La croissance explosive du streaming vidéo exige une diffusion de contenu efficace et de haute qualité. Les sociétés de médias utilisent l’intelligence artificielle (IA) et l’encodage adaptatif au contenu (EAC) pour optimiser la bande passante, réduire les coûts et améliorer l’expérience du spectateur. L’EAC ajuste dynamiquement les paramètres d’encodage en fonction de la complexité de la vidéo, améliorant ainsi l’efficacité du streaming.
Entre 2015 et 2018, Netflix a été un pionnier de l’EAC, réalisant une réduction du débit binaire de plus de 30 % sans perte de qualité (mesurée par VMAF). Contrairement à la compression uniforme, l’EAC optimise dynamiquement les paramètres pour chaque segment. Les scènes simples reçoivent des débits binaires plus faibles, tandis que les scènes complexes reçoivent des débits binaires plus élevés pour maintenir la qualité. L’EAC initial était coûteux en calcul, mais les progrès des solutions heuristiques et des méthodes basées sur l’IA offrent des résultats quasi optimaux à moindre coût, permettant le streaming en direct.
Les frameworks d’encodage basés sur le machine learning affinent encore l’EAC, permettant une optimisation en temps réel des paramètres. L’IA prédit les paramètres (débit binaire, CRF, VBV) en analysant la complexité image par image. VisualOn Optimizer, un framework EAC basé sur le machine learning, utilise l’extraction de caractéristiques spatiales et temporelles pour classer les segments vidéo et déterminer les paramètres d’encodage efficaces. La rétroaction en temps réel garantit une qualité et un débit binaire optimaux.
Des plateformes comme Netflix, YouTube et Amazon Prime Video utilisent l’EAC et l’encodage basé sur l’IA. Une étude de Netflix montre que l’encodage basé sur l’IA réduit l’utilisation des données de 20 % à 30 % sans perte de qualité. Les codecs améliorés par l’IA de Google réduisent la bande passante jusqu’à 30 %. Pour le streaming en direct, l’IA s’adapte dynamiquement aux conditions du réseau, réduisant les taux de rebuffering jusqu’à 50 %.
L’encodage adaptatif au contenu basé sur l’IA révolutionne la diffusion vidéo. Il réduit la bande passante, diminue les coûts, améliore l’évolutivité (en particulier pour les événements en direct) et améliore la satisfaction du spectateur. Le développement continu de l’encodage mono-passe basé sur l’IA et des frameworks adaptatifs en temps réel permettra d’affiner encore l’efficacité du streaming, garantissant une vidéo de haute qualité dans le monde entier.