Spotify rachète le parisien Niland pour améliorer ses services
On ne compte plus les rachats stratégiques opérés par les grandes firmes de la tech au cours des derniers mois, et une chose est claire : ça n’est pas encore près de se calmer. Spotify, le géant suédois de la musique en streaming, a ainsi annoncé mercredi avoir racheté la start-up parisienne Niland spécialisée dans les algorithmes de recherche et la recommandation musicale.
Cette acquisition devrait permettre à Spotify d’améliorer – encore un peu plus – son propre système de recherche et de recommandation de chansons, notamment au travers de ses fameuses sélections personnalisées « Daily Mix », pouvant tout naturellement tirer bénéfice des compétences de la start-up. Les Parisiens de Niland devront quant à eux déménager pour rejoindre les bureaux new-yorkais de Spotify.
Si le montant final de la transaction n’a pas été communiqué, les responsables de la firme scandinave ont toutefois déclaré être « ravis d’accueillir la start-up parisienne d’apprentissage statistique Niland dans la famille Spotify« . Ajoutant que Niland a « révolutionné la manière dont les technologies d’intelligence artificielle peuvent optimiser la recherche de musique et les capacités de recommandations« .
Spotify : des rachats qui s’enchaînent
Racheter des boites spécialisées dans les algorithmes de recommandation et dans la reconnaissance des morceaux (entre autres) semble en effet être le sport à la mode du côté de chez Spotify.
Après avoir acquis The Echo Nest début 2014, Cord Project et Soundwave en cours d’année dernière, ou plus récemment Sonalytic (sart-up londonienne spécialisée dans l’identification musicale) et MightyTV (spécialisé dans les programmes télé) en mars dernier ; le géant suédois se tourne désormais vers Niland, avec toujours cette idée en tête de peaufiner des services existants et de préparer le terrain pour l’avenir.
Nul doute que la jeune société française saura apporter à Spotify son lot de compétences et d’idées fraîches.
Fondée en 2013 par d’anciens chercheurs de l’IRCAM, Niland s’était fait remarquer pour son recours au « machine learning » mais aussi pour ses technologies capables d’identifier un morceau par genre ou type d’ambiance. La start-up avait d’ailleurs réussi à séduire un certain Jamendo (plateforme spécialisée dans la distribution de musique sous licence), devenu un de ses clients les plus notables.
