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Transformer les valeurs d’une marque en musique

ABC_DJ développe des logiciels innovants en matière de recommandation musicale pour les marques.
Date de publication
2 juillet 2018
Article

Le projet ABC_DJ, coordonné par l’université technique de Berlin (TU Berlin), travaille sur l’avenir de l’audio-branding, identité sonore des marques. Les chercheurs du projet ont créé un algorithme performant, capable de choisir automatiquement de la musique correspondant aux marques, se fiant uniquement aux contenus audio des chansons plutôt qu’aux tags assignés manuellement. Grâce à ce logiciel, des enseignes et agences publicitaires peuvent automatiquement trouver la musique adéquate à leur marque ou campagne publicitaire, donnant ainsi une dimension sonore à leur stratégie de marketing.

« L’algorithme de recommandation ABC_DJ peut apprécier la pertinence de musique ou d’expression musicale perçue avec des critères de marque avec une précision de l’ordre de 80,1 %. La valeur maximale théorique de 100 % ne pouvant jamais être atteinte car l’être humain a et aura toujours, des réactions diverses à la musique ; Ceci veut dire qu’un score de 80,1 % est extrêmement précieux pour l’industrie. » fait remarquer Dr. Jochen Steffens de TU Berlin.

À partir de signaux audio, l’algorithme extrait des expressions musicales, telles que perçues par différents groupes de personnes cibles, et peut donc fournir aux marques de la musique s’adaptant à plusieurs contextes. Avant de pouvoir créer un tel système, les chercheurs du projet ABC_DJ ont d’abord dû développer un vocabulaire pour décrire, de façon systématique, la musique.

Ce nouveau « Répertoire de musique généraliste pour les marques » a été établi par 9 experts en audio-branding, et affiné par 305 experts en marketing. Testé sur le terrain, 549 chansons furent sélectionnées pour une évaluation détaillée, parmi une base de 28 543 chansons. 10 144 participants d’Allemagne, d’Espagne et du Royaume-Uni participèrent à ce test d’écoute en reliant des caractéristiques sémantiques à des chansons, comme par exemple moderne, passionné, innovant, joyeux, fiable, etc. Les analyses statistiques des résultats – plus de 53 344 indicateurs basés sur 2 018 704 points de données – ont permis d’identifier les 36 caractéristiques acoustiques les plus pertinentes pour les marques. Le panel était réparti en termes d’âge, de pays, de groupes socio-culturels afin de permettre une vision représentative de la perception de l’expression sémantique dans la musique par les différents groupes cibles. Une carte a alors été établie, permettant de rattacher les caractéristiques sémantiques aux caractéristiques acoustiques.

Partenaire parisien du projet, l’Ircam (Institut de Recherche et de Coordination Acoustique/Musique) a extrait une grande quantité d’informations des 549 chansons utilisées lors du test d’écoute, décomposant à partir de l’analyse des signaux audio les harmonies, les rythmes, l’orchestration, les genres et styles musicaux. Utilisant des systèmes d’apprentissage automatique très performants (tels que la méthode dite arbres de classification et forêts aléatoires), l’équipe a développé un algorithme capable de détecter les caractéristiques acoustiques les mieux perçues dans la musique, par les auditeurs en contexte réel. Ce module d’estimation est au cœur du projet ABC_DJ. La finalité de ces travaux ne réside pas uniquement dans le fait d’établir des portraits musicaux précis, il est également crucial d’impliquer et de satisfaire la clientèle cible. Ainsi, l’intégration du modèle « Sinus-Meta- Milieus® » au sein même du module d’estimation, permet au projet de pouvoir recommander des musiques se basant à la fois sur les caractéristiques des marques et sur les styles de vie et goûts esthétiques de plusieurs groupes de personnes.

« Le procédé ABC_DJ peut maintenant être considéré comme « une pratique standard » pour toutes les agences travaillant sur l’audio-branding » dit Robin Hofmann, co-fondateur et directeur artistique chez HearDis !

Mais comment l’algorithme de recommandation ABC_DJ fonctionne-t-il ? Il se base sur quatre données : la valence émotionnelle, la charge émotionnelle, l’authenticité et l’exactitude. Bien que la description d’un morceau de musique varie inévitablement selon les différents groupes cibles, il est généralement possible de condenser et d’harmoniser les descriptions : par exemple une pièce peut être décrite comme étant plus ou moins joyeuse (valence émotionnelle), intense (charge émotionnelle), authentique et évoluée.

Cliquez ici pour écouter un extrait musical qui a été jugé par l’algorithme comme étant lumineux, ludique, amusant.

Bright, Playful, Funny

Cliquez ici pour écouter un extrait musical qui a été jugé par l’algorithme comme étant aimant, convivial, chaleureux.

Loving, Friendly, Warm

Ce procédé de développement offre une vision approfondie sur la perception de la musique et son impact sur les auditeurs. Les caractéristiques musicales telles que le rythme et la dynamique, ainsi que l’orchestration (par exemple : piano, guitare, voix) et les styles musicaux (par exemple : classique, rock, deep house) sont toutes déterminantes dans la perception de l’expression musicale.

Par exemple, le test d’écoute montre que les personnes perçoivent les musiques qui présentent une plage dynamique importante, telles que la musique classique, le tango, le flamenco ou encore le blues, comme des musiques plus authentiques que d’autres genres musicaux.

A contrario, certaines chansons de style électronique, et plus particulièrement celles avec peu de dynamique et beaucoup de fréquences basses, sont perçues comme étant moins authentiques. Et, comme s’y attendaient les chercheurs, plus une chanson est forte en volume, rapide, stridente et dissonante, plus elle véhicule de charge émotionnelle. Enfin, les chansons représentatives des styles Electro, EDM, Pop, Rock sont perçues comme étant hautement évoluées, alors que la chanson allemande est vue comme étant traditionnelle.

Les résultats obtenus via ABC_DJ bouleversent complètement l’idé , actuellement prônée par bien des agences en communication sonore et des fournisseurs de musique en ligne, qu’un même son fonctionne pour toutes les situations. Comme les propriétés de correspondance musicale avec des caractéristiques de marque peuvent être extraites directement des signaux audio, cela permet la découverte de morceaux issus de tous types de bibliothèque musicale digitale et leur ajout en temps réel à l’ensemble de morceaux sélectionnés pour une marque donnée.

Ceci va considérablement élargir la gamme de musique pouvant être utilisée par les agences de publicité et les marques. Cela ouvre également la possibilité à des artistes européens et des labels de production indépendants, de booster leur potentiel « musique pour le marketing » et de créer de nouveaux moyens de monétiser leur musique (par exemple à travers les magasins qui diffusent de la musique, la musique pour les publicités à la télévision ...). Le but ultime étant de construire des identités plus fortes pour les marques, de faire vivre aux consommateurs des expériences plus valorisantes, et d’offrir de la meilleure musique pour tous !

Le projet ABC_DJ a reçu une subvention du programme européen de recherche et d’innovation « Horizon 2020 » sous le numéro de convention N°688122. Le projet comprend sept sociétés et organismes de recherche dans cinq pays européens différents. L’objectif global de ce projet, commencé il y a trois ans, est d’offrir aux agences de publicité travaillant dans l’audio-branding, des outils sophistiqués et efficaces d’aide à la création de musique et de campagnes d’audio-branding.