L'improvisation artificielle est le sous-domaine de l'intelligence artificielle consacré à la conception d'agents musicaux capables de participer à des performances musicales collectivement improvisées avec d'autres agents (humains ou artificiels). Il est bien connu que la compréhension des agents artificiels est entravée par l'opacité qui entoure leurs calculs, en particulier lorsqu'ils sont entraînés à partir d'exemples plutôt que programmés par des humains. Cette opacité met en question la possibilité de véritablement comprendre ces agents artificiels et leur musique. L'hypothèse centrale du projet « Inside Artificial Improvisation » est que l'opacité de l'improvisation artificielle peut être réduite en adoptant une perspective ethnomusicologique sur la musique qu'elle produit et les arrangements socio-technologiques qui la rendent possible.
Le projet est structuré autour de quatre modules de travail, chacun ciblant un aspect spécifique de l'improvisation artificielle associé à un problème d'opacité distinct, à savoir l'opacité (i) des notations fournies par les algorithmes et les interfaces graphiques des logiciels, (ii) de l'émergence de formes musicales, (ii) de la distribution de l'action entre les algorithmes, les opérateurs humains et les interprètes humains, et (iv) de la représentation de l'identité dans la construction de clones numériques d'improvisateurs individuels, rendus possibles par cette technologie.
Chaque aspect est abordé à l'aide d'un cadre théorique spécifiquement construit et exploré par un travail ethnographique dans les équipes de recherche de l'Ircam qui développent ces logiciels d'improvisation artificielle ou par des études de musicologie empirique impliquant l'enregistrement et l'analyse d'improvisations incluant des agents artificiels.
L'ambition du projet est donc d'articuler une stratégie théoriquement fondée et empiriquement informée pour entrer dans la boîte noire de l'improvisation artificielle.