I need to tell you about a moment of shame.
It was a Tuesday, late, and the house was quiet. My wife Marthe was asleep. She's Senegalese, and I mention it because it matters for what comes next. I was working on a promotional image for an artist at the European label where I serve as press officer. We specialize in West African music, the music I've lived inside for decades. I needed a press photo concept: an African producer at work in a professional studio.
I typed my prompt into the AI image generator. I was specific. I thought I was being thoughtful. I wrote about a home studio, about the contrast between modern technology and its surroundings. I hit generate.
What came back was a young Black man in a concrete room with a cracked wall, hunched over a laptop on a wobbly table, a single bare bulb overhead. The resilient creative. The Third World improviser. The charity-poster cliché, delivered in four seconds.
I sat there looking at it and felt sick. Not only because of what the machine had made, but because of what I had asked for. I had wanted a professional studio. Somewhere between that thought and my keyboard, it had become a "home studio" with "contrast." My words, my supposedly enlightened, forty-years-in-African-music, married-to-a-Senegalese-woman words, had led the machine straight to the poverty cliché. Not consciously. But I asked for it.
I closed the laptop. I didn't tell Marthe. How do you tell your wife that after twenty-five years of loving her family, her culture and her country, your default imagination still runs on colonial software?
What the machine knows and doesn't know
My prompt was only half the story. The other half is what the machine had to work with.
Here's the thing about AI that tends to get lost in the hype: it doesn't understand anything. It's a mirror. And right now it reflects a world built by and for the West.
The numbers are brutal. Researchers at the Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence surveyed the datasets used to build music-generating AI. Roughly 86 percent of all the hours of audio come from the Global North 2. European music accounts for more than 6,000 hours. African music, from a continent of more than 1.4 billion people and thousands of distinct traditions, accounts for about 28 hours 2. Not 28,000. Twenty-eight. Another breakdown of the same research puts Western genres at 94 percent of the data and Africa at 0.3 percent 1. The people doing the research look much the same: only 6.1 percent of the papers have a first author from the Global South, and not a single one has a first author from Africa 2.
Commercial platforms don't disclose what they train on. But there is little reason to believe their data looks any different.
I tested this myself on Suno, one of the biggest AI music platforms. I asked for mbalax, the Senegalese genre built on sabar drum patterns that I've been listening to since before most Suno engineers were born. What came back was a vaguely West African-sounding mush. Pleasant enough. Utterly generic. Then I asked for highlife. Similar mush, slightly different seasoning. Kuduro. Same. Amapiano. Same.
Then I asked for country music, and the machine came alive. Outlaw, bluegrass, honky-tonk, Bakersfield, polished country-pop: it knows them all, in detail. It can hear the gap between Waylon Jennings and Taylor Swift. It cannot hear the gap between Youssou N'Dour's mbalax and Fela Kuti's Afrobeat: different countries, different decades, different traditions, different languages. To the machine, they are the same thing: African.
I sat with that for a while.
And it isn't just my experience. Researchers have documented that when Suno attempts Arabic maqam music, it may round off the microtones to the nearest Western note, stripping the music of the very thing that makes it distinctive 2. A piece meant to evoke an Indian raga can come out sounding like a Western pop melody played on a sitar 2. Ask the model to step outside its comfort zone and it falls back on Western harmony and rhythm, because its comfort zone was built almost entirely on Western music.
It's not just music
At the label, we were brainstorming a name and visual identity for a dance festival in Africa. My colleagues and I worked through the AI-generated options. Every name suggestion came drenched in the kind of cultural shorthand Western marketing departments have been recycling since the seventies. Every poster concept: masks, sunsets, silhouettes against orange skies. The visual language of the tourist brochure, not the club flyer.
We tried to steer the AI away from it. We couldn't. Not because we didn't know what we wanted (we knew exactly what we wanted) but because the machine's entire vocabulary for "African event" was built by Western designers, photographers and art directors over decades of well-meaning exoticism. The cliché wasn't a bug. It was the only language the system spoke.
I've seen the same thing in text. Ask a large language model for a story set in Dakar and you get heat, dust, market noise, a woman carrying something on her head and a vague aura of spiritual wisdom. Ask for Paris and you get a three-dimensional character in a specific café with a specific emotional problem. Dakar is a backdrop. Paris is a place.
Ask for a poem in Wolof and you get something that sounds like Wolof the way a fortune cookie sounds like Confucius.
