Ressource inestimable pour toute équipe marketing, une solution de gestion des actifs numériques ou DAM (Digital Asset Management) agit comme une ressource centralisée pour stocker, partager et organiser les actifs numériques de l’entreprise (vidéos, photos, documents audios, etc.). Jusqu’à présent, de nombreuses activités liées au DAM devaient être effectuées manuellement. À titre d’exemple, le tri et la catégorisation des actifs impliquent des tâches répétitives et fastidieuses.
Les nouvelles solutions DAM qui exploitent l'intelligence artificielle (IA) peuvent considérablement réduire le temps consacré à nombre de ces processus. Selon McKinsey, l'IA pourrait diminuer de 40 % le temps consacré à ces tâches subalternes.
L'IA permet en effet de trier, rechercher, filtrer et organiser très rapidement la grande quantité de contenus d’une solution DAM. Et, bien sûr, la technologie IA est aujourd'hui à la base d'une grande partie de l'automatisation destinée à améliorer l'efficacité des entreprises, dans tous les secteurs d’activité.
Balisage et analyse automatiques
À titre d’exemple, le balisage automatique, ou auto-tagging, élimine immédiatement une énorme charge manuelle d'un processus notoirement long. Dans une solution DAM, diverses balises descriptives sont appliquées aux actifs sous forme de métadonnées. Ces balises permettent de classer, rechercher et filtrer les actifs de façon plus précise. Le balisage était jusqu’à présent effectué manuellement, donc très chronophage.
En utilisant un mix de différentes capacités de reconnaissance, une solution DAM basée sur l’IA peut analyser une image. Elle identifie les objets ou les visages qu'elle contient et marque cette image avec les mots-clés appropriés. L'IA peut ainsi marquer automatiquement des milliers d’actifs numériques en quelques heures et non en plusieurs semaines, comme c’était le cas auparavant.
Les fichiers audio et vidéo peuvent également être numérisés et classés automatiquement grâce à une technologie de reconnaissance vocale basée sur l'IA. Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) est une forme d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain. Cette technologie recherche et déchiffre des modèles de discours, afin de classifier des mots ou même des phrases entières et, le cas échéant, de les convertir en texte.
Autre exemple, l'optimisation automatique basée sur l'IA analyse les ressources numériques et suggère des ajustements ou des modifications permettant de mieux servir l’entreprise. En contrôlant les performances des ressources numériques déjà présentes sur le terrain, elle peut également vérifier que les bonnes ressources sont optimisées pour le bon canal. Elle permet de fournir le contenu attendu par les consommateurs, quel que soit le moment.
Une visibilité et un contrôle accrus
Une solution DAM sophistiquée, basée sur l'IA, peut éliminer les nombreuses heures de traitement manuel nécessaires pour baliser, organiser et classer les ressources numériques de l’entreprise. Elle peut offrir aux équipes marketing une visibilité et un contrôle bien supérieurs à tout ce qui était possible auparavant.
Il est donc surprenant que très peu d'utilisateurs de solutions DAM aient pour le moment adopté l’IA. Toutes les personnes interrogées dans le cadre d'une enquête récente ont exprimé leur intention d'investir dans l'IA. Pourtant, 6 % d'entre elles uniquement l'ont fait à ce jour, et 9 % seulement ont déclaré avoir l’intention de le faire au cours des deux prochaines années.
Beaucoup d’entreprises ne sont peut-être pas conscientes des possibilités de cette technologie ou attendent peut-être qu’elle se développe davantage. Quoi qu'il en soit, ces entreprises ratent potentiellement une occasion de gagner du temps (et de l’argent). Avec une solution DAM basée sur l'IA, elles pourraient profiter d'une gestion plus précise et plus efficace de leurs ressources.
