C'est à Austin, au Texas, haut lieu de la musique aux Etats-Unis, que Flore Wang a débuté des études qui l'ont ensuite menée à un Master's degree en management à HEC. Et c'est à Austin que cette violoniste amateur a cultivé son goût déjà prononcé pour la musique. Mais si l'on peut écouter des milliers et des milliers de chansons sur des plateformes, en obtenir les partitions n'est pas chose aisée. « Transcrire les données musicales est un travail manuel, exigeant et qui demande des compétences de musiciens hautement qualifiés, donc cher, explique-t-elle. En plus, j'ai réalisé qu'il n'existait que très peu de partitions adaptées à un instrument et un niveau de maîtrise donnés. Si le rêve de tout chercheur dans ce domaine serait d'avoir un système d'adaptation automatique qui transformerait un enregistrement audio en partition, c'est très difficile. Il faut penser à tous les instruments, déceler les débuts et fins de notes, interpréter le tempo et la carrure, et faire des arbitrages d'écriture ». Bref, impossible pour l'instant, et surtout pas très utile car le musicien amateur a rarement à sa disposition tous les instruments présents dans un enregistrement - il préfère une version arrangée pour son instrument.

Pourquoi, dans ces conditions, ne pas s'appuyer sur les partitions existantes et, grâce à l'intelligence artificielle, les adapter à chaque instrument et chaque niveau de maîtrise du musicien ? D'autant que si tant de débutants abandonnent, c'est principalement parce qu'ils ne trouvent pas de partition adaptée. Si Flore Wang a travaillé, à la suite de ses études, dans la finance et le conseil, cette idée a continué de l'habiter. Mais où trouver des spécialistes de l'intelligence artificielle férus de musique ?

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« J'ai trouvé Sylvain Streiff sur LinkedIn ! », raconte-t-elle. Musicien professionnel, mais aussi polytechnicien, Sylvain Streiff a mené des recherches, dans le cadre de l'IRCAM, centre de recherche scientifique, d'innovation technologique et de création musicale, pour précisément résoudre ce problème. Ils ont lancé ensemble la société Jellynote, en 2019, après avoir fait une étude de marché qui les a convaincus du potentiel. Les investisseurs sont eux aussi convaincus, puisque la jeune pousse a levé un million d'euros quelques mois plus tard.

One Million Sheet, bibliothèque musicale mondiale

Les deux néo-entrepreneurs élaborent alors le projet « One Million Sheet », celui de construire la plus grande base de partitions exploitables par l'intelligence artificielle, permettant ainsi de générer de nouveaux arrangements. C'est ce projet de partitions, disponibles à l'avenir sur la plateforme Jellynote, qui a obtenu un Grand Prix au concours i-Lab 2020. « Les fonds vont nous permettre d'accélérer les embauches », précise Flore Wang. Car il faut entraîner l'intelligence artificielle pour qu'elle maîtrise d'abord le langage musical, afin de l'adapter ensuite. Et donc trouver des spécialistes très pointus dans ces deux domaines.

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Le marché mondial des partitions musicales s'élève à plus d'1 milliard de dollars par an, souligne la nouvelle entrepreneuse. « Notre ambition est d'avoir, à horizon 2025, plus d'un million de partitions adaptées disponibles sur notre plateforme. Ce sera le Spotify de la partition et la plus grande bibliothèque des musiques du monde », s'enthousiasme-t-elle. Jellynote est en discussion avec Télécom Paristech, l'IRCAM et le laboratoire Sony CSL pour mettre en place des partenariats de recherche et accélérer son développement. Le Grand Prix i-Lab est le premier qu'obtient la jeune pousse avec son projet. « Cela témoigne de l'importance de notre objectif, dit-elle. En rendant la musique plus accessible à tous, partout dans le monde, nous offrons de la joie de vivre supplémentaire ». C'est bien ce qui a séduit les membres du jury national du concours i-Lab.