Qu’est-ce que le marquage automatique des métadonnées ?
Avant de nous intéresser davantage au marquage des ressources numériques, découvrons tout d’abord les principes de base du marquage intelligent. Le marquage intelligent est une fonctionnalité dont vous pourrez bénéficier dans toute une gamme d’outils technologiques utilisant l’intelligence artificielle pour détecter des objets et des attributs clairement définis dans des photos, des vidéos ou autre. Et ça fonctionne ! L’intelligence artificielle est désormais parfaitement entraînée à reconnaître les objets, les caractéristiques humaines, les styles de photos, etc.
Si vous avez déjà dû résoudre un Captcha pour des raisons de sécurité et qu’il vous a fallu fixer intensément l’écran ou même vous y prendre à deux fois, c’est parce que la barre est placée assez haut pour que l’intelligence artificielle ne puisse pas le résoudre. Mais si vous utilisez l’intelligence artificielle, vous gagnerez considérablement en efficacité. Elle est particulièrement utile pour les entreprises qui possèdent de grandes collections d’images, de vidéos ou encore de documentations et qui ont opté pour une solution de gestion des ressources numériques.
Comment le marquage automatique des métadonnées permet d’améliorer la détectabilité ?
Imaginons que vous travaillez tard sur un projet. Il ne vous reste plus qu’à ajouter quelques images supplémentaires au document de conception et le tour est joué. Vous vous rappelez que votre équipe a déjà acheté de superbes photos d’archivage qui conviendraient parfaitement. Il vous suffit de trouver les photos de cette jeune femme vêtue d’un blazer bleu foncé avec une ville en arrière-plan.
Malheureusement, lorsque vous tapez ces attributs dans votre système de gestion de ressources numériques ou votre système de dossiers, aucun résultat n’apparaît. Il se peut que personne n’ait pris la peine de marquer les images. Cependant, il est tout aussi probable que quelqu’un l’ait fait mais que vous ne les trouviez pas car vous ne disposez pas des bon mots clés. Cela est dû au fait que nous avons tous notre propre conception de la langue et du marquage. Le marquage manuel n’est cohérent que du point de vue des personnes qui le réalisent.
Si les ressources numériques ne sont pas marquées efficacement, elles sont difficiles à trouver et entraîne un cercle vicieux. On perd du temps en effectuant la même tâche plusieurs fois et l’on a la désagréable impression de devoir poser sans cesse les mêmes questions à ses collègues et inversement.
Grâce au marquage automatique des métadonnées dans votre DAM, une équipe peut gagner beaucoup de temps en attribuant des métadonnées évidentes. Mais ce n’est pas tout. Il peut également permettre de faciliter la recherche des ressources en les marquant intelligemment à l’aide de plusieurs phrases de recherche. La collection de ressources est ainsi plus robuste, conviviale et facile à rechercher.
Comment un logiciel de marquage automatique des métadonnées peut améliorer la productivité ?
Les métadonnées de ressources numériques peuvent être marquées par un être humain ou l’intelligence artificielle. Soyons honnêtes. Le marquage manuel peut être facile, mais il n’est pas efficace. Quelle que soit notre rapidité, nous perdons toujours un temps précieux. Et lorsque nous avons terminé et que nous essayons de reprendre là où nous en étions, nous n’avons plus du tout la même capacité de concentration. En utilisant la bonne solution de marquage automatique des métadonnées, vous pouvez résoudre ce problème.
Le marquage intelligent tient compte de tous les petits éléments de métadonnées afin que vous ne perdiez pas de temps à effectuer ce travail fastidieux. Il constitue une base solide en matière de recherche de métadonnées. Vous pouvez utiliser cette base telle quelle ou la compléter avec des métadonnées supplémentaires que vous avez attribuées manuellement à vos ressources numériques. En fonction du logiciel de marquage des métadonnées utilisé, on peut même automatiser un marquage intelligent supplémentaire. Cette fonction permet d’ajouter des dates, des informations sur les clients, etc.
Le marquage automatique des métadonnées peut aisément gérer ce qui peut sembler être une tâche insurmontable pour votre équipe. Les entreprises peuvent améliorer la détectabilité de toutes leurs ressources assez rapidement en utilisant un marquage intelligent avec un logiciel de marquage des métadonnées robuste.
Points clés
Le marquage intelligent a évolué rapidement au cours des dernières années et a gagné en efficacité. Il améliore la détectabilité, fait gagner du temps et réduit les coûts. Il permet également aux individus de trouver ce dont ils ont besoin à tout moment. Mais la vraie richesse de cette technologie est qu’elle réduit les distractions. Que vous soyez créatif ou analyste, il n’y a rien de pire que de voir sa concentration et son travail interrompus par des tâches fastidieuses. Le marquage automatique des métadonnées ne semble peut-être pas si remarquable à première vue, mais sa véritable valeur réside dans la façon dont il permet d’obtenir de bons résultats sans interruption.
