Les modèles d'IA sur mesure sont la prochaine grande tendance dans le cinéma

Les modèles d'IA sur mesure sont la prochaine grande tendance dans le cinéma

Ben Affleck a récemment vendu sa startup d'IA à Netflix pour environ 600 millions de dollars, adoptant une approche différente de l'IA générative. Bien que de nombreux partisans de l'IA croient que la technologie peut produire des films et des séries télévisées de manière autonome, les affirmations selon lesquelles Hollywood serait en danger semblent prématurées, surtout en voyant ce que les modèles d'image/vidéo les plus populaires, comme Sora, Veo et Runway, peuvent réaliser.

Cependant, nous commençons à voir de plus en plus d'entreprises d'IA développer une nouvelle génération de modèles génératifs, conçus pour répondre aux besoins des créateurs tout au long du processus de développement, tout en évitant des problèmes tels que la violation potentielle des droits d'auteur. Ce qui distingue vraiment ces modèles de leurs pairs, c'est leur capacité à être personnalisés par un entraînement qui les transforme en outils sur mesure pour chaque projet.

La personnalisation était l'un des principaux points que Netflix a soulignés la semaine dernière lors de l'annonce de l'acquisition d'InterPositive, une startup d'IA fondée par Ben Affleck en 2022. Bien que Netflix n'ait pas divulgué le montant de l'acquisition, Bloomberg rapporte qu'il pourrait atteindre 600 millions de dollars. Bien que les productions de Netflix aient déjà utilisé l'IA générative, cette acquisition est notable car le service de streaming a mis en avant ses plans pour intégrer cette technologie comme une partie fondamentale de son activité. Netflix n'a pas souhaité commenter cette acquisition, mais présente l'IA d'InterPositive comme un outil conçu pour « autonomiser » les cinéastes plutôt que de les éliminer.

Dans une déclaration sur l'acquisition, Affleck a expliqué comment l'équipe d'InterPositive a filmé « un ensemble de données propriétaire sur un plateau de tournage contrôlé, avec toutes les familiarités d'une production complète », qui sert de base au modèle principal de l'entreprise.

Affleck a déclaré : « Je voulais construire un flux de travail qui capture ce qui se passe sur un plateau, avec un vocabulaire qui correspond à la langue que les directeurs de la photographie et les réalisateurs utilisent déjà, et qui inclut la cohérence et les contrôles qu'ils attendent. » Les résultats de ce travail fondamental ont abouti à des ensembles de données et des modèles délibérément plus petits, axés sur les techniques de réalisation plutôt que sur les performances, créant des outils que les artistes peuvent utiliser, contrôler et dont ils peuvent bénéficier.

Dans un flux de travail construit autour de cette technologie, Netflix peut créer des versions uniques du modèle d'InterPositive en l'entraînant sur des dailies de tournages en cours. Les cinéastes peuvent ensuite utiliser ces modèles spécifiques à un projet pour générer et manipuler différents types d'éléments visuels lors du processus de postproduction. Netflix affirme que ces modèles peuvent aider les réalisateurs à ajuster l'éclairage d'une scène spécifique, à supprimer des détails indésirables comme le matériel de support, ou à remplacer complètement les arrière-plans. Et parce que les modèles sont entraînés sur des séquences brutes des films ou séries pour lesquels ils sont utilisés, leurs résultats peuvent (en théorie) correspondre facilement à la vision créative d'un cinéaste.

Tout cela semble impressionnant sur le papier, mais cela suppose que les modèles principaux d'InterPositive ont été entraînés sur suffisamment de scénarios de production pour générer des résultats qui s'alignent avec les types de scènes que les cinéastes envisagent. Une partie de ce qui rend cela délicat est qu'il n'existe pas de normes établies pour des éléments comme un bon éclairage qui peuvent être appliquées de manière unilatérale à chaque type de film ou de série que Netflix pourrait sortir. Cela pourrait expliquer pourquoi les modèles d'InterPositive doivent être entraînés sur des dailies avant de pouvoir produire quoi que ce soit d'utile lors de la postproduction.

La description d'Affleck d'InterPositive ressemble beaucoup à l'idée de base derrière Asteria, le studio orienté IA de Bryn Mooser, qui produit actuellement le prochain film de Natasha Lyonne sur un jeu de réalité virtuelle. Comme InterPositive, le produit phare d'Asteria est un modèle d'IA génératif propriétaire qui peut être personnalisé en étant entraîné sur des ensembles de données composés de l'art original d'un client. Asteria a également annoncé le lancement de Continuum Suite, un système d'exploitation alimenté par l'IA qui analyse les scénarios pour générer une base de données complexe contenant des informations sur les personnages, les scènes, les storyboards, les horaires et les budgets.

Le principal argument de vente d'Asteria est que son modèle d'IA de base est « éthique » car son ensemble de données principal est composé de matériel que l'entreprise a licencié. Mais alors que les modèles d'InterPositive semblent davantage axés sur le réglage des détails, ceux d'Asteria ont été utilisés pour générer des éléments complets comme des personnages et des objets de fond qui partagent une esthétique dérivée de l'ensemble de données du modèle.

Cela rend la technologie d'Asteria idéale pour les cinéastes qui souhaitent enrichir leurs projets avec des éléments qui semblent tous avoir été conçus par la même équipe artistique. En théorie, cela aide également les studios à empêcher leurs partenaires de déployer l'IA générative de manière à entraîner des poursuites pour vol de propriété intellectuelle. Asteria et InterPositive considèrent tous deux leurs produits comme des outils pouvant aider à accélérer les délais de production sans dépenser plus d'argent, et cette approche semble être le principal moteur qui pousse les studios traditionnels à adopter l'IA.

Comparé à Netflix, la plupart des autres maisons de production n'ont pas été aussi ouvertes sur leur intérêt et leurs expérimentations avec l'IA. Cependant, on peut observer un changement dans l'industrie en faveur de l'IA, comme en témoigne le partenariat récemment annoncé par Adobe avec plusieurs studios pour développer des modèles « sûrs pour la propriété intellectuelle » pouvant être utilisés dans l'ensemble de la suite d'outils de production de l'entreprise. Ce qui est plus difficile à cerner ici, c'est comment, le cas échéant, les artistes humains bénéficieront de ce changement.

Créer plus de choses, plus rapidement et à moindre coût, peut aider les studios (et leur direction) à augmenter leurs bénéfices. Mais cela ne conduit pas nécessairement à ce que les travailleurs créatifs conservent leurs emplois, reçoivent des salaires plus élevés ou aient plus de temps en dehors du bureau. Autant ces nouvelles entreprises d'IA parlent d'« autonomiser » les créatifs, autant elles entrent rarement dans les détails sur ce que cette autonomisation implique réellement. Et tant qu'elles ne le feront pas (ou ne pourront pas), nous devrions tous continuer à regarder leurs produits avec un certain scepticisme.