L'IA semble être omniprésente de nos jours. De l'écriture au journalisme en passant par l'art, elle fait un bond en avant dans de nombreux domaines. Bien entendu, tous ceux qui travaillent dans la musique savent qu'elle fait également des ravages dans ce domaine, en particulier dans celui de la masterisation.

Le mastering par IA présente de nombreux avantages, comme la rapidité, la cohérence et la facilité d'accès par rapport à l'embauche d'un ingénieur de mastering humain, ce qui commence vraiment à bouleverser la donne, d'où la question suivante : quel est l'avenir du mastering dans un monde dominé par l'IA ?

Dans cet article, nous verrons comment l'IA transforme le mastering, les défis qu'elle doit relever, ce qu'elle peut faire et ce vers quoi elle tend à l'avenir.

L'état actuel du mastering

Le mastering est peut-être l'une des étapes les plus critiques du processus de production musicale.

Avant que votre musique ne soit diffusée dans le monde entier, elle est écoutée par le dernier gardien, qui la peaufine et la peaufine pour s'assurer qu'elle donne le meilleur son possible sur tous les systèmes de lecture.

Le mastering, tel que nous le connaissons, est effectué par des ingénieurs de mastering qualifiés, qui utilisent une combinaison puissante d'expérience, d'équipement de haute qualité et de logiciels spécialisés pour améliorer la qualité sonore globale des mixages, assurer la cohérence entre les pistes d'un album et préparer l'audio pour la distribution.

Cette méthode "traditionnelle" de masterisation est apparue au milieu du 20e siècle et s'est précisée avec l'avènement du disque microsillon à la fin des années 1940 et dans les années 1950, lorsque les ingénieurs ont commencé à se concentrer sur l'optimisation du son pour les disques vinyles.

Nombreux sont ceux qui considèrent Sterling Sound comme la première maison de masterisation légitime, créée en 1968 à New York. À bien des égards, elle a établi les normes de l'industrie en travaillant avec de nombreux artistes de premier plan, dont les Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele et bien d'autres encore.

Bien sûr, depuis l'introduction du mastering au 20e siècle, beaucoup de choses ont changé.

Au cours des dix dernières années, l'IA Mastering a connu des développements importants.

Pour commencer, les musiciens ont désormais accès à plusieurs services de masterisation automatisés, eMastered étant l'un des plus importants. Ces plateformes proposent des services de masterisation en ligne qui donnent des résultats instantanés. En tant que musicien, vous pouvez simplement télécharger vos morceaux et obtenir des versions masterisées en quelques minutes.

La beauté de l'IA dans le domaine du mastering réside dans le fait que presque tout le monde peut obtenir un son de haute qualité sans avoir besoin d'un studio coûteux. Toutefois, elle soulève également des questions sur le rôle futur des ingénieurs humains et sur la capacité de l'IA à comprendre et à reproduire les subtilités artistiques propres au toucher humain.

Avant d'aborder ce sujet, il est important de comprendre l'évolution des services de masterisation de l'IA.

L'évolution constante de l'utilisation de l'IA dans le domaine du mastering

La technologie de l'IA a fait des progrès considérables ces dernières années, et de nombreuses entreprises utilisent des algorithmes innovants d'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et l'apprentissage profond pour aider l'IA à effectuer des tâches de traitement audio complexes avec une efficacité remarquable.

Les algorithmes d'apprentissage automatique excellent dans la reconnaissance de modèles dans de grands ensembles de données.

Dans le domaine de la mastérisation, ces algorithmes sont alimentés par une grande quantité de données musicales qu'ils analysent afin de comprendre les caractéristiques des pistes bien mastérisées. Ils sont ainsi en mesure d'identifier les réglages optimaux de l'égaliseur, de la compression et d'autres outils de traitement audio sur la base des modèles qu'ils ont appris.

Ces algorithmes ont également la capacité de s'adapter à différents genres et styles de musique. Si vous téléchargez un morceau de dubstep moderne sur une plateforme de masterisation par IA, celle-ci procédera à des ajustements spécifiques au genre pour s'assurer que le résultat masterisé conserve le style artistique voulu.

Nous disposons également de réseaux neuronaux, qui sont très efficaces pour traiter les relations complexes entre les différentes caractéristiques audio, telles que la fréquence, l'amplitude et la phase.

