Optimiser la recherche d’œuvres musicales libres avec l’IA

L’accès à des enregistrements audio de qualité et libres de droits constitue un enjeu quotidien pour le professeur d’EMCC. Si les banques de données traditionnelles comme IMSLP demeurent incontournables, l'émergence des outils de recherche assistés par intelligence artificielle ouvrent de nouvelles perspectives à découvrir.

Modifier des oeuvres pour la classe ?

Utiliser des enregistrements d'œuvres libres de droits en classe est la porte ouverte à la manipulation libre de ces dernières. D’une part, on pourra manipuler les fichiers (découpe, fondus, sampling, etc.) et les déposer sur l’ENT à destination des élèves. D’autre part, on pourra les utiliser librement dans des exercices ou des évaluations déposées en ligne (sur la Quizinière par exemple). 

Ces manipulations sont en revanche proscrites avec des enregistrements protégés par le droit d’auteur.

 

La ressource IMSLP

La plateforme IMSLP (International Music Score Library Project) est un portail collaboratif répertoriant une vaste collection de partitions tombées dans le domaine public. En plus des partitions, IMSLP propose également une bibliothèque d'enregistrements audio.

Cependant, cette bibliothèque n'est pas exhaustive et il arrive fréquemment qu'une œuvre spécifique, ou une interprétation libre de droits d'une œuvre que nous recherchons manque à l'appel. C’est dans ce cas précis que l’intelligence artificielle peut élargir nos horizons de recherches traditionnelles.

Pourquoi utiliser un moteur de recherche IA ?

Contrairement à une recherche par mots-clés classique, l'intelligence artificielle est capable de croiser des sources disparates et d'analyser le statut des licences associées aux fichiers audio indexés. Elle facilite ainsi l'identification de « perles rares » sur des plateformes de bibliothèques nationales ou des bases de données d’archives numériques.

Perplexity ou Le Chat ?

Bien que de nombreux agents conversationnels soient en capacité d’effectuer ce type de recherches, l’outil Perplexity se distingue actuellement par sa performance en tant que moteur de recherche boosté à l’IA. Il présente l'avantage de pouvoir être utilisé sans création de compte obligatoire (même si le quota de recherches quotidiennes est limité) et a également la vertu de citer ses sources de manière automatique, permettant ainsi de vérifier l'origine et la licence de l'enregistrement, directement sur la page du site sur lequel se trouve l’oeuvre recherchée :

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perplexity citation des sources

 

Néanmoins, le service "Le Chat" de Mistral en fait tout autant. La création de compte n'est pas obligatoire et les sources sont citées. Le chat peut donc être mobilisé pour ce type de recherches. Il faudra toutefois activer l'option « Recherche sur Internet » lors de la formulation du prompt pour obtenir des résultats actualisés et des liens directs vers des fichiers audio ou vers les pages de sites les présentant au téléchargement.

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mistral recherche web

 

En comparant les résultats des deux services, nous avons obtenu quasiment les mêmes réponses :

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reponse le chat mistral

 

De fait, deux avantages pour Mistral doivent être soulignés : 

  • Ancrage dans la culture française : un partenariat a été lancé entre Mistral, la BNF et l'INA pour entraîner les modèles Mistral sur le patrimoine culturel français, garantissant une IA qui "pense" et s'exprime avec les spécificités de notre langue et de notre histoire.
  • Protection des données : Mistral est une société française qui se veut souveraine. Ainsi, l'état s'assure que la chaîne de valeur (conception du modèle, hébergement, maintenance) reste sous juridiction européenne.

 

Méthodologie : l'art du « prompt » adapté à la recherche

Pour obtenir un résultat pertinent, la formulation de la requête (ou prompt) est déterminante. Voici les éléments importants à préciser à l'IA :

  • Le titre exact de l'œuvre et son compositeur.
  • La nature de la ressource recherchée (enregistrement audio).
  • La contrainte juridique (licence Creative Commons ou domaine public).

 

Exemple de prompt :

« Je recherche un enregistrement audio de [Nom de l'œuvre] composée par [Compositeur] qui soit libre de droits pour une utilisation pédagogique. Peux-tu me fournir des liens vers des sources fiables ou des archives ouvertes ? »

 

 

Pour aller plus loin : créer un assistant de recherche dédié

Pour gagner en efficacité, on pourra créer un un “assistant personnalisé” dédié à cette tâche. Il suffira d’indiquer l’œuvre et le compositeur à l'assistant pour qu’il effectue la recherche. La création cet assistant est décrite étapes par étapes dans l’article à venir sur le sujet !

 

Instructions à donner à l'assistant (System Prompt) :

"Tu es un assistant expert en recherche documentaire dans le domaine de la musique. 
L’utilisateur indiquera un titre d’œuvre et un compositeur en invite. 
Ta mission est de trouver exclusivement des enregistrements audio libres de droits (Domaine Public ou Creative Commons). 

Pour chaque réponse, tu dois : 

  1. Rechercher sur Internet l'œuvre indiquée en invite
  2. Vérifier la licence de l’enregistrement. 
  3. Fournir le lien direct vers la source (Gallica, Europeana, Archive.org, et tout site internet proposant des œuvres libres de droit au téléchargement). 

Si tu as un doute sur la licence, précise-le."

 

Une fois cet assistant créé, il suffira de lui indiquer le titre de l'œuvre et son compositeur pour qu'il lance une recherche sans avoir à réécrire ni les contraintes ni le prompt.
 

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