Dans les organisations disposant de vastes bibliothèques digitales, il arrive fréquemment que des équipes passent un temps considérable à rechercher, manuellement, des images où apparaît une personne spécifique — que ce soit pour une campagne marketing, une newsletter interne ou un contenu institutionnel. C’est précisément l’intérêt de solutions DAM alimentées par l’IA, comme celles de Bynder, qui incluent une fonction de recherche par reconnaissance faciale, permettant de retrouver facilement les images contenant la personne recherchée.
Mais qu’est-ce que la recherche par reconnaissance faciale ? Comment fonctionne-t-elle dans le cadre d’une plateforme de DAM ? Découvrez ci-dessous comment exploiter le potentiel de la recherche par reconnaissance faciale basée sur l’IA pour tirer le meilleur parti de vos ressources digitales.
Principaux points à retenir
- Gain de temps significatif : après un premier tagging manuel d’une personne, le système automatise le marquage sur toutes les images existantes et futures, pour une recherche par reconnaissance faciale instantanée.
- Tagging cohérent : l’automatisation garantit l’uniformité des métadonnées, même sur des milliers d’images.
- Meilleure découvrabilité du contenu : les utilisateurs peuvent retrouver des images via le nom de la personne, sans dépendre des noms de fichiers ou des descriptions.
Cette solution profite particulièrement aux responsables RH chargés de gérer les photos d’employés, aux responsables évènementiels devant identifier des intervenants, ou encore aux responsables marketing qui coordonnent les éléments de contenu de campagnes impliquant des ambassadeurs de marque ou des célébrités.
En quoi consiste la recherche par reconnaissance faciale dans un DAM ?
La recherche par reconnaissance faciale dans le digital asset management (DAM) repose sur des technologies d’intelligence artificielle qui permettent d’identifier automatiquement une personne à partir de son visage dans vos images ou vidéos. Concrètement, lorsqu’un utilisateur tague manuellement un individu une fois, l’IA associe ce visage à toutes les images présentes et futures, éliminant ainsi le besoin de saisir des tags manuellement à chaque fois. Cette méthode assure un tagging automatique systématique, même sur de larges bibliothèques.
Historiquement, les premières recherches datent des années 1960 avec Woodrow Wilson Bledsoe, qui comparait des visages grâce à des mesures mathématiques sur des points faciaux. Ce travail pionnier a posé les bases des approches plus sophistiquées employées aujourd’hui via le deep learning, capables de reconnaître des visages avec une précision élevée. Aujourd’hui, la recherche par reconnaissance faciale est utilisée dans plusieurs aspects de notre vie quotidienne, notamment pour déverrouiller nos smartphones, organiser nos photos, etc. En plus de ces usages personnels, les entreprises tirent elles aussi parti de la recherche par reconnaissance faciale pour effectuer des tâches liées, par exemple, à l’exécution de campagnes de marketing et à la gestion des données des employés.
Prochaine section : comment les entreprises exploitent cette fonctionnalité pour optimiser la découvrabilité de leurs contenus dans les plateformes DAM.
Comment la recherche par reconnaissance faciale s’intègre‑t‑elle dans une plateforme DAM ?
Grâce à Bynder AI, et sa suite AI Search Experience, la recherche par reconnaissance faciale rend l’accès à vos contenus plus rapide et plus précis. Cette fonctionnalité identifie, tague et retrouve automatiquement les images de personnes spécifiques, optimisant ainsi la structuration et la recherche des ressources au sein de votre DAM.
Voici comment fonctionne la technologie de reconnaissance faciale de Bynder :
- Détection des visages : dès l’import, la plateforme scanne et détecte tous les visages présents pour établir une base de données visuelle.
- Analyse faciale : ensuite, elle analyse des traits de visage spécifiques pour générer des vecteurs de caractéristiques uniques à partir de données biométriques comme la couleur des yeux, le contour de la bouche, la structure des pommettes et d’autres traits du visage.
- Correspondances intelligentes : ces vecteurs sont comparés aux visages déjà tagués dans le DAM. Le système propose des correspondances potentielles que l’utilisateur peut valider ou corriger ou associés à des noms spécifiques, créant un modèle d’apprentissage continu capable de s’améliorer en précision au fil du temps.
Ce processus automatisé garantit un tagging cohérent à grande échelle, et permet des recherches instantanées par nom, indépendamment du nom du fichier ou des métadonnées textuelles manquantes
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Cas d’utilisation de la recherche par reconnaissance faciale
La recherche par reconnaissance faciale est un outil puissant que de nombreuses équipes au sein de votre entreprise trouveront utile.
