Des chercheurs ont mis au point un outil capable de prévoir le succès éventuel d'un morceau. Leur invention sera bien évidemment utile aux maisons de disques désireuses de maximiser leurs investissements.

Parmi les innombrables morceaux de musique mis quotidiennement en ligne, quels sont ceux qui sont promis à un avenir planétaire ? La réponse à cette question se trouve peut-être dans un logiciel élaboré par des chercheurs de l'université de Tel-Aviv. L'outil en question est capable de prévoir le succès à venir d'un morceau disponible sur le web. Il sera utile aux producteurs et aux maisons de disques qui ne souhaitent pas prendre trop de risques lorsqu'ils signent un contrat avec un artiste. "Jusqu'à présent, les managers n'avaient que leur intuition pour prédire le nouveau phénomène de la scène musicale. Notre logiciel possède un taux de réussite de 30 à 50 % ce qui est énorme en la matière. Il leur permettra de minimiser les pertes", souligne Yuval Shavitt, l'un des développeurs du logiciel. Pour développer son algorithme prévisionnel, lui et ses collègues ont étudié pendant neuf mois le site Gnutella.
Taux de réussite de 30 à 50 %
Ils ont plus précisément examiné un grand nombre de téléchargements de titres d'albums inconnus du grand public sur la plate-forme de P2P. Les flux autour de ces titres ont été enregistrés pendant six mois. Les trois mois supplémentaires ont servi à optimiser la formule mathématique du logiciel en fonction du succès croissant ou non des mêmes titres. Il s'est alors avéré que l'un des principaux paramètres grâce auxquels prédire si un morceau de musique pourra s'exporter en dehors d'un marché local est justement géographique. Le principal point commun entre les quelques groupes ou artistes qui ont atteint le plus grand nombre de téléchargements réside dans le fait qu'ils ont très rapidement séduit beaucoup d'internautes situés dans leur région d'origine. Et ce, même s'ils ont mis beaucoup plus de temps à s'exporter à un niveau national.
Importance du facteur géographique
"Ces artistes ont tous commencé avec quelques dizaines de requêtes dans leur ville natale, et même éventuellement un quartier bien spécifique. De même que Madonna fut d'abord une célébrité locale dans des clubs new-yorkais, Britney Spears a connu ses premiers succès dans sa Louisiane natale". Pour prouver l'efficacité de leur logiciel, les chercheurs de l'université de Tel Avivecitent plusieurs exemples de morceaux dont ils ont été capables de prévoir la popularité, notamment "Crank That" de Soulja Boy et "Temperature" de Sean Kingston. Lesquels ont fait partie du Billboard américain. Les ingénieurs souhaitent désormais affiner leur algorithme pour lui faire prendre en compte les titres à venir d'artistes connus : "Une chanson de Madonna se vend-elle parce qu'elle est bonne ou juste parce que c'est Madonna ?" En l'occurrence, la réponse est peut être un peu plus facile.