The pattern repeats everywhere: image generation, music production, text, design, marketing copy. The entire creative AI stack is Western infrastructure with a global user interface painted on top. By one estimate, 90 percent of natural language processing tools are available only in European languages 7. The contrast between multilingual Africa and today's English-centric AI models could hardly be starker 4.
The Kodak echo
I keep thinking about Kodak. For decades, the company calibrated its color film against a "Shirley card," a reference photograph of a white woman. That was the benchmark for skin tone. Dark skin came out flat and muddy, without detail. Not out of malice. Out of market logic: the customers who counted were white, so the technology was optimized for white.
Do you know when they finally fixed it? When chocolate makers and furniture manufacturers complained that their products, dark chocolate and dark wood grain, weren't coming out properly in advertising photographs. The adjustment that eventually did justice to Black skin was made for candy bars and tables. Not for people.
AI image generation is the Shirley card of this decade. And the prompt writer (me, you, anyone typing words into a box and expecting magic) is the photographer who never learned to light a dark face because nobody taught him it mattered.
To get a dignified image of an African musician, I have to tell the machine: make it look Western.
So here's what I'm actually saying
I'm not writing this to complain about AI. I use AI every day. I'm writing this to say: stop using it blindly for work that touches cultures the technology doesn't understand.
That's the message. Simple as that.
If you're a Western creative agency making a campaign for an African artist, stop generating images and hoping for the best. You are producing clichés at machine speed. You're not saving time. You're doing damage faster.
If you're a label, a promoter or a journalist using AI to write about African music, read what comes out. Really read it. Does it sound like a human being who knows this music, or like a Wikipedia summary with adjectives? If it's the second, throw it away.
If you're an African creator using these tools to work with your own heritage, know that the deck is stacked. Not against you personally, but against your entire tradition. The AI will flatten your mbalax into generic Afrobeats, your griot storytelling into "African folklore," your visual identity into tourist-brochure aesthetics. Not out of malice. Because it simply doesn't have the data to do better.
And this is the part that keeps me up at night. The workaround I found, namedropping Western aesthetic standards in my prompts, Apple Music editorial photography or Dazed magazine, to force the model into a higher visual register, works. It produces better results. But think about what that means. To get a dignified image of an African musician, I have to tell the machine: make it look Western. That is not democratization. That is assimilation with a progress bar.
The responsible thing, the honest thing, is not to use these tools for this work unless you know exactly what you're doing and why. And even then, you should be uncomfortable. If you're not uncomfortable, you're not paying attention.
The people building what the West won't
I would be lying if I said nobody sees this.
Masakhane (isiZulu for "we build together") is a pan-African grassroots network of thousands of volunteers, coders and researchers building language technology for African languages 5. They have produced translation research for dozens of African languages 6. They're doing it with older models, limited computing power and the kind of stubbornness that only comes from knowing your language matters, even when Silicon Valley doesn't think so.
When Jade Abbott, who cofounded the South African company Lelapa AI with Pelonomi Moiloa, asked ChatGPT to count from one to ten in isiZulu, a language spoken by more than ten million people, the results were, in her words, "mixed and hilarious" 5. In 2024, Lelapa launched InkubaLM, billed as Africa's first multilingual small language model, covering Swahili, Yoruba, isiXhosa, Hausa and isiZulu 8. Inkuba means dung beetle: a creature that moves loads hundreds of times its own weight.
GhanaNLP in Accra. Digital Umuganda in Kigali. The EthioLLM project in Ethiopia 4. Small teams, small budgets, enormous ambition. They're building from scratch what billion-dollar companies never bothered to include.
But here's the honest scale of it. In the survey of music-generation research I quoted earlier, not one paper had a first author from Africa 2. These are passionate people fighting a structural deficit with dedication and duct tape. They deserve funding, recognition and, most urgently, for the rest of the world to stop pretending the problem doesn't exist.
The last song
Here's where I refuse to end on a note of despair. I've spent forty years in music, and if those years have taught me anything, it's that the original always outlasts the copy.
So much of the music the West loves traces its bloodline back to Africa. Jazz, blues, rock and roll, funk, soul, house, techno, hip-hop: follow the rhythm far enough back and you end up on that continent. Every time the global music industry has eaten itself hollow and run out of ideas, it has turned to Africa. This is not romance. This is the historical record.
