Abstract FR:

La recherche en intelligence artificielle a deja produit des programmes ayant une bonne expertise pour des taches comme la classification et la prediction. Les taches artistiques semblent, neanmoins, poser plus de problemes car elles font intervenir la creativite. C'est dans cette perpective d'etude que nous avons entrepris un travail visant construire une machine capable de generer des lignes de basse de jazz. En faisant appel a la notion d'agent rationnel, nous avons concu un modele de resolution de problemes original qui integre divers types de connaissances et, en particulier, des raisonnements a partir de cas et de regles. Selon ce modele la tache d'un agent jazzman se deroule en trois etapes qui se succedent continuellement. Premierement, a travers une analyse harmonique particuliere, l'agent etablit le segment de la grille pour lequel il va creer une phrase musicale. Deuxiemement, en fonction de ses donnees perceptives (la grille d'accords, ce que lui et les autres musiciens viennent de jouer), l'agent active un ensemble d'actions potentielles (pacts), comme jouer peu dissonant et jouer beaucoup de notes. Ces pacts jouent le role de consignes musicales portant sur plusieurs traits musicaux (par ex. Dissonance et densite) de la phrase melodique a etre concue. Troisiemement, l'agent recupere de sa memoire musicale (une base de cas contenant des fragments de lignes de basse jouees par un bassiste humain) le fragment qui respecte le mieux les pacts activees. Nous avons implemente le systeme impact contenant 267 cas et plus de 80 regles de production, pour les taches de segmentation de la grille ainsi que d'activation et resolution de conflits des pacts. Les resultats musicaux obtenus sont globalement aussi bons que ceux des deux meilleurs programmes pouvant generer des lignes de basse (band-in-box et neurswing). En outre, notre modele a pour principal avantage de rendre facile l'ajout de nouvelles connaissances permettant l'evolution du systeme.