Avant de nous intéresser davantage au marquage des ressources numériques, découvrons tout d’abord les principes de base du marquage intelligent. Le marquage intelligent est une fonctionnalité dont vous pourrez bénéficier dans toute une gamme d’outils technologiques utilisant l’intelligence artificielle pour détecter des objets et des attributs clairement définis dans des photos, des vidéos ou autre. Et ça fonctionne ! L’intelligence artificielle est désormais parfaitement entraînée à reconnaître les objets, les caractéristiques humaines, les styles de photos, etc.
Si vous avez déjà dû résoudre un Captcha pour des raisons de sécurité et qu’il vous a fallu fixer intensément l’écran ou même vous y prendre à deux fois, c’est parce que la barre est placée assez haut pour que l’intelligence artificielle ne puisse pas le résoudre. Mais si vous utilisez l’intelligence artificielle, vous gagnerez considérablement en efficacité. Elle est particulièrement utile pour les entreprises qui possèdent de grandes collections d’images, de vidéos ou encore de documentations et qui ont opté pour une solution de gestion des ressources numériques.
Comment le marquage automatique des métadonnées permet d’améliorer la détectabilité ?
Imaginons que vous travaillez tard sur un projet. Il ne vous reste plus qu’à ajouter quelques images supplémentaires au document de conception et le tour est joué. Vous vous rappelez que votre équipe a déjà acheté de superbes photos d’archivage qui conviendraient parfaitement. Il vous suffit de trouver les photos de cette jeune femme vêtue d’un blazer bleu foncé avec une ville en arrière-plan.
Malheureusement, lorsque vous tapez ces attributs dans votre système de gestion de ressources numériques ou votre système de dossiers, aucun résultat n’apparaît. Il se peut que personne n’ait pris la peine de marquer les images. Cependant, il est tout aussi probable que quelqu’un l’ait fait mais que vous ne les trouviez pas car vous ne disposez pas des bon mots clés. Cela est dû au fait que nous avons tous notre propre conception de la langue et du marquage. Le marquage manuel n’est cohérent que du point de vue des personnes qui le réalisent.
Si les ressources numériques ne sont pas marquées efficacement, elles sont difficiles à trouver et entraîne un cercle vicieux. On perd du temps en effectuant la même tâche plusieurs fois et l’on a la désagréable impression de devoir poser sans cesse les mêmes questions à ses collègues et inversement.
Grâce au marquage automatique des métadonnées dans votre DAM, une équipe peut gagner beaucoup de temps en attribuant des métadonnées évidentes. Mais ce n’est pas tout. Il peut également permettre de faciliter la recherche des ressources en les marquant intelligemment à l’aide de plusieurs phrases de recherche. La collection de ressources est ainsi plus robuste, conviviale et facile à rechercher.
Comment un logiciel de marquage automatique des métadonnées peut améliorer la productivité ?
Les métadonnées de ressources numériques peuvent être marquées par un être humain ou l’intelligence artificielle. Soyons honnêtes. Le marquage manuel peut être facile, mais il n’est pas efficace. Quelle que soit notre rapidité, nous perdons toujours un temps précieux. Et lorsque nous avons terminé et que nous essayons de reprendre là où nous en étions, nous n’avons plus du tout la même capacité de concentration. En utilisant la bonne solution de marquage automatique des métadonnées, vous pouvez résoudre ce problème.
Le marquage intelligent tient compte de tous les petits éléments de métadonnées afin que vous ne perdiez pas de temps à effectuer ce travail fastidieux. Il constitue une base solide en matière de recherche de métadonnées. Vous pouvez utiliser cette base telle quelle ou la compléter avec des métadonnées supplémentaires que vous avez attribuées manuellement à vos ressources numériques. En fonction du logiciel de marquage des métadonnées utilisé, on peut même automatiser un marquage intelligent supplémentaire. Cette fonction permet d’ajouter des dates, des informations sur les clients, etc.
Le marquage automatique des métadonnées peut aisément gérer ce qui peut sembler être une tâche insurmontable pour votre équipe. Les entreprises peuvent améliorer la détectabilité de toutes leurs ressources assez rapidement en utilisant un marquage intelligent avec un logiciel de marquage des métadonnées robuste.
Points clés
Le marquage intelligent a évolué rapidement au cours des dernières années et a gagné en efficacité. Il améliore la détectabilité, fait gagner du temps et réduit les coûts. Il permet également aux individus de trouver ce dont ils ont besoin à tout moment. Mais la vraie richesse de cette technologie est qu’elle réduit les distractions. Que vous soyez créatif ou analyste, il n’y a rien de pire que de voir sa concentration et son travail interrompus par des tâches fastidieuses. Le marquage automatique des métadonnées ne semble peut-être pas si remarquable à première vue, mais sa véritable valeur réside dans la façon dont il permet d’obtenir de bons résultats sans interruption.
Autres articles