And now the world is leveling itself into sameness. AI makes it possible for anyone to produce something that sounds competent. One platform alone was reported to be turning out ten songs every second 3. A flood of content that is getting very, very good at being average. The middle is expanding. The edges are disappearing.
In my own creative work I'm no purist. I write songs and play bass; I've recorded with Graham Gouldman and Paul Burgess of 10cc and with Ton Scherpenzeel of Kayak. And I use Suno. But I use it knowing what it can and cannot do. It can give me a competent arrangement. It cannot give me the thing that makes a song matter. That still has to come from a human being who has lived something.
And here's the turn I keep coming back to: the creators these tools left out, whose traditions were compressed into 28 hours of data, whose languages were dismissed as "low-resource," whose visual identities were reduced to sunset silhouettes, may well outlast everyone else.
Not because they chose authenticity. Because they never had the luxury of faking it.
The West is drowning in its own cleverness. Its creative class has more tools than ever and less to say. Authenticity has become a marketing term. Originality is measured in clicks. The machine feeds on itself and calls it innovation.
But the griot under the baobab, kora on his knee (and I've sat next to enough of them to know this is not a metaphor but a Tuesday afternoon), doesn't need the algorithm. His music predates the training data by centuries. His tradition is the data the machine never bothered to collect. And when the flood recedes, when generated content collapses under its own weight because there is only so much average the world can absorb, his voice will still be there.
In a world where it gets harder every day to be a genuine human being, in music, in writing, in art, in life, there is something unbreakable about people who never could be anything other than what they are. The West is scrambling to rediscover authenticity. These traditions never lost it. Not because Africa is pure or simple or any of the other patronizing things Western observers like to project, but because a tradition that was never deemed worth digitizing was never available for diluting either.
The last song will not be generated. It will be played. On an instrument the algorithm has never heard, in a tuning the training data doesn't recognize, in a language the model can't spell.
And it will be magnificent.
Je dois vous raconter un moment de honte.
C’était un mardi, tard, et la maison était silencieuse. Ma femme Marthe dormait. Elle est sénégalaise, et je le précise parce que cela compte pour la suite. Je travaillais sur une image promotionnelle pour un artiste du label européen dont je suis l’attaché de presse. Nous sommes spécialisés dans la musique d’Afrique de l’Ouest, la musique dans laquelle je vis depuis des décennies. Il me fallait un concept de photo de presse : un producteur africain au travail dans un studio professionnel.
J’ai tapé ma requête dans le générateur d’images. J’ai été précis. Je croyais être attentionné. J’ai parlé d’un home studio, du contraste entre la technologie moderne et son environnement. J’ai cliqué sur « générer ».
Ce qui est revenu, c’est un jeune homme noir dans une pièce en béton au mur fissuré, penché sur un ordinateur portable posé sur une table bancale, une ampoule nue au-dessus de lui. Le créatif résilient. Le débrouillard du tiers-monde. Le cliché de l’affiche humanitaire, livré en quatre secondes.
Je suis resté là à la regarder, et j’ai eu la nausée. Pas seulement à cause de ce que la machine avait produit, mais à cause de ce que j’avais demandé. J’avais voulu un studio professionnel. Quelque part entre cette pensée et mon clavier, c’était devenu un « home studio » avec du « contraste ». Mes mots, mes mots soi-disant éclairés, de quarante ans de musique africaine, d’homme marié à une Sénégalaise, avaient conduit la machine tout droit au cliché de la pauvreté. Pas consciemment. Mais c’est moi qui l’avais demandé.
J’ai refermé l’ordinateur. Je n’en ai rien dit à Marthe. Comment dire à sa femme qu’après vingt-cinq ans à aimer sa famille, sa culture et son pays, son imagination par défaut tourne encore sur un logiciel colonial ?
Ce que la machine sait et ne sait pas
Ma requête n’était que la moitié de l’histoire. L’autre moitié, c’est ce dont la machine disposait.
Voici ce qui se perd souvent dans l’engouement pour l’IA : elle ne comprend rien. C’est un miroir. Et aujourd’hui, elle reflète un monde construit par et pour l’Occident.
