Recherche vidéo sémantique
Recherche vidéo sémantique locale
Quand une vidéothèque s’agrandit, des tags comme B-roll, interview, produit ou référence deviennent trop généraux. ShotMind ajoute une couche locale de recherche sémantique pour retrouver les plans analysés selon ce qu’ils montrent, le mouvement de caméra et leur ambiance.
Rechercher par sens, pas seulement par étiquettes
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Le problème des tags trop généraux
Les tags manuels sont utiles, mais s’arrêtent souvent à des catégories générales. Un tag peut indiquer « produit » ou « ville », alors que le besoin réel est un gros plan d’une main qui saisit un produit ou une rue pluvieuse aux néons avec un lent travelling avant.
- Les grands dossiers cachent des moments utiles dans de longs fichiers.
- Les tags généraux ne décrivent pas la composition, l’ambiance, la lumière, le mouvement de caméra ou l’action.
- Les créateurs se souviennent plus souvent d’une idée visuelle que d’un nom de fichier précis.
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Ce que signifie ici la recherche vidéo sémantique
La recherche sémantique repère le sens dans la description des plans analysés. Dans ShotMind, les clips sélectionnés sont analysés, puis leurs descriptions, vignettes et index local sont enregistrés dans la bibliothèque de votre Mac.
- Recherchez par sujet, action, décor, éclairage, ambiance, cadrage ou mouvement de caméra.
- Gardez les vidéos sources en local et utilisez les clips analysés sélectionnés comme éléments consultables.
- Utilisez des requêtes en langage naturel au lieu de gérer manuellement tous les tags possibles.
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Pourquoi le traitement local compte
La couche de recherche est conçue pour compléter vos dossiers existants. Après analyse, vous pouvez parcourir et rechercher localement les plans déjà analysés sans transformer votre vidéothèque privée en dépôt média cloud.
- Conservez les dossiers d’origine pour les informations de propriété des sources, clients, dates et contexte de projet.
- Utilisez la recherche locale lorsque vous vous souvenez d’un moment visuel, mais pas de son emplacement.
- Analysez de nouveaux plans avec l’IA cloud uniquement lorsque vous choisissez d’envoyer les clips sélectionnés.
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Utiliser la recherche pour présélectionner, puis vérifier
La recherche sémantique est une couche de repérage. Elle aide à trouver plus vite des plans pertinents, mais les correspondances importantes doivent être vérifiées par une personne avant un travail client, une décision de licence ou la livraison finale.
- Ouvrez la vidéo originale pour vérifier le minutage et le contexte.
- Vérifiez manuellement les détails du produit, du client et des droits.
- Considérez les descriptions IA comme des indices de recherche, et non comme une validation créative finale.
Exemples de recherche
Image dont on se souvient
"rue pluvieuse aux néons, personne seule qui marche, lent travelling avant, reflets sur sol mouillé"
Retrouvez une ambiance et un mouvement de caméra même si personne ne les a étiquetés ainsi.
Réutilisation de B-roll
"plan de détail d’un bureau calme, lumière chaude de fenêtre, sans personne, lent mouvement latéral"
Retrouvez un plan de coupe réutilisable dans d’anciennes séquences de projet.
Geste autour du produit
"gros plan d’une main posant un appareil sur un bureau, reflet net, faible profondeur de champ"
Recherchez par action et cadrage plutôt que par dossier de tournage.
Quand la recherche sémantique est utile
- Créateurs qui recherchent des séquences locales à partir de détails visuels dont ils se souviennent.
- Monteurs et petits studios disposant de B-roll, de vidéos produit et d’anciens exports de projet.
- Créateurs vidéo IA qui rassemblent des plans de référence avant de rédiger leurs prompts.
Ne pas lui attribuer un rôle excessif
- Ce n’est ni un DAM cloud ni un système de validation d’équipe.
- Il ne garantit pas l’exactitude parfaite de toutes les descriptions IA.
- Il ne remplace pas les vérifications juridiques, des droits ou du client.
Foire aux questions
Qu’est-ce que la recherche vidéo sémantique locale ?
Il s’agit de rechercher des plans vidéo analysés selon leur sens visuel — sujet, action, scène, lumière, ambiance, cadrage ou mouvement — tandis que l’index reste dans votre bibliothèque ShotMind locale.
Est-ce différent du balisage vidéo par IA ?
Ils sont complémentaires. Les descriptions IA contribuent à créer la couche de recherche ; la recherche sémantique permet ensuite de retrouver les plans correspondants avec des requêtes en langage naturel.
Faut-il importer les vidéos complètes ?
Non. Les vidéos sources complètes restent sur votre ordinateur. Seuls les clips sélectionnés sont temporairement envoyés à l’IA cloud lorsque vous décidez de les analyser, puis les résultats reviennent dans votre bibliothèque locale.