Algorithmes, Spotify ça vous parle ??? Euh… pour résumer, une machine intelligente qui collecte, enregistre et compile un grand nombre de data (données) concernant votre comportement sur « Spotify » (par exemple le nombre de fois qu’un titre musical est présent sur une playlist, corrélé avec le nombre d’abonnés à cette playlist). Spotify étant une plateforme en ligne (au même titre que Deezer) vous proposant la diffusion de morceaux musicaux en streaming (écoute en ligne sans téléchargement au préalable du fichier son sur votre ordinateur ou « device » - téléphone, tablette). En un mot de la musique à la demande !
Naguère réservé au monde des Geeks et des Nerds, l'univers des algorithmes envahit votre espace. Les grandes personnes (on a toujours vu les Geeks et les Nerds comme de grands enfants un peu "perchés", mal à l'aise avec les relations humaines, préférant jouer avec leurs figurines de Dark Vador et confrères !), les grandes personnes donc, parlent de plus en plus d'algorithmes, d'IA (Intelligence Artificielle), elles ont pris conscience que l'univers connecté qui envahit nos rues, nos maisons, nos vies est le fruit de la présence, de l'utilisation exponentielle de ces fameux algorithmes. Elles ont pris peur aussi, peur du pouvoir de la machine, de la machine pensante, de la machine « intelligente » sur le devenir de leur vie, de son environnement, de la démocratie, des relations humaines…
Il faut dire qu'en 25 ans, d'un réseau de Geek sans réel modèle économique, le Web est devenu la pierre angulaire de l'économie mondiale, hors réseau point de salut… A tel point que le « broken link » (lien brisé) ou le « shut down » (mise à l'arrêt) sont les pires craintes des grands de ce monde hyper connecté et qui le deviendront encore plus dans les années à venir. La majeure partie des développements économiques actuels et prochains utilisent des technologies qui ne sauraient se passer d'algorithmes et de réseau.
Les algorithmes sont partout où presque ! Mais qui sont-ils ? A quoi servent-ils ? Et quel rapport, algorithmes et univers musical ?
Voici la définition de Wikipédia : "Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d’opérations ou d'instructions permettant de résoudre un problème ou d'obtenir un résultat".
Le mot algorithme vient du nom d'un mathématicien perse du IXe siècle, Al-Khwârizmî (en arabe : الخوارزمي). On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le traitement d'images, le traitement de texte, la bio-informatique, etc.
Dans la vie quotidienne, un glissement de sens s'est opéré, ces dernières années, dans la notion « algorithme » qui devient à la fois plus réducteur, puisque ce sont pour l'essentiel des algorithmes de gestion du Big data et d'autre part plus universel en ce sens qu'il intervient dans tous les domaines du comportement quotidien… Ils réalisent des classements, sélectionnent des informations, et en déduisent un profil, en général de consommation, qui est ensuite utilisé ou exploité commercialement. Les implications sont nombreuses, dans les domaines les plus variés. »
Grace aux algorithmes prédictifs ont vous propose ce qui peut vous intéresser avant même que vous ne l'ayez expressément manifesté. Les GAFAS n'ont de cesse de compiler la moindre donnée permettant de caractériser votre comportement, vos goûts, vos envies, vos craintes, vos désirs… même ceux de votre inconscient ! Ceci afin de pouvoir satisfaire vos envies (voire les susciter).
Quand j'étais ado et déjà Geek, j'ai commencé à passer des disques sur les platines lors des « boums » que nous avions organisé à l'occasion d'un échange franco-allemand. J'ai commencé à élaborer des programmes de musique, quel morceau avant et quel après, objectif faire danser et surtout créer les conditions propices au rapprochement franco-allemand dans les années 70 !
