du point de vue de l'humain.
En outre, je présente cinq systèmes interactifs musicaux conçus avec lesdits modèles-prototypes, et relate leurs restitutions publiques au sein d'ateliers, expositions, installations et performances. Par une approche réflexive, je montre que les contributions musicales apportées par des pratiques de design avec l'apprentissage machine peuvent, à terme, complémenter les contributions scientifiques apportées par les méthodes de conception centrées humain. Ainsi, je suggère que la recherche musicale peut être menée par le design de dispositifs interactifs musicaux, c'est-à-dire, par la réalisation technique d'artefacts esthétiquement fonctionnels remettant en cause les normes culturelles régissant l'informatique et la musique.
Résumé :
La musique est une pratique culturelle permettant aux êtres humains d'exprimer sensiblement leurs intentions à travers le son. L'apprentissage machine définit un ensemble de modèles permettant de nouvelles formes d'expression au sein desdits systèmes interactifs musicaux. Cependant, en tant que discipline informatique, l'apprentissage machine demeure essentiellement appliquée à la musique du point de vue des sciences de l'ingénieur, qui, très souvent, conçoit les modèles d'apprentissage sans tenir compte des interactions musicales prenant place entre humains et systèmes.
Dans cette thèse, j'envisage la possibilité de mener des pratiques de design avec l'apprentissage machine pour les systèmes interactifs musicaux. Je soutiens que l'apprentissage machine doit avant tout être situé au sein d'un contexte humain afin d'être conçu et appliqué au design de systèmes interactifs musicaux. Pour défendre cette thèse, je présente quatre études interdisciplinaires, dans lesquelles j'introduis des modèles intermédiaires d'apprentissage, dits modèles-prototype, au sein de méthodes de conception centrées humain, afin d'appliquer l'apprentissage machine à quatre tâches musicales situées : le mapping mouvement-son, l'exploration sonore, l'exploration de la synthèse, et l'interaction musicale collective.
À travers ces études, je montre que les modèles-prototype permettent de générer des idées de design pour l'apprentissage machine en amont de la phase d'ingénierie desdits modèles, ce en lien étroit avec les utilisateurs potentiels de ces systèmes. Je montre également que les systèmes d'apprentissage machine centrés humain résultant de ce processus de conception rendent possible des processus dynamiques d'expression entre les humains et les machines, allant au-delà de la création d'artefacts musicaux statiques. Je propose de nommer co-expression ces processus d'interaction musicale entre des êtres humains—faisant preuve d'un élan expressif et créatif quelque soit leur expertise musicale—et des machines—dont les capacités d'apprentissage peuvent être perçues comme expressives du point de vue de l'humain.
En outre, je présente cinq systèmes interactifs musicaux conçus avec lesdits modèles-prototypes, et relate leurs restitutions publiques au sein d'ateliers, expositions, installations et performances. Par une approche réflexive, je montre que les contributions musicales apportées par des pratiques de design avec l'apprentissage machine peuvent, à terme, complémenter les contributions scientifiques apportées par les méthodes de conception centrées humain. Ainsi, je suggère que la recherche musicale peut être menée par le design de dispositifs interactifs musicaux, c'est-à-dire, par la réalisation technique d'artefacts esthétiquement fonctionnels remettant en cause les normes culturelles régissant l'informatique et la musique.