Le problème

La composition musicale algorithmique nécessite généralement des environnements complexes, des langages spécialisés (SuperCollider, Max/MSP) ou des bibliothèques lourdes difficiles à apprendre et à partager. Les approches génératives — minimalisme, processus stochastiques, automates cellulaires — combinent théorie musicale et flexibilité algorithmique, mais restent peu accessibles. Le package Python Djalgo a été développé chez tangent.to pour combler le vide. Toutefois, Djalgo n’a pas de structure claire, flexible, complète et déclarative pour définir les items musicaux. De plus, la base Python de Djalgo reste trop lourde pour une exécution sans installation via WebAssembly.

L’approche

JMON (JSON Music Object Notation, jam on!) est un format riche et délaratif pour décrire la musique. Il enrichie le format midi et le rend lisible dans une fichier texte.

JMON-algo est un framework JavaScript pour la composition musicale algorithmique basé sur le format JMON. Il fournit :

• Une représentation musicale structurée en JSON, lisible et programmable
• Des outils de théorie musicale intégrés (gammes, progressions, harmonie, rythme)
• Des techniques de composition générative sans apprentissage profond : marches aléatoires, fractales, automates cellulaires, algorithmes génétiques, processus gaussiens
• Une conversion transparente vers multiples formats (MIDI, ABC, SuperCollider, Tone.js)
• Une visualisation et lecture interactive des partitions

Le framework privilégie la créativité mathématique et algorithmique plutôt que l’intelligence artificielle, offrant un contrôle précis, une compréhension claire des processus compositionnels, et une appropriation du processus créatif.

Mise en oeuvre technique

• Framework JavaScript pur (converti depuis TypeScript pour une meilleure compatibilité)
• Intégration avec Observable pour notebooks interactifs
• Modules spécialisés : validation de format, conversion MIDI/ABC/SuperCollider, visualisation de partitions
• Outils d’analyse musicale (utiles pour algorithmes génétiques)
• Utilisation via npm ou directement dans Observable

État actuel

Le projet actif, mais pour une approche complète et fonctionnelle, il est recommandé en ce moment d’utiliser Djalgo. Un livre interactif gratuit est en cours de rédaction. Des développements futurs sont prévus pour corriger les bugs et étendre les capacités analytiques et les outils de composition.