Dès cet instant, maintes questions et interrogations m'ont assailli, quelle méthode pour choisir les disques à enchainer ? Comment donner envie aux autres d'aller se déhancher sur la piste ? Quel équilibre entre «tubes» et nouveautés ? Comment glisser d'un style à un autre, surtout qu'en la matière on parle de musique pour faire danser, pas juste à écouter… et qu'en plus au début de ces interrogations nous étions en 1975, à l'époque du glam rock, du rock progressif, pas encore du disco ou du punk… pas de Police, U2, Donna Summer, Blondie, Téléphone… à notre disposition, juste ABBA version plus pop que dance, Genesis, Rolling Stones, Pink Floyd, Roxy Music ou Michel Delpech !
Au final, on a réussi les programmations de ces « boums », le rapprochement franco-allemand s'est opéré avec bonheur ! Et le goût de la programmation musicale ne m'a plus quitté. A tel point que je l'ai exercé en radio quelques années plus tard et encore plus tard en concoctant des playlist sur mon iTunes.
Avec iTunes à la fin du siècle dernier, on assiste à la conjonction entre musique et algorithmes. A première vue iTunes n'est qu'un juke box musical, on le bourre de fichiers son et on joue « play » pour écouter nos albums favoris ! De plus près iTunes est avant tout un système de gestion de base de données, la musique étant les données gérées, mais pas que ! ITunes est tout sauf mélomane, par contre il excelle dans la manipulation des métadonnées qui sont incluses dans les fichiers sons de nos morceaux préférés. C'est à ce moment-là que les algorithmes font semblent-ils merveille avec la musique, plus précisément dans l'élaboration de programmes musicaux (playlist) lorsqu'on sélectionne la lecture aléatoire des fichiers de la base. Lecture qui est tout sauf aléatoire contrairement à ce que l'on pourrait penser. La machine se transforme en programmateur musical et le comble c'est qu'elle peut exceller dans cet art… enfin presque ! L'apparition récente, sur le marché, des enceintes connectées (Amazon Echo, HomePod, etc…) apporte une nouvelle dimension en introduisant l’IA dans les foyers via cet assistant personnel. Souvenez-vous de la fille qui dans la pub dit à la machine « joue ma musique » … « j’aime les filles… » et utilise ainsi la machine pour faire son outing auprès de ses parents.
2001 l’Odyssée digitale et iTunes
Selon Wikipédia « iTunes est un logiciel de lecture et de gestion de bibliothèque multimédia numérique distribué gratuitement par Apple. » Son arrivée au début du 21ème siècle s’est faite plutôt sans bruit, tout comme QuickTime qui au début des années 90 a banalisé la lecture et la production de vidéos numériques sur ordinateur, et dont au départ on s’est vraiment demandé à quoi il allait pouvoir servir à part jouer sur ordinateur des vidéos 160x120 pixels - juste une vignette dans l’écran loin encore le temps de regarder des films 4k sur son PC !
iTunes débarque à l’orée du siècle et je dois l’avouer
au départ j’en ai fait peu de cas, jusqu’à ce que mon copain Franck me parle d’iTunes et de sa capacité à créer des playlist… au début sceptique, je
n’y prête guère attention… puis à l’approche des fêtes de fin d’année, lancé dans la préparation d’une soirée du 31, je me dis que ça serait peut-être bien de trouver une solution « automatique »
pour diffuser un programme musical pendant la soirée, sans que je sois obligé de changer de CD toutes les 5 minutes… Faire le DJ c’est sympa mais quand tu veux passer la soirée avec tes invités
mieux vaut avoir une playlist qui se diffuse toute seule !
Me voici donc parti étudier de plus près de cet iTunes dont il m’avait parlé, d’abord je constate que c’est un système de gestion de bases de données qui au lieu de gérer uniquement des données textes, gère des données multimédia, en les incorporant dans la base (la bibliothèque) et offre la possibilité de les diffuser, avec la substantifique moelle de tout système de gestion de base de données, la possibilité d’effectuer des recherches multicritères, et de créer une playlist avec les titres répondant aux critères… avec en prime la possibilité de lecture aléatoire des morceaux de la playlist ! C’était Noël avant l’heure !