Enfin, nous avons les modèles d'apprentissage profond, qui utilisent des informations plus avancées trouvées dans les réseaux neuronaux artificiels.

Chez eMastered, nous utilisons des modèles d'apprentissage profond formés sur un ensemble varié de pistes professionnellement masterisées pour effectuer des ajustements précis de l'égalisation, de la compression et de l'imagerie stéréo.

L'utilisation de services de masterisation par IA comme eMastered présente de nombreux avantages :

• Efficacité : Les plateformes pilotées par l'IA peuvent maîtriser les pistes en une fraction du temps qu'il faudrait à un ingénieur humain, ce qui les rend idéales pour les rotations rapides.
• Accessibilité: ces plateformes fournissent des résultats de haute qualité à moindre coût, ce qui est particulièrement avantageux pour les artistes indépendants.
• Cohérence : En s'appuyant entièrement sur des modèles et des données appris, les plateformes de masterisation par IA offrent une qualité constante. Contrairement à un ingénieur humain, elles n'ont pas de "journées creuses".

Il convient bien sûr de mentionner que ces avantages s'accompagnent de difficultés.

Les défis futurs de la maîtrise de l'IA

Il ne fait aucun doute que de nombreux services de création musicale par IA fonctionnent extrêmement bien. Cela ne signifie pas pour autant qu'ils sont parfaits, et même en tant qu'entreprise ayant développé un algorithme de masterisation par IA performant, nous pensons qu'il est préférable d'être transparent sur ces défis.

Inquiétudes concernant le remplacement des ingénieurs en mastering par l'IA

L'un des principaux défis de l'IA dans le domaine de la maîtrise est l'idée que nous pourrions perdre la touche humaine.

Je connais de nombreux ingénieurs de masterisation qui ont travaillé et étudié pendant des années afin d'être en mesure d'apporter une richesse d'expérience, d'intuition et de sensibilité artistique à la table. Ils sont excellents dans ce qu'ils font et peuvent prendre des décisions subjectives qui reflètent leur style personnel et la vision de l'artiste.

La note sur le "style" est essentielle, car, tout comme les producteurs et les créateurs de rythmes ont leurs propres caractéristiques reconnaissables, il en va de même pour de nombreux ingénieurs de masterisation.

L'IA, bien que très efficace, n'a toujours pas la capacité de comprendre les nuances émotionnelles et créatives de la musique. Elle ne connaît que ce qu'on lui apprend et ne peut pas prendre de décisions à la volée qui ne sont pas intégrées dans sa programmation. En conséquence, de nombreuses personnes craignent que la musique ne finisse par atteindre un état homogène, où tout sonne, en quelque sorte, de la même manière.

Si nous dépendons trop de l'IA, nous n'obtiendrons pas le caractère unique et l'âme qu'un ingénieur compétent peut insuffler à une piste.

Préoccupations concernant les limites techniques

L'IA a connu son lot d'avancées techniques au fil des ans, même si certaines limites sont encore bien connues.

Certains algorithmes d'IA, par exemple, peuvent éprouver des difficultés avec des morceaux dont la structure n'est pas conventionnelle ou dont les éléments audio sont très complexes. Prenons par exemple un morceau de rock expérimental qui présente tous les éléments d'un morceau de rock traditionnel, à l'exception d'une basse de synthétiseur qui est censée servir de base électronique solide pour le reste du morceau.

L'IA ne sera pas en mesure de faire la différence entre une basse synthétisée, une basse normale ou tout autre instrument bas de gamme. Elle sera peut-être capable de deviner, et peut-être même d'avoir raison, mais il n'y a aucun moyen de s'en assurer.

Si l'algorithme de masterisation de l'IA pense qu' il s'agit d'un morceau de rock traditionnel, il le mixera comme n'importe quel autre morceau de rock, en compressant les graves et en les repoussant pour laisser la place à l'épaisseur des bas médiums et au punch de la batterie. Bien entendu, du point de vue de votre vision artistique, vous souhaiterez peut-être que le morceau soit masterisé comme un morceau EDM ou hip-hop.

