Cet article de fond a été rédigé par Paul Melcher, expert en technologie visuelle et fondateur du magazine en ligne Kaptur.

Ces dernières années, l'engouement autour de l'intelligence artificielle (IA) a atteint son paroxysme dans presque tous les secteurs, et la gestion des actifs numériques (DAM) ne fait pas exception. Les fournisseurs comme les consultants se sont empressés de se positionner en tant qu'experts en IA, dessinant ainsi un avenir où les algorithmes intelligents révolutionneront la façon dont nous organisons, recherchons et utilisons les actifs numériques. Cependant, une étude récente de Santa Cruz Software a mis en lumière une dure réalité : l'écart entre la rhétorique de l'IA et sa mise en œuvre effective dans les systèmes DAM est plus grand que ce à quoi beaucoup pourraient s'attendre.

L'état de l'IA dans le DAM

Les résultats de l'étude révèlent un paysage dans lequel l'intégration de l'IA n'en est qu'à ses balbutiements. Parmi les fournisseurs de DAM qui prétendent utiliser l'IA, la grande majorité n'ont mis en œuvre que les fonctionnalités les plus élémentaires. Le balisage automatique est en tête du peloton, 78,8 % des fournisseurs revendiquant l'IA proposant cette fonctionnalité. Ce taux d'adoption élevé n'est pas surprenant, étant donné la proposition de valeur claire du balisage automatique en termes de réduction du travail manuel et d'amélioration de la recherche des actifs. C'est également l'un des plus anciens disponibles.

Cependant, les taux d'adoption de fonctionnalités d'IA plus avancées racontent une autre histoire. Les fonctionnalités de synthèse vocale ne sont présentes que dans 27,3 % des systèmes, tandis que la reconnaissance faciale n'apparaît que dans 18,2 %. La faible implémentation de fonctionnalités telles que la reconnaissance d'objets (9,1 %), l'analyse des sentiments (6,1 %) et la reconnaissance de logos (3,0 %) est encore plus révélatrice. Ces chiffres suggèrent que si le secteur du DAM souhaite adopter le concept d'IA, l'application pratique de technologies d'IA plus sophistiquées reste limitée.

Types d'IA dans les distributions DAM

Le battage médiatique contre la réalité

Cette disparité entre les allégations marketing et la mise en œuvre réelle soulève d'importantes questions quant à l'état de l'IA dans le secteur du DAM. Les fournisseurs sont-ils trop prometteurs et ne livrent-ils pas leurs promesses ? Ou la technologie elle-même n'est-elle pas encore suffisamment mature pour être largement adoptée dans les systèmes DAM ?

La vérité se situe probablement quelque part entre les deux. Bien que les technologies d'IA aient fait des progrès considérables ces dernières années, leur intégration efficace dans les systèmes DAM existants présente des défis uniques. Cela va des obstacles techniques et des problèmes de confidentialité des données à la nécessité d'investissements substantiels dans la recherche et le développement. Et transformer la technologie en véritable valeur ajoutée pour les utilisateurs.

En outre, les résultats de l'étude suggèrent que de nombreux fournisseurs adoptent peut-être une approche prudente, en se concentrant sur la mise en œuvre de technologies d'IA informatives éprouvées et prêtes à l'emploi qui offrent des avantages fondamentaux immédiats aux utilisateurs. Cette stratégie, bien que peut-être moins intéressante que les grandes visions souvent présentées dans les supports marketing, pourrait finalement conduire à des systèmes DAM plus stables et plus fiables à long terme. Il peut également récolter des produits moins productifs.

La promesse de l'IA générative

Il est intéressant de noter que l'étude aborde également le domaine naissant de l'IA générative, soulignant sa rareté parmi les offres de DAM actuelles. Cette technologie de pointe, capable de créer de nouveaux contenus ou de manipuler des actifs existants, représente à la fois une frontière passionnante et une perturbation potentielle des paradigmes DAM traditionnels. Bien que cela plaise à tout le monde, sa mise en œuvre se limite, dans la plupart des cas, à un appel d'API à ChatGPT pour générer automatiquement une copie de texte.

Seule une poignée de fournisseurs ont adopté une approche véritablement innovante, tirant parti des outils GenAI tels que la génération de texte-image, la manipulation automatique de l'arrière-plan et la peinture externe pour être à la pointe de la créativité et de l'innovation. Étonnamment, malgré la remarquable capacité de GenAI à comprendre et à articuler du contenu visuel en langage naturel, très peu d'entre eux ont pleinement exploité ce potentiel pour améliorer les fonctionnalités de recherche. C'est un curieux paradoxe : dans un secteur dont la pierre angulaire est la recherche et la récupération de ressources visuelles, on aurait pu s'attendre à une adoption plus rapide et plus généralisée de cette technologie révolutionnaire.

À mesure que l'IA générative continue d'évoluer, elle pourrait fondamentalement remodeler notre façon de concevoir les actifs numériques. Lorsque nous parlons de multicanal, nous devons également parler de personnalisation. Au lieu de se contenter d'organiser et de récupérer le contenu existant, les systèmes DAM du futur pourraient devenir des outils créatifs à part entière, capables de personnaliser et de générer des actifs à la demande adaptés à des besoins spécifiques. Compte tenu du volume de communication requis par les entreprises d'aujourd'hui, cette personnalisation doit être réalisée à grande échelle et à la demande. GenAI est la solution idéale pour cela.

Un regard tourné vers l'avenir

La clé pour les fournisseurs à l'avenir sera de se concentrer sur des implémentations significatives qui offrent des avantages tangibles aux utilisateurs. Cela implique d'aller au-delà du simple balisage automatique générique pour explorer comment l'IA peut améliorer la découverte des actifs, rationaliser les flux de travail et même aider à la création, à la personnalisation et à la curation du contenu.

Pour les utilisateurs de DAM et les acheteurs potentiels, le point à retenir est clair : allez au-delà de l'engouement pour l'IA et concentrez-vous sur les fonctionnalités et les capacités spécifiques d'un système. Demandez aux fournisseurs des exemples concrets de la manière dont leurs implémentations d'IA améliorent les flux de travail et apportent des avantages mesurables. Et recherchez une expertise basée sur l'expérience réelle. Les « connaissances » de trop d'experts en matière d'IA se basent uniquement sur ce qu'ils lisent sur les réseaux sociaux.

La révolution de l'IA dans la gestion des actifs numériques n'en est qu'à ses débuts. Bien que la réalité actuelle ne soit pas à la hauteur des promesses des supports marketing, le potentiel de l'IA pour transformer le DAM est indéniable. À mesure que la technologie continue d'évoluer et de mûrir, nous pouvons nous attendre à voir des fonctionnalités d'IA de plus en plus sophistiquées devenir la norme dans les systèmes DAM. Ceux-ci pourraient rapidement et définitivement être transférés aux fournisseurs de DAM, si ce n'est déjà fait.

En fin de compte, la véritable mesure du succès de l'IA en matière de DAM ne sera pas le nombre de fonctionnalités mises en œuvre, mais les solutions qu'elles apporteront. Plus précisément, sur leur impact direct sur les deux indicateurs les plus importants qui sous-tendent les décisions commerciales : les économies de coûts et les marges bénéficiaires. Le voyage vers cet avenir du DAM amélioré par l'IA ne fait que commencer et promet d'être une aventure passionnante pour toutes les personnes impliquées.

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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