Les chiffres sont brutaux. Des chercheurs de l’université Mohamed bin Zayed d’intelligence artificielle ont passé en revue les jeux de données utilisés pour construire les IA qui génèrent de la musique. Environ 86 % des heures d’audio proviennent du Nord global 2. La musique européenne représente plus de 6 000 heures. La musique africaine, celle d’un continent de plus de 1,4 milliard d’habitants et de milliers de traditions distinctes, en représente environ 28 2. Pas 28 000. Vingt-huit. Une autre lecture de la même recherche situe les genres occidentaux à 94 % des données, et l’Afrique à 0,3 % 1. Les chercheurs eux-mêmes se ressemblent : seuls 6,1 % des articles ont un premier auteur du Sud global, et aucun n’a un premier auteur africain 2.
Les plateformes commerciales ne disent pas sur quoi elles s’entraînent. Mais il y a peu de raisons de croire que leurs données soient différentes.
J’en ai fait moi-même l’essai sur Suno, l’une des plus grandes plateformes de musique par IA. J’ai demandé du mbalax, le genre sénégalais bâti sur les motifs de tambour sabar, que j’écoute depuis avant la naissance de la plupart des ingénieurs de Suno. Ce qui est revenu, c’était une bouillie vaguement ouest-africaine. Plutôt agréable. Parfaitement générique. Puis j’ai demandé du highlife. Même bouillie, assaisonnement légèrement différent. Du kuduro. Pareil. De l’amapiano. Pareil.
Puis j’ai demandé de la country, et la machine s’est animée. Outlaw, bluegrass, honky-tonk, Bakersfield, country-pop léchée : elle les connaît toutes, dans le détail. Elle entend l’écart entre Waylon Jennings et Taylor Swift. Elle n’entend pas l’écart entre le mbalax de Youssou N’Dour et l’afrobeat de Fela Kuti : des pays différents, des décennies différentes, des traditions différentes, des langues différentes. Pour la machine, c’est la même chose : africain.
Je suis resté un moment avec cela.
Et ce n’est pas seulement mon expérience. Des chercheurs ont montré que lorsque Suno s’essaie à la musique arabe des maqâms, il peut arrondir les micro-intervalles à la note occidentale la plus proche, privant la musique de ce qui fait précisément sa singularité 2. Un morceau censé évoquer un raga indien peut sonner comme une mélodie pop occidentale jouée au sitar 2. Demandez au modèle de sortir de sa zone de confort et il se replie sur l’harmonie et le rythme occidentaux, parce que sa zone de confort a été construite presque entièrement sur de la musique occidentale.
Ce n’est pas que la musique
Au label, nous cherchions un nom et une identité visuelle pour un festival de danse en Afrique. Mes collègues et moi avons passé en revue les propositions générées par IA. Chaque suggestion de nom baignait dans ce raccourci culturel que les services marketing occidentaux recyclent depuis les années soixante-dix. Chaque concept d’affiche : des masques, des couchers de soleil, des silhouettes sur fond de ciel orange. Le langage visuel de la brochure touristique, pas celui du flyer de club.
Nous avons essayé d’en détourner l’IA. Impossible. Non pas parce que nous ne savions pas ce que nous voulions (nous le savions exactement), mais parce que tout le vocabulaire de la machine pour « événement africain » avait été construit par des designers, des photographes et des directeurs artistiques occidentaux, au fil de décennies d’exotisme bien intentionné. Le cliché n’était pas un bug. C’était la seule langue que le système parlait.
J’ai vu la même chose avec le texte. Demandez à un grand modèle de langage une histoire qui se passe à Dakar, et vous obtenez de la chaleur, de la poussière, le bruit du marché, une femme qui porte quelque chose sur la tête et une vague aura de sagesse spirituelle. Demandez Paris, et vous obtenez un personnage en trois dimensions, dans un café précis, avec un problème affectif précis. Dakar est un décor. Paris est un lieu.
Demandez un poème en wolof, et vous obtenez quelque chose qui ressemble au wolof comme un biscuit chinois ressemble à Confucius.
Le schéma se répète partout : génération d’images, production musicale, texte, design, rédaction publicitaire. Toute la chaîne de l’IA créative est une infrastructure occidentale, avec une interface mondiale peinte par-dessus. Selon une estimation, 90 % des outils de traitement automatique du langage n’existent que dans des langues européennes 7. Le contraste entre une Afrique multilingue et les modèles d’IA actuels, centrés sur l’anglais, pourrait difficilement être plus frappant 4.
L’écho de Kodak
Je repense sans cesse à Kodak. Pendant des décennies, l’entreprise a étalonné sa pellicule couleur sur une « Shirley card », la photographie de référence d’une femme blanche. C’était l’étalon du teint. La peau foncée sortait plate et terne, sans détail. Pas par malveillance. Par logique de marché : les clients qui comptaient étaient blancs, alors la technologie était optimisée pour le blanc.
