Comment faire face à l’explosion des ressources numériques au sein des entreprises ? L’intégration de l’IA, en particulier de l’IA générative, dans les systèmes DAM, conçus pour orchestrer tout type de médias, présente de nombreux avantages pour les utilisateurs. En tirant parti de ces technologies de pointe, dans un cadre éthique et responsable, les organisations peuvent considérablement améliorer leur productivité et l’efficacité de leurs processus global de gestion de leurs actifs numériques, de la
création à la diffusion, qu’il s’agisse d’images, de vidéos, de films, de fichiers audio…
UNE ORIENTATION STRATÉGIQUE EN R&D POUR LES ÉDITEURS DE LOGICIELS DE DAM
Tendance majeure depuis longtemps dans tous les domaines de la technologie, l’« intelligence artificielle » (IA) représente une orientation stratégique de la R&D des éditeurs de logiciels de Digital Asset Management.
Conçu pour gérer tout type de médias, un système DAM agit comme un moteur pour les médias et les métadonnées. Il permet d’orchestrer et d’organiser les contenus. Il facilite la collaboration et la diffusion des images, photos, vidéos sur tous les canaux de communication au cœur de l’entreprise.
L’IA et le DAM sont de plus en plus étroitement liés, car les entreprises cherchent à améliorer leur efficacité et leur productivité dans la gestion des ressources numériques. Ces ressources comprennent un large éventail de formats de fichiers : des images, des vidéos, des documents, des fichiers audio, etc.
Les systèmes de DAM aident les entreprises à stocker, organiser et récupérer ces ressources à des fins diverses, telles que les campagnes de marketing, le développement de produits ou les communications internes.
LES 7 AVANTAGES DE L’IA POUR LES SYSTÈMES DAM, ET PAR CONSÉQUENT POUR LES UTILISATEURS
L’intégration de l’IA dans les systèmes DAM peut transformer la façon dont les organisations gèrent leurs actifs numériques. En tirant parti des technologies de l’IA, les entreprises peuvent améliorer leur productivité et l’efficacité de leurs processus global de gestion des actifs numériques.
En effet, elle présente plusieurs avantages :
1. Le marquage automatique et la génération de métadonnées : les algorithmes de reconnaissance d’images et d’objets alimentés par l’IA peuvent automatiquement identifier le contenu des ressources numériques et générer des étiquettes ou des métadonnées appropriées.
-> Il est ainsi plus facile pour l’utilisateur de trouver et de classer les ressources, ce qui permet de gagner du temps et d’améliorer les possibilités de découverte.
2. Les recommandations de contenu : les algorithmes d’IA peuvent analyser les schémas d’utilisation des ressources numériques et recommander des contenus pertinents pour des projets ou des utilisateurs spécifiques.
-> Cela permet d’accélérer le processus de création et de s’assurer que les ressources les plus appropriées sont utilisées.
3. La reconnaissance d’images et de vidéos : L’IA peut identifier des éléments visuels, tels que des objets, des scènes et des personnes, dans des images et des vidéos.
-> Cela peut être utile pour la catégorisation automatique, le filtrage de contenu ou même la génération de descriptions textuelles de ressources visuelles.
4. Le traitement du langage naturel (NLP) : le traitement du langage naturel alimenté par l’IA peut être utilisé pour analyser les ressources numériques textuelles, telles que les documents et les pages web, afin d’analyser les sentiments, d’extraire des mots clés et de les résumer.
-> Cela permet de mieux comprendre le contenu et le contexte de ces ressources.
5. L’automatisation des flux de travail : l’IA peut rationaliser les flux de travail en automatisant les tâches répétitives, telles que les approbations d’actifs ou les conversions de fichiers
> On réduit ainsi le besoin d’intervention manuelle en augmentant l’efficacité.
6. La personnalisation du contenu : l’IA peut aider à adapter le contenu à des publics spécifiques en analysant le comportement et les préférences des utilisateurs.
-> Cela peut conduire à un contenu plus engageant et plus pertinent, améliorant in fine l’expérience de l’utilisateur (UX) et les taux de conversion.
7. L’analyse prédictive : les algorithmes d’IA peuvent analyser les données historiques et les modèles d’utilisation pour prédire les tendances et les performances futures des ressources numériques.
-> Cela peut aider les organisations à prendre des décisions fondées sur des données concernant la création, la curation et la gestion de contenu. Cela peut également aider à gérer l’espace de travail UX prédictif en fonction de ce que l’utilisateur doit faire.
D’ICI À 2030 : EXPLOSION PRÉVUE DE L’IA GÉNÉRATIVE
Selon J.-P. MORGAN CHASE, « La production de l’IA générative à travers le texte, le code, les images et la vidéo devrait s’améliorer de façon exponentiell jusqu’en 2030 ». Le tableau partagé par Ajay SONI, vice-président de Writer Information, montre l’évolution des performances attendues
L’IA générative est actuellement plutôt mise à disposition en mode POC (Proof of Concept2), mais la vraie question est la pertinence de ces intégrations quand on sait que la vocation d’un DAM est de servir des médias finis et valides et non d’être à la source de la création de contenus d’agence.
AVEC CES AVANCÉES, 4 GRANDS BÉNÉFICES POUR LES UTILISATEURS
Les avancées de l’IA apportent de vrais bénéfices pour les utilisateurs de systèmes DAM :
• L’amélioration de la qualité et de la profondeur de la recherche. Cela a commencé avec l’auto‐tagging et s’est considérablement amélioré avec la légende automatique image-texte.
• L’assistance à la gestion de contenu : l’IA peut aider à gérer les actifs en suggérant lesquels utiliser en fonction de l’intelligence de marché, lesquels retirer en raison d’une utilisation excessive ou de problèmes de conformité de marque, et lesquels extraire de vidéo et mettre en évidence.
• La personnalisation : l’IA peut créer des images personnalisées à partir d’images existantes, ajustant des éléments tels que le lieu ou le moment de la journée/année en fonction de l’utilisation et de la démographie cible. Elle peut aussi créer de nouvelles images qui répondent plus précisément aux besoins du marché.
• L’automatisation de processus : l’IA peut apprendre de l’utilisation de l’utilisateur pour automatiser des tâches non critiques telles que la vérification des droits et des autorisations, la gestion de la conformité de la marque et la publication automatique d’actifs en fonction d’événements externes.
POUR UNE UTILISATION RESPONSABLE
Grâce à l’IA, l’expérience utilisateur dans l’environnement DAM peut être considérablement améliorée : moins de tâches fastidieuses et répétitives, un temps et des coûts de livraison réduits, plus de productivité et de créativité.
Reste qu’elle soulève des questions éthiques, telles que le risque de désinformation, la violation des droits d’auteur et la perte d’emplois humains. À mesure que le contenu généré par l’IA se répand, il sera essentiel d’élaborer des lignes directrices et des politiques éthiques pour relever ces défis et garantir une utilisation responsable de cette technologie.
Malika Kechich & Frédéric Sanuy
