Une expérience amusante consistant à demander à ChatGPT d’analyser des vidéos de jeu de guitare pour recevoir des conseils personnalisés. Malgré quelques ratés techniques et une reconnaissance étonnamment précise d’un morceau de Leonard Cohen, l’IA se montre étrangement flatteuse — au point de remettre en question la fiabilité de son jugement face aux critiques habituelles des internautes.
L’idée : se faire coacher par une intelligence artificielle
Face aux critiques récurrentes sur les compétences guitaristiques affichées dans les vidéos, l’expérience consiste à tester toutes les ressources disponibles pour progresser — et notamment ChatGPT, à qui il est demandé d’analyser des vidéos de jeu pour fournir des retours personnalisés et des exercices ciblés.
Premiers couacs techniques
Après avoir confirmé pouvoir analyser une vidéo envoyée, l’IA fournit une première analyse étonnamment générique : posture correcte, position des mains satisfaisante, mais aussi des remarques sur l’éclairage ou le placement du micro, sans réel rapport avec la technique de jeu. Un premier indice que l’analyse réelle du contenu vidéo n’a peut-être pas eu lieu — confirmé lorsqu’il faut insister pour obtenir une analyse complète intégrant réellement le son et l’image synchronisés.
Une analyse plus poussée, très flatteuse
Une fois relancée correctement, l’IA livre une analyse plus détaillée : geste fluide, absence de crispation, contact avec les cordes maîtrisé, avec quelques suggestions concrètes (2-3 minutes d’exercice quotidien pour fluidifier certains mouvements, léger temps d’hésitation lors des changements de rythme). Globalement, le verdict reste extrêmement positif — presque trop, au point de contraster nettement avec les critiques habituellement reçues en commentaire.
Le test du fingerpicking
Une seconde vidéo, cette fois en jeu aux doigts sur un morceau très connu, permet de tester une capacité supplémentaire : la reconnaissance musicale. Après une limite atteinte sur l’abonnement gratuit nécessitant d’attendre 24 heures, l’IA parvient à reconnaître avec précision le morceau — « Hallelujah » de Leonard Cohen — en analysant même la forme d’onde du son, une capacité technique surprenante.
L’analyse détaillée révèle des observations pertinentes : notes aiguës un peu moins régulières, légère accélération dans les passages plus chargés (probablement lié à l’absence de jeu au métronome) — des remarques qui semblent cette fois réellement fondées sur l’écoute du morceau.
Le verdict
Si l’IA se montre capable d’une analyse technique honnête une fois correctement sollicitée, sa tendance à rester globalement très positive interroge sur sa fiabilité comme véritable outil de progression critique. La conclusion s’impose d’elle-même, avec une pointe d’ironie : les professeurs de guitare humains, capables d’un regard plus nuancé et exigeant, n’ont pas de souci à se faire pour l’instant face à l’intelligence artificielle.
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