Un projet pédagogique en cours me force à refaire du mix. C’est l’occasion de tester quelque chose : former une intelligence artificielle à mixer exactement comme je le fais.
Ma méthode, c’est un mélange : mathématique et artistique. J’utilise Python, NumPy pour traiter le son comme une matrice, SoundFile pour la qualité studio et FFmpeg pour l’analyse spectrale. Ça garantit une synchronisation parfaite à l’échantillon près. Pas de drift, pas de décalage. Chaque boucle entre exactement où je l’ai décidé.
C’est du code-as-music : l’arrangement écrit comme un algorithme, régénérable instantanément. En analysant mes mixes existants, je peux extraire mes patterns : à quelle mesure j’entre, comment je spatialise, quand je place mes impacts, comment j’équilibre les voix.
L’objectif ? Pas copier quelqu’un d’autre. Me copier moi. Utiliser l’IA pour apprendre mes méthodes, pas pour imiter une tendance. La machine fait les calculs, moi j’y apporte mes connaissances sur le mixage et mon sens artistique.
C’est aussi ce qu’une organisation devrait faire avec l’IA : se l’approprier en fonction de ses propres méthodes, ses données, sa stratégie. Pas imposer l’IA. L’adapter à ce qu’on fait déjà bien.
