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Bourse de doctorat (PhD) – Génération audio par IA

Laboratoire formes · ondes (LFO), Faculté de musique, Université de Montréal

Date limite : 5 octobre 2025, 23h59 (HE)

Contexte

Les récents développements en intelligence artificielle générative transforment profondément les modalités de création musicale. Le projet « Génération audio par IA - Opportunités créatives et défis de littératie pour les musicien·ne·s », soutenu par une subvention du FRQSC (https://doi.org/10.69777/368430) propose d’examiner ces transformations en développant de nouveaux instruments de musique numériques (IMN) intégrant des modèles génératifs audio. Ces instruments constituent à la fois des dispositifs de production sonore et des espaces d’expérimentation, où les musicien·ne·s peuvent explorer des sonorités inédites et mettre à l’épreuve de nouvelles formes d’interaction avec la machine.

Le projet de doctoral proposé, soutenu par une bourse de 25 000 $/an pendant 3 ans, s’inscrit dans cette démarche de recherche-création. Il vise à documenter et analyser la manière dont ces IMN façonnent les pratiques musicales contemporaines, tout en étudiant la co-construction de savoirs entre musicien·ne·s, chercheur·e·s et technologies. En plaçant l’artiste « dans la boucle » du développement, le projet permettra d’identifier comment l’usage de l’IA en contexte musical contribue au renouvellement des modes d’expression, mais aussi à l’émergence d’une littératie en intelligence artificielle adaptée aux artistes. Cette littératie, fondée sur l’expérience pratique et la réflexion critique, sera considérée comme une condition essentielle pour permettre aux musicien·ne·s de s’approprier les outils génératifs de manière consciente, créative et responsable. Le projet accorde également une attention particulière aux enjeux éthiques (attribution, transparence, biais des modèles) et aux considérations environnementales (empreinte énergétique de l’entraînement et des usages), qui constituent des dimensions incontournables pour développer des pratiques artistiques durables et socialement réfléchies autour de l’IA.

Encadrement et milieu

Missions principales

  • Concevoir et prototyper des instruments de musique numériques (IMN) intégrant la génération audio par IA (temps réel et/ou hors ligne) ;

  • Coordonner des résidences de création (ateliers, tests, itérations), et accompagner les musicien·ne·s impliqué·e·s ;

  • Documenter systématiquement les processus de création (journaux de bord, entretiens, captations audiovisuelles, rapports, questionnaires) et mener une analyse quantitative et qualitative des données collectées ;

  • Diffuser les résultats : œuvres, démonstrations, logiciels libres, communications scientifiques et artistiques (conférences, concerts, capsules vidéo) ;

  • Contribuer à la co-construction de savoirs (méthodes, cadres d’analyse, retours d’expérience) autour des pratiques musicales avec IA.

Profil recherché

Artistique

  • Pratique approfondie en composition, improvisation et/ou performance électroacoustique par la création d’œuvres expérimentales ;

  • Bonne compréhension des méthodologies de recherche-création ;

  • Capacité à travailler en équipe pour la création artistique.

Scientifique

  • Intérêt marqué pour la lutherie numérique et la fabrication d’instruments ;

  • Expérience avec l’interaction et l’implémentation de modèles d’IA générative, particulièrement audio ;

  • Expérience dans la documentation du travail de création (textes, schémas, dépôts de code, captations).

Technique

  • Maîtrise de plusieurs langages parmi : Python, Max, JavaScript, C++ ;

  • Solides bases en développement logiciel musical et en intégration d’outils IA dans un contexte de performance/installation.

Langues

  • Français (milieu d’accueil) – requis pour la vie du laboratoire et les activités locales ;

  • Anglais – souhaité pour la dissémination internationale.

Conditions et soutien

  • Bourse de 25 000 $/an pendant 3 ans ;

  • Possibilité de charges d’enseignement (~ 10 000 $/an) selon les besoins de la Faculté;

  • Soutien possible aux déplacements (conférences, concerts) via le projet et ses partenaires;

  • Encouragement à solliciter des compléments de financement (bourses externes, subventions de création).

Inscription au programme

La personne retenue devra satisfaire aux conditions d’admission du Doctorat (PhD) en musique (Faculté de musique, UdeM) et déposer un dossier de candidature auprès du programme :
https://admission.umontreal.ca/programmes/doctorat-en-musique/

Dossier de candidature (un seul PDF)

  1. Lettre de motivation (max 2 pages) présentant votre expérience en recherche-création et votre intérêt pour ce ; précisez comment vos travaux antérieurs et vos idées de thèse s’inscrivent dans cette perspective ;

  2. CV (max. 4 pages) incluant publications, œuvres, concerts/installations, logiciels/outils;

  3. Portfolio d’œuvres démontrant l’étendue de votre pratique artistique (enregistrements, documentation d’installations, logiciels, partitions, documentation multimédia; inclure des liens en ligne si nécessaire) ;

  4. Liste de trois références (coordonnées; les lettres ne sont pas requises à cette étape).

Envoi : GenAudioAI@musique.umontreal.ca
Objet du courriel : Candidature PhD – Génération audio par IA – NOM Prénom
Nom du fichier PDF : PhD_GenAudioIA_Nom_Prenom.pdf

Calendrier et processus

  • Date limite : 5 octobre 2025, 23h59 (HE) ;

  • Sélection : présélection sur dossier → entrevue (présentation d’œuvres/démos techniques) → recommandation d’admission au PhD (UdeM).

