International audience; La musique véhicule souvent une impression de “geste”, une évocation de mouvement et d’énergie, qui la rend spectaculaire, passionnante et expressive. Dans la production de musique générée par le truchement d’algorithmes, une question commune est d’imprégner le son de la nervosité et de la vitalité de la performance live. Dans le cas de la musique mixte, un défi supplémentaire est de programmer l’ordinateur pour interpréter les qualités expressives de la musique jouée en temps réel.Je présente lors de cette conférence une approche pour analyser et caractériser automatiquement le geste dans le son musical, comme manière d’améliorer l’interaction de l’ordinateur avec le performer humain dans le cadre d’une improvisation live. En décrivant la musique comme des motifs (patterns) de données paramétriques changeantes, l’ordinateur peut stocker et catégoriser des descripteurs de gestes musicaux. Dans un second temps, nous pouvons alors considérer comment les dérivations de ces données d’analyse –les manières dont les données changent au cours du temps –caractérisent la qualité gestuelle de chaque performance. Dans le cas de la musique générée algorithmiquement, le contrôle de ces dérivations du changement des paramètres musicaux peut améliorer le potentiel expressif de l’improvisation avec ordinateur.