Hazel Savage, PDG et co-fondatrice de Musiio – Série d’entretiens

Musiio fournit des outils d’analyse, de balisage et de recherche alimentés par l’IA à certains des plus grands catalogues de musique au monde, comptant Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound et Blanco Y Negro parmi ses clients.

Une guitariste rock qui est devenue PDG et co-fondatrice, Hazel Savage a passé 15 ans dans l’industrie de la musique en travaillant pour certaines des plus grandes marques de musique au monde – de la mise en rayon chez HMV à la direction d’équipes dans des entreprises à la pointe de l’écoute et des recommandations de musique, Hazel comprend les besoins de l’industrie, des musiciens aux grandes multinationales.

Vous êtes dans l’industrie de la musique depuis plus de 15 ans, qu’est-ce qui vous passionne tant dans la musique, et pourquoi avez-vous voulu vous impliquer dans l’industrie de la musique ?

Mes parents étaient plutôt rock and roll. Ils étaient de grands fans de musique, donc j’ai toujours été entourée de musique en grandissant. Puis, pour mon 13e anniversaire, j’ai reçu une guitare. Je joue encore et j’ai une passion pour les performances live. Quand j’ai décidé de me lancer dans la musique, cela m’a semblé logique de me concentrer sur quelque chose à quoi j’avais consacré presque tout mon temps.

J’ai fini par faire beaucoup de choses liées à la musique. J’ai joué dans un groupe. J’ai géré des groupes. J’ai organisé des soirées de club. J’ai distribué des prospectus pour les soirées de club d’autres personnes, j’ai géré les listes d’invités, et avant que je ne m’en rende compte, cela est devenu une carrière, même si elle avait une orientation technologique.

Pouvez-vous partager l’histoire de la création de Musiio ?

Mon premier emploi après l’université était de mettre des rayons chez HMV (le magasin de disques du Royaume-Uni). On peut donc dire que j’ai été conscient des problèmes de catégorisation de la musique depuis ce moment-là. En avançant quelques années (via Shazam, Pandora et Universal), et je travaillais pour une plateforme de musique UGC avec des milliers de pistes téléchargées chaque jour. J’ai travaillé avec un playlister qui devait compiler manuellement les meilleures pistes musicales dans des playlists. Il écoutait des centaines de pistes par jour. Certains jours, il avait suffisamment de contenu pour une playlist. D’autres jours, il n’en avait pas. J’ai commencé à me demander s’il existait un moyen d’automatiser la recherche des meilleures pistes pour une situation donnée. De cette façon, il pourrait utiliser ses compétences en tant qu’expert en musique pour la curation, plutôt que de simplement agir comme un filtre pour la mauvaise musique.

Musiio a été créé lorsque j’ai rencontré mon co-fondateur Aron Pettersson à travers l’incubateur de start-up Entrepreneur First à Singapour en 2018. Aron est un génie de l’IA. Lorsque nous discutions de la façon dont nous pourrions travailler ensemble, nous nous sommes rendu compte que nous pourrions utiliser les compétences d’Aron en IA pour résoudre le problème du filtrage basé sur la musique, en balisant ou en recherchant automatiquement de la musique avec des genres, des humeurs, des BPM, etc. ou des recherches basées sur les empreintes digitales. Aron a construit un prototype de l’algorithme en une après-midi, et nous l’avons mis en œuvre sur un archive de musique gratuite. Nous sommes allés déjeuner, en laissant traiter les données. Lorsque nous sommes revenus, nous avons été étonnés par la précision des résultats. Nous n’aurions pas pu espérer un concept de preuve plus réussi. À partir de là, nous avons optimisé l’algorithme de manière massive. Nous avons une équipe de musique qui aide à enseigner l’IA et à effectuer des tests de qualité, et nous avons publié des produits pour le balisage, la recherche de référence audio, la création de playlists et même la sélection de segments de chansons pour des plateformes telles que TikTok.

Quels sont les différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique utilisés ?

