Dominer grâce à l’IA : l’expérience client et les sites de streaming pornographique

Source: Deep Learning on Medium


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L’utilisation par les sites de streaming pornographique de l’intelligence artificielle pour acquérir une position dominante sur leur marché. Le sujet pourrait prêter à sourire, il ravit d’ailleurs l’âme de collégien m’habitant, qui peut enfin dire à sa maman qu’il fait ça “pour le travail”. Il s’agit pourtant d’un “hot topic” pour cette industrie extrêmement compétitive, dont l’avantage stratégique ne peut plus éructer seulement du nombre de contenus vidéos ou de leur qualité. Non, la clé maintenant pour tirer leur épingle du jeu c’est l’expérience qu’ils peuvent procurer au client (enfin, en tout bien tout honneur).

Sans pénétrer pleinement à l’intérieur des technologies utilisées, nous allons voir comment deux sites (Pornhub et SpankBang) secouent grâce à l’IA les avantages de différenciation des plateformes payantes (Brazzers, Bangbros ou encore Marc Dorcel).

La faciale, un élément clé pour ces sites

Quoi de plus frustrant que d’avoir en tête notre actrice préférée mais de ne pas pouvoir trouver ce film de plomberie d’excellente qualité qu’elle magnifie, alors que l’on sait presque assurément qu’il doit bien se trouver dans ces millions de vidéos mal indexées?

Car oui le problème majeur des sites de streaming pornographique provient de leur système de fonctionnement : des utilisateurs généralement anonymes mettent en ligne des vidéos (plus ou moins légalement), et sont donc chargés lors de cette upload de donner un titre à la vidéo, et mettre des tags pour indexer au mieux celle-ci. Mais c’est bien souvent un travail bâclé, résultant en des sites avec beaucoup de contenus difficilement accessibles qui demanderaient beaucoup trop de labeur à une main d’homme déjà bien occupée pour être résolus.

L’IA fait alors son entrée en scène! “Bonjour Monsieur Pornhub! Ah vous avez un problème dans votre tuyauterie d’indexation… Mmmmh je devrais pouvoir régler cela avec mes gros outils, auriez-vous une bonne base de données des visages d’actrices? Que je puisse en tirer les informations adéquates pour la résolution de votre problème de tuyauterie?”

Le procédé, nous l’avons vu en cours : du deep learning, une banque d’images labellisées, des pixels et l’IA qui essaie de découvrir les schémas de pixels relatifs à un label. Une fois atteint un taux d’erreur assez faible, l’IA est utilisée pour re-tagguer l’ensemble des vidéos du site internet, anciennes et à venir, avec les actrices qu’il reconnaît. Et me voilà heureux de retrouver facilement mon film de plomberie préféré!

Schéma du fonctionnement pour l’entraînement de l’IA de Pornhub

Mais deux limites doivent être pointées du doigt :

  • Le travail très important demandé aux équipes du site pour nourrir la base de données, nécessitant évidemment des photos des actrices sous différents angles, luminosités et maquillages, ce qui demande évidemment du temps et de l’argent;
  • Pour un résultat finalement limité à l’indexation des actrices, rien de plus. Il s’agit évidemment d’un facteur primordial de différenciation face aux autres concurrents gratuits, mais il s’agit d’un service déjà pourvu par toutes les plateformes payantes.

Deux limites qui vont servir à SpankBang pour faire jaillir sa propre intelligence artificielle d’indexation, pour reconnaître les différentes “positions” dans une vidéo.

Le positionnement, c’est primordial! Il faut bien se mettre sur l’index!

Oui il faut bien l’avouer, le temps est précieux. Surtout lorsque maman part faire des courses seulement 15 minutes. Et puis tout ne nous intéresse pas forcément dans une vidéo, on n’est rarement sur du Games of Thrones niveau scénario.

Certaines plateformes payantes (Brazzers notamment) proposent contre cette perte de temps un séquençage des vidéos en fonction des “positions” (vous me permettrez de vous passer les détails). Séquençage fait à la main, qui s’avère difficilement réalisable pour des sites de streaming gratuits ayant déjà des millions de vidéos et des milliers uploadées chaque jour.

C’était sans compter sur l’habileté et la souplesse de SpankBang! Même idée que précédemment (deep learning, images labellisées…), sauf que cette fois ce n’est pas le site qui créera la banque d’images mais les utilisateurs du site.

Impossible de regarder une vidéo sans labelliser auparavant deux images prises au hasard dans d’anciennes vidéos parmi une liste de “positions” prédéfinies. Et cela pendant un an!

Le résultat est sans équivoque : un séquençage (presque) parfait de toutes les vidéos du site, réalisé avec peu de peines pour les développeurs grâce à l’effort des utilisateurs. En plus de procurer une expérience client quasi-unique sur le marché (à l’exception de quelques plateformes payantes), SpankBang en a dérivé un nouveau service : la SpankBang TV qui génère automatiquement des suites de séquences liées à une même “position” et à un même tag, provenant de différentes vidéos, pour les fanatiques de la “plomberie à quatre pattes” par exemple. Chacun ses goûts…

L’intelligence artificielle a donc permis à ces deux sites de se construire un réel avantage concurrentiel grâce à l’amélioration considérable de l’expérience client. L’utilisation par SpankBang de sa communauté s’avère en plus être un moyen efficace pour créer des IAs performantes facilement et rapidement, à moindre coût, dont pourraient s’inspirer de nombreux sites de streaming.

Cependant, une meilleure indexation demeure un risque pour ces sites internets dont les contenus uploadés contreviennent généralement aux droits d’auteur, et ils sont donc plus facilement exposés à un retrait de ces contenus par les maisons de production, une méthode du retrait qui devrait donc devenir plus efficace (contrairement à ce que me disait mon professeur de SVT). Le système économique de ces grands sites de streaming gratuits devrait donc passer de plus en plus par du “sponsoring” pour sauvegarder leur contenu, c’est à dire par des contrats avec des maisons de production, et non plus seulement par de la publicité. Un système déjà adopté par SpankBang mais qui devrait se généraliser en parallèle du développement de l’intelligence artificielle.