Le besoin de représenter la musique par un système de notation s’est manifesté dans la plupart des civilisations connaissant une écriture. Ces systèmes permettent de conserver, de diffuser et d'interpréter une œuvre musicale. Or, ces encodages musicaux peuvent se révéler contraignants ou imprécis, notamment dès lors qu’on s’éloigne de leur contexte de conception et d’usage premier.

Les limites de la représentation apparaissent dans la multitude d’interprétations musicales que peut avoir une œuvre. Cette journée propose d’aborder divers outils et méthodes d’analyse qui peuvent nous permettre d’évaluer ces limites et de caractériser ces interprétations.

Les sons enregistrés, tout comme leur perception par l’oreille humaine peuvent aujourd’hui être modélisés par des descripteurs audio, tandis que descripteurs plus spécifiques à l’interprétation musicale peuvent servir à l’analyse d’enregistrements. Ces technologies, parmi d'autres, seront discutées à travers divers cas et à la lumière à la fois des systèmes que des enjeux qu’ils mobilisent (tant pour l'interprétation que pour la composition), et ce dans le périmètre de la musique contemporaine, très souvent aux confins de ses propres canons et en particulier de la notation musicale.

Ainsi, des compositeurs nous partageront leurs démarches, pour donner des clés concrètes, entre théorie et pratique. Nous aborderons aussi, à travers l’analyse d’études de cas et des expériences sur place, ce que les notations non conventionnelles voire déstabilisantes – délibérément ou pas – mobilisent comme mécanisme (cognitif, musical, gestuel, etc.) pour les musiciennes et musiciens.

Enfin, nous nous intéresserons à l’apprentissage génératif de représentations symboliques à partir de signaux physiques et humains, et à la compréhension des stratégies artistiques et sociales de l'improvisation ; ces processus nous aident à mieux comprendre la dynamique de coopération (ou de conflits) inhérente aux réseaux cyber-humains, c’est-à-dire aux formes de création instantanées et distribuées entre divers type d’agents, humains et machines. Ainsi, le projet REACH vise à comprendre, modéliser et favoriser ces types de co-créativité apparaissant comme formes émergentes lorsque s’installent des boucles d’apprentissage et de rétroactions croisées, et des dynamiques complexes de combinaisons de contenus.