Sauf qu’au début du 21ème siècle on devait nourrir la base avec des morceaux issus de nos bons vieux CD audio, en transférant, piste par piste, les données audio du CD (encodés au format standard AIFF, de l’audio non compressée en PCM linéaire 44 KHz 16 bits où 3 minutes d’audio égal plus ou moins un fichier de 30 Mo) ce qui prenait une plombe comme on dit, parce qu’en plus la vélocité des lecteurs CD-Rom des machines n’était pas leur qualité première. Il m’a fallu au bas mot 3 jours pour transférer 300 titres, avec cerise sur le gâteau, l’obligation de rentrer au clavier les infos qualifiant les morceaux (artistes, titre, style musical, album, année de sortie, etc…), ce qu’on appelle en jargon technique les métadonnées qui vont s’inscrire dans une zone prédéterminée du fichier informatique et servent à le décrire, autrement que par son nom ou son suffixe (mov, jpg, etc…). Ces métadonnées sont en quelque sorte le saint graal du fichier, et s’avèrent capitales au final.
Après 3 jours de « dur labeur », me voici à la tête d’une bibliothèque musicale prête à être exécutée… Maintenant comment lire les morceaux, plusieurs options s’offraient à moi. Mais n’oublions pas que mon objectif était d’avoir une playlist du 31 décembre qui tournerait automatique afin de me dispenser de faire le DJ le soir J ! J’ai donc ma base iTunes en ordre de marche, et je constate qu’elle me permet de faire une sélection de titres qui deviendrait ma liste de lecture (ma playlist). Je crée au préalable ma playlist « les super bons vieux morceaux à passer le soir du 31 décembre ! » et la remplis manuellement en glissant les titres au fur et à mesure que j’ai envie de les voir jouer (comme si lorsqu’on glisse des fichiers dans un dossier).
A cet instant surgit un problème de taille, si dans le monde « réel » il était facile de faire une playlist de vinyles à jouer dans l’ordre de diffusion, simplement en mettant les « galettes » les unes après les autres dans une pile, dans l’univers 1.0, les titres glissés dans une playlist avaient la mauvaise idée de se classer par ordre croissant de la métadonnée par défaut : le titre… au final vous obteniez une playlist qui va de « A Forest » de Cure à « Zen » de Zazie en passant pour toutes les lettres de l’alphabet… pas vraiment ce que j’escomptais. Donc la liste de lecture manuelle pose un problème, sauf si j’opère un classement fastidieux qui m’amène à numéroter de 1 à X les titres que je veux voir diffuser dans cette liste. Autant dire un travail encore plus fastidieux que la méthode analogique, d’autant que si je décide de changer les titres des morceaux sélectionnés en les incrémentant de « 1 » à chaque fois afin d’avoir une liste croissante et ordonnée, il faudrait que je rechange cette incrémentation si je veux une liste de diffusion jouée dans un ordre différent… Autrement dit un casse-tête… Et c’est là que pour la première fois le programmateur musical que j’étais s’est laissé aller à utiliser la lecture aléatoire proposée par iTunes.
Je crée la base, la nourrit des morceaux que j’ai choisi, j’effectue le cas échéant une sélection restreinte parmi cette base, et crée une playlist spécifique et je m’en remets au hasard pour l’ordre de diffusion par la machine !
Playlist, lecture aléatoire et algorithmes
Croyez-vous au hasard ? Prenons une bibliothèque de 1000 morceaux de musique différenciés et lançons la lecture aléatoire proposée par iTunes… Votre machine va diffuser vos 1000 titres sans ordre apparent, de façon aléatoire. Ce mode de lecture aléatoire est souvent celui le plus prisé des utilisateurs… il permet d’offrir un programme composé de titres que l’on aime puisqu’on les a sélectionnés au préalable, mais qui sont joués dans un ordre non programmé par nous-même… en un mot le programmateur sélectionne mais ne programme plus ! A ce stade de mon propos, il me semble judicieux de recourir au Petit Larousse pour savoir exactement ce que veut dire le verbe programmer :
1 - Mettre une œuvre, une émission, un spectacle, etc., au programme d'une salle de cinéma, d'une chaîne de télévision, d'une station de radio, etc.
