DeepMind AI stimule considérablement l’exposition de YouTube Shorts en générant automatiquement des descriptions pour des millions de vidéos

DeepMind AI booste expos YouTube Shorts via auto-generating descriptions for millions of videos

DeepMind, en collaboration avec YouTube, a dévoilé un modèle d’IA de pointe, Flamingo, conçu pour améliorer la recherche des vidéos YouTube Shorts. Ces courts clips vidéo, similaires à la plateforme populaire TikTok, ont souvent besoin de textes descriptifs et de titres significatifs pour faciliter la recherche de contenu spécifique par les utilisateurs. Cependant, avec l’introduction de Flamingo, les utilisateurs auront désormais un moyen plus facile de découvrir ces vidéos.

Flamingo utilise son modèle de langage visuel avancé pour générer du texte explicatif en analysant les premières images des vidéos YouTube Shorts. Par exemple, il peut décrire la scène comme “un chat qui joue avec une boule de laine”. Ce texte généré est stocké en tant que métadonnée, permettant une classification vidéo plus efficace et facilitant l’accessibilité des moteurs de recherche.

L’impact de Flamingo s’est déjà fait sentir, car des centaines de milliers de vidéos Shorts nouvellement téléchargées ont bénéficié de descriptions générées par l’IA. YouTube a l’intention de mettre progressivement en œuvre cette technologie pour toutes les vidéos Shorts, les rendant ainsi plus faciles à trouver pour les téléspectateurs du monde entier.

• Cette recherche en IA explore les limites et les capacités des modèles de langage à grande échelle (LLM) Transformer, de manière empirique et théorique, sur des tâches compositionnelles.
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Flamingo représente la dernière collaboration entre DeepMind et YouTube, consolidant davantage la fusion de DeepMind et Google Brain en un groupe d’entreprises d’IA unifié, comme l’a annoncé Google en avril. Leurs précédentes collaborations incluent l’utilisation du modèle d’IA de DeepMind, MuZero, pour améliorer le codec VP9 de YouTube pour la transmission compressée. De plus, DeepMind et YouTube ont collaboré en 2018 pour former les créateurs de vidéos à maximiser leurs revenus en alignant les publicités sur les politiques de YouTube. Ce partenariat a abouti au développement d’un modèle de qualité d’étiquette (LQM), garantissant un étiquetage de contenu plus précis pour une précision publicitaire améliorée et favorisant la confiance entre les téléspectateurs, les créateurs et les annonceurs sur la plateforme.

Poursuivant leur collaboration fructueuse, DeepMind et YouTube ont travaillé sur l’amélioration de l’expérience utilisateur en introduisant des chapitres vidéo. Ce développement a conduit à la création d’un système d’IA capable de traiter de manière autonome les transcriptions de contenu vidéo et audio, fournissant des suggestions de segmentation et de titres de chapitres. Cette fonction révolutionnaire, appelée AutoChapters, a été dévoilée par le PDG Sundar Pichai lors de la conférence Google I/O 2022. Avec AutoChapters, les utilisateurs n’ont plus besoin de rechercher dans de longues vidéos laborieusement, car le système d’IA identifie rapidement les sections clés. Cette fonctionnalité est déjà utilisée dans 8 millions de vidéos, et DeepMind prévoit d’étendre sa mise en œuvre à 80 millions de vidéos l’année prochaine.

En ce qui concerne Flamingo, l’équipe de production de YouTube Shorts a précisé que les métadonnées générées par le modèle d’IA ne seront pas visibles par les créateurs. L’objectif principal est d’améliorer considérablement la précision de la recherche. De plus, Google veille à ce que le texte produit par Flamingo respecte ses strictes normes de responsabilité, évitant toute représentation négative du contenu vidéo.

Alors que Flamingo entame son parcours pour révolutionner la recherche des vidéos YouTube Shorts, l’exactitude de ses capacités d’étiquetage d’IA sera étroitement observée. À une époque où les technologies d’IA avancent, Flamingo est un témoignage de la collaboration entre DeepMind et YouTube. Grâce à leurs efforts communs, ils continuent de redéfinir les limites de l’innovation en matière d’IA, favorisant un environnement plus engageant et accessible pour les créateurs et les téléspectateurs.

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