Franchement, ma chère, nous avons un meilleur barrage.

Le défi

Kablamo a constaté la frustration persistante des clients vis-à-vis des solutions logicielles de gestion des actifs numériques existantes : coûts de licence initiaux élevés, survente de fonctionnalités de base, solutions de stockage inflexibles et « gaspillage de fonctionnalités ». Kablamo s’est donc engagé à développer une solution plus performante : une solution de gestion des actifs numériques 100 % native AWS, conçue comme une plateforme centralisée permettant aux entreprises de stocker, d’enrichir, de rechercher et de distribuer leurs actifs numériques.

Les plateformes DAM traditionnelles souffrent de problèmes récurrents : elles prétendent tout faire, se retrouvent surchargées de fonctionnalités inutilisées et imposent aux clients des modèles de licence onéreux. Leur mise en œuvre prend des mois, voire des années, exige des langages spécifiques au domaine et crée une dépendance vis-à-vis du fournisseur. Les organisations dont la croissance dépasse les capacités de leur solution DAM initiale sont souvent confrontées à une migration complexe vers un nouveau fournisseur, avec à la clé la perte de métadonnées et de configurations de flux de travail.

Kablamo a identifié trois marchés cibles. Premièrement, le streaming et la diffusion : consolidation de multiples systèmes DAM/MAM, numérisation des actifs physiques, enrichissement en métadonnées et distribution multicanale dans le respect des licences. Deuxièmement, les entreprises : centralisation des données issues de plusieurs années de catalogage, incluant documents papier, vidéos, flux vidéo et supports marketing numériques. Troisièmement, les forces de l’ordre : agrégation des médias numériques et physiques (vidéos en streaming, caméras corporelles, drones, enregistrements et documents papier), avec numérisation, normalisation, sécurité basée sur les rôles et enrichissement des métadonnées par IA. Chacun de ces marchés partage un problème commun : des actifs cloisonnés, recherchés manuellement et distribués via des intégrations fragiles et artisanales, vulnérables à toute modification du système en aval.

L'approche

DAME a été conçu comme une solution 100 % transparente (boîte blanche) selon les meilleures pratiques AWS, légère et extensible pour toutes les applications cloud AWS. L'interface React, associée à une technologie sans serveur, garantit performance et coûts réduits. L'interface utilisateur est personnalisable à la marque de l'entreprise. La plateforme est conforme aux normes PII et RGPD et intègre l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) ainsi que l'automatisation des tests.

Ses fonctionnalités principales incluent un référentiel central pour tous les fichiers numériques (vidéos, images, documents) ; des API RESTful sans serveur pour l'agrégation des données provenant de référentiels existants ; la normalisation via AWS MediaConvert pour le transcodage vers des formats cohérents tout en préservant les originaux ; la création et l'étiquetage automatisés des métadonnées pour structurer et enrichir les données ; la distribution des ressources vers les CMS, VMS, OTT, OVP ou toute autre plateforme via des API ; le stockage de masse avec S3 et Glacier (stockage actuel de pétaoctets pour différents clients) ; et des flux de travail contextuels personnalisables pour la demande et la diffusion de médias, l'approbation, le montage vidéo, la transcription, la conversion linguistique et la détection faciale. La plateforme peut également fonctionner en mode headless, sans interface utilisateur, tous les flux de travail étant alors gérés par des API RESTful.

L'architecture sépare le calcul du stockage afin que l'ingestion, le transcodage et l'enrichissement par apprentissage automatique s'exécutent indépendamment et s'adaptent à la demande. Lorsqu'une nouvelle ressource est chargée, un pipeline d'événements déclenche les étapes de traitement nécessaires : MediaConvert génère des aperçus, Rekognition analyse les visages et les objets, Transcribe produit une piste de texte pour les fichiers audio et vidéo, et Comprehend extrait les expressions clés et l'analyse des sentiments. Toutes les métadonnées générées sont indexées en quelques secondes, rendant la ressource accessible avant même que l'opérateur n'ait fermé la boîte de dialogue de chargement. Chaque étape d'apprentissage automatique étant une fonction Lambda indépendante associée à un indicateur de fonctionnalité, les clients peuvent activer uniquement les enrichissements nécessaires et en ajouter d'autres ultérieurement sans redéployer la plateforme.

Les services AWS comprennent S3 pour le stockage centralisé avec une durabilité de 99,9 ...

Points forts par rapport à la concurrence : mise en œuvre en quelques jours ou semaines, et non en mois ou en années ; coût de démarrage très bas pour une solution DAM adaptée aux entreprises ; absence de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur grâce à l’utilisation de compétences courantes (React, AWS) et à l’absence de langages spécifiques au domaine ; évolutivité et intégration intégrées ; conception permettant une mise à l’échelle des petites équipes aux grandes organisations sans refonte architecturale ; et intégration continue et déployée (CI/CD) complète sans intervention manuelle. Chaque composant communiquant via des points de terminaison REST bien documentés, les équipes d’ingénierie clientes peuvent intégrer DAME à leur chaîne d’outils existante sans avoir à maîtriser un SDK propriétaire.

Les résultats

La plateforme logicielle préconfigurée permet à Kablamo d'accélérer la mise sur le marché et de réduire les coûts de développement des produits numériques de ses clients. DAME prend en charge les fichiers jusqu'à 5 To et propose un système modulaire d'étiquetage et d'analyse basé sur l'apprentissage automatique, ainsi qu'une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise. La plateforme stocke actuellement des pétaoctets de données pour différents clients et s'adapte aussi bien aux petites équipes qu'à des millions d'utilisateurs sans modification architecturale.

Pour les diffuseurs, DAME a remplacé plusieurs systèmes MAM traditionnels par un catalogue unique et consultable, réduisant ainsi le temps nécessaire pour localiser et supprimer un clip d'archive de plusieurs heures à quelques secondes. Les entreprises clientes ont consolidé des décennies de supports marketing, de documents juridiques et de vidéos de formation dans un référentiel unique et sécurisé, doté de contrôles d'accès uniformes. Dans le domaine de l'application de la loi, le modèle de sécurité basé sur les rôles de DAME garantit que les éléments de preuve sensibles ne sont accessibles qu'au personnel autorisé, avec un historique complet de chaque consultation, téléchargement et partage. Dans les trois secteurs, les clients ont indiqué que l'intégration de nouvelles équipes à la plateforme ne prenait que quelques jours, contre des semaines ou des mois pour les solutions concurrentes.

Avoir hâte de

DAME continue d'évoluer grâce à des fonctionnalités d'apprentissage automatique suivies et développées chez des clients des secteurs du streaming, de la diffusion, des entreprises et des forces de l'ordre.

La feuille de route prévoit des fonctionnalités d'apprentissage automatique étendues, telles que la modération automatique de contenu, une segmentation plus poussée des scènes vidéo et la prise en charge de la transcription multilingue. À mesure qu'AWS déploie de nouveaux services d'IA, l'architecture modulaire de plugins de DAME permet de les intégrer au sein du même système de fonctionnalités sans modifier la plateforme principale. L'objectif demeure simple : offrir aux entreprises une solution DAM évolutive, et non une solution qu'elles devront remplacer dans trois ans.