Toujours en partenariat avec notre ami Robby Towns, de Nesta Music, auteur de ce livre blanc sur les metadonnées, et soutenu par DigitalMusic.org, nous continuons notre visite pointue dans l’univers de la metadata. Non, ce n’est pas un gros mot, et c’est même essentiel de comprendre comment cela fonctionne. Alors quoi et comment monétiser? Et cela tombe bien car nous lançons notre premier Meet-up avec le MaMA, “MaMA, meet up with DBTH”, ce mardi 2 juillet, justement sur ce sujet, avec des intervenants spécialisés dans ces domaines…Info et inscription ici!
La saisie, la collecte, l’agrégation et la distribution des métadonnées contextuelles de musique sont à l’heure actuelle fragmentées. Réunir les différentes parties disparates à travers la collecte et la normalisation de l’information dans un système fédéré par des bases de données interopérables serait une façon de palier à ce problème.
Pour mieux comprendre ces «données sur les données», imaginez-vous dans une allée d’épicerie. Imaginez qu’au lieu de voir de vagues descriptions dans les allées sur le pain, les crackers, les soupes, etc, apparaisse une liste de recommandations détaillées et ciblées pouvant être facilement modifiée et filtrée en fonction des différents éléments des produits. L’acheteur pourrait simplement indiquer: “Je veux une un goûter salé”, et comme par magie cette description plutôt vague arriverait aux frites, chips, biscuits et cacahuètes. Les crackers pourraient convenir aussi, mais quelle marque, quelle forme, quel goût, quelle taille, avec du sodium?
Chaque aspect contextuel de l’aliment désiré devient facilement accessible et consultable pour le consommateur. Maintenant, nous allons passer de la nourriture à la musique et remplacer la signalisation dans une allée d’épicerie avec un écran d’ordinateur.Les Qui, Quoi, Quand,
Où et Comment de tout enregistrement créent une nébuleuse de métadonnées, qui, lorsqu’elles sont bien exploitées, peuvent nous conduire à un monde merveilleux d’applications et de services musicaux qui peuvent devenir aussi de vraies affaires. Les différents exemples cités ci-dessous vont chercher à montrer comment tirer profit d’une normalisation des métadonnées contextuelles et d’archivage.
- Le producteur : S’il y a bien un critère de recherche en musique qui n’est pas assez exploité c’est la référence au producteur (ou réalisateur). Imaginez être capable de chercher un producteur à travers des années de musique et des quantités innombrables de genres. Un bon exemple serait un producteur comme Rick Rubin, qui a été impliqué dans des genres allant du hip-hop à la country.
- L’origine des samples : une autre information qui appartient à cette catégorie est l’accompagnement musical. D’où vient ce sample de batterie utilisé par A Tribe Called quest ? Comment puis-je trouver le morceau dont est tiré “Amen break” ? Il est possible de chercher ces informations sur Google mais il n’existe aucune base de données complète sur ces catégories et leurs sous- genres, une base de données qui serait utilisée intelligemment et qui apporterait une valeur ajoutée en termes de découverte et de curation.
- Les paroles: nous sommes dans le même cas de figure en ce qui concerne les textes. Pouvoir trier les titres en fonction de leur auteur ou co-auteur apporterait une richesse incroyable à la découverte. La pluspart des lecteurs de cet article sait déjà que « All Along the Watchtower » de Bob Dylan a un lien avec Jimi Hendrix, mais saviez-vous que « One » de U2 nous amène à Joe Cocker et Johnny Cash ? Ces données, qui dépassent largement les choix basiques par artiste ou par genre, ouvrent un nouveau champ de recommandation, une nouvelle expérience utilisateur et donc un potentiel commercial accru.
- Les musiciens studio : Un exemple supplémentaire de données qui ouvrent de nouvelles possibilités. En faisant une recherche sur Muscle Shoals vous tomberez sur les Rollings Stones, Elton John, Percy Sledge, Wilson Pickett, Aretha Franklin, Rod Stewart, Lynyrd Skynyrd et bien d’autres encore !
- Les instruments : Et si on pouvait suivre le parcours d’un instrument au travers de artistes, des groupes et des tournées auxquels il a participé ? On suivrait la « Goldtop » originale de Les Paul, depuis sa création en passant par toutes les évolutions qu’a connue la guitare électrique. Il serait possible de trouver quelle pédale d’effet est utilisée sur le solo de guitare dans « Catch a Fire », ou bien le modèle des platines utilisée par Deadmau5 pour ses DJ set. En regardant une vidéo de Jimi Hendrix sur votre iPad vous pourriez cliquer sur l’ampli de guitare et retrouver tous les réglages pour reproduire ce son chez vous.
