Intelligence Artificielle et médias : la révolution des DAM

Pour démocratiser le Digital Asset Management, de plus en plus d’ ingénieurs cherchent à concevoir de nouvelles façons d’intégrer des IA dans les solutions DAM. Mais qu’est-ce que l’IA exactement ? Et comment L’Intelligence Artificielle peut être utilisée dans un DAM ?

 

L’intelligence Artificielle et analyse des médias

 

L’Intelligence Artificielle vise à faire réaliser par un programme des tâches qui appellent un raisonnement humain. Dans le développement d’une Intelligence Artificielle ou plus précisément d’un réseau de neurones, le « Machine Learning » désigne l’apprentissage de nouvelles situations et connaissances par un programme, sous supervision humaine. Le but d’une intelligence artificielle est d’imiter une intelligence réelle avec des phases de compréhension, d’apprentissage puis d’application des nouvelles connaissances acquises. Les IA peuvent être affectées à des tâches diverses : traduction ou analyse de texte, résolution de problèmes mathématiques, diagnostic (médical ou informatique par exemple), analyse des images ou des vidéos …

 

Des utilisations déjà nombreuses.

 

Les solutions DAM les plus avancées accueillent aujourd’hui de l’intelligence artificielle dans leur outillage. Avec de nombreuses applications la clé. Avec les fonctions de reconnaissance de langage naturel, de vision par ordinateur, d’OCR, d’indexation sonore, l’IA peut identifier des mots écrits dans un texte ou prononcés dans une vidéo. L’IA peut même “comprendre” le sens d’un texte ou d’une conversation. La compréhension du langage naturel permet la création de chatbox sur les sites internet des entreprises et de converser “comme” un humain pourrait le faire. Il est également possible de sous-titrer automatiquement, et en plusieurs langues, des vidéos. Une relecture humaine sera bien sûr nécessaire, mais l’IA apporte d’ores et déjà un gain de temps considérable.

En reconnaissant les objets, les animaux, les situations, les paysages, les émotions et même les produits, une IA peut identifier et ajouter automatiquement des mots liés, des catégories à des éléments présents dans une image ou une vidéo pour étoffer les métadonnées et le classement des assets. Au moyen d’un mécanisme spécifique d’apprentissage (Machine Learning), les utilisateurs créés eux-mêmes leurs propres jeux de mots-clés ou catégories, font apprendre l’IA et améliorent la capacité d’indexation de la médiathèque du DAM.

Le « Machine Learning » trouve aussi d’autres utilisations. chez Netflix l’IA permet d’économiser 1 milliard de dollars chaque année pour maintenir l’engagement des utilisateurs et réduire le taux de désinscription. Chez Amazon l’IA « apprend » à vous faire des recommandations toujours plus optimisées, elle est également au coeur de leurs stratégies les plus récentes. Dans une solution de Digital Asset Management (DAM) au delà de l’enrichissement, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle se traduit par les recommandations d’assets aux utilisateurs ou l’analyse à des fins prédictives des données.

Comment nos clients utilisent la solution Wedia et l’IA pour enrichir leurs médias ?

Une IA peut mettre en oeuvre la reconnaissance faciale pour classer automatiquement les assets par individus. Vous cherchez une photo avec un mannequin bien particulier ? L’IA peut la chercher pour vous. Elle reconnaît des individus dans une vidéo et même identifie les émotions exprimées par le visage. Cette fonction est cruciale dans la recherche et la modération des contenus utilisateurs (user-generated content). En détectant automatiquement les visages exprimant de la joie ou des rires, il est plus simple et plus rapide de récupérer les médias qui mettront vos produits en valeur. Dans le futur, les intelligences artificielles pourront même détecter les différents niveaux de langage, de l’argot au langage le plus soutenu.

 

Le deep learning : le futur de l’IA

 

Avec le développement de l’accès aux technologies d’IA, aux possibilités offertes par le Machine Learning se sont ajoutées celles du Deep Learning. Il ne s’agit plus seulement de la formation de l’ordinateur par l’homme, mais également de la capacité d’apprentissage autonome de l’IA. Grâce à une série de processus itératifs, il est possible pour une Intelligence Artificielle de trouver par elle-même la solution la plus “logique” à une problématique donnée. Avec le Deep Learning, l’IA apprend par elle-même en s’appuyant sur un ou plusieurs algorithmes, la “machine” fonctionne presque comme un vrai cerveau en découvrant et en analysant de nouveaux concepts. Google a réussi grâce au deep learning à créer Alphago, qui a battu le champion du monde de jeu de Go. En 2012 une autre intelligence artificielle de Google a réussi à découvrir par elle-même, sans intervention humaine, le concept de « chat ».

 

Plus récemment c’est le programme “deep dream” qui a fait parler de lui. Ce programme permet de visualiser “en direct” le processus du Deep Learning en laissant l’IA interpréter elle-même des formes et des occurrences dans une image. Dans une solution DAM, une telle approche pourrait amener l’IA à apprendre à classer et à reconnaître tout nouveau média sans intervention humaine.

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Glossaire solutions Wedia
Tags
Analyse, DAM, Deep Learning, Enrichissement, IA, Intelligence Artificielle, Machine learning, Média, Technologie Marketing
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