Comment Condé Nast a construit la découverte vidéo multimodale avec Amazon Bedrock
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Condé Nast s'est associé au Centre d'innovation en IA générative d'AWS pour développer une solution de découverte vidéo multimodale alimentée par l'IA, afin de remédier aux importantes inefficacités opérationnelles de son flux de travail éditorial. Auparavant, les équipes consacraient en moyenne 250 minutes à rechercher manuellement dans une bibliothèque de plus de 140 000 vidéos à l'aide uniquement des titres et des descriptions. Le nouveau système utilise Amazon Bedrock et le modèle d'intégration TwelveLabs Marengo pour effectuer des recherches sémantiques simultanées sur les données visuelles, audio et transcriptes. En découplant le pipeline d'ingestion du niveau de service des requêtes, l'architecture garantit une haute disponibilité et une évolutivité sur plusieurs zones de disponibilité. Cette recherche basée sur l'intention permet aux rédacteurs de trouver des extraits spécifiques avec des horodatages précis grâce à des requêtes en langage naturel ou par image, réduisant considérablement les efforts de révision manuelle. En conséquence, Condé Nast a enregistré une réduction de 99,2 % du temps de découverte de contenu, le ramenant à moins de deux minutes par tâche. L'initiative a également généré environ 800 000 dollars d'économies opérationnelles annuelles estimées et accéléré la capture des revenus en accélérant les réponses aux demandes des annonceurs. La solution démontre comment les grandes organisations médiatiques peuvent exploiter l'IA multimodale pour tirer parti de vastes archives vidéo.
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