Savez-vous quand ils ont enfin corrigé cela ? Quand des chocolatiers et des fabricants de meubles se sont plaints que leurs produits, le chocolat noir et le bois sombre, ne rendaient pas bien sur les photos publicitaires. Le réglage qui a fini par rendre justice à la peau noire a été fait pour des tablettes de chocolat et des tables. Pas pour des personnes.
La génération d’images par IA est la Shirley card de cette décennie. Et l’auteur de la requête (moi, vous, quiconque tape des mots dans une case en attendant un miracle) est le photographe qui n’a jamais appris à éclairer un visage noir, parce que personne ne lui a appris que c’était important.
Pour obtenir une image digne d’un musicien africain, je dois dire à la machine : fais-le avoir l’air occidental.
Voici donc ce que je dis vraiment
Je n’écris pas ceci pour me plaindre de l’IA. J’utilise l’IA tous les jours. J’écris pour dire : cessez de l’utiliser à l’aveugle pour un travail qui touche à des cultures que cette technologie ne comprend pas.
C’est le message. Aussi simple que cela.
Si vous êtes une agence créative occidentale qui prépare une campagne pour un artiste africain, cessez de générer des images en espérant que tout ira bien. Vous produisez des clichés à la vitesse de la machine. Vous ne gagnez pas de temps. Vous faites des dégâts plus vite.
Si vous êtes un label, un organisateur ou un journaliste qui utilise l’IA pour écrire sur la musique africaine, lisez ce qui en sort. Lisez-le vraiment. Est-ce que cela sonne comme un être humain qui connaît cette musique, ou comme un résumé de Wikipédia avec des adjectifs ? Si c’est la seconde réponse, jetez-le.
Si vous êtes un créateur africain qui utilise ces outils pour travailler avec son propre héritage, sachez que les dés sont pipés. Pas contre vous personnellement, mais contre toute votre tradition. L’IA aplatira votre mbalax en afrobeats générique, votre art de conteur griot en « folklore africain », votre identité visuelle en esthétique de brochure touristique. Pas par malveillance. Parce qu’elle n’a tout simplement pas les données pour faire mieux.
Et c’est ce qui m’empêche de dormir. La parade que j’ai trouvée, citer des références esthétiques occidentales dans mes requêtes, la photographie éditoriale d’Apple Music ou le magazine Dazed, pour forcer le modèle vers un registre visuel plus élevé, fonctionne. Elle donne de meilleurs résultats. Mais pensez à ce que cela signifie. Pour obtenir une image digne d’un musicien africain, je dois dire à la machine : fais-le avoir l’air occidental. Ce n’est pas de la démocratisation. C’est de l’assimilation avec une barre de progression.
La chose responsable, la chose honnête, c’est de ne pas utiliser ces outils pour ce travail, à moins de savoir exactement ce que l’on fait et pourquoi. Et même alors, on devrait être mal à l’aise. Si vous n’êtes pas mal à l’aise, c’est que vous ne faites pas attention.
Ceux qui construisent ce que l’Occident ne construit pas
Je mentirais en disant que personne ne voit le problème.
Masakhane (« nous construisons ensemble », en isiZulu) est un réseau panafricain de terrain, des milliers de bénévoles, de développeurs et de chercheurs qui construisent des technologies linguistiques pour les langues africaines 5. Ils ont produit des travaux de traduction pour des dizaines de langues africaines 6. Ils le font avec des modèles plus anciens, une puissance de calcul limitée et cette obstination que seule donne la certitude que votre langue compte, même quand la Silicon Valley ne le pense pas.
Quand Jade Abbott, qui a cofondé l’entreprise sud-africaine Lelapa AI avec Pelonomi Moiloa, a demandé à ChatGPT de compter de un à dix en isiZulu, une langue parlée par plus de dix millions de personnes, le résultat a été, selon ses mots, « mitigé et hilarant » 5. En 2024, Lelapa a lancé InkubaLM, présenté comme le premier petit modèle de langage multilingue d’Afrique, couvrant le swahili, le yoruba, l’isiXhosa, le haoussa et l’isiZulu 8. Inkuba signifie bousier : une créature qui déplace des charges des centaines de fois plus lourdes qu’elle.
