La plateforme néerlandaise Hitwizard espère percer dans le monde de la musique grâce à son algorithme qui se propose d'analyser des morceaux pour prédire s'ils deviendront des hits. Pour ce faire, elle se base sur différents critères, dont le classement des morceaux Spotify les plus populaires.

Le succès hors-normes de Despacito, devenu le morceau le plus populaire de l’histoire du streaming du monde avec près de 4,6 milliards d’écoutes en seulement 6 mois, aurait-il pu être anticipé à l’aide d’un algorithme ?

C’est en tout cas ce type de phénomène musical que la plateforme néerlandaise Hitwizard, lancée cette semaine, entend anticiper à l’aide de son réseau neuronal. Celui-ci a déjà intégré « plus de 2,5 millions de lignes de données » et livre des prédictions fiables à 62 %, selon son créateur, Ard Boerd.

Les morceaux choisis sur Hitwizard se voient en effet chacun attribuer une prédiction par Hitwizard. Ainsi, à l’en croire, Perfect d’Ed Sheeran figurera dans  le top 200 de Spotify la semaine prochaine — ce qui en fait, selon les critères du système, un « hit », avec 99, 9 % de certitude. Une prédiction qu’il convient toutefois de nuancer : le morceau figure déjà dans le top 200 du système, à la huitième place… ses chances d’y rester sont donc logiquement importantes, quitte à chuter de quelques places.

Analyse des pulsations par minute

À l’inverse, un morceau plus ancien comme Hello, d’Adele, se solde par une prédiction négative, le système étant sûr à 68 % qu’il n’intégrera pas le top 200. Celles-ci tombent à une certitude d’échec de 98,8 % pour un morceau bien plus ancien comme Badlands (1978) de Bruce Springsteen.

Pour livrer sa prédiction, Hitwizard analyse plusieurs critères techniques du morceau — comme le tempo à partir du nombre de pulsations par minute — et les compare aux données dont il dispose sur leur temps de diffusion à l’antenne sur des stations néerlandaises ou leur classement sur Spotify.

Hitwizard se présente donc surtout comme un détecteur légèrement en avance sur les tendances du moment plutôt que comme un outil permettant de dévoiler des pépites méconnues. À terme, Ard Boerd envisage d’intégrer d’autres critères pour que son système puisse livrer ses prédictions, potentiellement en s’appuyant sur des statistiques tirées des réseaux sociaux, pour évaluer quels morceaux font parler d’eux.

L’initiative rappelle celle déjà déployée dans le monde du cinéma : l’algorithme ScriptBook entend ainsi prédire si un film peut rencontrer le succès au box-office… à partir de son simple script.

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