Mis à jour le 02/04/2026
Et si l’intelligence artificielle pouvait contribuer à la création musicale sans jamais avoir écouté une mélodie ? Le projet Allendia, porté par Huguette Laurent, Tara Vanhatalo et accompagné par le programme Inria Startup Studio, relève ce pari audacieux. À contre-courant des solutions de deep learning habituellement utilisées, les chercheuses ont conçu un plugin musical fondé sur une technologie innovante, frugale et éthique : les réseaux de neurones artificiels aléatoires.
Création musicale : le choix d’une autre voie que le deep learning
L’intelligence artificielle s’invite désormais dans les studios de production et les chambres des artistes amateurs pour générer automatiquement des musiques, proposer des arrangements ou reproduire des sons d’instruments. Le problème ? Les outils d’IA sont entraînés sur des millions d’heures de musiques créées par des artistes, mais sans les rétribuer et au prix d’une consommation colossale de données, de puissance de calcul et d’énergie... Cela explique pourquoi l’intelligence artificielle en création musicale est vivement critiquée des points de vue éthique et écologique.
Huguette Laurent et Tara Vanhatalo, toutes deux musiciennes et chercheuses formées dans des laboratoires d’Inria à Bordeaux, empruntent, elles, une voie différente. Elles ont fondé Allendia avec une ambition : développer des outils d’IA de création musicale, sans la moindre phase d’apprentissage.
Moins d’énergie utilisée avec les réseaux de neurones aléatoires
Comment est-ce possible ? Huguette Laurent explique : « J’ai passé ma thèse à l’Institut des maladies neurodégénératives (IMN) de Bordeaux, affilié à Inria, où j’ai appris que le cerveau traite l’information bien plus efficacement que le deep learning, en consommant très peu d’énergie. J’y ai été formée aux techniques de réseaux de neurones artificiels aléatoires, justement inspirées du fonctionnement du cerveau, utilisées pour simplifier les calculs et utiliser moins d’énergie. »
Le hasard a voulu que la chercheuse participe à un hackathon, un marathon de programmation durant lequel les participants doivent développer un projet. En tant que musicienne, elle a l’idée, avec son équipe, de créer un générateur de mélodies avec des réseaux de neurones aléatoires. « On a gagné ! Le prototype était rudimentaire, mais avait du potentiel pour fabriquer un outil utile aux musiciens. »
À la frontière de la recherche scientifique et de la musique
Pour explorer son idée, Huguette Laurent se tourne vers Tara Vanhatalo, dont la thèse au sein de l’équipe-projet Astral du centre Inria de l'université de Bordeaux portait sur l’utilisation d’algorithmes de machine learning en vue de reproduire le son d’un amplificateur de guitare. Cette chercheuse rejoint l’aventure sans hésiter : « Huguette proposait quelque chose de différent et d’innovant : explorer ce que l’aléatoire peut produire en musique. Le challenge était stimulant et j’ai accepté ! »
Ainsi, Tara Vanhatalo a apporté à Huguette Laurent sa maîtrise des formats propres aux plugins audio professionnels. Ensemble, pour monter le projet Allendia, elles rejoignent le programme Inria Startup Studio qui permet aux chercheurs de transformer leurs travaux en solutions concrètes. « Notre objectif : donner avec l’IA un nouvel instrument aux artistes, précise Huguette Laurent. Il ne s’agit pas de les remplacer. »
Détourner l’IA de son usage initial pour un réel impact créatif
Concrètement, le projet d’Allendia prend la forme d’un plugin musical. Pour les deux fondatrices, son originalité ne réside pas uniquement dans sa technologie aléatoire, mais dans sa volonté d’innovation artistique, inspirée d’une tradition de détournement créatif. « La guitare électrique a été inventée pour amplifier le son sur scène dans les grandes salles de concert, rappelle Huguette Laurent. Mais son usage a rapidement été détourné, menant à l’invention du rock ! Aujourd’hui l’IA est simplement utilisée pour reproduire fidèlement des musiques. Nous pensons qu’elle aura un réel impact sur l’art quand on la détournera de son usage initial. Par exemple, quand elle "glitche", quand elle fonctionne mal, de nouvelles couleurs sonores peuvent apparaître. » Et justement, les réseaux aléatoires sont en mesure de produire ces imperfections.
