Un outil d’IA remet en question les sites de paris avec des prédictions des Grammy

L’émergence d’outils d’intelligence artificielle transforme de nombreux secteurs, et celui des paris en ligne ne fait pas exception. Récemment, un nouvel outil d’IA a commencé à faire des vagues en proposant des prédictions sur les résultats des Grammy Awards, remettant en question la fiabilité des analyses traditionnelles fournies par les sites de paris. En s’appuyant sur des données historiques, des tendances et des analyses psychométriques, cet outil s’invite dans l’univers souvent imprévisible des récompenses musicales, offrant aux parieurs des insights novateurs. Cette évolution soulève des interrogations sur l’avenir des paris dans le domaine de la musique et sur la façon dont l’intelligence artificielle pourrait redéfinir les mécanismes de prise de décision des parieurs.

Les observations et prédictions des Grammy

Que ce soit pour les Oscars, les Tonys ou les Grammy, chaque année, les observateurs établissent des prédictions pour déterminer quels acteurs, films, musiques ou chansons remporteront ces récompenses convoitées. Les prévisions sont habituellement basées sur ce que les experts estiment impressionner les électeurs. Le Los Angeles Times avait, par exemple, prédit que « les électeurs des Grammy adorent donner le prix de l’Enregistrement de l’année à une chanson soigneusement élaborée et nostalgique ».

L’algorithme des chercheurs de l’Université de New York

Un groupe de chercheurs de l’Université de New York a créé un algorithme qui prend en compte les caractéristiques des chansons, telles que leurs paroles, ainsi que d’autres informations comme les classements Billboard, pour éclairer les variables des chansons à succès, spécifiquement celles votées comme gagnantes pour la Chanson de l’année, l’Enregistrement de l’année et la Chanson Rap de l’année entre 2021 et 2023. Cela va au-delà des méthodes précédentes en ne faisant pas seulement des prédictions, mais en identifiant également les traits des gagnants des Grammy.

Les caractéristiques musicales prises en compte

En construisant leur outil d’IA, les chercheurs ont rassemblé un ensemble de données de nominés de 2004 à 2020 dans trois catégories de récompenses, totalisant près de 250 chansons. Ils ont ensuite combiné une gamme de variables et formé des algorithmes IA pour apprendre de ces données historiques, incluant les classements Billboard et le volume de recherche Google.

L’algorithme a également pris en compte les caractéristiques musicales des chansons en utilisant les données de Spotify, telles que :

• Acousticness : Si la piste est acoustique ou non (c’est-à-dire, reliant des instruments ou sons non électriques)
• Danceability : La capacité d’une piste à être dansée
• Énergie : Une mesure perceptuelle de l’intensité et de l’activité
• Instrumentalness : Une mesure de l’absence de voix dans une piste
• Vocabilité : La présence de mots parlés dans une piste

Résultats et implications de l’outil d’IA

Les résultats ont montré que le modèle incluait précisément toutes les neuf chansons gagnantes dans sa liste des trois meilleures chansons dans les trois catégories. Par exemple, « everything i wanted » de Billie Eilish (Enregistrement de l’année en 2021) et « Leave the Door Open » de Silk Sonic (Chanson de l’année en 2022).

De manière intéressante, certaines prédictions du modèle s’opposaient aux pronostics des sites de paris. Ainsi, « Just Like That » de Bonnie Raitt, placé dans le top trois du modèle pour la Chanson de l’année 2023, a été considéré comme une des chansons les moins susceptibles de gagner cette année-là par les plateformes de paris.

Un outil pour découvrir les tendances musicales

Les auteurs de l’étude soulignent que bien que l’algorithme ne soit pas un outil de prédiction précise, il peut néanmoins mettre en avant les attributs associés aux chansons à succès. Cette approche pourrait aider à identifier des artistes émergents et des tendances en déterrant des musiques susceptibles d’être populaires, mais qui autrement pourraient rester inconnues.

De plus, les caractéristiques prédictives variaient selon les catégories. Pour la Chanson de l’année, les traits les plus prédictifs incluaient l’énergie, l’acousticness et le classement maximal Billboard. Pour l’Enregistrement de l’année, les caractéristiques prédictives incluaient la vocabilité, la présence de grossièretés et l’acousticness. Pour la Chanson Rap de l’année, la diversité du vocabulaire, le nombre de mots et le score de bonheur étaient les caractéristiques les plus prédictives.

Un outil d’IA pour les prédictions des Grammy