2 - Établir à l'avance une suite d'opérations ; planifier, déterminer à l'avance le moment et les modalités d'une action : Il avait programmé l'achat d'une voiture.
3 - Écrire les programmes informatiques correspondant à l'algorithme de résolution d'un problème.
Nous avons tout ce qu’il nous faut : mise en œuvre d’une émission de radio, déterminer à l’avance le moment d’une action, écrire l’algorithme de résolution d’un problème.
Le programmateur est celui qui détermine à l’avance le moment d’une action, en l’occurrence de la diffusion d’un titre à un instant précis, surtout à quel moment il s’insère dans la suite de morceaux diffusés parmi la sélection faite au préalable. Avec iTunes le programmateur passe la main quant au « moment », c’est iTunes qui détermine le moment. Et pour réaliser cette tâche, résoudre ce problème, iTunes recoure tout naturellement à un algorithme, un algorithme qui va générer la diffusion aléatoire des morceaux de la base.
La gageure étant que dans l’esprit commun « aléatoire » et « algorithme » semblent issus de deux univers radicalement différents, voire opposés (aléatoire : soumis au hasard, dont le résultat est incertain). En l’espèce comment programmer « un résultat incertain » ?
Voici le challenge d’iTunes : créer l’algorithme de l’aléatoire ! Et ça marche, enfin ça a marché de mieux en mieux, en effet si au début des années 2000 avec l’absence de connexion continue à l’Internet isolait iTunes dans un univers fermé, l’apparition de l’Adsl a permis la connexion continue au Web, donc l’accès par votre ordinateur aux ressources du Net sans action volontaire de votre part.
L’une des ressources fort utile pour notre algorithme de l’« aléatoire » est la base de données musicales « Gracenote » à laquelle iTunes peut se connecter automatiquement pour récupérer une foule de métadonnées utiles pour iTunes lors du transfert des pistes d’un CD Audio dans la base iTunes, dès lors que votre CD était un CD pressé du commerce qui avait été listé dans la base Gracenote. On faisait d’une pierre deux coups, plus besoin de remplir soi-même les champs inhérents à chaque titre transféré, et l’obtention de métadonnées plus complètes que celles généralement inscrites manuellement (titre, interprète, année de sortie, style musical), et c’est d’une importance capitale en la matière, puisque notre base se bonifie grâce à ces métadonnées.
En effet, si iTunes fait donc le boulot du programmateur lors de la lecture aléatoire, il n’en a pas pour autant acquis le sens artistique. Et pourtant on pourrait se laisser mystifier tant parfois l’enchaînement des morceaux semble correspondre à la volonté consciente et humaine de créer « une couleur d’antenne ». Mais les développeurs de Cupertino (siège d’Apple) ont réussi à créer un algorithme performant qui autorise désormais la création de playlist diffusées aléatoirement qui offrent à l’utilisateur d’iTunes une ambiance musicale sans cesse renouvelée quant à l’ordre de diffusion des titres, mais qui la plupart du temps fait mouche quant au résultat artistique. L’IA (Intelligence Artificielle) au service de l’ambiance musicale… pas encore dans ce cas, puisque l’on partait d’une base (bibliothèque de titres) présélectionnée par l’utilisateur mélomane.
Mais avec le temps, et la croissance des débits descendants offert par l’Adsl, puis de nos jours la Fibre, le déplacement opéré depuis le début des années 2010 de l’informatique de « bureau » vers l’informatique nomade, ainsi que l’émergence et la croissance exponentielle des « devices » (smartphones, tablettes) facilité par la montée en force des réseaux data mobiles (3G, 4G et bientôt 5G) permettant des performances en transfert de données sans précédent, une mutation d’ampleur a changé la donne.
