Créativité algorithmique avec le Machine Learning dans Max/MSP : Concepts, outils et usages concrets | Formation professionnelle Formationsubventionnee

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Créativité algorithmique avec le Machine Learning dans Max/MSP : Concepts, outils et usages concrets en fait partie.

Cette formation unique allie théorie et mise en pratique du Machine Learning créatif dans Max/MSP. Les participants découvrent comment intégrer des modèles d’IA générative pour transformer des signaux audio, créer des installations interactives ou concevoir des outils de composition assistée. L’approche combine analyse de données sonores, génération de timbres et interaction homme-machine, avec un focus sur l’optimisation pour les environnements temps réel. Les cas concrets couvrent l’art sonore, les performances live et les installations multimédias. La session s’appuie sur des bibliothèques open source et des workflows reproductibles, adaptés aux contraintes professionnelles.

Objectifs

• Comprendre les principes du Machine Learning appliqué à l’audio et au temps réel", "Maîtriser les outils open source pour intégrer du ML dans Max/MSP", "Concevoir des prototypes fonctionnels utilisant l’IA générative", "Optimiser les performances pour des applications professionnelles", "Identifier des cas d’usage concrets adaptés à son secteur"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux du Machine Learning créatif", "content": "Historique et enjeux du ML dans les arts numériques. Présentation des familles de modèles (GAN, transformers, autoencoders) adaptées à l’audio. Comparaison des approches supervisées et non supervisées pour la génération et l’analyse. Focus sur les bibliothèques compatibles Max/MSP (ml.* externals, TensorFlow Lite, ONNX).", "duration_hours": 2}, {"module": "Prétraitement et analyse de données sonores", "content": "Techniques de préparation des données audio pour le ML (fenêtrage, normalisation, extraction de features). Utilisation d’outils Max/MSP pour l’analyse spectrale et la segmentation temporelle. Introduction aux descripteurs audio (MFCC, chroma) et leur exploitation dans un workflow ML. Cas pratique : segmentation au

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).