De nombreux producteurs de contenu pourraient partager un cauchemar similaire : Des piles d’images et de vidéos désorganisées éparpillées sur les disques de l’entreprise, ou… oserions-nous dire…des fichiers zip dans une chaîne d’e-mails ?!
Nous espérons sincèrement que votre situation de gestion de contenu n’est pas aussi effrayante que de trier des fichiers zip pour trouver l’image dont vous avez besoin. Néanmoins, tout système de gestion de fichiers qui ne vous permet pas de trouver facilement ce que vous cherchez peut être incroyablement frustrant, et une énorme perte de temps.
Surtout à mesure que votre bibliothèque numérique s’agrandit, la récupération facile des fichiers et la cohérence du contenu sur vos sites dépendent de la rigueur avec laquelle vous parvenez à tout organiser. Mais organiser toutes vos vidéos, images et bien plus encore d’une manière qui simplifie la vie de tous… présente un nouveau type de défi insurmontable : Qui a le temps pour ça ?
C’est là qu’une plateforme de gestion des actifs numériques (DAM) dotée de capacités de balisage intelligent entre en jeu !
Qu’est-ce qu’une plateforme de gestion des actifs numériques ?
Pour faire simple, une plateforme de gestion des actifs numériques ou Digital Asset Manager (DAM) est une solution conçue pour aider à maintenir les différents fichiers de l’entreprise organisés et facilement accessibles par vos équipes.
Ces fichiers peuvent être tout ce que vous utilisez pour offrir une expérience utilisateur unifiée sur votre site, y compris des images, des vidéos, des animations et des documents.
Pourquoi implémenter un DAM ?
Les DAM sont largement utilisés par les marques disposant de grands portefeuilles numériques, et ils sont essentiels pour assurer la cohérence du contenu.
Les marques dotées de bibliothèques de fichiers particulièrement exigeantes ont besoin d’une source de vérité unique à laquelle toutes leurs équipes peuvent se référer lors de la création de nouveaux contenus, pages ou sites. Et un DAM correctement organisé et intégré au CMS d’une marque répond à ce besoin !
Balisage des actifs au sein d’un DAM
Pour que votre équipe puisse trouver des images, des vidéos et plus encore sur votre plateforme DAM, vous devrez inclure des balises dans les métadonnées de chaque actif. Ces balises sont des mots-clés qui aident à décrire le fichier, et elles lui permettent d’apparaître lorsque les équipes recherchent ces mots-clés.
Par exemple, disons que votre entreprise possède une image d’une femme mangeant des spaghettis. Les balises pertinentes pour une image comme celle-ci pourraient être : femme, manger, spaghetti, nourriture. Elle pourrait apparaître lorsque votre équipe recherche « femme mangeant » ou simplement « spaghetti ».
Inévitablement, vous ne pouvez pas gérer de contenu (de manière optimale) sans ces balises—mais que faire si vous avez des millions de fichiers à étiqueter ?
Heureusement, c’est là qu’un DAM doté de capacités de balisage intelligent devient utile.
AEM Assets : Une solution DAM avancée
Il existe de nombreuses solutions DAM qui atteignent des objectifs similaires—c’est-à-dire qu’elles créent un hub centralisé pour stocker toutes vos propriétés numériques et les organiser comme bon vous semble.
Adobe Experience Manager (AEM) Assets, cependant, est un DAM avancé qui dépasse le statu quo, pour les entreprises ayant des besoins de gestion de fichiers plus complexes.
AEM Assets ouvre les portes à encore plus d’outils et de fonctionnalités. Voici quelques-uns de ses nombreux avantages :
- Création facile de nouvelles versions de contenu à l’aide de Photoshop, Lightroom, ou même de l’IA.
- Analyses approfondies sur la performance de chaque actif auprès de vos clients.
- La capacité de définir quelles équipes peuvent utiliser quels fichiers et dans quelle mesure.
L’un des outils les plus utiles (de loin) qu’AEM Assets apporte est l’utilisation de l’IA d’Adobe Sensei pour appliquer des balises automatiques aux fichiers nouveaux et existants au sein de votre DAM.
Cela vous permet de rendre des millions d’images, de vidéos et d’actifs textuels consultables pour toutes vos équipes avec des balises pertinentes en un rien de temps. Et c’est certainement bien mieux que de passer d’innombrables heures à évaluer ces propriétés numériques et à appliquer des balises une par une.
Or, bien qu’il s’agisse d’une fonctionnalité incroyablement puissante, elle n’est pas prête à l’emploi. Plongeons dans ce que vous pouvez attendre du processus de configuration !
