• La croissance du volume de vidéos et de contenus multimédias générés au sein de la communauté universitaire
• Le besoin d’approches plus intelligentes et efficaces pour la classification et l’organisation du contenu
• Des processus éditoriaux évolutifs capables de soutenir l’augmentation du volume de contenu
• Une adaptation plus rapide du contenu pour différents publics et canaux
• Le besoin d’une communication multilingue, accessible et inclusive
• Un accès unifié aux ressources médiatiques réparties dans différents dépôts et systèmes

• Intégration de contenu généré par les utilisateurs alimentée par l’AI : En plus des médias professionnels officiels sélectionnés par l’université, la plateforme permet aux étudiants, membres du corps professoral, chercheurs et membres de la communauté de partager du contenu vidéo directement à partir d’appareils mobiles et d’autres sources. La plateforme valide, organise et achemine automatiquement le contenu selon des flux de travail prédéfinis. Le gestionnaire de communauté permet aux éditeurs de travailler avec une vaste communauté de contributeurs : visualisation des ressources partagées, attribution de cotes et de commentaires, ainsi qu’interaction avec ces derniers.
• Compréhension intelligente du contenu : Les services d’AI analysent automatiquement les ressources médiatiques afin de générer des index de connaissances consultables :
  • Transcriptions audio-texte
  • Métadonnées et étiquetage
  • Analyse de sujets et de sentiment
  • Classification sémantique du contenu
  • Résumés

Cette approche transforme les médias bruts en actifs numériques structurés et réutilisables.

• Découverte de médias pilotée par l’AI : Les équipes éditoriales peuvent repérer du contenu pertinent à l’aide d’une recherche en langage naturel plutôt que de passer en revue manuellement des milliers de fichiers. En générant une compréhension sémantique des ressources médiatiques, la plateforme améliore considérablement la découvrabilité et la réutilisation du contenu.
• Automatisation et orchestration des flux de travail : MWM orchestre à la fois les services d’AI et les systèmes d’entreprise traditionnels à travers des flux de travail automatisés. Cela permet aux équipes de contenu de se concentrer sur la narration plutôt que sur les tâches opérationnelles répétitives.
• Contenu personnalisé à grande échelle : La plateforme prend en charge la génération de multiples versions de contenu adaptées à différentes audiences à partir d’une seule ressource. Cela augmente significativement la portée du contenu tout en réduisant l’effort de production.

• Opérations médiatiques évolutives capables de traiter des milliers de vidéos chaque année sans accroissement proportionnel de la charge opérationnelle.
• Participation communautaire élargie, permettant à des centaines d’étudiants, membres du corps professoral, chercheurs et contributeurs communautaires de créer et partager activement du contenu.
• Réduction des coûts opérationnels et des efforts éditoriaux manuels grâce à l’enrichissement de contenu, la classification et l’automatisation des flux de travail alimentés par l’AI.
• Découverte de contenu plus rapide et cycles de publication accélérés, permettant aux équipes éditoriales d’identifier, de réutiliser et de distribuer le contenu plus efficacement.
• Meilleure réutilisation du contenu et valorisation accrue grâce à la recherche intelligente, l’indexation sémantique et la gestion centralisée des médias.
• Expériences de contenu plus personnalisées, accessibles et multilingues à grande échelle, augmentant la pertinence et la portée des communications de l’université.
• Engagement accru de l’auditoire en livrant des récits numériques ciblés et de haute qualité sur tous les canaux.