Au-delà des applications créatives de l’Intelligence Artificielle, une transformation significative est en cours dans les opérations de diffusion et le renseignement économique. Alors que les professionnels se préparent pour l’IBC 2025 à Amsterdam, les entreprises signalent des gains d’efficacité substantiels grâce aux applications d’IA qui optimisent les infrastructures, l’engagement du public et les stratégies de monétisation. L’IA est de plus en plus utilisée pour surveiller les performances et ajuster automatiquement les ressources en fonction des conditions de diffusion en temps réel.

« La plupart des discussions sur l’IA dans le streaming portent sur l’analyse ou la création de contenu, mais le véritable changement sera l’automatisation au sein même de l’infrastructure », a déclaré Michael Vitale, VP de la stratégie IA et du renseignement produit chez Wowza. « Les développeurs ont besoin de systèmes capables d’observer ce qui se passe sur un flux, de prendre des mesures correctives et de mettre à l’échelle les ressources automatiquement, qu’il s’agisse d’une augmentation du nombre de téléspectateurs, d’un problème de bande passante ou d’une défaillance du flux de travail. » Cette orientation opérationnelle marque un passage de la résolution réactive des problèmes à la gestion prédictive des systèmes, où l’IA surveille de multiples indicateurs de performance et prévient les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur les téléspectateurs ou la diffusion de contenu. « C’est ce type d’IA opérationnelle qui permettra de différencier les plateformes de streaming fiables de celles qui se contentent de collecter des données sur les problèmes une fois qu’ils se sont produits », a ajouté M. Vitale.

Les applications d’IA opérationnelle offrent une valeur ajoutée dans des domaines souvent négligés, en s’attaquant aux processus back-end qui impactent toute la chaîne d’approvisionnement du contenu. « La plupart des discussions portent sur les applications créatives, mais la couche opérationnelle est souvent négligée », a déclaré Francesca Pezzoli, VP marketing chez Looper Insights. « L’automatisation de la gestion des métadonnées, de l’audit du placement et de la génération d’informations peut réduire les inefficacités cachées qui pèsent sur toute la chaîne d’approvisionnement du contenu. C’est là que l’IA offre une valeur ajoutée qui n’est pas toujours visible. » Looper Insights utilise l’apprentissage automatique pour optimiser le placement du contenu, traduisant les mesures de visibilité en résultats commerciaux projetés. « Nous utilisons l’apprentissage automatique pour évaluer la valeur des placements à l’écran sur les vitrines numériques, aidant les partenaires à allouer leurs dépenses marketing aux opportunités les plus impactantes », a expliqué Mme Pezzoli. « Les modèles prédictifs traduisent la visibilité en résultats projetés tels que les revenus ou les impressions, guidant des décisions plus intelligentes sur l’endroit et le moment où le contenu doit apparaître. »

Certaines entreprises intègrent l’IA dans l’ensemble du processus de monétisation du contenu, créant des systèmes qui optimisent la planification, le ciblage du public et la gestion des droits. « Nous tirons parti de l’apprentissage automatique dans notre Self-Optimizing Content Monetization Flywheel pour optimiser l’ensemble du cycle de vie du contenu, et pas seulement les recommandations », a déclaré Ivan Verbesselt, directeur des produits et du marketing chez Mediagenix. « Predictive Content Intelligence : Notre intégration Spideo analyse les schémas d’engagement pour créer des « Smart Content Pools » qui anticipent les préférences du public, offrant une amélioration de 40 % de la découverte de contenu avant même le début de la planification. » Cela crée un effet composé : de meilleures prédictions conduisent à une planification plus efficace, générant des données plus riches sur le public pour des prédictions futures encore plus précises. « L’effet volant d’inertie amplifie les gains : de meilleures prédictions permettent une planification plus intelligente, ce qui génère des données d’engagement plus riches, alimentant des prédictions encore plus précises », a fait remarquer M. Verbesselt. « Nous constatons des améliorations de 35 % des conversions en quelques mois – une intelligence qui apprend de chaque interaction avec le public. »