Comment fonctionne le service de contenu intelligent d’AEM
Le service de contenu intelligent d’AEM est une fonctionnalité d’AEM Assets, qui utilise l’IA Adobe Sensei pour apprendre et reproduire la manière dont vous souhaitez baliser vos propriétés numériques. Il s’appuie sur l’intelligence de reconnaissance d’images pour évaluer vos actifs et décider de la meilleure façon de les baliser.
Voici un aperçu du processus, pour vous donner une meilleure idée de ce avec quoi vous travaillerez :
- Vous téléchargerez vos images, vidéos ou fichiers texte dans Adobe Assets, où l’IA du service de contenu intelligent les balisera automatiquement instantanément.
- Maintenant, lorsque vous accédez à la console des actifs de la plateforme DAM, vous pourrez taper un mot-clé décrivant le type de fichier dont vous avez besoin. La console vous affichera alors toutes les images, vidéos, etc. qui contiennent ce mot-clé dans leurs balises intelligentes.
- À partir de là, si vous remarquez que certaines recherches affichent des fichiers qui ne semblent pas correspondre à la requête, vous pouvez alors modifier les balises intelligentes de cette image et supprimer celles qui ne semblent pas exactes.
Formation du service de contenu intelligent d’AEM
La vérité est que même les fonctionnalités considérées comme « intelligentes » ont encore besoin d’être éduquées. Bien que le service de contenu intelligent ait accès à une IA puissante de reconnaissance d’images, il ne saura pas comment vous souhaitez que vos propriétés numériques soient balisées si vous ne lui apprenez pas.
Votre taxonomie d’entreprise
Chaque entreprise possède une taxonomie assez unique, ce qui signifie que chaque entreprise utilise un langage, des descripteurs et des classifications spécifiques pour décrire le contenu qui apparaît dans ses fichiers.
Par exemple, un service de contenu intelligent non entraîné pourrait seulement être capable de reconnaître une moto BMW comme une moto. Il va sans dire que lorsque vous ne vendez que des motos… ce n’est pas une étiquette utile pour votre équipe.
D’un point de vue métier, BMW saurait que lorsque ses équipes accèdent à des fichiers pour concevoir du contenu, elles rechercheraient probablement des images de modèles spécifiques.
Dans ce cas, votre taxonomie métier serait les noms de modèles que vous utilisez pour décrire différentes motos. Et le Service de Contenu Intelligent ne le saurait pas de lui-même sans avoir appris votre taxonomie métier spécifique au préalable.
Génération par l’IA de balises intelligentes AEM basées sur votre taxonomie métier
Ceci est fait afin que l’IA puisse apprendre à identifier pourquoi la même balise s’applique à des images variées. Lorsque le Service de Contenu Intelligent évalue d’autres actifs après l’entraînement, cette connaissance l’aidera à noter ces mêmes identifiants et à appliquer ces mêmes balises AEM.
Pour mener à bien un processus d’entraînement avec vos images, vous aurez besoin de quelques éléments :
- Au moins 30 images pour chaque balise.
- La similarité visuelle entre les images qui partagent la même balise. (Par exemple, le même modèle portant le même type de chemise dans la même pose.)
- Variété parmi les images qui partagent la même balise. (Par exemple, le même modèle dans la même pose portant le même type de chemise, mais dans de nombreuses couleurs différentes.)
- Des images avec peu ou pas d’éléments perturbateurs, comme des arrière-plans complexes.
- Des images entièrement balisées avec chaque balise qui leur est pertinente dans votre taxonomie.
Les processus de formation peuvent être exécutés autant de fois que vous le souhaitez pour que votre Service de Contenu Intelligent acquière une compréhension plus complexe de vos besoins en matière de balises intelligentes AEM à mesure qu’elles évoluent.
Cependant, une fois qu’un processus de formation a été exécuté, l’IA ne peut pas désapprendre ce qu’elle a appris lors de ce processus spécifique. Par conséquent, assurez-vous qu’avant d’exécuter un processus de formation, les balises et les images que vous fournissez représentent fidèlement la manière dont vous souhaitez que des actifs similaires soient balisés intelligemment à l’avenir.
Scores de confiance des actifs et des balises AEM
Même les IA bien entraînées ne sont pas parfaites. Ainsi, lors de l’évaluation d’images, de vidéos ou de fichiers texte pour le balisage intelligent dans AEM, le cadre d’IA attribuera également un score de confiance à chaque balise.
Ce score de confiance exprime à quel point l’IA est sûre que cette balise est très précise pour cet actif, et il est exprimé sous la forme d’un nombre entre zéro et un. Vous pouvez également considérer le score de confiance comme un pourcentage—par exemple, un score de confiance de 0,5 signifierait qu’Adobe Sensei est sûr à 50 % que cette balise est pertinente pour l’actif.