Musique dans les nuages et IA
Le transfert de données accru offert par les réseaux mobiles ou la fibre, ont permis le glissement vers la dématérialisation des supports. Après la période de numérisation de la musique des années 80-90, l’offre numérique sur support physique a cédé le pas à une dématérialisation « totale » pour l’utilisateur, qui ne télécharge même plus les fichiers audios sur son ordinateur, sa tablette ou son mobile. La vogue est au streaming et au cloud… on joue la musique du nuage en streaming… plus besoin d’acheter des supports de stockage, on loue simplement le droit d’usage d’un stockage distant où sont localisés les fichiers dont on a acquis les DRM (Droits de Reproduction Mécanique - le droit d’écoute du fichier son) sur les serveurs de Data Center.
Même les plateformes de téléchargement légal de musique (vidéos, films et autres produits multimédia confondus… qui au final ne sont qu’une suite binaire de «0» et «1»), ont vu la pratique du téléchargement pur (on rapatrie le fichier informatique du média sur le disque dur de son ordinateur), évoluer vers le streaming. Certaines de ces plateformes comme Deezer ou Spotify ont commencé à proposer aux internautes la diffusion de programmes musicaux en streaming, entrecoupés ou non de spots publicitaires. L’utilisateur « premium » qui paye son Eco à la plateforme étant quant à lui dispensé de spots publicitaires (la même chose se produit sur les plateformes vidéo web comme YouTube ou Dailymotion)
Des plateformes de streaming musical qui diffusent des playlist, ça ressemblent étrangement aux radios musicales ! Oui, sauf que la différence fondamentale c’est que la radio grande onde, FM ou web reste et demeure un mass média où 1 émetteur cible des récepteurs, alors que Deezer, Spotify proposent des playlist qui étrangement correspondent à vos goûts estimés !
Le grand mythe de la satisfaction des désirs les plus profonds de chaque être avant même qu’il ne les exprime. La capacité de proposer la musique que vous désirez entendre avant même que vous n’ayez manifesté l’envie de l’entendre…
Prenez une base musical sur un gros serveur, appliquez lui les bons algorithmes, nourris des métadonnées que le site va récupérer sur vos comportements en matière de consommation musicale afin d’établir votre profil :
• quel titres recherchés,
• quels titres écoutés,
• combien de fois,
• jusqu’à quel endroit du morceau,
• le BPM (beat par minute), la fréquence de la rythmique des morceaux que vous avez écouté le plus sur un laps de temps donné
• le style que vous semblez écouter le plus - en nombre de requêtes sur la base par type de musique, sachant que chaque titre reçoit un tag, voire plusieurs pour étiqueter son style musical - la liste des tags styles est vertigineuse, on est loin des standards d’antan : rock, pop, jazz, classique. La stratification est poussée à l’extrême,
• voix femme, voix homme,
• sur quels morceaux avez-vous fait «next» avant la fin,
• etc. etc.
L’essentiel étant de collecter à chaque requête que vous faites sur Deezer ou Spotify, des informations permettant de compléter au mieux votre profil utilisateur. Dès lors que ces métadonnées sont quantifiables on pourra s’en servir pour les algorithmes prédictifs de Spotify. Le programmateur « numérique » de Spotify quand il vous propose une playlist analyse votre profil de « consommation » musicale afin de « coller » au plus près à ce qui semble être votre attente en matière d’écoute. Et comme tout cela a un prix on en profite pour vous glisser des pages de pub comme dans tout bon média d’autant ! Pour y échapper devenez utilisateur « premium » !
Dernière innovation technologique proposée au grand public, l’enceinte connectée et intelligente… Votre premier assistant personnel « intelligent ». Grâce à lui, écoutez votre musique préférée ou celle qu’il va vous suggérer comme étant celle que vous attendez. Vous n’avez plus faire à une simple application logée sur votre smartphone, mais bien à objet familier qui a la forme d’une enceinte au look design, un objet que vous pouvez faire trôner sans rougir dans votre salon ou votre cuisine, un objet avec qui vous allez converser pour lui demander maintes et maintes choses, et pas simplement de vous jouer une playlist dance ou romantique.