La planification pilotée par l’IA peut automatiquement remplacer le contenu sous-performant et optimiser les grilles des chaînes en fonction de la réponse du public en temps réel, permettant un déploiement rapide des chaînes. « Un client a lancé 40 chaînes en trois jours avec seulement deux employés, soit 80 % plus rapidement que les méthodes traditionnelles », a ajouté M. Verbesselt. La technologie gère également la gestion des droits, en prédisant les fenêtres de licence optimales et en identifiant les opportunités de monétisation sur toutes les plateformes. Du côté des abonnés, l’IA analyse le comportement des téléspectateurs pour prédire les annulations et permettre une fidélisation proactive. « L’apprentissage automatique et l’analyse prédictive améliorent l’engagement du public grâce à l’hyper-personnalisation et aux recommandations en temps réel », a déclaré Einat Kahanam, vice-présidente des solutions produits chez Viaccess-Orca. « Pour la monétisation, l’IA alimente une adtech intelligente, créant et optimisant dynamiquement des publicités personnalisées pour augmenter les taux de conversion. De plus, l’analyse prédictive permet d’anticiper le désabonnement des abonnés, permettant ainsi des stratégies de fidélisation proactives. » « L’IA permet également des modifications éditoriales dynamiques et constamment mises à jour à grande échelle, garantissant que la plateforme reste fraîche et pertinente », a ajouté Mme Kahanam.

La surveillance environnementale est une application émergente, qui suit les émissions de carbone et la consommation d’énergie. « L’angle de la durabilité est particulièrement négligé, pourtant les opérations de diffusion génèrent une empreinte carbone importante par l’utilisation des serveurs et le transfert de données », a déclaré Lee Otterway, directeur commercial de Dot Group. « Il ne s’agit pas seulement d’efficacité, mais aussi d’utiliser l’IA pour rendre les opérations de diffusion plus durables et rentables simultanément », a déclaré M. Otterway.

Une mise en œuvre réussie de l’IA nécessite une intégration dans les systèmes commerciaux de base, et pas seulement des ajouts superficiels. « Tout le monde parle de ce que l’IA peut faire, mais pas assez de gens parlent de ce que l’IA devrait faire », a déclaré Symon Roue, directeur général de VIDA. « Trop d’entreprises ajoutent un chatbot ou un outil de transcription par-dessus les mêmes flux de travail défaillants. » L’accent devrait être mis sur l’IA comme partie intégrante des opérations commerciales, et non comme une couche technologique supplémentaire. « Ce qui manque, c’est la conversation sur l’IA comme faisant partie du modèle opérationnel, et non comme un gadget », a déclaré M. Roue. « Le véritable succès, c’est lorsque l’IA cesse d’être un spectacle secondaire et commence à rendre les systèmes commerciaux de base plus intelligents, plus connectés et moins dépendants d’armées de personnes qui déplacent des fichiers et des métadonnées. »

Les applications d’IA opérationnelle offrent une valeur immédiate en se concentrant sur l’optimisation des entreprises plutôt que sur la simple génération de contenu. « La conversation manquante est l’intelligence opérationnelle – comment l’IA peut optimiser l’activité de diffusion, et pas seulement la création de contenu », a déclaré M. Otterway. « Alors que l’industrie se concentre intensément sur l’IA pour la génération de contenu et l’amélioration de la post-production, nous négligeons le potentiel transformateur de l’IA pour l’efficacité opérationnelle et la durabilité. »

Les mises en œuvre pratiques de l’IA se concentrent sur les domaines où l’IA surpasse les humains. « Nous avons mis en œuvre un sous-titrage automatique alimenté par l’IA qui surpasse les transcripteurs humains dans les environnements à forte pression », a déclaré Jan Weigner, directeur technique de Cinegy. « Contrairement aux humains qui ont besoin d’une rotation toutes les 15 minutes pour maintenir la qualité, notre IA fournit des résultats constants de qualité diffusion toute la journée. C’est de l’IA pratique. »

Le déploiement éthique de l’IA est crucial, notamment en ce qui concerne les licences de contenu. « Des organisations comme Troveo, Adapt Global et d’autres se sont lancées dans une démarche éthique d’agrégation de contenu en licenciant du contenu auprès de créateurs pour accélérer et former des plateformes vidéo d’IA comme Moonvalley, OpenAI et d’autres », a déclaré Majed Alhajry, directeur technique et PDG par intérim de MASV. « En collectant du contenu auprès de studios et de créateurs, un nouveau marché a émergé pour le contenu IA. » « La signature de contrats de licence au lieu de gratter du contenu garantit une utilisation éthique et transparente de l’IA dans la vidéo et la diffusion », a ajouté M. Alhajry. « Les studios et les créateurs peuvent désormais compléter leur travail avec du contenu IA formé de manière éthique, où tous les contributeurs bénéficient de la chaîne de production. »

À l’approche de l’IBC 2025, les applications d’IA opérationnelle s’étendent aux processus commerciaux de base, en se concentrant sur une intégration transparente et des améliorations mesurables de l’efficacité. L’IBC 2025 offrira des occasions d’évaluer ces applications et leur impact potentiel sur la performance commerciale et l’efficacité opérationnelle.