Comme dans tous les secteurs de l’économie ou presque, comme dans de nombreuses pages de ce magazine, l’intelligence artificielle (IA) prend dans le monde de l’entertainment une importance déjà conséquente et sans cesse croissante. Que ce soit dans la création, la commercialisation ou du côté de l’utilisateur, les innovations basées sur l’IA se multiplient.

 

L’idée sous-jacente à chacune d’entre elles est pour les producteurs de contenus de réaliser des économies de temps et d’efforts afin d’éliminer les obstacles entre les consommateurs et eux. Cela leur permet de fournir du divertissement toujours plus pertinent et ciblé en grande quantité à leurs publics.

 

Aide aux producteurs

Sur le papier, l’intelligence artificielle peut être utile aux professionnels du divertissement comme elle l’est dans les autres types d’activités, en déchargeant l’humain des tâches répétitives et automatisables afin qu’il puisse se concentrer sur les aspects davantage qualitatifs et créatifs de son métier. Le nombre de collaborateurs nécessaire à la production d’une œuvre pourrait passer de plusieurs centaines à quelques dizaines. En pratique, les spécificités du secteur rendent cette distinction plus floue.

Il ne s’agit pas ici de traiter des créations artistiques réalisées grâce à ou avec l’aide de l’IA, ce qui est le sujet d’un article dans la rubrique Art. Cependant, la technologie intervient à d’autres moments dans le processus de création. Une fois un film tourné, il est par exemple possible de réaliser sa bande annonce rapidement en utilisant des machines pour sélectionner les scènes à y inclure. En 2016, le film Morgane a vu son trailer terminé en seulement 24 heures grâce à l’aide de Watson, l’intelligence artificielle d’IBM. Celle-ci avait sélectionné dix scènes du film, pour un total de 6 minutes, en s’inspirant de centaines de bandes-annonces du genre, après quoi un opérateur humain a monté le trailer final d’1 minute 15. Watson avait déjà auparavant réalisé cette tâche de sélection pour les temps forts de matchs de tennis.

Bien avant ce stade, divers algorithmes sont désormais capables d’analyser les images ou scripts qui leur sont soumis, à plusieurs moments de la production d’un film, et de prédire leur succès au box-office ou d’orienter leur campagne de promotion. C’est le cas de la startup anversoise ScriptBook, qui analyse les scénarios grâce à son algorithme Script2Screen, qui les compare aux milliers d’exemples qu’il a auparavant emmagasinés. A partir de là, l’algorithme prévoit le nombre de spectateurs qui se rendront dans les salles pour voir ce film ainsi que la note qu’ils lui donneront sur des sites tels qu’IMDb ou Allociné.

Les Israéliens de VaultML proposent sensiblement le même service avec 4CAST, qui travaille quant à lui sur base du scénario ou de la bande-annonce d’un film après avoir été nourri de 30 ans de résultats au box-office, du budget des films, de leurs castings et d’informations sur les différents publics-types. Enfin, l’américaine Pilot Movies réalise ses prédictions de succès à partir de toutes les informations disponibles sur chaque film sorti depuis 1990.

Nul doute que d’autres domaines tels que les mondes du spectacle, littéraire ou musical pourraient bientôt se doter d’outils semblables.

 

Bon pour le spectateur ?

Avec ce pouvoir, les studios, éditeurs et maisons de disques pourraient ne plus jamais produire de flops. L’intelligence artificielle, en intervenant tôt dans le processus, peut empêcher la production d’un film, d’un album, d’un livre ou d’un spectacle qui ne rencontrera, selon elle, pas de succès et ne sera donc pas rentable. S’il s’agit à première vue d’une aubaine pour les producteurs, cette faculté ne risque-t-elle pas de nuire à la créativité, à l’art et à la diversité ? Un grand pouvoir implique de grande responsabilité. Il est capital que ces outils soient bien utilisés et alimentés en données de qualité afin de ne pas renforcer les biais existant. Combien de grands succès et de superstars, considérés comme des « ovnis », uniques en leur genre, n’auraient jamais connu la gloire si de tels outils étaient déjà à la disposition des magnats du show business ? En se basant uniquement sur les formules ayant déjà fonctionné, le risque de formatage, entrainant par la suite une certaine lassitude, n’est pas à négliger.

 

Et l’avenir ?

Pour certains, comme Ann Greenberg, fondatrice et CEO de la société Entertainment AI, toute cette technologie et toutes ces données à exploiter doivent permettre à l’inverse de créer du divertissement intelligent et qui pousse à agir et non du divertissement de surconsommation. D’ailleurs, les Millenials et les membres de la génération Z veulent être des « consommacteurs ». Pour engager cette nouvelle génération, il faut lier la créativité des machines et celles des humains et aussi se servir de la technologie pour faciliter la collaboration entre humains. Sa société propose l’utilisation de Smart Scripts, lisibles à la fois par l’Homme et les programmes informatiques, comme moyen d’utilisation de l’IA à des fins à la fois divertissantes et d’éducation.

D’autre part, les effets spéciaux et images de synthèse progressant également, certains experts s’interrogent sur la possibilité dans un avenir proche que les acteurs se contentent de louer aux studios les droits d’utiliser leur image, sans se rendre physiquement sur les plateaux. Une IA pourrait alors jouer à leur place en se basant sur leurs performances précédentes.

 

Du côté du consommateur

A l’autre bout de la chaîne, les grands groupes de diffusion de contenus audio et vidéo optent également pour l’intelligence artificielle. Leur but est de proposer en permanence à l’utilisateur du contenu qu’il sera susceptible d’aimer en se basant sur ses goûts, afin de le maintenir engagé et connecté. Pour Netflix, les données sont le nouvel équivalent du pétrole. Avec Meson, son intelligence artificielle utilisant le machine learning pour faire des recommandations à l’abonné, le service de streaming se compare volontiers à un majordome expérimenté, capable d’anticiper les demandes et besoins de son employeur. Toutefois, Meson est sans aucun doute plus proche du JARVIS des films Iron Man que d’Alfred Pennyworth ou de Nestor.

YouTube, autre géant du streaming, se sert quant à lui du deep learning de Google Brain pour proposer de nouvelles vidéos qui pourraient potentiellement intéresser les internautes. Pour les marques qui ne disposeraient pas de leur propre programme, Iris.tv propose un service B2B du nom de Campaign Manager, basé sur Watson, afin de recommander d’autres contenus. De son côté, le suédois Spotify, leader incontesté du streaming musical, utilise Release Radar pour proposer aux mélomanes des playlists personnalisées tandis que Deezer dispose de Flow, une IA qui suggère de découvrir de nouveaux artistes similaires à ceux déjà écoutés.

Il est certain que le consommateur dispose aujourd’hui d’un accès pratiquement illimité à un volume de contenu immense, entrainant un besoin d’assistance dans la recherche et la navigation. Attention cependant à veiller dans ces conseils à ne pas limiter le choix des utilisateurs. Ceux-ci veulent en effet être surpris de temps en temps, sans toutefois vouloir chercher. Le risque, comme pour la production, est la répétition perpétuelle des mêmes schémas.

Les experts s’accordent à le dire : l’intelligence artificielle est en réalité limitée intellectuellement. En effet, ses résultats dépendent de son apprentissage, qui dépend lui-même des données que les humains fournissent à un algorithme qu’ils ont eux-mêmes programmé. En ce sens, l’IA peut donc s’avérer extrêmement utile et représente sans aucun doute le futur de nombreuses industries, dont celle du divertissement, à condition que les Hommes l’utilisent… intelligemment.