Bien qu'il soit possible de faire des suggestions générales sur certaines plateformes de masterisation par IA, en fin de compte, les ingénieurs humains sont les seuls à pouvoir faire des ajustements ultra-subtils en fonction de leurs oreilles entraînées et de leurs intentions artistiques spécifiques.

Nous espérons qu'à l'avenir, les systèmes d'IA pourront être formés au-delà des données existantes afin de s'adapter à des genres ou des styles entièrement nouveaux qui s'écartent considérablement de la norme.

Inquiétudes quant au rôle de l'IA dans l'industrie créative

Enfin, et à juste titre, l'essor de l'IA dans le domaine du mastering suscite de nombreuses inquiétudes quant au déplacement des emplois.

L'IA peut prendre en charge plusieurs tâches techniques en un instant et pour une fraction du coût, ce qui réduit en fin de compte le besoin d'ingénieurs humains.

Cependant, elle peut également créer de nouvelles opportunités. Par exemple, l'IA peut permettre à un ingénieur de masterisation de se concentrer davantage sur les aspects créatifs et moins sur les tâches répétitives telles que la normalisation de l'intensité sonore ou la réduction du bruit.

Nous serons les premiers à dire que nous ne pensons pas que l'IA remplacera complètement le processus de masterisation humain.

Il s'agit d'un processus beaucoup plus nuancé qu'on ne le croit. Par exemple, une IA ne saura pas qu'une introduction, un couplet ou un refrain nécessitent un traitement différent, car elle ne sera pas en mesure de distinguer ces différentes parties de la piste. Elle ne sera pas non plus en mesure de deviner si les clics ou les bruits parasites qui apparaissent dans votre mixage final sont réellement à leur place ou s'ils ont été laissés par accident.

Un ingénieur de masterisation vous appellerait probablement pour vous dire : "Si vous voulez obtenir les meilleurs résultats, refaites le mixage et corrigez ces problèmes".

À quoi ressemblera l'IA Mastering à l'avenir ?

Au fur et à mesure que les outils de masterisation par IA deviennent accessibles à un public plus large, y compris aux artistes indépendants et aux petits studios, leur utilisation s'accroît.

Il est difficile de contester la facilité et le caractère abordable de bon nombre de ces outils.

Les services de masterisation professionnels ne sont pas abordables pour certains, et pourquoi cette barrière à l'entrée de la créativité devrait-elle exister ? En réalité, la masterisation par IA met les musiciens indépendants sur un pied d'égalité.

Nous verrons probablement apparaître de plus en plus de solutions basées sur le cloud au fil du temps, mais nous pensons que l'approche hybride sera la plus importante.

De nombreux ingénieurs de mastering commencent à combiner leur propre expertise avec l'IA, permettant à l'IA de gérer les tâches techniques initiales, afin qu'ils puissent se concentrer sur le raffinement créatif. De nombreux professionnels de l'industrie soutiennent ce modèle, considérant l'IA comme un outil permettant d'améliorer, et non de remplacer, la créativité humaine.

On espère également que les systèmes d'IA développeront des profils d'utilisateurs plus solides, capables d'apprendre et de s'adapter aux préférences d'ingénieurs et d'artistes spécifiques, afin de fournir des suggestions de masterisation hautement personnalisées.

L'IA remplacera-t-elle les ingénieurs en maîtrise humaine ?

Comme je l'ai indiqué tout au long de l'article, il y aura des cas où l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le processus de masterisation sera plus appropriée ou bénéfique que l'embauche d'un ingénieur de masterisation humain. Si vous disposez d'un budget limité, que vous avez besoin d'un master rapidement ou que vous souhaitez simplement tester le résultat final de votre mixage, l'utilisation d'un service de masterisation par intelligence artificielle tel qu'eMastered est certainement la meilleure solution.

En revanche, si vous souhaitez avoir la possibilité de fournir ou de recevoir un retour d'information, ou si vous voulez un son très spécifique, qui peut provenir d'un ensemble particulier de caractéristiques ou d'un équipement analogique, il est préférable de faire appel à un ingénieur de masterisation qualifié.

Même à plus long terme, je ne pense pas que l'IA remplacera un jour le mastering traditionnel. J'imagine plutôt un avenir où les deux travailleront côte à côte, ce qui permettra de réduire les obstacles à l'entrée dans l'industrie musicale.