Autre atout : une sobriété de calculs. « Là où le deep learning mobilise des millions de neurones, les réseaux aléatoires en exploitent moins d’une dizaine, précise Tara Vanhatalo. Cette réduction est nécessaire pour que le plugin réponde en temps réel. Lorsqu’un musicien joue une note, il doit l’entendre immédiatement. » Mieux : cette contrainte constitue un avantage inattendu sur le plan musical. Car un petit réseau produit naturellement des motifs courts qui se répètent et rentrent dans la tête... ce qui est le propre d’une mélodie inoubliable !
Sculpter l’aléatoire pour composer une musique
Comment le plugin développé par Allendia fonctionne-t-il ? Il s’intègre dans les logiciels de production musicale classique, comme Ableton, GarageBand, Reaper… Ainsi, les musiciens peuvent y accéder facilement et garder la main sur leurs compositions. Au départ, le plugin produit une mélodie aléatoire et offre une quinzaine de paramètres pour guider le résultat : répéter la note, ajouter un silence, guider le motif rythmique, ou d’autres possibilités.
En jouant sur ces paramètres, l’artiste canalise l’aléatoire, il le sculpte pour obtenir le son qu’il souhaite créer. Huguette Laurent compare le plugin à un kaléidoscope : « Dans un kaléidoscope, l’agencement des éléments est aléatoire, on les fait bouger sans les contrôler. Néanmoins, la structure des miroirs à l’intérieur génère des formes esthétiques. » Et si la mélodie ne lui convient pas, le musicien peut toujours changer sa partition, en modifiant les paramètres, ou en produisant un réseau aléatoire entièrement nouveau, et ceci en une seule touche !
Projet Allendia : un lancement imminent
Désormais, le projet va quitter les murs de l’Inria Startup Studio, pour être mis à disposition du public. Ainsi, une version bêta sera accessible dès avril 2026 et pourra être testée gratuitement.
« En mai, nous prévoyons le lancement du plugin définitif, baptisé EVY, sur notre site Web allendia.com, accompagné d’une promotion sur Instagram, s’enthousiasme Huguette Laurent. Nous allons poursuivre ce projet avec nos fonds propres, tout en cherchant à être rentable à chaque étape de la croissance d’Allendia, plutôt que chercher des investissements externes. » À terme, l’ambition est de construire une entreprise pérenne et autofinancée, comptant une équipe de quelques personnes. Une belle aventure à suivre...
Inria Startup Studio : transformer l’idée en entreprise
La transformation du prototype du hackathon en un plugin exploitable par tout musicien n’a demandé à Huguette Laurent et Tara Vanhatalo que six mois de recherche environ, grâce à l’apport décisif du programme Inria Startup Studio. Ce programme offre aux scientifiques les moyens de transformer une innovation technologique en entreprise.
Pendant un an, il a fourni à Huguette Laurent et Tara Vanhatalo non seulement des locaux et un financement couvrant les salaires et le budget opérationnel, mais aussi des formations et un accompagnement entrepreneurial pour structurer leur projet : analyse du marché, définition du produit, ou encore stratégie commerciale.
Ainsi, Émilie Pons et Antoine Albrecht d’Inria Startup Studio ont permis à Huguette Laurent et Tara Vanhatalo de se consacrer entièrement au développement de leur plugin. Dans ce cadre, elles ont pu compter sur le soutien d’un stagiaire pour peaufiner leur interface graphique. Elles ont aussi accueilli des musiciennes et musiciens qui ont testé le plugin pour améliorer l’interface, identifier les paramètres les plus intuitifs, affiner le rendu sonore. « Sans cela, notre parcours aurait été bien plus long et hasardeux » concluent les deux fondatrices d’Allendia.
En savoir plus
- Musique : l'intelligence artificielle change les règles (vidéo), France 24, 17/12/2025.
- Six startups accompagnées par Inria Startup Studio récompensées au concours d'innovation i-PhD 2025 de Bpifrance, Inria, 15/10/2025.
- Le problème du plag'IA (podcast), France Musique, 16/7/2025.
- Simulation de réseaux de neurones bio-inspirés : vers une intelligence artificielle frugale, CNRS, 14/12/2022.
- L’informatique neuromorphique, nouvelle solution aux problèmes d’optimisation ? Inria, 12/1/2026.
