Le tsunami actuel de l’apprentissage profond (le retour hypervitaminé des réseaux de neurones artificiels) a récemment montré qu’il s’applique non plus seulement aux tâches et applications plus traditionnelles de l’apprentissage machine statistique, c’est-à-dire, la prédiction (par exemple, le prix d’appartements en fonction de différents critères) et la classification (de chiffres manuscrits, voir l’article « Apprentissage automatique et réseaux de neurones » du numéro hors série n° 68 « Intelligence artificielle » du magazine Tangente), mais qu’il a d’ores et déjà conquis d’autres domaines, tels que la traduction (par exemple, le service Google Translate), la reconnaissance (l’assistant Siri d’Apple) ou la synthèse de la voix (l’assistant Alexa d’Amazon). Un nouveau domaine est la génération de musique, et de manière plus générale la génération de contenu créatif (texte, image, musique, son, vidéo). En mars 2019, à l’occasion de l’anniversaire de la naissance de Johann Sebastian Bach, Google a présenté un Doodle (une variation sur le logo de Google) créant un accompagnement par contrepoint associé à une mélodie définie interactivement par l’utilisateur, dans le style des chorals de Bach. L’architecture sous-jacente est un réseau de neurones profond, dont le principe de génération sera introduit plus loin. Par ailleurs, en octobre 2018, la célèbre société de vente aux enchères Christie’s a adjugé pour plus de 400 000 dollars un tableau intitulé « Edmond De Belamy », créé par un autre type d’architecture de réseau profond (appelé réseau antagoniste génératif/créatif, GAN/CAN en anglais, voir la fin de l’article). Plusieurs jeunes entreprises, telles que AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist), Amper Music et JukeDeck, se partagent déjà le marché tout juste naissant de la génération de musique pour des documentaires ou des publicités, voire de la pop (la chanson Break Free de Taryn Southern en août 2017), et sont plusieurs à utiliser des architectures de réseaux profonds.