Digital Audio Lab : découvrez les projets innovants distingués à The Future of Audio Paris avec Radioplayer France

A l’occasion de The Future of Audio Paris 2024, The Media Leader et Radioplayer, la plateforme officielle des radios françaises, ont distingué trois projets innovants qui vont révolutionner l’audio sur une 15 dossiers déposés.

L’objectif était de détecter des projets innovants et d’identifier des technologies prometteuses pour créer une nouvelle voie dans le futur de l’audio.

« Ce partenariat avec The Media Leader est porteur de sens pour nous, car nous souhaitons incarner le meilleur service pour les auditeurs, être à la pointe des nouveaux usages pour susciter leur engagement et devenir Réflexe Radio a expliqué Régis Verbiguié, directeur général de Radioplayer France. La lecture des dossiers de l’appel à projets a renforcé notre conviction, l’audio vit une véritable révolution. Les trois projets que nous avons retenus sont essentiels pour l’expérience et l’engagement des auditeurs ».

A cette occasion, Radioplayer France a annoncé le lancement d’un POC (Proof Of Concept) pour enrichir la présentation et le référencement des contenus audios dans les plateformes et moteurs de recherches. Chaque podcast sera traité en voice to text pour en extraire le contenu. Ensuite, un moteur d’intelligence artificielle générera des mots clés du podcast et ses épisodes. Les données seront enfin injectées dans la base de données de Radioplayer pour favoriser la découvrabilité des contenus.

Voici les trois projets

Personnalisation, géolocalisation et découvrabilité

Personnalisation avec IA Audio : Nicolas Petit, consultant et ancien directeur des programmes de M Radio, explique comment l’IA métamorphose les contenus pour les rendre encore plus attractifs. On voit d’ailleurs avec les essais bluffants de SORA que le text to video était incroyable. IA Audio fusionne l’intelligence artificielle avec l’audio pour inaugurer une nouvelle ère d’expériences médiatiques, redéfinissant ainsi l’écoute radiophonique. Avec l’aide du clonage vocal et le prompt engineering, cette startup offre une gamme de services audio innovants pour le marché francophone, notamment des radios : flashs infos IA, horoscopes IA, météo IA, infos trafic IA, articles audio IA et animations radio IA…

Découvrir le projet IA Audio

Géolocalisation avec Karacal : Charlotte Durand explique comment la géolocalisation permet à la radio de rester le média d’accompagnement en écoutant ce qu’on veut quand on veut dans vos déplacements, mais aussi comment adresser le sujet de la découvrabilité, à travers des contenus audio pléthoriques. Le développement d’un nouvel outil, le Magic Wrap, conçu pour identifier des données pertinentes liées aux contenus et venir enrichir les métadonnées qui y sont liées et permettant de mieux les contextualiser. Cet outil est conçu selon un LLM (Large Language Model) qui combine des outils d’intelligence artificielle et de machine learning.
Concrètement, un utilisateur peut intégrer des contenus sous forme de fichiers mp3 ou via un flux RSS. Chaque audio est ensuite traité par le Magic Wrap pour extraire des informations et des mots-clés, de recouper les informations extraites à la demande permettant ainsi d’identifier des données pouvant être utilisées à des visées marketing ou stratégiques (SEO,…).

Cet outil permet notamment de déterminer les coordonnées GPS les plus adaptées à un contenu.
De plus, il permet une évaluation de la qualité sonore des enregistrements et du langage utilisé, identifiant ainsi ceux présentant une qualité audio faible, un langage inapproprié, ou un déséquilibre entre la musique et la voix. Un contenu “wrappé” est prêt une diffusion optimisée associant référencement et découvrabilité.

Découvrir le projet Karacal

   La découvrabilité avec Enephtys : Velleyen Sawmy a présenté un projet qui s’intéresse la complexité d’annotation et de labellisation des différentes productions et notamment podcasts mais aussi leur transcription avec pour vision d’augmenter la découvrabilité.

En effet, bien que les titres, les invités potentiels, le nom du format / émission, les thématiques résumés, ainsi que des marqueurs temporels sont souvent introduits conjointement aux podcasts, il est parfois délicat d’avoir une vision précise du contenu sans avoir à écouter la production. Ce phénomène ne permet donc pas une recherche de podcasts par sujets précis, et pose une limite sérieuse d’accessibilité pour les personnes malentendantes.
S’appuyant sur les modèles d’IA de “Voice-to-Text” et de l’IA générative comme ChatGPT, la technologie permet de
1. Chaque podcast, une fois finalisé, est transcrit dans son intégralité.
2. Cette transcription peut par la suite être traitée par de l’IA afin de générer notamment des étiquettes thématiques (exemple, dans un entretien traitant de
politique, l’étiquette politique serait automatiquement intégrée) pour faciliter la découvrabilité des différents flux radio existants (podcast, rediffusion…)
3. Cette transcription peut également être mise à contribution pour des raisons analytiques (mesure automatique des temps de parole de chaque intervenant, etc…)
4. Cette transcription pourra alors être traduite dans plusieurs langues.
5. Cette transcription pourrait par la suite être directement associée aux podcasts. Ainsi, un moteur de recherche de podcasts pourrait être intégré
directement. Au lieu de chercher un podcast en particulier, l’utilisateur pourrait simplement taper un mot clé (exemple : “congés payés”) et l’ensemble des podcasts mentionnant les congés payés serait alors mis en avant, par ordre de pertinence.
6. Ces requêtes pourraient également être groupées (exemple : “congés payés” + “animateur X”) pour affiner davantage la recherche.

Découvrir le projet Enephtys