AI + Musique : Inspirer, pas dominer

DU FESTIVAL ARCHIVE

"AI + Musique : Donner du pouvoir, sans dominer" a exploré l'équilibre entre l'expression humaine et l'intelligence artificielle dans la création musicale, en présentant les points de vue de Georgia Tech, NYU, Meta, Fish Audio et CMU.

Intervenants et biographies du programme 2025 :

Gil Weinberg — Professeur et Directeur fondateur, Georgia Tech Center for Music Technology
Pionnier dans le domaine de la musique robotisée, l'œuvre de Weinberg explore les liens entre l'intelligence artificielle, la robotique et l'expression humaine, grâce à des projets qui redéfinissent la créativité et la collaboration.

Ziyu Wang — Recherche postdoctorale, Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU
Travaillant avec le professeur Yann LeCun, Wang développe des modèles musicaux qui combinent l'apprentissage automatique et l'intelligence musicale, alliant ainsi une rigueur académique à une démarche artistique.

Xiaosha (Evelyne) Li — Rechercheur / Compositeur / Artiste, Groupe d'informations musicales @ Georgia Tech
Les recherches de Li, portant sur la représentation audio et l'interprétabilité de l'IA, font le lien entre la perception machine et le contrôle musical. Ses compositions ont dépassé 700 000 écoutes sur différentes plateformes.

Helena Zhang — co-fondatrice et PDG, Fish Audio
À l'avant-garde de l'innovation dans la génération de parole expressive, les travaux de Zhang repoussent les limites de l'émotion et de la créativité dans le domaine de la synthèse vocale, grâce à Fish Audio et OpenAudio.

Rafael Valle — Rechercheur, Laboratoire de superintelligence de Meta
Anciennement expert en audio chez NVIDIA, les travaux de Valle, axés sur la compréhension multimodale et l'improvisation par l'IA, repoussent les limites de la créativité artificielle.

Xinyu Yang — Étudiant en doctorat, Laboratoire InfiniAI et Groupe Catalyst, CMU
Chercheur en systèmes de modèles fondamentaux évolutifs, membre du corps scientifique d'Amazon AI, et fondateur de plusieurs communautés académiques internationales promouvant une IA responsable.