Les outils numériques de pré-production évoluent quotidiennement, offrant aux équipes de tournage plus de puissance et de précision.
L'une de ces technologies est l'intelligence artificielle (IA), qui a pris d'assaut l'industrie cinématographique. Des techniques d'IA telles que le machine learning (ML), le computer vision et le traitement du langage naturel (NLP) sont désormais à la base de différentes plateformes de préproduction.
L'IA a trouvé de nombreuses applications dans la production cinématographique. Le secteur regorge de solutions innovantes, allant des effets visuels assistés par IA à la conception de scénarios.
La pré-production cinématographique est la phase de planification, qui implique de multiples tâches gérées par différentes équipes. L'IA en préproduction vise à optimiser et rationaliser la planification et l'exécution du film.
Cependant, des défis tels que le piratage de droits d'auteur sont apparus avec ces avancées. Notre article explore l'impact de l'IA sur la préproduction ainsi que ses avantages et inconvénients.
La préproduction est une étape essentielle de la réalisation cinématographique, véritable colonne vertébrale des films à succès. Elle implique des processus tels que la planification du tournage et la gestion du budget. La capacité de l'IA à analyser de vastes quantités de données pour en extraire tendances et informations pertinentes en fait un outil puissant pour certaines des tâches complexes et répétitives de la préproduction.
En 2016, Andy Herd a utilisé des algorithmes de machine learning pour créer un outil de scénarisation basé sur l'IA en utilisant la boîte à outils open source de Google. Il a introduit l'intégralité du script d'une sitcom intitulée "Friends" dans l'outil, qui a été capable de générer un nouvel épisode [1].
Les scénaristes professionnels prennent généralement trois mois avant de développer un premier jet [2]. Cependant, avec l'IA, il est possible de générer un script entier en quelques instants.
Les algorithmes de machine learning et les techniques de NLP peuvent développer des outils de génération de scripts. Le modèle peut analyser la structure, le style et la sémantique des scripts existants pour identifier les thèmes, les schémas et les nuances des textes. Les studios de cinéma peuvent utiliser ces outils pour générer des scripts qui suivent des éléments stylistiques et thématiques similaires en fonction des entrées utilisateur.
Les outils de scénarisation basés sur l'IA peuvent également analyser les scripts pour aider les écrivains à affiner leur travail. Par exemple, la solution peut identifier les incohérences de l'intrigue et suggérer des moyens d'améliorer les dialogues et le développement des personnages.
La décomposition de script aide les producteurs et les membres clés de l'équipe à analyser les scénarios pour en identifier les éléments. Ce processus extrait des informations cruciales essentielles à la planification et à la budgétisation.
Traditionnellement, les membres de l'équipe analysaient attentivement le script pour identifier les éléments nécessaires à chaque scène, identifiant et étiquetant finalement des composants tels que les personnages, les scènes et les lieux. Extraire tous ces éléments de dizaines ou de centaines de pages est laborieux et prend du temps.
Les solutions basées sur l'IA utilisent des algorithmes de NLP et de machine learning pour catégoriser et étiqueter efficacement chaque composant. Elles analysent la structure narrative, les dialogues et le développement des personnages, offrant ainsi rapidement des informations aux réalisateurs et producteurs.
L'élaboration d'un budget cinématographique est un processus complexe souvent géré en deux étapes. La création d'un budget précis et réalisable, aligné avec la vision, nécessite une approche collaborative entre les principaux acteurs. Un budget préliminaire (topsheet) est une proposition des besoins, tandis qu'un budget final est un budget plus concis et concret [3].
Créer une estimation de budget raisonnable est un processus long qui exige de l'expertise. Les modèles de machine learning peuvent analyser les données financières historiques, révélant comment des paramètres tels que le scénario, les acteurs, le lieu et la durée du film influencent le budget.
Il est donc possible de créer une estimation de film approximative à l'aide d'une solution basée sur l'IA. De tels outils peuvent générer des estimations préliminaires qui servent de pitch deck pour les investisseurs [4]. De plus, les solutions de budgétisation par IA peuvent fournir des informations comparatives montrant comment le budget se compare à des projets similaires.
Des entreprises comme RivetAI disposent déjà d'une fonctionnalité d'estimation de budget basée sur l'IA qui génère des estimations préliminaires à partir de l'analyse de scénario. L'outil est également adaptable, régénérant une estimation en fonction de nouvelles données [5].
Un planning efficace permet à une production cinématographique de respecter son budget et ses délais tout en tenant compte des différents défis rencontrés lors du processus de production. Un planning se traduit par un calendrier détaillé des opérations quotidiennes, garantissant une feuille de route complète pour concrétiser la vision du film. En raison de multiples variables et dépendances, la planification est complexe et chronophage.
Les logiciels de planification assistés par IA peuvent analyser les scripts et décomposer les activités nécessaires à un tournage réussi. Grâce à ce planning préliminaire, les professionnels peuvent affiner le calendrier de chaque activité.
Les logiciels de planification par IA utilisent des algorithmes de machine learning pour générer des plannings complets en analysant les données historiques, les paramètres de production actuels et les variables externes comme la météo. De plus, il peut produire plusieurs plannings à examiner, permettant au producteur de film de choisir l'option optimale.