Les balises avec des scores de confiance plus élevés feront en sorte que le fichier balisé apparaisse plus en évidence dans les résultats de recherche lors de la recherche de mots-clés mentionnés dans cette balise AEM. De même, vos fichiers sont moins susceptibles d’apparaître dans les résultats de recherche pour les balises ayant des scores de confiance plus faibles.
Les utilisateurs d’AEM peuvent également évaluer les scores de confiance que l’IA attribue aux balises, afin de confirmer si la balise est précise pour un fichier donné. Cela aide l’IA à continuer d’apprendre afin qu’elle puisse éviter de placer une balise inexacte sur des propriétés similaires à l’avenir.
Les défis et les limites du balisage intelligent
Dans la plupart des cas, le balisage intelligent dans AEM soulage considérablement les marques dont les bibliothèques numériques sont désormais trop vastes pour permettre un balisage manuel.
Cependant, comme toute fonctionnalité, les balises intelligentes dans AEM ont leurs limites. Ces limitations ne devraient pas vous empêcher d’investir dans AEM Assets et Smart Content Service, mais il est important d’en être conscient lors de la mise en place d’une configuration d’auto-étiquetage optimale. Voici quelques limitations pour l’étiquetage intelligent dans AEM as a Cloud Service et AEM 6.5 :
- L’IA est plus susceptible d’étiqueter de manière imprécise les images de qualité inférieure.
- L’IA ne peut pas attribuer de balises basées sur des concepts abstraits, comme les émotions associées à une image.
- L’IA ne peut pas étiqueter précisément les images basées sur de petites différences visuelles, comme de minuscules logos sur des vêtements.
- Les balises intelligentes ne peuvent être appliquées que dans les langues prises en charge par AEM.
- Le nombre maximum d’actifs que vous pouvez étiqueter intelligemment en un an est de deux millions.
- Seules les images aux formats JPG et PNG peuvent être étiquetées intelligemment.
De plus, si votre organisation est assez nouvelle sur AEM, l’implémentation et la préparation de vos actifs peuvent représenter un défi technique considérable. Vous devrez vous assurer de comprendre la documentation technique d’Adobe pour la configuration d’AEM et de ses actifs, et disposer des ressources nécessaires pour y parvenir.
Conclusion
Les grandes marques doivent s’assurer que toutes leurs propriétés numériques sont utilisables et que leurs équipes de contenu peuvent facilement trouver des images pertinentes grâce à une simple recherche.
Mais même des systèmes avancés comme Smart Content Service ne deviennent pas des outils faciles à utiliser par eux-mêmes. L’entraînement d’Adobe Sensei pour étiqueter précisément les images, les vidéos et les fichiers texte repose sur une configuration minutieuse des balises intelligentes AEM pour des performances d’IA plus précises. Ce processus peut exiger beaucoup de temps et de dévouement avant même que vous ne puissiez commencer à laisser l’IA faire tout le travail.
La bonne nouvelle est que vous et vos équipes n’avez pas à relever ce défi seuls.
Chez Axamit, nous faisons en sorte qu’AEM donne l’impression d’être prêt à l’emploi dès le départ lorsque vous commencez à l’utiliser, sans aucun effort de votre part. Alors, contactez-nous pour discuter de la façon de vous libérer des pressions liées à l’intégration d’AEM !
FAQ
Qu’est-ce que le balisage intelligent, et en quoi diffère-t-il du balisage manuel ?
Le balisage intelligent se produit lorsqu’une IA lit les actifs de votre DAM et applique automatiquement ce qu’elle estime être les balises les plus pertinentes à chacun. Avec le balisage manuel d’AEM, un humain est chargé d’évaluer les fichiers et de leur appliquer des balises pertinentes un par un.
Quelle est la différence entre les métadonnées et les balises dans AEM ?
Dans AEM, les métadonnées d’un actif sont un ensemble de données qui en expliquent les détails (par exemple, son type de fichier). Une balise est enregistrée comme un type de métadonnée pour les fichiers dans AEM. La fonctionnalité de balisage est spécifiquement conçue pour bénéficier aux utilisateurs, en rendant les fichiers consultables via les mots-clés utilisés dans les balises.
Le balisage intelligent peut-il être appliqué au contenu existant dans AEM, ou est-il réservé au nouveau contenu ?
Oui, le balisage intelligent peut être appliqué aux dossiers de contenu existants dans AEM, ainsi qu’au nouveau contenu.
