Description et indexation des contenus audiovisuels avec l'IA

A partir d'un cas d'usage et d'un objectif défini au début du stage, vous pourrez appréhender les différentes étapes de mises en place d'une chaîne de traitement automatique des documents audiovisuels.
Le cas étudié pourra être apporté par les stagiaires ou proposé par le formateur.
Analyse des contenus audiovisuels?: enjeux et tendances contemporaines
- Du document à la donnée
- Big Data, Open data et Linked Data
- Text and Data Mining
- Les principaux référentiels?(wikidata, ISAN, BnF, etc.)

Les différents types d'IA
- Systèmes experts
- Machine Learning
- Deep Learning
- Les embeddings
- Tagging / sémantique
- LLM / IA génératives / RAG
- Supervisé (classes définies) VS Non supervisé (clustering)

Méthodologie
- L'analyse et la définition du besoin
- Le choix du modèle et la gestion des corpus de données (dataset)
- L'évaluation

Les différents types de solutions
- L'Open Source
- Les services CLOUD?: Microsoft Azur, AWS, Google
- DAM, MAM et CAM

Présentation de (quelques) cas d'usages

Atelier : application de la méthodologie sur un cas concret.
- Initier le projet?: quelle méthodologie??
. Etude de l'existant et du besoin
. Choisir une solution
. Définir les rôles
. Méthodologies de gestion de projet
. Définir les métriques et les systèmes d'évaluation

- Les résultats?:
. Choix des modèles
. Constitution des vérités terrains
. Choix des métriques