Gestion des actifs numériques par intelligence artificielle – DAMIALabs

Depuis les années 2000, l’image et la vidéo numérique ont révolutionné le fonctionnement des métiers de la communication et du marketing. Le commerce, les marques, les services ou la culture ont progressivement basculé leurs communications vers le digital. Tous ces acteurs ont donc rapidement eu besoin d’un outil dédié à la gestion des médias numériques. Si dans les premières années, le terme “Photothèque” a été utilisé, le terme anglophone “Digital Asset Management” s’est rapidement imposé. Les « actifs numériques » désignent alors tous les contenus de la photo, les fichiers audios, les vidéos, les plans ou bien les documents composites (packaging, catalogue, PDF, etc.). Les solutions “DAM” ont d’abord intégré le savoir-faire des documentalistes et des archivistes. Puis, les solutions ont évolué vers la gestion de projets optimisant l’usage des actifs. Aujourd’hui, le cycle de vie des contenus médias s’est grandement accéléré avec des circuits multicanaux : e-commerce, catalogues, réseaux sociaux, etc.

Le laboratoire commun (LabCom DAMIALabs) proposé entre l’institut CNRS XLIM et l’entreprise Einden se positionne dans ce contexte de solutions DAM, avec comme question centrale l’indexation et la recherche de médias pour de grandes bases de données d’images thématiques ou associées à un fonds documentaire. Le défi scientifique et technique traité concerne le déploiement de solutions innovantes répondant de manière complémentaire à la problématique de l’indexation par le contenu. Plus précisément, nous proposons de concevoir et de déployer des méthodes provenant de l’Intelligence artificielle (IA) et de la fouille de données, permettant de caractériser, d’organiser et d’indexer les bases médias. Méthodologiquement, nous proposons de nous appuyer sur des approches basées sur les images « brutes » ou sur une modélisation (avec une mise en concurrence) et d'exploiter des méthodes d'apprentissage automatique en intégrant notamment l’expert dans la boucle. Cette question de l’intégration de l’expert, de l’Active Learning, mais aussi de la construction de boucle de rétroaction suivant l’apprentissage par renforcement, constitue l’un des défis scientifiques traités au sein de ce LabCom.