Équité, diversité et inclusion

Nous encourageons les candidatures de toutes et tous, notamment des personnes issues de groupes historiquement sous-représentés. Si vous avez des besoins particuliers en matière d’accessibilité ou d’accommodements, nous vous invitons à nous en informer afin que nous puissions assurer votre pleine participation au processus de sélection et aux activités du projet.

PhD Fellowship – AI Audio Generation

Laboratoire formes · ondes (LFO), Faculty of Music, Université de Montréal

Deadline: October 5, 2025, 11:59 p.m. (ET)

Context

Recent developments in generative artificial intelligence are profoundly reshaping the modalities of musical creation. The project “AI Audio Generation – Creative Opportunities and Literacy Challenges for Musicians”, supported by a FRQSC grant (https://doi.org/10.69777/368430), seeks to examine these transformations by developing new digital musical instruments (DMIs) that integrate generative audio models. These instruments serve both as sound production devices and as experimental environments, where musicians can explore new sonic possibilities and test novel forms of interaction with machines.

The proposed PhD, supported by a fellowship of $25,000/year for 3 years, is part of this research-creation framework. The doctoral research will document and analyze how these DMIs shape contemporary musical practices, while also investigating the co-construction of knowledge between musicians, researchers, and technologies. By placing the artist “in the loop” of development, the project aims to identify how the use of AI in musical contexts contributes to the renewal of artistic practices and to the emergence of an AI literacy adapted to artists. This literacy, grounded in practical experience and critical reflection, is considered essential for enabling musicians to appropriate generative tools in a conscious, creative, and responsible manner. The project also pays close attention to ethical issues (authorship, transparency, bias in models) and environmental considerations (the energy footprint of training and usage), which are key dimensions in fostering sustainable and socially engaged artistic practices with AI.

Supervision and Research Environment

Main Missions

  • Design and prototype digital musical instruments (DMIs) integrating generative audio AI (real-time and/or offline);

  • Coordinate creative residencies (workshops, testing phases, iterations) and support the participating musicians;

  • Systematically document creative processes (logs, interviews, audiovisual recordings, reports, questionnaires) and conduct both quantitative and qualitative data analysis;

  • Disseminate research outcomes: artistic works, demos, open-source software, scientific and artistic communications (conferences, concerts, video capsules);

  • Contribute to the co-construction of knowledge (methods, analytical frameworks, experiential feedback) around musical practices with AI.

Candidate Profile

Artistic

  • Strong practice in composition, improvisation and/or electroacoustic performance through experimental works;

  • Solid understanding of research-creation methodologies;

  • Ability to work collaboratively in artistic creation.

Scientific

  • Demonstrated interest in digital lutherie and instrument design;

  • Experience in interacting with and implementing generative AI models, particularly audio;

  • Experience in documenting creative work (texts, diagrams, code repositories, media documentation).

Technical

  • Proficiency in several programming languages: Python, Max, JavaScript, C++;

  • Strong foundations in musical software development and integration of AI tools into performance/installation contexts.

Languages

  • French (host environment) – required for laboratory life and local activities;

  • English – desired for international dissemination.

Funding and Support

  • Fellowship of $25,000/year for 3 years;

  • Possibility of teaching assignments (~$10,000/year) depending on the Faculty’s needs;

  • Travel support available (conferences, concerts) through the project and partners;

  • Encouragement to apply for complementary funding (external fellowships, creation grants).

Program Enrollment

The selected candidate must meet the admission requirements of the PhD in Music (Université de Montréal) and submit a formal application to the program:
https://admission.umontreal.ca/programmes/doctorat-en-musique/

Application Package (single PDF)

  1. Motivation letter (max. 2 pages) describing your research-creation experience and interest in this project; specify how your previous work and thesis ideas fit this framework;

  2. CV (max. 4 pages) including publications, works, concerts/installations, software/tools;

  3. Portfolio of works demonstrating the breadth of your artistic practice (recordings, installation documentation, software, scores, multimedia documentation; include online links if necessary);

  4. List of three references (contact details; letters are not required at this stage).

Submission: GenAudioAI@musique.umontreal.ca
Email subject: PhD Application – AI Audio Generation – LAST NAME First Name
PDF file name: PhD_GenAudioAI_LastName_FirstName.pdf

Timeline and Selection Process

  • Deadline: October 5, 2025, 11:59 p.m. (ET);

  • Selection: preselection based on files → interview (presentation of works/technical demos) → recommendation for admission to the PhD (Université de Montréal).

Equity, Diversity and Inclusion

We welcome applications from all candidates, particularly those from historically underrepresented groups. If you have specific accessibility or accommodation needs, please let us know so that we can ensure your full participation in the selection process and project activities.