L’indexation, le chantier sous-estimé du Marketing Resources Management

Sous-évaluée, peu maîtrisée par les entreprises, la bonne indexation des médias s’avère pourtant critique pour garantir le succès du projet de médiathèque de votre MRM. Quels sont les principaux malentendus à éviter ? Les défis à relever ? Réponses avec l’équipe indexation de Wedia.

« En entreprise, chacun souhaite pouvoir effectuer des recherches dans la médiathèque avec la même liberté que s’il s’agissait de lancer une requête dans Google. Mais obtenir des résultats pertinents suppose un travail rigoureux en amont, et c’est tout le problème… », résume Marion Quantin, responsable du service indexation de Wedia. De fait, une indexation approximative des contenus représente un sérieux handicap pour tout projet de MRM (Marketing Resources Management). Sans une indexation de qualité, les collaborateurs sont déçus des résultats de leurs requêtes et se détournent de ce qui devait être Le référentiel de leurs contenus. Avec des effets de bord bien connus : une incapacité à réutiliser les images, vidéos, PDF et autres documents qui entame sérieusement le retour sur investissement de la production de contenus.

Question légitime : pourquoi l’indexation des contenus n’est-elle pas facilitée, voire automatisée par les solutions de MRM ? Pour une raison simple : il n’existe aucune classification générique qui puisse satisfaire toutes les entreprises. Chaque marque se distingue par une histoire, des produits, un lexique, un vocabulaire métier et… différents profils de collaborateurs. « C’est le défi numéro un de l’indexation, estime Marion Quantin. Une médiathèque s’adresse à plusieurs profils, chacun cultivant son propre lexique. Résultat, une image associée à une simple légende générique a bien peu de chance de correspondre aux requêtes d’utilisateurs. En fait, on ne choisit pas des mots clés comme on écrit une légende… »

Exemple concret, des images avec des personnes mais dont les métadonnées ne font pas le distinguo entre hommes, femmes et enfants ont bien peu de chance de satisfaire un responsable marketing en quête d’une image illustrant une famille. « L’autre travers, assez prisé d’ailleurs par les banques d’images commerciales, c’est la sur-indexation, prévient Marion Quantin, l’association d’un trop grand nombre de mots clés à un contenu. » Pour les utilisateurs, cette sur-indexation se solde par beaucoup de « bruit documentaire », des listes de résultats assez éloignées de l’objet de leurs recherches. Et c’est malheureusement le sort de nombreuses médiathèques : devenir inexploitables à cause de ce « bruit documentaire » ou de l’écueil opposé, le « silence documentaire », dû à l’insuffisance des métadonnées associées aux contenus.

Le recours à l’intelligence artificielle peut-il faciliter la tâche ? « Les clients attendent que l’IA automatise l’indexation et ces attentes sont compréhensibles : les algorithmes de machine learning et de deep learning promettent de beaux progrès sur ce terrain. Mais, là encore, un sujet est sous-estimé : l’entrainement. Pour bien utiliser l’IA, il faut l’entraîner, maîtriser ce qu’elle reconnaît et avec quel niveau de probabilité, tout cela pour la rendre capable d’opérer un prétraitement. Car, par défaut, pour l’IA une fenêtre lumineuse dans une image par exemple est d’abord interprétée comme un écran… »

Tirer parti de l’IA pour l’indexation appelle dans la pratique deux chantiers préalables. Premier chantier, la préparation des données requises pour l’apprentissage. Il s’agit concrètement de s’assurer que l’on soumet aux algorithmes de grands volumes médias dont les métadonnées ont été suffisamment éditées et vérifiées pour constituer une base d’apprentissage fiable. Second chantier, la constitution de dictionnaires de références. Ils sont indispensables pour pondérer, filtrer et affiner les résultats de l’IA. La « simple » détection et reconnaissance d’un texte dans une image demande de filtrer le texte mal orthographié et de surpondérer les tags qui correspondent au lexique de référence (des noms de produits, des termes métier, des noms de personnalités…).

La performance de l’IA passe donc en premier lieu par la disponibilité d’un volume suffisant de données pour soutenir la phase d’apprentissage. À défaut, comment les entreprises peuvent-elles assurer une indexation qualitative de leurs ressources ? « La réponse est connue, rappelle Malaïka Fauveau, Information Manager au sein de l’équipe indexation de Wedia, il s’agit de confier ce travail à des documentalistes. Mais, dans la pratique, la gestion du référentiel est souvent attribuée à un membre du service communication ou marketing qui a d’autres responsabilités par ailleurs et peu ou pas d’expertise dans le domaine. » Ce n’est toutefois pas la pire des situations… « Le cas de figure le plus complexe, c’est quand plusieurs dizaines de contributeurs interviennent sur la médiathèque sans partager aucune guideline. » Autre source de complexité, le volume même des assets. « Nous avons des clients qui ont en base plus d’un million de contenus. Difficile d’indexer un tel volume sans ressources dédiées. »

Pour beaucoup de clients, la prise de conscience que la bonne indexation des contenus demande une expertise spécifique survient au bout de 6 à 12 mois. Souvent appelée à la rescousse dans de tels contextes, l’équipe indexation de Wedia intervient sur plusieurs opérations : la définition de la structure documentaire, la collecte même des assets, leur intégration dans le référentiel et, enfin, l’indexation des contenus via l’édition de métadonnées. Autant de tâches par défaut largement sous-évaluées. Bien entendu, pour prendre en main un référentiel déjà alimenté depuis quelques mois, un audit de la base s’impose. « Autre sujet à ne pas oublier, précise Malaïka Fauveau, la formation des contributeurs à la médiathèque. Une solution de MRM a beau être bien conçue et performante, elle requiert des collaborateurs formés aux bonnes pratiques de l’indexation pour concrétiser son potentiel. »

Mise en place d’une gouvernance de la médiathèque, recours à des compétences de documentalistes, formation… « Pour quel retour sur investissement (ROI) ? » La question est forcément posée. Et la réponse prend plusieurs formes. Des assets bien indexés sont mécaniquement plus réutilisés, ce qui accroît leur ROI. Des recherches plus fructueuses pour les collaborateurs, ce sont des gains de productivité évidents. Enfin un référentiel structuré permet à la marque de bien mieux piloter l’évolution et le cycle de vie de ses assets. Les bénéfices d’une indexation professionnelle ne s’évaluent donc pas sur un trimestre, mais s’affirment bel et bien dans la durée. Au quotidien, ils représentent en fait le ciment d’un projet MRM. Qui veut prendre le risque de s’en passer ?



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