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Les blockbusters coûtent extrêmement cher à produire. Par exemple le dernier film Blade Runner 2049 avait un budget d’environ 150 millions de dollars US. Mais malheureusement il n’a pas eu le succès que les producteurs prévoyaient. Un telle perte d’argent peut mettre en faillite une maison de production si cela se reproduit trop souvent.

L’intelligence artificielle pour savoir si un film aura du succès

L’apprentissage automatique est, au fond, l’art de trouver des motifs dans les données. C’est pour ça que les entreprises adorent ça. Les modèles aident à prédire l’avenir, et prédire l’avenir est un excellent moyen de gagner de l’argent. Il est parfois difficile de savoir comment cela se passera, Mais voici un exemple parfait du studio de cinéma 20th Century Fox, qui utilise l’IA pour prédire ce que les gens veulent voir dans un film.

Des chercheurs de l’entreprise ont publié un article le mois dernier expliquant comment ils analysent le contenu des bandes-annonces de films à l’aide de l’apprentissage automatique. Les systèmes de vision examinent les bandes-annonces images image par image, étiquetant les objets et les événements, puis les comparent aux données générées pour d’autres bandes-annonces. L’idée est que les films similaires étiquetés attireront des ensembles similaires de personnes.

Comme les chercheurs l’expliquent dans leur article, c’est exactement le genre de données que les studios adorent. (Ils produisent déjà beaucoup de données similaires en utilisant des méthodes traditionnelles comme les interviews et les questionnaires). “La compréhension détaillée de la composition du public est importante pour les studios de cinéma qui investissent dans des histoires commerciales incertaines,” écrivent les chercheurs. En d’autres termes, s’ils savent qui regarde quoi, ils sauront quels films fonctionneront.

Le film Logan analysé par Merlin

C’est encore mieux si cette composition du public peut être décomposée en microsegments plus petits et plus précis“. »Un bon exemple de cela est le film Logan de 2017. C’est un film de superhéros, oui, mais il a des thèmes plus sombres et une intrigue qui attire un public légèrement différent. L’IA peut-elle donc être utilisée pour saisir ces différences? La réponse est: en quelque sorte.

Pour créer leur “experimental movie attendance prediction and recommendation system” (nommé Merlin), la 20th Century Fox s’est associé à Google pour utiliser les serveurs de l’entreprise et le framework TensorFlow open-source AI . Dans un billet du blog, le Géant de la recherche explique l’analyse de Logan par Merlin.

Tout d’abord, Merlin scanne la bande-annonce, étiquetant des objets comme “les poils du visage”, “la voiture” et “la forêt » :

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Bien que ce graphique n’enregistre que la fréquence de ces étiquettes, les données réelles générées sont plus complexes, compte tenu de la durée d’affichage de ces objets à l’écran et du moment où ils apparaissent dans la bande-annonce.

Une information temporelle importante

Comme l’expliquent les ingénieurs de la 20th Century Fox, cette information temporelle est particulièrement riche parce qu’elle correspond au genre d’un film. “Par exemple,” ils écrivent, “une bande-annonce avec un long plan rapproché d’un personnage est plus probable pour un film dramatique que pour un film d’action, tandis qu’une bande-annonce avec des plans rapides mais fréquents est plus probable pour un film d’action. « C’est certainement vrai pour Logan, avec sa bande-annonce avec beaucoup de « slow shots » de Hugh Jackman qui semble ensanglanté et roué de coups.

En comparant cette information avec les analyses d’autres bandes-annonces, Merlin peut tenter de prédire quels films pourraient intéresser les gens qui ont vu Logan. Mais voici où les choses deviennent un peu compliquées.

Le graphique ci-dessous montre le top 20 des films que les gens ont regardés après avoir visionné Logan. La colonne de droite montre les prédictions de Merlin, et la colonne de gauche montre les données réelles, recueillies en posant des questions aux gens.

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Merlin obtient une bonne prévision de films, y compris d’autres films de superhéros comme X Men: Apocalypse, Doctor Strange, et Batman v Superman: Dawn of Justice. Il identifie même correctement John Wick: Chapter 2 comme une suite de Logan. C’est une intuition impressionnante puisque John Wick n’est certainement pas un film de superhéros. Cependant, il comporte un protagoniste tout aussi las et blasé avec un look robuste comparable. Dans l’ensemble, Merlin identifie les cinq premiers choix, même s’il ne les place pas dans le même ordre d’importance.

Les inadéquations sont très intéressantes

Mais ce qui est plus révélateur, ce sont les inadéquations; Merlin prédit que la légende de Tarzan sera un grand succès avec les fans de Logan par exemple. Ni Google ni la 20th Century Fox n’offrent d’explication pour cela, mais cela pourrait avoir quelque chose à voir avec la “forêt”, l’arbre et la lumière” que nous retrouvons dans Logan – des éléments qui figurent aussi fortement dans la bande-annonce de Tarzan.

De la même façon, le Revenant a beaucoup de forêts et de poils au visage, mais c’était un appât d’Oscar lourd plutôt qu’un film de super-héros intelligent. Merlin manque aussi Ant-Man et Deadpool 2 comme The lure pour le même public. Il s’agit de films de superhéros avec des bandes-annonces « quick-cut », mais ils ont également pris des approches décalé de leurs protagonistes, similaire au traitement de Wolverine dans Logan.

D’autres studios s’intéressent à cette technologie

la 20th Century Fox savait probablement déjà tout cela, mais il est intéressant de voir ce que l’intelligence artificielle pourrait repérer toutes ces données. L’industrie du cinéma a tenu à adopter l’intelligence artificielle pour ce genre d’analyse, et plusieurs entreprises affirment déjà qu’elles peuvent prédire le succès d’un film simplement en utilisant l’apprentissage automatique pour creuser à travers son script. Des analyses comme celles-ci montrent, cependant, que les ordinateurs ne sont pas encore des cinéphiles. Ils doivent passer plus de temps au cinéma avant de pouvoir vraiment prédire nos goûts.

Source : The Verge