Cet article de fond a été rédigé par un consultant informatique, un chef de projet et un spécialiste du DAM Martin Reinheimer.

Les solutions basées sur l'IA sont la tendance informatique de l'année dernière. Ce qui a le plus changé la donne à cet égard a certainement été la création de nouveaux frontaux simples, qui permettent désormais à chaque utilisateur final d'essayer les différents outils et d'acquérir sa propre expérience. Et les solutions sont nombreuses, qu'il s'agisse d'outils d'IA génératifs tels que ChatGPT pour la génération de texte ou, par exemple, Midjourney et Firefly pour la génération d'images, ou de systèmes d'assistance tels que le Copilot proposé par Microsoft.

Comme c'est le cas pour toute innovation, il y a souvent une longue phase de démarrage au cours de laquelle ces outils sont évalués dans le cadre de la recherche et du développement avant que le battage médiatique ne commence, peu de temps avant qu'ils ne soient prêts pour le marché et que l'intérêt ne cesse de croître. Cependant, cela est souvent suivi tout aussi rapidement d'un ralentissement, surtout si l'idée innovante n'apporte aucune valeur ajoutée économiquement significative. Ce n'est certainement pas le cas pour l'IA, et même si l'euphorie initiale s'estompe lentement, il est clair que la tendance se répand, et pas seulement dans le domaine du DAM ou de la MarTech, et qu'elle trouve son chemin dans les entreprises.

Mais prenons un peu de recul : de quoi parlons-nous ? Quand on parle de DAM, que signifie réellement l'IA ?

L'IA vise à simuler une intelligence semblable à celle de l'homme. Cela repose d'une part sur l'apprentissage automatique, dans lequel les modèles sont entraînés à l'aide d'échantillons de données structurés, et d'autre part sur l'apprentissage profond, dans lequel les données non structurées sont traitées dans des réseaux de neurones. Dans les deux cas, il en résulte que le modèle entraîné contient des connaissances qui lui permettent de reconnaître automatiquement le contenu de l'image ou de faire des prédictions, par exemple.

L'IA n'est pas une nouveauté. La Conférence de Dartmouth, en 1956, lorsque le terme a été inventé pour la première fois, est considérée comme la naissance de l'IA. Cependant, cette avancée n'a eu lieu qu'après le début du millénaire, lorsque l'apprentissage automatique s'est accéléré grâce à un matériel de plus en plus performant et, en particulier, au cours des 10 dernières années, lorsque les mégadonnées et les architectures informatiques évolutives basées sur le cloud ont permis d'utiliser l'apprentissage en profondeur pour adapter ce que l'on appelle les grands modèles linguistiques (LLM).

Quels aspects de l'IA confèrent donc aux utilisateurs de systèmes DAM et aux fabricants un avantage sur le marché ?

En termes de solutions DAM, il existe plusieurs cas d'utilisation où les avantages de l'IA sont évidents :

• Plus l'IA est entraînée et peut donc étiqueter et classer automatiquement les actifs, plus le balisage manuel fastidieux des actifs devient obsolète. C'est particulièrement intéressant lorsqu'il est appliqué non seulement à des images statiques, mais également au contenu vidéo, qui peut être classé et segmenté de manière entièrement automatique.
• L'unicité des actifs est garantie lorsque l'IA trouve et fusionne les doublons.
• Il devient plus facile de trouver rapidement les bons actifs, car l'IA comprend mieux la requête de recherche et peut effectuer un traitement du langage naturel.
• En reconnaissant un point d'intérêt dans les images, un recadrage dynamique pour le canal de sortie correspondant est possible sans perte de contenu d'image important.
• En combinant plusieurs outils d'IA, de nouveaux flux de travail sont possibles, par exemple pour ajouter des mots clés aux images, qui sont ensuite convertis en un texte descriptif promotionnel sur le contenu de l'image, puis éventuellement traduits dans n'importe quelle langue.

L'IA ne s'arrête pas au DAM dans l'infrastructure MarTech. D'autres opportunités se présentent, notamment dans d'autres processus marketing, où l'ensemble du parcours client est pris en compte :

• Automatisation : l'IA permet d'augmenter le degré d'automatisation des processus en mettant à jour et en distribuant automatiquement le contenu.
• Individualisation : sur la base des informations disponibles, y compris le comportement d'achat, les clients peuvent recevoir des offres publicitaires personnalisées et personnalisées.
• Prédictions : les analyses basées sur l'IA peuvent être utilisées pour établir des tendances et aligner la production de contenu sur ces tendances.

Mais comment commencer à utiliser l'IA pour améliorer votre propre position sur le marché ?

Afin de tirer parti de l'avantage concurrentiel de l'IA, vous devez connaître votre propre situation et être au courant de l'état de l'innovation. Il n'est pas différent du processus d'amélioration continue traditionnel, qui doit être mis en œuvre dans tous les domaines d'une organisation.

Cela implique d'analyser régulièrement vos propres processus de production et d'identifier et d'évaluer les potentiels d'amélioration. Des conseils externes peuvent aider à examiner les choses de manière objective ; pour les innovations spécifiques à un produit, il convient de consulter les fabricants de logiciels afin de savoir comment les développements des nouvelles versions peuvent être utilisés de manière rentable.

Malgré toute l'euphorie qui entoure le sujet, il y a bien sûr des domaines dans lesquels des améliorations peuvent encore être apportées.

Oui, il est incroyable de voir à quel point l'IA générative est capable de créer du contenu comme par magie à partir de rien. Mais à mesure que l'importance des détails dans le contenu généré augmente, la nécessité d'entraîner spécifiquement le modèle sous-jacent augmente également. Si vous souhaitez générer un clip pour promouvoir vos propres produits, par exemple, vous vous rendez vite compte que les logos ou autres éléments importants de reconnaissance de la marque ne s'afficheront pas correctement tant que le modèle n'aura pas été suffisamment formé en ce qui concerne ces spécificités.

