Soutenance de thèse

Antoine VINCENT

Représenter et gérer des connaissances pour la préservation numérique : le cas de la musique créée avec technologie


Le jeudi 12 décembre à 14h en amphi N104


Membres du Jury :

  • Y. Prié, Professeur, LINA, Université de Nantes
  • S. Marchand, Professeur, Lab-STICC, Université de Bretagne Occidentale
  • M. Desainte-Catherine, Professeur, LaBRI, Université de Bordeaux
  • D. Lenne, Professeur, Laboratoire Heudiasyc, UTC
  • B. Bachimont, Enseignant-Chercheur HDR, Laboratoire Heudiasyc, UTC
  • A. Bonardi, Maître de conférence HDR, CICM, Université Paris 8


Résumé :

Tout artefact construit, toute œuvre créée, renvoient à une double complexité de gestion sur une longue durée : ils sont frappés d’obsolescence, leurs principes techniques et leurs composants matériels sortent rapidement des connaissances et des savoir-faire du moment ; et ne possèdent aucune contrepartie conceptuelle ou théorique. De telles connaissances sont pourtant nécessaires, afin de les maintenir en ordre de marche, c’est-à-dire conserver la capacité de les reconstruire et les recréer. L’enjeu de notre recherche est de permettre la capitalisation des connaissances associées à la production de ces différents types d’objets, dans une forme permettant à une communauté en particulier de se les réapproprier.

Nous utiliserons la préservation d’œuvre sonore créée avec technologie comme cadre d’application pratique : afin d’assurer la rejouabilité des œuvres à travers le temps, les experts du domaine réalisent des migrations et des adaptations qui nécessitent des connaissances souvent manquantes. L’objectif est alors de capter ces connaissances quand elles sont disponibles, c’est-à-dire durant la production, et de les garder sous une forme qui restera intelligible pour les experts, sans avoir accès au contexte de création originale.

Afin de gérer ces connaissances, nous avons créé un langage, constitué d’une ontologie (Digital Music Production Ontology) permettant de modéliser les processus de production sonore ; et d’un ensemble de patrons de création qui officient en tant que guide des bonnes pratiques. Ainsi, la mobilisation du patron adapté à la situation de production offre la possibilité de préconiser une modélisation à partir des traces issues du processus créatif, permettant de les filtrer et de les abstraire pour obtenir une représentation se limitant aux informations utiles, et d’assurer la conservation de l’intelligibilité du modèle en offrant une complète indépendance vis-à-vis du contexte de production.

Ce langage a été élaboré à partir de l’étude de différentes pratiques de production, permettant de constituer un corpus d’œuvres sonores à la base de nos travaux de recherche ; et a ensuite été utilisé au sein des outils développés dans le cadre du projet ANR Gamelan, pour générer des modélisations automatiques de processus de production et élaborer des requêtes d’extraction de connaissances.



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