Nous avons construit nos propres algorithmes propriétaires, et nous considérons cela comme notre secret. Mon co-fondateur Aron a travaillé à la pointe de l’apprentissage automatique pendant plus d’une décennie, en travaillant sur la biologie moléculaire, les neurosciences, la physique et même le développement de jeux. Il dirige notre équipe d’IA. Nous profitons également de la grande technologie disponible telle que TensorFlow, Kubernetes et les services Google Cloud pour la scalabilité et pour livrer nos produits à grande échelle, à notre plus grand volume, nous avons balisé 5 000 000 de pistes par jour ! Nous avons également consacré beaucoup de temps et d’efforts à rationaliser nos flux de travail dans JIRA ; ce n’est pas seulement une question d’outils que vous utilisez, mais de la façon dont vous pouvez travailler efficacement avec une équipe de développeurs et d’experts en musique. La combinaison des deux équipes, l’IA et la musique, constitue la deuxième partie de notre secret.

Quels sont les défis liés à la construction d’un moteur de recherche pour la musique ?

La vitesse et la précision sont les grands défis de la recherche. Elle doit être rapide car les gens l’utilisent en temps réel. C’est différent du balisage car un utilisateur effectuera souvent plusieurs requêtes de recherche, mais le balisage n’a lieu qu’une seule fois.

Il existe différentes choses que vous pouvez faire pour accélérer la recherche. Vous pourriez simplement afficher des pistes qui partagent les mêmes balises que votre piste de référence, mais vous sacrifieriez la précision. Une recherche de référence audio pure sur un catalogue de 200 millions de pistes, par exemple, peut prendre beaucoup de temps, vous êtes donc constamment en train de trouver un équilibre entre vitesse et précision et de rechercher des solutions. C’est difficile et une partie de cela est une connaissance dure à acquérir, mais ce que je peux partager, c’est que nous convertissons les fichiers audio en spectrogrammes, des empreintes digitales très détaillées des fichiers audio, et lorsque nous effectuons une recherche de référence audio, l’algorithme analyse jusqu’à 1 500 points de données – bien au-delà de ce qui est possible avec les balises de mots seuls. Et il détecte des fonctionnalités musicales difficiles à décrire telles que la qualité vocale, l’ambiance et le vibe. Nous permettons également aux utilisateurs de définir des filtres, de sorte que leurs recherches puissent être plus rapides et plus ciblées.

Un autre défi est la manière dont vous gérez la pertinence. La plupart des gens ne vont pas au-delà de la première page de résultats, nous avons donc consacré beaucoup de temps à cela.

Quels problèmes Musiio résout-il pour les clients B2B ?

Nous servons quiconque possède un catalogue de musique. Nous avons construit la technologie pour qu’elle soit scalable, que vous soyez un musicien qui n’a pas le temps de baliser la musique et qui veut se concentrer sur la création, ou un service de streaming avec des centaines de millions de pistes.

Nous aidons les labels de disques à organiser leurs données pour une meilleure navigation de catalogue, nous aidons les sociétés de synchronisation (qui mettent de la musique sur des vidéos/TV et des films) à découvrir des perles cachées, et nous aidons les services de streaming à créer de meilleures playlists. Le problème que rencontrent toutes ces entreprises est que le traitement manuel de l’audio en écoutant chaque piste est fastidieux et difficile à faire avec précision pendant une période prolongée. J’ai balisé 1000 pistes à titre d’expérience. Cela a pris deux semaines et ce n’était pas amusant du tout. Notre IA peut baliser des millions de pistes par jour avec une précision de 90-99 %.

Avec notre produit Musiio Search, nous permettons à nos clients B2B d’offrir une recherche de référence audio en tant que fonctionnalité. Si un producteur de vidéos recherche une musique pour une placement, il commencerait par comprendre les attentes de son client en termes de genre, d’humeur, de BPM, puis effectuerait une recherche sur son site choisi.

Musiio raccourcit ce processus avec nos partenaires qui installent notre recherche en permettant au même producteur de vidéos d’utiliser une « piste de référence » pour rechercher l’ensemble de la base de données en quelques secondes. Notre IA analysera la piste de référence et renverra les correspondances audio les plus proches.

Musiio a récemment lancé un produit NFT Song Slicer, pouvez-vous décrire ce que c’est ?

