Crédit photo : Emilipothèse
Spotify a partagé lors de la conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre que les développeurs de la société s’appuient sur l’IA pour écrire la part du lion de son code depuis décembre.
Spotify a tenu cette semaine sa conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre, révélateur les nombreuses façons dont l’entreprise s’appuie sur l’intelligence artificielle pour accélérer le développement de la plateforme. Selon Gustav Söderström, co-PDG de Spotify, les principaux développeurs de la société « n’ont pas écrit une seule ligne de code depuis décembre ».
Le géant du streaming basé à Stockholm a déployé plus de 50 nouvelles fonctionnalités et modifications dans son application mobile au cours de l’année écoulée, notamment ses listes de lecture invitées basées sur l’IA récemment publiées, la correspondance de pages de livres audio et À propos de cette chanson.
Söderström a noté que ce déploiement rapide était en grande partie dû à un système interne utilisé par les ingénieurs de l’entreprise appelé « Honk » afin d’accélérer le codage et la vitesse du produit. Le système permet aux ingénieurs de déployer du code à distance et en temps réel à l’aide de l’IA générative fournie par Claude Code.
« À titre d’exemple concret, un ingénieur de Spotify lors de son trajet matinal depuis Slack sur son téléphone portable peut demander à Claude de corriger un bug ou d’ajouter une nouvelle fonctionnalité à l’application iOS », a déclaré Söderström. « Et une fois que Claude a terminé ce travail, l’ingénieur reçoit une nouvelle version de l’application sur Slack sur son téléphone, afin qu’il puisse ensuite la fusionner avec la production, avant même qu’ils n’arrivent au bureau.
Il a également noté que Spotify a la capacité de créer un ensemble de données unique sur lequel d’autres grands modèles linguistiques (LLM) ne pourraient pas capitaliser comme ils le feraient avec d’autres ressources en ligne, telles que Wikipédia. Cela, dit-il, est dû au fait que les questions liées à la musique sont souvent fluides et fortement basées sur les régions.
Par exemple, les gens de différentes régions du monde peuvent avoir des conceptions différentes de ce qui constitue une « musique d’entraînement ». Les Américains pourraient préférer le hip-hop, et de nombreux Européens pourraient préférer l’EDM, tandis que les Scandinaves préféreraient peut-être s’entraîner sur du heavy metal. Söderström a déclaré que c’est le type d’ensemble de données que Spotify construit, ce qui le distingue, car l’entreprise dispose du plus grand nombre d’utilisateurs à partir duquel extraire des données.
“Il s’agit d’un ensemble de données que nous construisons actuellement et que personne d’autre ne construit réellement. Il n’existe pas à cette échelle, et nous le voyons s’améliorer à chaque fois que nous reformons nos modèles”, a-t-il déclaré.
La société a également précisé son approche de la musique générée par l’IAexpliquant que les artistes et les labels peuvent indiquer dans les métadonnées d’un morceau comment la chanson a été créée et dans quelle mesure l’IA a été utilisée. Cependant, Spotify a noté que la plate-forme continue de « surveiller » les traces de pente générées par l’IA.
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