Le prochain grand succès de la musique était généralement prédit par la réaction « instinctive » d’un découvreur de talents. Maintenant, ils peuvent avoir de la concurrence d’une source improbable.
Une carte gagnante
Des chercheurs de l’école d’ingénierie électrique de l’université de Tel Aviv ont mis au point un algorithme qui prédit la prochaine superstar de la musique, et la précision est étonnamment élevée : jusqu’à présent, le taux de réussite est d’environ 30 à 50 %, selon le chercheur principal Yuval Shavitt.
L’algorithme tire des données de Gnutella, qui reçoit environ 30 à 40 millions de requêtes par jour et qui est actuellement un réseau de partage de fichiers peer-to-peer plus populaire aux États-Unis.
Jusqu’à présent, l’algorithme a réussi à prédire les récentes percées des artistes Soulja Boy et Sean Kingston deux mois avant qu’ils n’atteignent le sommet des classements Billboard en 2007. Et lorsque le trio rap Shop Boyz, basé à Atlanta, est devenu célèbre en 2007, l’algorithme l’a également prédit, neuf semaines avant que le groupe ne signe avec Universal.
L’algorithme de Shavitt pourrait aider les maisons de disques et les producteurs de musique à obtenir des recommandations précoces sur les artistes, et pourrait avoir des applications plus larges dans le domaine du divertissement, notamment en prédisant les émissions de télévision et les vidéos YouTube à succès. Selon M. Shavitt, il pourrait également être « appliqué à d’autres activités humaines documentées électroniquement », comme les forums politiques en ligne, un sujet qui, selon lui, pourrait faire l’objet de recherches futures.
L’emplacement est la clé
Si d’autres méthodes ont également permis de prédire avec succès l’ascension d’une star (Soulja Boy, notamment), l’algorithme de Shavitt est le premier à se concentrer sur la popularité d’un artiste en fonction de la géographie, une technique qu’il dit avoir empruntée au monde du marketing.
« On sait en marketing depuis plusieurs décennies que le regroupement des ventes d’un produit indique son succès », dit-il. « Nous avons utilisé une idée similaire, mais la théorie mathématique qui la sous-tend est différente puisque, dans notre cas, il n’y a généralement qu’un seul endroit où le jeune artiste (qui est comme un nouveau produit) devient populaire. »
Pendant une période de neuf mois, Shavitt et son équipe ont analysé à la fois les chaînes de requête et les emplacements géographiques des utilisateurs de Gnutella pour voir ce qu’ils recherchaient et d’où ils le faisaient. Ensuite, l’algorithme a identifié les requêtes qui ont connu une croissance importante en peu de temps.
Il est intéressant de noter que les artistes qui se sont démarqués avaient d’énormes adeptes locaux, même s’ils n’avaient aucune requête provenant d’un autre endroit des États-Unis. La croissance exponentielle à partir d’une région géographique spécifique était la prédiction la plus fiable du succès. Dans certains cas, l’audience locale était limitée à un seul quartier. Selon M. Shavitt, bien que l’algorithme puisse être appliqué à un certain nombre de genres et de lieux, les meilleures prédictions proviendront de genres musicaux populaires provenant de régions suffisamment étendues géographiquement.
Plus de prédictions
Le groupe de Shavitt espère étendre ses prédictions à l’industrie musicale. La prochaine étape, dit-il, consiste à trouver un algorithme permettant de prédire combien de temps une chanson restera en tête des hit-parades. Son équipe étudie également les différences culturelles entre les pays pour voir si les algorithmes s’appliquent à l’échelle mondiale. Ce qui n’est pas évident à déterminer car ils sembleraient qu’en fonction des Instruments de Musique traditionnels utilisés, les chansons sont plus populaires dans leurs pays d’origine.
Mais si son outil de prédiction peut avoir un impact sur la façon dont le monde de la musique trouve ses stars, M. Shavitt ne pense pas qu’il puisse remplacer totalement la réaction instinctive du découvreur de talents.
« Je vois cela comme un outil qui fera gagner du temps et des efforts aux découvreurs humains. En général, toute avancée technologique peut rendre quelques professions moins nécessaires ou même obsolètes, mais elle ouvre la porte à de nouvelles professions. Les films parlants ont rendu les orchestres de cinéma obsolètes, mais les musiciens ont trouvé d’autres moyens de gagner leur vie », a-t-il déclaré.
