Cet article de fond fait partie d'une série rédigée par Paul Melcher, expert en technologie visuelle et fondateur du magazine en ligne Kaptur.

Dans le deuxième d'une série sur les fournisseurs de solutions DAM et le déploiement de l'IA, Kévin Souers, CPO, donne un aperçu de la façon dont Aprimo développe et déploie des technologies d'IA dans sa solution. Aprimo est l'une des rares entreprises à avoir pleinement adopté l'IA générative, en proposant diverses solutions intégrées, telles que la suppression de l'arrière-plan ou la recherche sémantique, visant à rationaliser les flux de travail et à améliorer l'expérience utilisateur.

1. Aprimo est l'un des premiers fournisseurs de DAM à mettre en œuvre des solutions d'IA génératives telles que le remplacement de l'arrière-plan et la recherche sémantique. Qu'est-ce qui vous a poussé à mettre en œuvre ces solutions d'IA alors que de nombreuses autres semblent hésiter ?

Aprimo est depuis longtemps à la pointe du secteur du DAM en matière d'adoption de l'IA, en commençant par le balisage visuel intelligent il y a près de dix ans. Notre décision de mettre en œuvre de manière agressive des solutions d'IA génératives a été motivée par l'objectif d'améliorer de manière significative l'efficacité organisationnelle, le retour sur investissement et la capacité à proposer une personnalisation omnicanale à nos clients, afin de rendre leurs opérations de contenu plus efficaces et plus percutantes. Nous trouvons un équilibre entre cela et la nécessité de fournir une technologie fiable, évolutive et sécurisée à nos clients, dont beaucoup travaillent dans des secteurs fortement réglementés. Nous accordons la priorité à la gouvernance pour garantir que ces nouveaux outils puissants sont utilisés de manière sûre et efficace, en évitant des problèmes tels que le « Shadow IT » et en garantissant la conformité.

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2. Certains de vos clients utilisent-ils actuellement les solutions génératives basées sur l'IA d'Aprimo ? Pouvez-vous nous dire qui ils sont et comment ils utilisent ces solutions ? Si ce n'est pas le cas, pouvez-vous partager les commentaires des testeurs ?

Oui. La plupart des plus grandes entreprises du monde ont adopté notre vision, ont testé les premières versions au cours du premier semestre 2023 et utilisent désormais ces solutions pour obtenir des résultats auparavant inatteignables. Très tôt, Aprimo a identifié des services d'IA générative fondamentaux pour l'investissement, sur lesquels nous sommes désormais en mesure de développer rapidement de nouvelles capacités. Cette approche avant-gardiste a fait ses preuves au fur et à mesure de l'évolution du marché et des cas d'utilisation. Nous avons renforcé ces fonctionnalités en annonçant la semaine dernière l'acquisition de Personify XP, qui utilise l'apprentissage automatique pour identifier les expériences numériques personnalisées idéales et le contenu sous-jacent pour les visiteurs connus et anonymes des sites numériques. Cette technologie révolutionnaire, déjà utilisée par de grandes marques, génère constamment un retour sur investissement remarquable grâce à une augmentation des revenus et à des améliorations significatives des KPI. Nous partagerons plus d'informations avec nos clients sur cette acquisition dans les semaines à venir et sur la manière dont elle renforcera encore la valeur stratégique de la catégorie DAM.

3. Vous publiez des solutions d'IA une par une. Comment décidez-vous de la solution à publier en premier ? Quels critères utilisez-vous pour hiérarchiser ces implémentations ?

Aprimo possède une longue et fructueuse expérience en matière d'innovation en matière d'IA, notamment en matière d'utilisation de la vision par ordinateur, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation des processus alimentée par l'IA, etc., depuis de nombreuses années. À cela, nous avons ajouté un niveau supérieur de capacités d'IA générative en 2023, qui sont désormais combinées de différentes manières grâce à la collaboration avec nos clients les plus dynamiques. Nous donnons la priorité à la mise en œuvre des fonctionnalités en fonction des besoins immédiats des clients et de leur impact potentiel. Par exemple, ce trimestre, nous développons des fonctionnalités réutilisables qui combinent notre moteur de règles avec un modèle visuel GenAI intégré pour aider un grand client de détail à normaliser automatiquement les arrière-plans de 100 000 images de produits pour une présentation cohérente du commerce électronique. Une autre fonctionnalité publiée mais toujours en cours de développement itératif applique des métadonnées générées par l'IA lors du téléchargement pour automatiser le routage du contenu, suivies de critiques contextuelles de premier passage configurées par l'IA configurées par le client (par exemple, la voix de la marque, la conformité, les réclamations, la détection de l'IA) qui renvoient le contenu inacceptable à l'auteur avec des conseils, permettant une intervention humaine en aval uniquement lorsqu'elle apporte le plus de valeur plus tard dans le processus.