NFT Song Slicer est un prototype conçu pour aider les artistes à obtenir plus de valeur de leur musique. Il utilise un processus piloté par l’IA pour trouver des hooks désirables dans une piste – jusqu’à trois par chanson – et donne des codes temporels afin qu’un artiste puisse les frapper en NFT. Il peut également le faire automatiquement pour l’ensemble d’un catalogue, ce qui facilite pour les labels et les artistes avec de grands catalogues de création rapide de nouveaux actifs numériques collectables.

Quels sont les cas d’utilisation potentiels pour ce type de produit Song Slicer ?

Pour les propriétaires de catalogues ou les artistes avec un vaste catalogue de musique, NFT Song Slicer peut sélectionner les sections les plus précieuses dans des millions de chansons par jour. Les labels de disques, par exemple, peuvent alors transformer ces tranches de chansons en NFT et les vendre comme marchandises numériques à édition limitée.

Avec la révolution du streaming, il est devenu difficile pour les fans de mettre un dollar dans la poche de leurs artistes préférés. Nous considérons NFT Song Slicer comme un moyen pour les fans de soutenir leurs artistes préférés et pour les fans de posséder des collectables numériques. Chaque tranche peut également être tarifiée différemment par un titulaire de droits. Par exemple, un refrain pourrait coûter plus cher qu’un couplet.

Et, parce que NFT Song Slicer identifie les sections les plus précieuses d’une piste, nous voyons cette technologie offrant des prévisions de valeur pour les NFT et même pour l’ensemble des catalogues de musique.

Quelle est votre vision pour l’avenir de Musiio ?

Je dis que Musiio est un tiers d’une entreprise d’une valeur de plusieurs milliards de dollars. Pour construire cette entreprise, vous avez besoin de trois parties. La première est l’accès légal à de grands volumes de données, ou un « pipeline ». La deuxième partie est la technologie. C’est nous, et nous sommes très bons dans ce que nous faisons. La troisième et dernière partie est un label : un moyen de monétiser ce que vous trouvez, recherchez ou découvrez. Musiio travaille toujours vers cet objectif à long terme.

Pensez-vous que l’IA sera en mesure d’écrire et de générer de la musique à l’avenir ?

Je suis plutôt franc sur le fait que je ne suis pas un grand fan de l’IA pour la créativité. C’est une expérience académique amusante, et il existe des systèmes qui le font, mais je ne vois pas l’utilité. Musiio fonctionne si bien parce que personne ne veut baliser des milliers de chansons par jour. Ce n’est pas amusant, et vous n’avez pas besoin d’une personne pour le faire efficacement ou rapidement. Mais la création de musique ? Je ne suis pas si sûr. Il n’y a pas pénurie de personnes qui veulent créer de la musique.

Quoi qu’il en soit, je pense que nous sommes à au moins cinq à 10 ans de l’IA générant de la musique qui sonne bien. J’ai entendu de la musique pour piano générée par l’IA l’autre jour, et il est difficile de dire si elle a été écrite par l’IA ou par quelqu’un qui n’est pas très doué. Je ne suis pas convaincu qu’une performance de l’IA sera jamais indiscernable d’un joueur humain accompli.

Et pourquoi le voudriez-vous ? Une grande partie de ce qui rend la musique intéressante, c’est la légende qui entoure un artiste, sa personnalité, son style et son message. Ce n’est pas juste la musique.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Musiio ?

Je suis très excité que Musiio ait été récemment classé 4e dans le classement des 10 entreprises de musique les plus innovantes de 2022 par Fast Company. Notre équipe et notre technologie sont passés de l’idée initiale à la reconnaissance internationale aux côtés de grandes marques de l’industrie telles que Hipgnosis et SoundCloud. C’est un hommage au sang, à la sueur et aux larmes que notre équipe a versés dans nos produits leaders dans l’industrie. Nous sommes très excités de nous trouver à la pointe de l’intersection entre la musique et la technologie. Et le fait de savoir qu’il existe des cas d’utilisation que nous n’avons même pas encore imaginés me rend très enthousiaste pour l’avenir.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Musiio.