À l'IBC 2025 à Amsterdam, l'IA est au centre de l'attention, remodelant les workflows créatifs tout au long de la chaîne de production de contenu. Les leaders de l'industrie confirment que les outils d'IA ont dépassé les phases expérimentales et font désormais partie intégrante de la production, automatisant les tâches fastidieuses et élargissant le potentiel créatif. Ces systèmes assistent les créateurs du concept initial à la livraison finale.

«L'IA transforme la production de contenu de bout en bout. Automatisation des scripts, enrichissement de la production en direct avec un étiquetage en temps réel et accélération de la post-production avec des extraits, des montages et une localisation instantanés », a déclaré Ross Tanner, vice-président senior pour l'EMEA chez Magnifi. « Pour le sport et les médias, cela transforme des jours de travail en quelques minutes, permettant un contenu personnalisé et prêt pour la plateforme à grande échelle tout en donnant aux créateurs plus de temps pour se concentrer sur la narration. »

L'évolution va au-delà de la simple automatisation ; il s'agit d'un partenariat créatif. Les systèmes d'IA fournissent un support en temps réel lors des diffusions en direct, gérant les aspects techniques sans interrompre le flux créatif. Ces systèmes gèrent le suivi automatique de la caméra, l'optimisation du niveau audio et la génération de graphiques en temps réel. « Au-delà d'un outil pour automatiser les tâches, l'IA est de plus en plus un partenaire créatif pour les équipes de production en direct », a déclaré Roberto Musso, directeur technique chez NDI. « L'utilisation de l'IA dans les workflows a permis aux équipes de simplifier le processus de production de contenu en utilisant des outils qui offrent des fonctions telles que le suivi automatique de la caméra, l'optimisation des niveaux audio et la génération de graphiques en temps réel. »

Les workflows agentifs représentent une avancée significative. Les systèmes d'IA exécutent des tâches complexes à plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale tout en respectant les normes éditoriales. Ces systèmes personnalisent le contenu pour différents publics, appliquent des métadonnées en temps réel et formatent le contenu pour plusieurs plateformes simultanément. «L'IA, notamment sous forme de workflows agentifs, accélère désormais toutes les étapes de la chaîne de contenu — de la découverte automatisée d'histoires et de la génération de scripts au découpage multiplateforme et à la post-production », a déclaré Jonas Michaelis, PDG de Qibb. « Ces systèmes peuvent rapidement adapter le contenu à différents publics, appliquer des métadonnées en temps réel et le formater pour une gamme de canaux — des tâches qui nécessitent généralement de grandes équipes spécialisées. »

Cependant, la supervision humaine reste cruciale pour maintenir les normes éditoriales et l'intention créative, notamment dans les contenus d'actualité et sensibles à la conformité. Cette approche « humain dans la boucle » protège la qualité éditoriale et la conformité. « Même si l'IA effectue une plus grande partie du travail, la présence d'un « humain dans la boucle » reste essentielle pour garantir la qualité éditoriale, la conformité et l'intention créative tout en accélérant le délai de diffusion », a déclaré Michaelis.

L'impact de l'IA est particulièrement notable dans l'actualité, répondant au besoin de rapidité et de précision. Les systèmes automatisés gèrent la transcription, la traduction et l'enrichissement des métadonnées, libérant les journalistes pour se concentrer sur les reportages et les analyses. Cela répond à la demande croissante de diffusion de contenu multiplateforme. «L'IA passe de la phase expérimentale aux processus de production de base, l'impact le plus important étant l'accélération des délais et la réduction des heures consacrées aux tâches manuelles intensives », a déclaré Craig Wilson, évangéliste produit chez Avid. « Dans l'actualité, cela inclut l'automatisation de la transcription, de la traduction et de l'enrichissement des métadonnées pour soutenir une création d'histoires plus rapide et une diffusion multiplateforme. »

En post-production, les applications d'IA se concentrent sur la découverte de contenu et le montage accéléré. Les systèmes identifient des clips spécifiques, éliminant l'examen manuel. Cela s'étend au raffinement des performances et à la localisation. «L'IA permet des workflows de post-production plus rapides en automatisant des tâches telles que l'indexation vidéo et la découverte de contenu », a déclaré Frédéric Petitpont, directeur technique et cofondateur de Moments Lab. «L'IA et les agents d'IA réduisent considérablement le temps que les monteurs passent, par exemple, à parcourir les séquences pour trouver des clips précis. Le résultat est une augmentation significative de la production vidéo des équipes créatives. »

