À l’occasion du salon Viva Technology 2025 a eu lieu le lancement officiel du LabCom Mixtapes. Associant un consortium académique et le groupe Deezer, ce projet vise à étudier la diversité sociale et spatiale des pratiques d’écoute de musique et de podcasts sur les plateformes de streaming. LabCom Mixtapes va donc faire appel à des expertises en matière d’informatique et de sciences sociales.

Permettre aux laboratoires de recherche d’accéder à un corpus de données quantitatives et qualitatives sur les écoutes de musique en ligne. C’est dans cette optique qu’a été créé le laboratoire commun Mixtapes (Méthodes et données mixtes pour l’analyse des pratiques d’écoute en streaming). Il fédère un groupe d’acteurs académiques et institutionnels – CNRS, EHESS, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Université Paris Cité et l’ANR – et le spécialiste du streaming muscial Deezer. « C’est le prolongement d’une relation de confiance initiée il y a huit ans entre le CNRS et le groupe Deezer. Soutenu par l’ANR à hauteur de 363 000 euros sur 54 mois, ce laboratoire commun s’inscrit dans la continuité du projet Records sur les pratiques des publics des plateformes de streaming musical, mené entre 2020 et 2025 », détaille Thomas Louail, chercheur CNRS au sein de l’unité Géographies-Cités. Le LabCom Mixtapes s’est fixé pour objectif d’étudier la diversité sociale et spatiale des habitudes d’écoute de musique et de podcasts sur les plateformes de streaming. « L’étude des goûts musicaux et des comportements culturelles est un sujet ancien. Il existe depuis longtemps des enquêtes sociologiques sur le sujet, mais les données sont souvent déclaratives uniquement », précise Thomas Louail. Avant d’ajouter : « Avec le streaming, chaque écoute laisse une trace effective et observable. »

Deux principaux volets de recherche

Dans le cadre de Mixtapes, deux questions de recherche vont être explorées. D’une part, les équipes vont se pencher sur le comportement des utilisateurs de la plateforme, en particulier lorsqu’il s’agit de découverte de nouveaux morceaux. « Le volet MeloDynamics va permettre d’avoir des données sur la propagation d’écoutes sur un temps long, selon le profil et l’âge de l’utilisateur », indique Thomas Louail. D’autre part, les chercheurs souhaitent examiner la transmission familiale des goûts musicaux via le projet « FamilyAffair ». « Nous allons étudier les comptes “familles”, pour mesurer, en comparant les approches des membres du foyer, s’il y a un effet de transmission de références musicales », explique Thomas Louail. Si, du côté académique, l’intérêt est d’étudier le volet sociologique de l’écoute musicale, du côté de Deezer, ce LabCom va l’aider à optimiser la navigation et les fonctionnalités de recommandation en fonction de paramètres sociaux. Pour mener à bien ces recherches, deux doctorants ont d’ores et déjà été engagés. « Ce projet collaboratif devrait mobiliser une équipe scientifique d’une petite dizaine de personnes, au sein du CNRS et de Deezer. Mais l’idée du LabCom est aussi de rassembler d’autres chercheurs de toutes disciplines pour exploiter nos dispositifs d’enquête et analyser les données anonymisées collectées », précise Thomas Louail.

Constituer un panel pour aller plus loin

Les avancées réalisées dans le cadre de Mixtapes vont s’inscrire sur la feuille de route d’innovation des partenaires du projet. « Nous souhaitons déterminer comment la connaissance acquise peut se traduire en termes d’outils de navigation et de recommandations. À cette fin, nous prévoyons de créer un panel d’utilisateurs pour répondre à des enquêtes régulières. Ces répondants seraient fidélisés, par l’intermédiaire du paiement d’un abonnement à la plateforme musicale, par exemple », poursuit Thomas Louail. Avant d’ajouter : « Cela nécessitera de trouver des fonds pour pouvoir monter le panel. » À terme, les équipes de recherche ont l’intention de produire de la connaissance et, dans une démarche de science ouverte, d’ouvrir des données anonymisées utiles à la recherche publique, par exemple sur les usages et les effets mesurables des algorithmes de recommandation sur la diversité musicale à laquelle sont exposées les personnes qui les emploient.