4. Développez-vous des modèles d'IA en interne ou utilisez-vous des options open source ou sous licence ? Pouvez-vous expliquer pourquoi vous avez choisi cette approche, avec qui vous vous êtes associé et pourquoi ? S'agit-il d'une stratégie à long terme ?

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Nous tirons parti d'une combinaison des approches les mieux adaptées à différents types d'IA : apprentissage automatique, modèles visuels, modèles prédictifs, grands modèles linguistiques, etc. Certains d'entre eux sont propriétaires, tandis que d'autres utilisent des modèles fondamentaux provenant de sources fiables, puis les forment pour des cas d'utilisation spécifiques ou des ensembles de données clients. Nous conservons toute utilisation ou formation de modèles chez les clients locataires afin de garantir la confidentialité des données spécifiques aux clients sans renvoyer les données de formation au modèle de base. Notre principal modèle textuel est GPT-4, acheté via Microsoft Azure, qui garantit une protection et une conformité IP robustes, ce qui est particulièrement important pour nos clients des secteurs réglementés et pour notre offre FedRAMP. Les considérations de gouvernance sont également importantes pour les modèles visuels, afin d'atténuer les risques liés à la propriété intellectuelle et de s'aligner sur notre engagement en faveur d'une IA éthique. Cette approche garantit non seulement l'excellence technologique, mais également la protection juridique et de la marque, ce qui s'avère être une décision judicieuse pour nos clients mondiaux.

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5. Quelles sont les limites de l'intégration de l'IA dans un DAM ? Par exemple, certains affirment que la fourniture d'outils d'édition dans un DAM dépasse ce que devrait offrir un DAM. Quelles sont vos limites en matière d'intégration de l'IA ?

J'adore cette question. Le débat sur les outils d'édition qui devraient figurer dans un DAM est désormais inversé. La principale mission du DAM est de fournir un contenu conforme, facile à trouver et à exploiter, de faciliter la réutilisation efficace de ce contenu, d'aider les clients à tirer parti du contenu modulaire et, en fin de compte, d'orchestrer la création de variantes localisées et/ou personnalisées pour des expériences et des segments spécifiques des clients. Bien que les DAM puissent faire de nombreuses choses, ce cas d'utilisation principal est crucial.

Par le passé, l'adoption d'outils d'édition intégrés par les utilisateurs professionnels était faible, car ils préféraient souvent des applications de création de bureau plus sophistiquées ou s'appuyaient simplement sur des équipes créatives. Cependant, la donne a changé avec des fonctionnalités basées sur l'IA qui peuvent être invoquées à grande échelle POUR les utilisateurs plutôt que PAR les utilisateurs. Cette utilisation systématique au niveau de l'entreprise permet aux entreprises d'atteindre les 30 à 50 % d'augmentation de capacité prévues par les analystes grâce à l'évolution générative de l'IA. Par exemple, la localisation et l'édition du contenu seront basées sur des règles, ce qui permettra aux utilisateurs de télécharger les documents sans avoir à gérer les modèles manuellement. La technologie traditionnelle des modèles, qui a joué un rôle central dans la génération de contenu localisé en libre-service au cours de la dernière décennie, est susceptible de devenir obsolète d'ici un an en raison de ces nouveaux outils.

Au cours de la transition, nous continuerons de répondre aux besoins des utilisateurs expérimentés qui souhaitent modifier davantage le contenu une fois qu'il a été généré automatiquement, au service du segment du bricolage industrieux qui fait preuve d'une passion remarquable pour la création de contenu. Cette approche équilibrée nous permet de continuer à soutenir tous nos utilisateurs tout en tirant pleinement parti du potentiel de l'IA générative pour améliorer l'efficacité et l'innovation.

À propos de Paul Melcher

Paul a plus de 20 ans d'expérience dans le secteur des technologies visuelles et est le fondateur et directeur de Melcher System LLC. Il possède également une vaste expertise en matière d'IA générative, de reconnaissance d'images et de licences de contenu. Vous pouvez découvrir les dernières actualités, technologies et tendances du secteur visuel via son magazine en ligne Captur.

Vous pouvez communiquer avec Paul via son profil LinkedIn.

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