En matière de reconnaissance des formes, vous devez accepter que malgré une formation approfondie, la génération ne sera peut-être toujours pas en mesure de fournir les mêmes performances de reconnaissance des formes qu'un être humain. Il faut espérer que cette situation n'est qu'une phase passagère qui disparaîtra avec le rythme rapide du développement.

Néanmoins, si vous regardez en arrière, les nouveaux outils sont incroyablement puissants : si vous avez pour tâche d'améliorer le contenu d'une image aujourd'hui, cela peut être fait de manière entièrement automatique par l'IA. Il y a quelques années à peine, il aurait fallu des heures pour modifier minutieusement l'image dans une application de publication assistée par ordinateur. Et si l'on regarde encore plus loin, lors de la production sur film négatif, seuls des artistes spécialisés pouvaient accomplir une telle tâche.

Le volet juridique

L'un des dilemmes liés aux innovations est toujours la composante juridique : l'utilisation de ces nouveaux outils est-elle même autorisée ? Les fabricants sont-ils autorisés à intégrer certaines fonctions à leurs produits ? Les possibilités techniques ont souvent une ou deux longueurs d'avance sur la législation, ce qui ne garantit pas toujours un fonctionnement sûr et responsable.

Ici aussi, il est important de faire preuve de courage pour garantir votre position sur le marché, mais aussi de garder un œil sur le cadre juridique. L'Union européenne a présenté un projet de loi sur l'IA en avril 2021. Aujourd'hui, trois ans plus tard, le règlement devrait entrer en vigueur. Cependant, il n'est pas certain que cette réglementation soit mise en œuvre au niveau mondial.

Dans certaines situations, vous devez d'abord avoir une vue d'ensemble de la zone grise : qu'en est-il des problèmes de droits d'auteur liés au contenu généré par l'IA ? La Content Authenticity Initiative (CAI), par exemple, travaille avec ses membres pour créer une norme fournissant des informations fiables sur l'origine des actifs numériques. La reconnaissance faciale dans les fichiers image et vidéo est-elle une fonction de mon système DAM que je peux utiliser conformément au RGPD ?

À l'heure actuelle, il n'existe pas de réponse claire à ces questions. Vous devez toujours le replacer dans son contexte, c'est-à-dire dans quelle mesure cela affecte-t-il le contenu que j'utilise et quelles lois et réglementations s'appliquent à moi ? En tant qu'entreprise, il est important de définir un cadre ou une politique d'utilisation pour les employés dans une sorte de codex. Cela nécessite que l'entreprise ait déjà traité les innovations et continue de le faire. Où se déroule le traitement de mon propre contenu par un outil d'IA ? Serait-il possible de former un outil d'IA spécifique en interne et de l'héberger sur site pour garantir que les données internes de mon entreprise ne puissent pas être vues et utilisées par le monde extérieur ?

La clé pour répondre à toutes ces questions est de rester à l'affût et d'adapter vos propres politiques en fonction de l'innovation et de la situation juridique actuelle.

Et les employés deviendront-ils superflus dans le nouveau monde de l'IA ?

Que vous soyez photographe ou graphiste, l'IA va bien entendu prendre en charge le travail répétitif et peut également agir comme un stimulant créatif dans le domaine de l'IA générative. Néanmoins, dans un avenir proche, personne ne perdra son emploi s'il commence à explorer les opportunités qui s'offrent à lui. Chaque personne créative doit continuer à se développer et à trouver des moyens d'utiliser les nouveaux outils pour elle-même. Vous pouvez alors considérer les outils d'IA comme des outils supplémentaires dans votre propre espace de travail qui vous aident à accomplir encore mieux vos tâches.

Cependant, il existe également des domaines dans lesquels le travail changera davantage : les traductions automatiques sont actuellement si bonnes qu'une automatisation complète peut être utilisée pour les tâches quotidiennes, par exemple pour les textes de description d'images dans un DAM. Les traducteurs devront donc se spécialiser davantage afin de travailler dans des domaines nécessitant une terminologie spécialisée particulière ou une sécurité juridique. Il est également possible de prendre le taureau par les cornes et d'examiner de plus près les possibilités d'améliorer votre propre productivité à l'aide d'outils d'IA.

Il est intéressant de noter que des expériences ont montré que les tâches créatives en particulier ne sont pas réalisées plus rapidement grâce à l'utilisation de l'IA, mais que l'IA est plutôt utilisée comme un autre outil de la boîte à outils. Cela signifie que l'IA ne réduit pas nécessairement le prix des services de création. Néanmoins, il est important de noter que des études auprès des consommateurs ont montré que la volonté de payer diminue lorsque le client est informé de l'utilisation de l'IA. Il reste à voir si ce comportement se régularisera également de lui-même à un moment donné grâce à une utilisation accrue des outils. D'ici là, cela reste une aventure passionnante sur les vagues de l'IA !

À propos de Martin Reinheimer

Martin Reinheimer est le fondateur de Procress — une société récemment créée spécialisée dans la gestion de projets informatiques, le conseil et la martech (technologie marketing). Martin a travaillé à l'interface entre l'informatique, le marketing et la production multimédia tout au long de sa carrière, et son expertise couvre un large éventail de disciplines et de technologies, notamment le DAM, le CMS, le PIM, le marketing, la gestion des médias, la transformation numérique, le développement de produits logiciels et l'intelligence artificielle.

Vous pouvez communiquer avec Martin via son profil LinkedIn. Vous pouvez également consulter Profil de Martin dans notre annuaire d'experts en matière de DAM.

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