L’écurie Sauber Motorsport AG produit des milliers de photographies lors des week-ends de course. Des heures de travail peuvent être nécessaires pour tout parcourir afin d’identifier de bons candidats pour du contenu promotionnel et des publications sur les réseaux sociaux. Grâce à la recherche par reconnaissance faciale de Bynder, l’équipe de communication peut désormais :
- détecter automatiquement les individus dès l’import des visuels ;
- effectuer des recherches par nom pour remonter instantanément les photos pertinentes ;
- accélérer la diffusion de contenu omnicanal auprès des fans et partenaires sans avoir à passer par une revue manuelle exhaustive
On peut aussi citer l’exemple de BDA Inc. Avec près de 22 000 photos de trombinoscope, photos d'événements et logos sportifs stockés dans Google Photos, 108 heures auraient été nécessaires pour tagguer correctement et répertorier chaque fichier. La solution de recherche par reconnaissance faciale de Bynder a permis de livrer le projet 27 fois plus rapidement, avec notamment un processus de tagging des employés et des individus plus gérable et adaptable.
On peut citer d’autres scénarios où la recherche par reconnaissance faciale présenterait un avantage pour différentes équipes :
- Équipes RH : retrouver des clichés d’employés ou de dirigeants pour des publications internes, des événements ou de remise de récompenses.
- Équipes événementielles : identifier rapidement des intervenants, VIP, participants ou représentants d’organismes sponsors sur de nombreux visuels.
- Équipes juridiques et conformité : vérifier les autorisations liées à l’utilisation d’images de personnes ou d’employés.
Découvrez les secrets du groupe Sauber pour offrir des expériences de contenu omnicanales les jours de circuit avec l’IA de Bynder ici
Avantages d’une plateforme de DAM de qualité premium intégrant la recherche par reconnaissance faciale
Intégrée à la suite AI Search Experience de Bynder, la recherche par reconnaissance faciale permet de trouver et réorganiser les fichiers visuels plus rapidement, fluidifiant les workflows à l’échelle de l'entreprise, tout en maximisant la valeur de votre contenu digital.
Meilleure gouvernance du contenu
La recherche par reconnaissance faciale facilite l’identification de photos de personnes spécifiques. Il suffit de taper le nom de la personne en question ou d’appliquer un filtre intelligent avec des noms pour exécuter une recherche centrée sur des individus. En quelques secondes seulement, retrouvez des assets où apparaissent certaines personnes, qu’importe la taille de votre bibliothèque et ce, même lorsque les descriptions ou les noms de fichiers sont manquants ou comportent des incohérences.
Moins de tâches de nature administrative
Après un premier tagging manuel, l’IA automatise le marquage sur toutes les images existantes et nouvelles où apparaît cette personne. Ce processus réduit considérablement les tâches répétitives et chronophages tout en maintenant l’uniformité dans le tagging.
Plus vous importerez de nouveaux fichiers au sein de votre plateforme de DAM Bynder, plus il y aura de chances qu’un visage apparaissant dans une nouvelle photo importée génère une correspondance. Les utilisateurs ont la possibilité d’approuver ou non les suggestions de noms au moment de l’import, ce qui favorise un modèle d’apprentissage en continu et améliore la précision au fil du temps, avec des assets correctement classés et taggués.
Optimisation de la gestion des contenus
Un tagging cohérent permet une gestion plus simple des ressources. L'automatisation minimise les erreurs, fait place à une meilleure conformité (par exemple face aux droits d’image expirés) et aide à maintenir une bibliothèque propre et bien ordonnée, enrichissant ainsi la découvrabilité des assets
Découvrez comment Lucid Motors utilise les fonctionnalités de la suite AI Search de Bynder pour accélérer ses opérations de contenu. ici.
Augmentation du retour sur l’investissement dans le contenu
Les grandes entreprises disposent parfois de vastes répertoires de contenu digital, avec des milliers de fichiers. À défaut d’avoir un répertoire bien organisé, de précieux éléments de contenu peuvent se perdre et donc ne jamais avoir l’opportunité de porter des fruits. La reconnaissance faciale simplifie la localisation des fichiers, ce qui permet aux utilisateurs de les recycler davantage.
En facilitant la réutilisation des assets existants, la mise sur le marché des campagnes marketing est plus rapide et plus rentable. Bynder permet aux équipes de réduire les coûts de création d’images ou d’achat de licences tout en accélérant la mise sur le marché.
La fonctionnalité de reconnaissance faciale développée par Bynder permet également aux équipes de gérer les éléments de contenu plus efficacement et donc d’y passer moins de temps. Moins de temps passé sur une chose signifie plus de temps à consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée pendant que l’IA s’occupe des tâches plus pénibles.
La reconnaissance faciale constitue l’une des nombreuses fonctionnalités de DAM alimentées par l’IA capables d’optimiser vos workflows. Planifiez une démo dès aujourd’hui pour découvrir les fonctionnalités de la suite AI Search Experience, dont Text-in-Image Search, Natural Language Search (NLS), Speech-to-Text Search, Duplicate Finder, Similarity Search et Search by Image, dont toutes contribuent à la bonne organisation et à une meilleure découvrabilité des assets.
Découvrir comment utiliser la fonctionnalité de reconnaissance faciale développée par Bynder
Références
Klosowski, Thorin. Facial Recognition Is Everywhere. Here’s What We Can Do About It. New York Times. Jul. 15, 2020. https://www.nytimes.com/wirecutter/blog/how-facial-recognition-works/
