Résumé
Les applications récente d’IA générative musicale peuvent désormais générer des morceaux de différents genres musicaux avec des niveaux d’expressivité inattendus. Une critique ancienne et courante de la musique générée par algorithme découle de son incapacité supposée à exprimer les émotions humaines. La mesure dans laquelle l’expressivité des morceaux générés par des modèles génératifs profonds approche celle des performances enregistrées par des humains reste une question empirique délicate. En supposant qu’un certain niveau d'expressivité (même s’il n’est pas toujours profond ou nuancé) soit atteint par les modèles génératifs récents, il est intéressant d’examiner ce qui reste de l’objection d’inexpressivité. Une version courante de cette objection est que les apparences superficielles d’expressivité musicale dans la production des modèles génératifs ne suffisent pas à montrer une véritable expressivité musicale. Ma communication explore différentes façons d’articuler et d’évaluer cet argument à la lumière des faits concernant les modèles génératifs profonds et les théories philosophiques contemporaines de l’expressivité musicale. Je soutiens que les théories philosophiques les plus influentes de l’expressivité musicale conduisent au point de vue selon lequel la musique générée par l’IA fait preuve d’une expressivité véritable. Une autre leçon que je propose de tirer des exemples récents d’expressivité musicale artificielle est que l’importance de l’expressivité en tant que telle pour la valeur de la musique a peut-être été exagérée, par opposition à la mise en œuvre de l’expressivité musicale dans le cadre d'un projet compositionnel ou interprétatif.