Parler à un objet maintenant vous êtes habitué, même si il y 10 ou 20 ans vous pensiez que seuls les fous parlaient aux choses inanimées. Sauf que depuis la fin du 19ème siècle l’humanité parle dans le combiné du téléphone. Vous me direz que la voix au bout du fil était humaine ! Dis « SIRI » qui a gagné l’Eurovision en 1977 ? Ça, vous savez le faire depuis quelques années et là « SIRI » est tout sauf humain… « SIRI » ou ses consœurs/frères ont quitté les smartphones et migré vers d’autres objets nettement moins fait pour qu’on leur parle, même si de tous temps certains ou certaines ont dit inlassablement « Miroir, mon beau miroir… ».
Amazon Echo, HomePod, etc… commencent à envahir les espaces publicitaires et bientôt les hottes du Père Noël ! Ces petits objets fort élégant ressemblent beaucoup aux enceintes bluetooth qu’on couple avec nos smartphones depuis quelques années déjà, à la différence près que ce sont des robots personnels, certes, sans bras ni jambes, et même pas de tête sauf à considérer que l’enceinte est la tête ! En tous les cas la première introduction « physique » d’une IA ou à tout le moins d’un objet connecté à un système proche d’une IA dans votre home sweet home. Un objet avec qui vous allez converser tout naturellement, la prochaine étape étant de vous équiper d’un vrai robot ou plutôt d’un androïde de compagnie qui saura satisfaire tous vos besoins et pourquoi pas vous diffuser la playlist ultime que vous rêveriez d’écouter sans même le savoir !
Et l’homme dans tout cela !
Jusqu’à présent, et si cela peut vous rassurer, seuls les oreilles et le cerveau humain sont capables d’apprécier « artistiquement » les mélodies issues d’une suite de notes ou la voix d’un artiste, c’est à dire hors de toutes caractérisations, quantifications, hors de tous critères objectifs pouvant servir à nourrir des algorithmes. Quand une voix « vous prend aux tripes » comme on dit, ce n’est pas simplement un effet physique des vibrations produites par la voix sur votre corps, c’est bien plus que cela, les effets physiques des fréquences vibratoires sont globalement les mêmes d’une personne à l’autre, alors que l’impact émotionnel de la voix varie suivant les personnes. L’impact émotionnel, voilà une variable que les algorithmes manipulent avec difficulté (de nos jours tout du moins), pourquoi la voix de Barbara dans L’Aigle Noir nous prend aux tripes alors qu’elle n’engendre aucune réaction chez notre voisin alors même que son profil âge, sexe, csp, milieu social, centres d’intérêts sont similaires aux nôtres ?
La musique avant d’être un produit commercial est un art, et l’art sait déjouer les pièges des algorithmes. Notre programmateur numérique peut sans problèmes traiter une quantité impressionnante de métadonnées et proposer une playlist où les titres auront tous la même valeur de BPM, la même durée, des suites de notes semblables, la même année de sortie, les mêmes compositeurs, les mêmes rangs de classement dans les charts, sans que pour autant cela fasse un ensemble audible.
Toutes ces métadonnées sont des auxiliaires utiles pour le programmateur, afin de s’y retrouver dans les millions de titres désormais disponibles via le Net, mais ce sont justes des auxiliaires. Utiliser la diffusion aléatoire est une bonne façon pour le programmateur de tester les combinaisons possibles, les accords possibles entre deux titres surtout avec des nouveautés. Faites un test, mettez une vingtaine d’albums (si possible des nouveautés que vous ne connaissez pas encore afin d’éviter la nostalgie du « oldies but goldies ») dans une base iTunes vide et lancez la lecture aléatoire, et à chaque fois que vous trouvez que l’enchainement de plusieurs morceaux « matche bien » notez les titres et les artistes, ensuite supprimez de la base les morceaux que vous n’avez pas noté sur votre liste, et voici crée votre playlist.
