Conçu par un musicien passé des deux côtés de la démo

D'où ça vient

« En tant qu'artiste, j'ai envoyé d'innombrables maquettes restées sans réponse. En tant que cofondateur de label, j'en ai compris la cause : le goulot d'étranglement de l'écoute. »

Côté artiste, le silence ressemble à un refus. Côté label, c'est de l'arithmétique : une petite équipe, une boîte de réception qui grossit, et un nombre d'heures d'écoute limité au milieu de tout ce qu'un label doit faire. Personne ne décide d'ignorer un bon titre. Il n'est simplement jamais lancé.

Tag-per-Track est l'outil que j'aurais voulu avoir des deux côtés de cet échange : quelque chose qui écoute chaque envoi en premier, pour que l'attention humaine aille là où elle a le plus de chances de compter.

Ce qu'il fait aujourd'hui

Vous lui donnez un titre, et quelques secondes plus tard vous avez :

• un score A&R avec les raisons qui l'expliquent, lisible selon trois points de vue : découverte, signature et beatmaking ;
• un contrôle de musique générée par IA, avec un niveau de confiance ;
• l'audience Spotify en direct de l'artiste ;
• le profil musical du titre : tempo, tonalité, genre, humeur et instrumentation.

Il est disponible dans le navigateur, par API, et sous la forme d'un serveur MCP qui permet à un assistant IA comme Claude de trier un dossier entier de démos.

Les principes qui le guident

• Un artiste inconnu n'est jamais pénalisé parce qu'il est inconnu. En lecture Découverte, un titre fort d'un artiste sous les radars est ce que l'outil cherche, pas ce qu'il écarte.
• Chaque score est accompagné de ses raisons. Un chiffre seul n'aide personne à décider : le rapport dit ce qui l'a fait monter ou baisser.
• Il aide à décider quoi écouter en premier, pas qui signer. La décision reste humaine.
• Il est honnête sur l'incertitude. Quand le contrôle IA ne peut pas trancher, il le dit, et un résultat non concluant ne fait jamais baisser un score.
• Votre musique reste la vôtre. Les fichiers sont supprimés une fois le rapport généré et ne servent jamais à entraîner des modèles d'IA.

Qui est derrière

Tag-per-Track est conçu, développé et exploité par Lory Ferrand, musicien et cofondateur du label Black Mountain. C'est un produit indépendant, édité par l'entreprise individuelle Lory Ferrand EI (SIRET 814 946 208 00034).

Une question, un retour, ou un label qui souhaite l'essayer sur sa propre boîte de démos : contact@tag-per-track.cloud.