- Le style de vie : En allant encore plus loin dans l’exploitation des données entourant un album il est possible d’aborder lestyle de vie et le merchandising : combien de fans aimeraient savoir où Mark Foster achète ses polos ou quel était le modèle des lunettes de Ray Charles ? Ce genre d’informations est déjà disponible dans des livres ou dans des magazines et des blogs mais il est difficile de regrouper ces données pour les exploiter de façon créative.
- Les utilisations tierces: Certains sites ou services travaillant sur des segments de consommateurs bien particuliers pourraient être très intéressés par certaines informations que nous avons évoquées. On peut imaginer une campagne « Offrez-vous la nouvelle coupe de Rihanna » sur un site de mode ou pour son avatar dans un service en ligne utilisant des avatars (Sim’s, Second Life…). Les données récoltées peuvent donc être valorisées et exploitées pour des produits ou services en dehors de l’écosystème des sites musicaux
Les informations contextuelles qui accompagnent la musique vont des playlists associées à un programme TV à la couleur des cheveux de l’artiste. Se pencher sur l’exploitation de ces données n’est que le début. Pouvez-vous imaginer les possibilités offertes par une plateforme, une application ou un service en ligne innovant qui utiliserait ces données en les croisant ? Les fans pourraient voir leur artiste jouer en concert, à la TV ou dans un festival avec une expérience utilisateur transformée par des applications contextuelles et de la publicité ciblée : en un clic il sera possible d’acheter le jean porté par l’artiste dans son clip.
“Plus les données fournies ou récoltées par les ayants droit sont complètes et plus l’industrie musicale le sera. Tout le monde y gagne”- John Spencer, BMS/Chace
Voici les segments qui profiteront le plus de la monétisation liées aux informations contextuelles :
- La valorisation des catalogues : pour les labels et les éditeurs ces nouvelles pistes d’exploration permettront de valoriser leur catalogue avec l’arrivée de nouveaux fans qui autrement n’auraient jamais découvert leur musique. Au- delà de l’augmentation potentielle des ventes de musique se présentent également des opportunités de licence à des entreprises ou à des particuliers qui bénéficieront eux aussi des avantages liés aux métadonnées améliorées.
- Les licences : Au-delà des données classiques liées à un enregistrement, on peut penser à des éléments de recherche plus poussés comme des tags sur la tonalité, l’état d’esprit dans lequel nous met le morceau ou encore les lieux qu’il évoque. Ce genre de données augmenterait le potentiel pour les licences (sonorisation, synchronisation…).
- Des formats améliorés dans ce monde où tout est connecté (TV, “boxes” multimedia, smartphones et autres ordinateurs) les expériences audio- visuelles potentielles liées à la musique sont toujours plus nombreuses. La visualisation sur des plateformes comme Microsoft Zune sur Xbox et les innovations comme l’iTunes LP et les plateformes comme Official.fm, Songpier ou Viinyl montrent le besoin d’un accès à des bases de métadonnées évolutives comprenant les statistiques et les données contextuelles sur les artistes. Le groupe de réflexion Connected Media Experience, constitué de professionnels de la musique, se penche actuellement sur les informations contextuelles.
- Les Standards mis en place pour collecter ces données faciliteront le travail des sociétés de perception et de répartition des ayants droits en compléments de leurs propres initiatives.
- Economies d’échelle : Le besoin et la demande de données plus fournies sur les artistes et leurs œuvres existent déjà : dans cette nouvelle ère où la musique est recherchée et les façons de la monétiser sont toujours plus nombreuses grâce aux sites web, réseaux sociaux, applications et autres produits connectés. La création d’une solution standardisée pour transmettre ces informations partout où elles seront utiles permettra de faire des économies d’échelle par rapport au système actuel de livraison au cas par cas.
- Nouveaux modèles En plus de ce que nous avons listé jusqu’à présent il doit exister de nombreuses autres utilisations potentielles pour ces nouvelles métadonnées associées aux artistes. Leurs utilisations seront découvertes à mesure que les développeurs innovants auront un accès simple et standardisé aux flux de métadonnées : imaginez un peu ce que les participants d’un Music Hack Day pourront en tirer !
Dans une 3e partie, nous verrons les metadonnées en pratique.
Si vous souhaitez télécharger ce livre blanc, vous pouvez le retrouver sur le site de notre Agence DBTH ICI
Et plus d’infos sur le Meet Up Metadata ““MaMA, meet up with DBTH”, ce mardi 2 juillet INFO ET INSCRIPTION ICI
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