Visual automation platform

Automatisation de la reconstitution des grilles de programme des chaînes françaises

Industrie
Audiovisuelle
Marché
Français
Chiffre d'affaire
37,9 millions €
Nombre d'employés
1250

À propos

INA

Créé en 1975, l’Institut national de l’audiovisuel (INA), entreprise publique audiovisuelle et numérique, collecte, sauvegarde et valorise le patrimoine audiovisuel français. Dans une démarche d’innovation au service des usages, l’INA valorise ses contenus et les partage avec le plus grand nombre. Ainsi sa double mission l’amène, depuis 1995, à gérer, conserver et commercialiser les archives de l’audiovisuel public mais également à assurer, dans une approche patrimoniale, la collecte et la consultation du dépôt légal de l’audiovisuel.

OBJECTIFS

  • Reconstituer séquence par séquence et jour par jour les grilles de programmes des chaînes de télé et ainsi enrichir et faciliter le travail d’indexation et de catalogage des métiers documentaires
  • Uniformiser l’indexation des flux vidéo quels que soient leur provenance leur format et leur qualité

Contexte

Garant des archives de la télévision, de la radio et du webmédia français, l’INA est responsable de la bonne conservation du patrimoine audiovisuel français, de sa sauvegarde et de sa valorisation auprès du grand public, des chercheurs et des professionnels. Au moment de sa création, le paysage audiovisuel français ne comportait qu’une poignée de chaînes, toutes publiques. Depuis, le périmètre d’actions de l’INA s’est considérablement élargi, tout comme le volume de flux audiovisuels à traiter (l’INA capte quotidiennement 184 chaînes télé et stations radio, et collecte les contenus de plus de 15.000 comptes de réseaux sociaux, plus de 10.000 comptes de plateformes vidéo, et plus de 5.000 collections de podcasts). Toutefois, pour mener à bien sa mission, l’Institut doit composer avec un héritage technologique constitué de différentes solutions mises en place successivement, enfermant peu à peu les données dans des systèmes étanches et obligeant ainsi d’incessantes synchronisations manuelles d’une base de données à l’autre. Cette situation l’a amené, en 2014, à mettre en place une stratégie de gouvernance des données, fondée sur la refonte de son système d’information. Cette approche, visant à centraliser et harmoniser les systèmes, a permis d’engager divers projets d’automatisation de la production de données. 

Enjeux

Actuellement, le traitement documentaire des médias au dépôt légal s’appuie sur des données acquises auprès de partenaires tels que les sociétés de diffusion ou quelques agences spécialisées dans la veille médiatique. Mais ces données fournies par les chaînes sont parfois incomplètes et surtout prévisionnelles, ce qui implique de nombreuses vérifications. Dans ce contexte, l’INA s’est particulièrement intéressé à l’automatisation du découpage et catalogage des programmes audiovisuels. L’objectif était de s’affranchir du « millefeuille » technologique existant et des problèmes inhérents (données non harmonisées, doublons, …) pour s’appuyer sur une solution intelligente combinant différents outils. Cette solution devait à la fois identifier les émissions mais aussi reconstituer les grilles de programmation journalières pour faciliter le catalogage et la description des fonds.

L’automatisation vise à gagner en autonomie sur la reconstitution des grilles de programme, à mieux valoriser les données de l’Institut et à participer à la mise en place d’un accès unifié et détaillé aux archives audiovisuelles.

Solution

L’INA a fait le choix d’utiliser la plateforme de Deepomatic pour constituer et entraîner ses propres modèles de classification d’image, ce afin d’effectuer un premier découpage des programmes par journée. L’Institut a été convaincu par la promesse de Deepomatic : que les équipes métiers puissent rapidement être totalement autonomes grâce à sa solution, sans avoir recours systématiquement aux compétences d’un data scientist. 

 

 

Cette solution a d’abord permis une segmentation des JT, distinguant automatiquement les images de plateau des images de reportage, de générique ou encore de météo. Ces premiers résultats ont permis d’envisager l’analyse des journées de diffusion des chaînes d’information en continu. Dans ce cadre, la classification d’images proposée par Deepomatic permet non seulement de distinguer des éléments « universels » comme les plateaux, mais aussi des éléments « spécifiques », comme le plateau de telle ou telle émission. Actuellement, l’INA projette de faire intervenir Deepomatic sur les émissions de variété musicale et les talkshows : des structures plus complexes, alternant passages en plateau, performances artistiques, reportages et interviews.

Bénéfices

Les bénéfices de Deepomatic pour l’INA s’entendent aujourd’hui principalement à 3 niveaux :

  • Gain de temps et une précision optimisée dans le catalogage et l’indexation des vidéos 
  • Contribution à la stratégie de gouvernance et d’enrichissement du lac de données afin de mieux valoriser les données (maintenir le lien entre les différentes données, enrichir et mettre en relation les données etc.)
  • Autonomie tant dans le déploiement que dans la modélisation grâce à l’interface complète et intuitive permettant une bonne prise en main par les utilisateurs métier

 « Ce qui m’intéressait dans la promesse de Deepomatic, c’est que nous allions pouvoir être indépendants sur l’outil et donc, que celui-ci allait pouvoir être facilement utilisé par nos métiers. Cette plate-forme dispose non seulement de l’ensemble des fonctionnalités algorithmiques mais aussi d’une interface graphique ergonomique et adapté aux besoins ce qui nous évitait le développement d’écrans de gestion spécifique.  Or, à un moment de rupture technologique comme celui qu’on vit, il est indispensable d’accompagner au mieux les changements en adaptant au fur et à mesure les activités. . Tout l’enjeu était donc de masquer la dimension technique de la Computer Vision et c’est exactement ce que parvient à faire Deepomatic »

Gautier Poupeau
,
Data Architect
INA

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