Cas d'étude

BetaSeries Vision: Intelligence artificielle multi-modale

Plateforme d'analyse de contenu avec IA multi-modale pour vidéos, PDFs et scripts utilisant Google AI, OpenAI et recherche vectorielle

90%
Gain de temps éditorial
35k+
Thèmes détectés
3
Providers IA
1536
Dimensions vectorielles

Le défi

Développer une plateforme d'intelligence artificielle capable d'analyser automatiquement des vidéos, documents PDF et scripts avec une évaluation éditoriale de niveau professionnel, tout en offrant une recherche sémantique avancée pour la découverte de contenu.

La solution devait intégrer plusieurs modèles LLM avec des stratégies de fallback pour assurer la fiabilité en production, tout en maintenant des performances optimales et une architecture type-safe de bout en bout.

Notre solution

Architecture IA multi-modale

Intégration multi-provider avec Google AI (production primaire), fallback automatique et OpenAI pour la recherche sémantique, avec PostgreSQL pgvector comme base vectorielle.

Analyse vidéo (MP4, MKV) avec extraction de frames
Traitement PDF avec extraction de texte et fallback
Parsing de scripts (screenplays et teleplays)

Évaluation éditoriale automatisée

Implémentation des standards de l'industrie pour l'évaluation automatique du contenu avec analyse structurelle, identification des personnages et extraction de 35k+ thèmes.

Analyse narrative et structure du récit
Évaluation viabilité marché et potentiel commercial
Extraction thématique (amour, pouvoir, identité, etc.)

Recherche sémantique vectorielle

Base de données vectorielle avec PostgreSQL pgvector pour la recherche sémantique intelligente et identification de contenus similaires avec embeddings OpenAI (1536 dimensions).

Recherche par similarité sémantique
Détection automatique de contenus comparables
Recommandations contextuelles intelligentes

Résultats

Automatisation complète de l'analyse

90% de gain de temps sur l'évaluation éditoriale avec analyse automatique de vidéos, PDFs et scripts

Intelligence multi-modale avancée

Traitement simultané de formats vidéo, documents et textes avec extraction sémantique profonde

Fiabilité production avec fallback

Architecture multi-provider avec basculement automatique entre Google AI et OpenAI

Découverte de contenu intelligente

Recherche vectorielle avec pgvector pour identification de contenus similaires et recommandations

Projet développé pour BetaSeries

Technologies utilisées

Google AI
OpenAI
PostgreSQL pgvector
Python FastAPI
Next.js
React
TypeScript
Redis & RQ
Multi-modal LLM

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