Algomus – Algorithmic Musicology – est une équipe de recherche en humanités numériques et en informatique musicale. L’équipe se concentre sur la modélisation de haut-niveau, l’analyse et la génération co-créative de musique. En collaboration avec des théoriciens de la musique, Algomus étudie des données symboliques: partitions musicales, mais aussi tablatures, grilles d’accords autres formes de données et de métadonnées musicales. L’équipe modélise des motifs, des mélodies, l’harmonie (accords, progressions d’accords, cadences), les rythmes, la texture et finalement la structure musicale.

Algomus combine l’expertise musicologique avec des méthodes d’informatique d’algorithmique de texte, d’extraction de données, d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (AI). L’équipe s’intéresse particulièrement à la conception d’approches algorithmiques et ML/AI explicables, pour aider à la compréhension théorique et pratique de la musique, autour de deux axes:

• Modélisation et analyse de la musique pour la musicologie systématique/empirique: offrir de nouvelles perspectives sur les formes musicales, les genres, les styles et les contextes culturels ;

• Modélisation et génération co-créatives de musique: réfléchir sur les dynamiques de la co-créativité musicale, en particulier en considérant les structures de haut niveau dans les données symboliques.

Algomus collabore avec des musicien·nes, des enseignant·es, des artistes et des entreprises musicales. La plateforme Dezrann pour le partage de l’analyse musicale est utilisée à fois en recherche et en pédagogie (écoles de musique, éducation musicale en secondaire), aidant à réfléchir et à discuter de la musique. L’équipe contribue à des projets science&arts, arts&santé, à la médiation scientifique. Algomus publie ouvertement des méthodes, du code et des jeux de données.