Chercheur·euse post-doctoral·e en musicologie empiriqueIRCAM

L’Institut de recherche et coordination acoustique/musique (association à but non lucratif) est aujourd’hui l’un des plus grands centres de recherche publique au monde se consacrant à la création musicale et à la recherche scientifique. Lieu unique où convergent la prospective artistique et l’innovation scientifique et technologique, l’institut est dirigé par Frank Madlener et réunit plus de cent soixante collaborateur·trices.

Chercheur·euse post-doctoral·e en musicologie empirique – Projet InAI (Inside Artificial Improvisation)

Poste à pourvoir à partir de septembre 2026

CDD de 18 mois à temps complet – IRCAM, Paris (75004), France

Description du poste :

Associé·e à l’équipe Analyse des Pratiques Musicales du Laboratoire STMS (CNRS, IRCAM, Sorbonne Université, Ministère de la Culture), le·a postdoctorant·e intégrera le projet ANR JC/JC « Inside Artificial Improvisation » (InAI), sous la supervision de Pierre Saint-Germier.

L’improvisation artificielle, sous-domaine de l’IA musicale, vise à concevoir des algorithmes et des agents musicaux capables de participer à des performances collectives improvisées avec des humains ou d’autres agents. Cependant, l’opacité des modèles génératifs — notamment lorsqu’ils sont entraînés par apprentissage automatique — limite la compréhension de la musique ainsi produite. InAI postule que cette opacité peut être réduite en analysant l’improvisation artificielle comme une musique plus qu’humaine, combinant une étude fine des algorithmes et de l’expérience des co-improvisateur·trices.

Le projet s’articule autour de quatre modules ciblant des problèmes d’opacité distincts :

1. L’opacité des notations et interfaces graphiques des logiciels (ex. : Somax2, Dicy2, Voyager de George Lewis).
2. L’émergence de formes musicales à partir de calculs locaux.
3. La distribution de l’agentivité entre algorithmes, opérateur·trices et interprètes.
4. La représentation de l’identité improvisationnelle dans les approches fondées sur l’apprentissage de corpus.

Le·a postdoctorant·e se concentrera prioritairement sur les modules (3) et (4). Ses missions incluront :

• La collecte et l’analyse de données sur les processus de co-improvisation, via :
• • des logs des calculs internes des algorithmes.
  • des enregistrements de performances co-improvisées avec des musicien·nes.
  • des données quantitatives et qualitatives sur le comportement et l’expérience des musicien·nes.
• La contribution aux publications scientifiques et à la valorisation des résultats.

Formation et compétences obligatoires :

• Doctorat en musicologie, informatique musicale, ou sciences cognitives de la musique.
• Compétences avérées en musicologie empirique et/ou musicologie computationnelle.
• Familiarité avec les musiques improvisées.

Compétences souhaitées :

• Maîtrise du langage Max (ou motivation à se former rapidement).
• Expérience en design expérimental et analyse statistique.

Langues :

• Anglais courant obligatoire.