Kévin Roger est maitre de conférences en musicologie à l’université de Lorraine (UFR ALL, Metz). Spécialiste des polyphonies de la fin du Moyen Âge occidental, il participe également à divers projets dans le champ des humanités numériques. Il coordonne notamment le Cluster 6 Biblissima+ dédié aux sources musicales anciennes et dirige le groupe de travail MEI (Music Encoding Initiative) du consortium Musica2 (Huma-Num).

L’essor de l’intelligence artificielle et des stratégies de deep learning ouvre de nouvelles perspectives pour l’étude des répertoires musicaux du Moyen Âge. Cette communication propose de présenter plusieurs projets et outils innovants s’inscrivant dans cette démarche. D’une part, les avancées du Cluster 6 Biblissima+ en matière de vision par ordinateur illustreront les progrès réalisés dans l’identification de parties musicales au sein d'anciens chansonniers. D’autre part, l’usage des Large Language Models (LLM) pour le traitement du latin et les analyses intertextuelles sera abordé à travers un projet se concentrant sur les motets du XIVe siècle. Cette présentation proposera pour finir quelques regards sur l’avenir de ces techniques numériques appliquées à la musicologie et, plus particulièrement, à l’étude des musiques anciennes.