GhanaNLP à Accra. Digital Umuganda à Kigali. Le projet EthioLLM en Éthiopie 4. De petites équipes, de petits budgets, une ambition immense. Ils construisent de zéro ce que des entreprises à plusieurs milliards n’ont jamais pris la peine d’inclure.
Mais voici l’échelle honnête des choses. Dans l’étude sur la recherche en génération musicale citée plus haut, aucun article n’avait un premier auteur africain 2. Ce sont des gens passionnés qui combattent un déficit structurel avec du dévouement et du ruban adhésif. Ils méritent des financements, de la reconnaissance et, plus urgent que tout, que le reste du monde cesse de faire comme si le problème n’existait pas.
La dernière chanson
C’est ici que je refuse de finir sur une note de désespoir. J’ai passé quarante ans dans la musique, et si ces années m’ont appris une chose, c’est que l’original survit toujours à la copie.
Une si grande part de la musique que l’Occident aime remonte, par le sang, à l’Afrique. Jazz, blues, rock’n’roll, funk, soul, house, techno, hip-hop : suivez le rythme assez loin en arrière et vous arrivez sur ce continent. Chaque fois que l’industrie musicale mondiale s’est vidée de l’intérieur et a manqué d’idées, elle s’est tournée vers l’Afrique. Ce n’est pas du romantisme. C’est l’histoire.
Et voilà que le monde se nivelle vers l’uniformité. L’IA permet à n’importe qui de produire quelque chose qui sonne de façon compétente. Une seule plateforme produirait, selon certaines informations, dix chansons par seconde 3. Un déluge de contenus qui deviennent très, très bons à être moyens. Le milieu s’étend. Les marges disparaissent.
Dans mon propre travail de création, je ne suis pas un puriste. J’écris des chansons et je joue de la basse ; j’ai enregistré avec Graham Gouldman et Paul Burgess de 10cc, et avec Ton Scherpenzeel de Kayak. Et j’utilise Suno. Mais je l’utilise en sachant ce qu’il peut faire et ce qu’il ne peut pas faire. Il peut me donner un arrangement compétent. Il ne peut pas me donner ce qui fait qu’une chanson compte. Cela doit encore venir d’un être humain qui a vécu quelque chose.
Et voici le retournement auquel je reviens sans cesse : les créateurs que ces outils ont laissés de côté, dont les traditions ont été comprimées en 28 heures de données, dont les langues ont été rangées parmi les langues « à faibles ressources », dont les identités visuelles ont été réduites à des silhouettes au coucher du soleil, pourraient bien survivre à tous les autres.
Non parce qu’ils ont choisi l’authenticité. Parce qu’ils n’ont jamais eu le luxe de la simuler.
L’Occident se noie dans sa propre habileté. Sa classe créative a plus d’outils que jamais et moins à dire. L’authenticité est devenue un terme de marketing. L’originalité se mesure en clics. La machine se nourrit d’elle-même et appelle cela l’innovation.
Mais le griot sous le baobab, la kora sur les genoux (et je me suis assis à côté d’assez d’entre eux pour savoir que ce n’est pas une métaphore mais un mardi après-midi), n’a pas besoin de l’algorithme. Sa musique précède de plusieurs siècles les données d’entraînement. Sa tradition, ce sont les données que la machine n’a jamais pris la peine de collecter. Et quand le déluge se retirera, quand les contenus générés s’effondreront sous leur propre poids, parce que le monde ne peut absorber qu’une quantité limitée de moyen, sa voix sera toujours là.
Dans un monde où il devient chaque jour plus difficile d’être un véritable être humain, en musique, en écriture, en art, dans la vie, il y a quelque chose d’incassable chez ceux qui n’ont jamais pu être autre chose que ce qu’ils sont. L’Occident se démène pour redécouvrir l’authenticité. Ces traditions ne l’ont jamais perdue. Non parce que l’Afrique serait pure, ou simple, ou n’importe laquelle de ces choses condescendantes que les observateurs occidentaux aiment projeter, mais parce qu’une tradition jamais jugée digne d’être numérisée n’a jamais été disponible pour être diluée non plus.
La dernière chanson ne sera pas générée. Elle sera jouée. Sur un instrument que l’algorithme n’a jamais entendu, dans un accord que les données d’entraînement ne reconnaissent pas, dans une langue que le modèle ne sait pas écrire.
Et elle sera magnifique.