La mise en œuvre efficace de l'IA dépend d'une infrastructure technique robuste et de workflows de données. Une mise en œuvre réussie nécessite des référentiels de contenu centralisés. « Il y a beaucoup de poudre aux yeux en ce moment en ce qui concerne l'IA. Acheteur, méfiez-vous », a déclaré Derek Barrilleaux, PDG de Projective. « Si le contenu est éparpillé dans toute l'organisation, il sera presque impossible d'obtenir une valeur réellement utilisable de l'IA. Mais si vous avez tout centralisé et cohérent, les outils d'IA peuvent désormais réellement apporter de la valeur. »

L'architecture technique affecte les performances et la rentabilité de l'IA. La consolidation de la compression vidéo et du traitement de l'IA à l'aide de GPU permet des gains d'efficacité significatifs. « De nombreuses sociétés de médias utilisent un traitement basé sur les CPU lent, complexe et coûteux, où un pipeline gère la compression et un autre gère le traitement de l'IA », a déclaré Sharon Carmel, PDG de Beamr. « En utilisant exclusivement des GPU, la compression vidéo et les améliorations de l'IA peuvent fonctionner ensemble dans le même pipeline en temps réel, avec un traitement vidéo et des données plus rapide, plus efficace et plus économique. »

La qualité des données est primordiale. Les organisations doivent investir dans un catalogage et une indexation complets du contenu pour maximiser la valeur des outils d'IA. « Les agents d'IA ne sont aussi bons que la qualité des données qu'ils reçoivent, et les projets d'indexation vidéo à grande échelle sont essentiels pour libérer toute la valeur des workflows d'IA », a déclaré Petitpont. Les approches basées sur le streaming éliminent les goulots d'étranglement de la préparation des données.

«L'IA est l'accroche, automatisant les tâches répétitives tout en faisant ressortir les informations d'une seule source de vérité », a déclaré Peter Thompson, PDG et cofondateur de Lucidlink. « Les workflows de diffusion, et non de synchronisation, éliminent les goulots d'étranglement de la préparation des données dans les pipelines Gen-AI, permettant aux équipes de passer moins de temps à gérer les données et plus de temps à fournir des informations et un impact. »

Les applications d'IA identifient les problèmes techniques qui nécessitaient auparavant une inspection humaine, notamment les problèmes de synchronisation audiovisuelle et les interférences graphiques. La création de workflows pilotée par le langage naturel démocratise les opérations médiatiques. « Le contrôle qualité évolue également ; au lieu de s'appuyer uniquement sur des vérifications basées sur des règles, l'IA peut désormais identifier des problèmes tels que des décalages de synchronisation labiale ou des interférences graphiques qui nécessitaient traditionnellement un examen humain », a déclaré Charlie Dunn, vice-président exécutif des produits chez Telestream. « Le changement le plus profond est peut-être l'essor de la création de workflows pilotée par le langage naturel, qui réduit les barrières techniques et démocratise les opérations médiatiques. »

Les capacités de l'IA en traitement audio vont au-delà du simple contrôle du volume sonore pour atteindre une gestion sophistiquée du langage et de la parole. Les systèmes d'apprentissage automatique gèrent des contenus multilingues complexes, identifiant les locuteurs, les langues et les incohérences. « Les fonctions d'IA sont de plus en plus capables de gérer la clarté du langage et de la parole à grande échelle, allant bien au-delà du simple contrôle du volume sonore », a déclaré Costa Nikols, conseiller stratégique de l'équipe de direction pour les médias et le divertissement chez Telos Alliance. « L'apprentissage automatique peut identifier les locuteurs, les langues, signaler les incohérences, adapter les mixages pour la compréhension sur les appareils et détecter les grossièretés dans plusieurs langues et dialectes. »

Les systèmes d'IA avancés analysent simultanément plusieurs éléments de contenu pour obtenir des métadonnées complètes et une manipulation sophistiquée du contenu grâce à l'analyse multimodale. Cela permet la génération automatique de points forts, la création de bandes-annonces et les séquences de rediffusion. « La technologie examine les éléments visuels, audio et narratifs image par image pour capturer le contexte complet de chaque scène et générer automatiquement des métadonnées détaillées », a déclaré Adam Massaro, responsable principal du marketing produit chez Bitmovin, notant qu'elle peut aider à fournir des expériences de visionnage hyperpersonnalisées et un ciblage publicitaire plus efficace.

À l'approche de l'IBC 2025, l'industrie de la radiodiffusion évalue attentivement les applications de l'IA, en se concentrant sur les outils pratiques qui s'intègrent parfaitement aux workflows existants tout en respectant les normes éditoriales.