Lancez à nouveau votre playlist en mode aléatoire et procédez de la même façon qu’auparavant. Votre playlist vous plait-elle autant ? Pas sûr, le mode aléatoire peut cette fois-ci vous donner des enchaînements de titres qui fonctionnent beaucoup moins qu’auparavant (l’impression de sauter du coq à l’âne d’un morceau à l’autre). Pour faire une bonne playlist vous pouvez utiliser les suggestions d’enchainements proposés par iTunes, tout en apportant votre touche personnelle, en n’oubliant pas ce que j’ai dit plus haut, l’impact émotionnel d’un morceau sur vous ne sera pas le même que sur votre voisin, alors évitez de ne faire votre playlist avec uniquement vos titres préférés, pensez à vos auditeurs, à l’ambiance que vous voulez-créer pour votre soirée, la fameuse couleur d’antenne ! Et n’oubliez-pas que le fameux hasard du mode aléatoire peut bien faire les choses, ou pas, avec la même base de morceaux. Si vous envie d’avoir un programme où contrôlez l’ordre de lecture des titres, revenez à la case départ et astreignez-vous à numéroter les morceaux dans l’ordre de diffusion souhaité, et surtout bannissez le mode de lecture aléatoire… oubliez les algorithmes et fiez-vous à votre sens artistique. En bon geek, mon credo c’est l’homme avec la machine mais avant la machine !
Au final, grâce aux avancées technologiques plus besoin de se créer une discothèque physique pour créer une playlist pour la soirée d’anniversaire de votre petite sœur, par contre si vous choisissez une playlist sur Deezer ou Spotify, optez pour un compte premium sinon gare à la pub et regardez si vous ne pouvez pas composer vous-même la base musicale parmi les titres dispo sur ces plateformes plutôt que de choisir les playlist proposées par d’autres utilisateurs … au fait qui vous dit que ce ne sont pas des robots qui ont créé ces listes de lecture ! Et gare au mode aléatoire le soir de la fête…
Si ça vous dit, je pourrais peut-être proposer une playlist du PRé tous les mois ou deux mois sur Deezer ou Spotify… vous me direz ce que vous en pensez et si la couleur d’antenne vous a plu ! Attention les oreilles !!! Ibrahim Maalouf et Kylie Minogue vont très bien ensemble.
Sans plus tarder allez découvrir le « Movement VI » de « Levantine Symphony No. 1 » d’Ibrahim Maalouf, paru cet année, ainsi que « Maddy la nuit » de Flavien Berger de l’album « Contre-Temps » (un repérage Couleur 3), suivi de « Hotel Lisboa » extrait de « Trans » de Natalia Clavier, et pour finir avant d’aller dormir l’« Arc-en-ciel » de Polo & Pan (encore un repérage !), euh pour finir !
Pas vraiment, j’allais oublier Jain et son « Alright ».
ET 40 ans après « Le Freak », un nouveau sommet du funk « State of Mine (It’s About Time) » de Nile Rodgers & Chic ! Voilà c’est FINI…
Dominique Painvin est un spécialiste de la communication multimédia. Surnommé "Le Couteau suisse", cet ancien journaliste musical en radio & presse écrite spécialisée, reporter sur les grands festivals rock, pop, jazz français et européens, chef d'édition dans les années 80 et 90, s’est aussi frotté au management culturel en oeuvrant pour la promotion du théâtre universitaire (programme "Fous de théâtre" avec la création d'un " Salon de lecture" et la production de spectacles universitaires dans le "In" du Festival d'Avignon) et celle du monde musical vers le monde universitaire, en collaboration avec les grands festivals (Francofolies de la Rochelle, Eurockéennes de Belfort, Transmusicales de Rennes, Paléo festival de Nyon, Printemps de Bourges, etc.) et les maisons de disques (labels indépendants, majors compagnies). Dominique Painvin est un contributeur du PRé. Il co-anime avec le chroniqueur gastronomique Jean-Claude Ribaut la rubrique Tutti Frutti du site du PRé.
Timbre soviétique de 4 kopecks à l'effigie d'Al-Khwarizmi (1989)
Cover de It's About Time de Nile Rodgers and Chic
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