Il s'agit du septième article de ma série sur les idées reçues que la communauté du DAM a développé au fil du temps et qu'elle doit maintenant revoir.

Dans cet article, je vais parler du potentiel d'une technologie qui révolutionne l'industrie du logiciel, l'intelligence artificielle, et des différentes possibilités d'optimisation qu'elle offre à toutes les étapes d'une campagne publicitaire.

"L'étiquetage automatique est un gadget et l'IA n'a pas vraiment d'intérêt en matière de DAM."

C'est vrai qu'il y a eu beaucoup d'excitation autour de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans des situations d'étiquetage automatique. Mais beaucoup d'experts étaient également assez sceptiques. La vérité est quelque part entre les deux : dans certains cas, les avantages sont énormes, par exemple lors du traitement de très grands volumes de contenu trop volumineux pour être traités manuellement. Mais pour des vocabulaires spécialisés, les services polyvalents basés dans le cloud public ne sont pas encore assez efficaces, même s'ils progressent jour après jour.

Mais quel que soit votre avis sur l'étiquetage automatique, le machine learning et l'analytique peuvent vous aider de bien des façons. Cet article passe en revue huit autres cas dans lesquels cette technologie peut simplifier le cycle de vie de vos ressources. Vous pouvez être sûr de voir certaines de ces idées émerger en 2018. (Et c'est promis, je n'utiliserai plus le terme étiquetage automatique dans cet article !)

Pour plus de clarté, nous allons suivre un processus de développement classique :

Process

  1. Création de projet : Un système intelligent doit prendre en compte vos performances historiques sur les différentes étapes d'un processus créatif donné afin de suggérer des échéances. Les personnes les plus efficaces sont généralement trop optimistes dans leur capacité à respecter les délais. Des études ont d'ailleurs montré que l'on a en fait qu'une chance sur deux de respecter une date limite que l'on pense tenable à 90 %. Dommage ! Les ordinateurs ne souffrent pas de ce biais cognitif et peuvent donc vous aider à rattacher vos attentes à la réalité.

  2. Séance photo : Si vous travaillez avec une agence ou des freelances qui uploadent du contenu vers votre système, êtes-vous vraiment obligé de demander à la DSI de leur accorder des accès et de créer un répertoire dédié ? Votre système devrait être assez développé pour associer les informations de contact des utilisateurs aux projets sur lesquels ils travaillent. De cette façon, ils peuvent utiliser un répertoire générique et le système redirige ce contenu au bon endroit.

  3. Recherche et sélection de photos : En tant que responsable marketing, vous serez amené(e) à parcourir ce contenu uploadé et vous tomberez forcément sur des ressources inspirantes. Un bon système de gestion devrait pouvoir vous suggérer du contenu similaire à partir du même référentiel, tout en tenant compte des droits d'utilisation et des autorisations.

  4. Création de publicité : Le processus créatif suit son cours et le DAM peut aider les responsables créatifs à affecter les différentes tâches disponibles (retouches, modifications, etc.) en s'appuyant sur l'historique des tâches déjà réalisées. Si votre délai est serré, le système peut par exemple vous indiquer les membres de votre équipe qui travaillent le plus vite.

  5. Révision créative et validation : L'heure est venue de vérifier votre contenu. Pour une simple photo, c'est en revanche assez simple. Mais pour des ressources complexes, comme les vidéos présentant de nombreuses marques, plusieurs acteurs, voix off, sources musicales et images d'archives, passer en revue les droits d'utilisation peut être vraiment laborieux. Dans une solution de DAM intelligente, les contrats uploadés sont lus par des algorithmes de traitement automatique du langage naturel et associés à un territoire, à un type de média et aux dates de la campagne sur laquelle vous travaillez. Cela vous permet de savoir de quels droits vous disposez ou d'intégrer un système de gestion des droits. Mais ce n'est pas forcément la solution miracle, surtout si ces droits sont complexes. Et c'est là que l'IA entre en jeu. En déterminant le niveau de complexité et de risques, un système de DAM soutenu par une IA peut demander une vérification humaine des contenus complexes ou risqués tout en s'assurant que les contenus les plus simples suivent des droits d'utilisation classiques. Un gain de temps considérable.

  6. Révision marketing et validation : Notre contenu est maintenant révisé, validé et publié. Mais le célèbre ambassadeur de notre marque se retrouve pris dans un scandale, ce qui déclenche une crise pour la marque. Il faut localiser toutes les ressources dans lesquelles il apparaît pour pouvoir rapidement les retirer ou les modifier. Un système de DAM doté d'un suivi efficace des ressources doit être en mesure d'identifier l'emplacement des ressources publiées incluant cette personne, et des algorithmes intégrés tels que Google Vision peuvent nous permettre de trouver toutes les images publiées sur le web. (Google Vision est principalement connu pour la tâche dont je ne dois plus parler... Mais saviez-vous que le service permet également l'indexation des ressources ?)

  7. Portail de marque : Nous avons également publié du contenu dans notre portail de marque à destination des distributeurs. Lorsqu'ils effectuent des recherches dans ce portail, nous pouvons leur suggérer d'autres ressources appropriées qui peuvent leur être utiles.

  8. Archivage : Enfin, la campagne est terminée et il ne reste plus qu'à l'archiver. Il est coûteux et inutile de conserver tous vos systèmes de stockage ultra performants. Il peut notamment être intéressant de définir une politique de hiérarchisation (tiering). Par exemple, vous pouvez choisir de conserver une disponibilité moyenne pour vos ressources finales, mais opter pour des systèmes moins performants et moins coûteux pour archiver vos fichiers de travail (pistes musicales, cinématiques, etc.). Mais appliquer une telle politique de manière efficace n'est pas toujours aisé. Un système intelligent peut automatiquement analyser les schémas d'utilisation et identifier le contenu susceptible d'être réutilisé. Par exemple, lorsque vous démarrez une campagne incluant une séance photo printanière, le système peut transférer les photos des précédentes séances du même type vers un système de stockage plus efficace pour que vous puissiez les consulter et les utiliser plus rapidement.

Voici donc 8 exemples d'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'analytique avancée qui peuvent aider les utilisateurs et les administrateurs des systèmes de gestion de contenu à travailler plus efficacement !

Dans mon prochain article (le dernier de la série), j'aborderai l'idée reçue selon laquelle la seule façon de répondre à l'obsolescence des DAM d'entreprise est de faire appel à des solutions basiques spécifiques à chaque service.

Si vous aimez cette série, je serai ravi d'échanger avec vous sur les différentes tendances dans le domaine du DAM. N'hésitez pas à nous contacter !