Grâce à l'analyse prédictive, ces outils peuvent anticiper les défis potentiels et même prescrire comment ajuster les plannings [6]. Filmustage, une startup proposant un service de préproduction basé sur l'IA, permet aux cinéastes de créer automatiquement des plannings. L'outil peut générer des plannings personnalisés et des rapports journaliers (Day Out Of Days - DooD) [7].
L'analyse prédictive basée sur l'IA analyse les préférences passées du public pour prévoir les comportements futurs. Ces outils peuvent aider les producteurs et les scénaristes à déterminer l'orientation du film en fonction de leur public cible.
Des facteurs tels que le genre du film, les sentiments exprimés sur les réseaux sociaux, les données historiques et le succès au box-office de films similaires influencent le ciblage du public basé sur l'IA. De plus, les marketeurs de films peuvent déployer des campagnes marketing hyper-personnalisées en utilisant des techniques de segmentation de la clientèle pour un micro-ciblage plus poussé.
Des entreprises comme Movio affirment utiliser l'IA pour une segmentation client approfondie. Leur outil d'analyse basé sur l'IA fournit des informations précieuses sur le public pour le marketing ciblé et prédit les préférences cinématographiques [8].
D'autres outils basés sur l'IA vont plus loin en prédisant le succès financier d'un film. En utilisant des modèles de machine learning, ils peuvent analyser les scripts, l'historique du box-office et les données consommateurs pour déterminer si un film réussira [9].
Les solutions d'outils basés sur l'IA sont des outils puissants capables de créer du contenu et de découvrir des informations, aidant les cinéastes à rationaliser différents processus. Leurs avantages se répercutent également sur la préproduction cinématographique, améliorant et optimisant diverses tâches.
L'utilisation de l'IA pour augmenter les capacités humaines ne peut être surestimée. Les outils d'IA ne sont pas complets en soi, ce qui signifie qu'ils sont limités à bien des égards.
Voici quelques avantages et défis de l'utilisation de l'IA en préproduction cinématographique.
La génération rapide de scripts : Un script moyen comporte 110 pages et les scénaristes mettent trois mois à créer un premier jet [10]. Les générateurs de scripts par IA peuvent produire un premier jet complet en quelques minutes. Ces solutions aident les scénaristes à générer des scripts, à surmonter le blocage de l'écrivain, à effectuer des modifications plus rapidement et à conserver le ton. De plus, les solutions basées sur l'IA utilisant la traduction automatique neuronale (NMT) peuvent traduire des scripts dans différentes langues en quelques heures au lieu de jours [11]. Pour les studios de cinéma qui forment des générateurs de scripts IA à partir de leurs médias propriétaires, les avantages en matière de génération de scripts sont infinis. Ces outils peuvent rapidement proposer plusieurs idées pour prolonger une série en quelques minutes.
Optimisation de la budgétisation : La création d'un budget est l'une des tâches les plus complexes et les plus chronophages de la préproduction. Le générateur de budget IA peut rapidement élaborer un budget préliminaire à présenter aux investisseurs. Grâce au machine learning et à l'analyse prédictive, ces solutions de budgétisation peuvent aider les producteurs à gérer le budget d'un film. Ils peuvent également mettre en évidence les tensions financières potentielles, aidant ainsi l'équipe de production à éviter les dépassements de budget.
Amélioration de l'efficacité : Des tâches telles que la planification et l'analyse de script impliquent un travail répétitif et fastidieux, susceptible d'entraîner des erreurs. L'IA automatise ces processus, libérant ainsi les cinéastes pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus créatives et engageantes. Par exemple, un outil de pré-production basé sur l'IA peut aider un producteur dans des fonctions allant de la suggestion de chemins de planification optimaux à la décomposition de scripts.
Limitation de la créativité : Une trop grande dépendance aux outils basés sur l'IA pour la scénarisation et l'écriture de scénario peut étouffer la créativité et l'originalité humaines en raison de leur dépendance aux données historiques. Malgré la capacité de l'IA à générer rapidement du contenu, la technologie manque de profondeur émotionnelle et d'expérience humaine qui introduisent de nouvelles nuances créatives. Il est nécessaire de trouver un équilibre entre l'apport humain et celui de l'IA pour éviter de limiter l'imagination et l'intuition humaines.
Considérations éthiques : La suppression d'emplois et les questions de droits d'auteur ne sont que quelques-unes des préoccupations éthiques liées à l'utilisation de l'IA. La création de scénarios de films à l'aide d'outils d'IA générative qui dérivent du contenu de données préexistantes peut poser des problèmes de droits d'auteur, en particulier lorsque ces données ne sont pas propriétaires. Il reste à déterminer si le contenu généré par l'IA est protégé par le droit d'auteur. Par conséquent, les créatifs de la production cinématographique doivent veiller à protéger leur travail lié à l'IA contre les risques liés à la propriété intellectuelle [12].
Transparence et explicabilité : Les résultats de l'IA peuvent être incorrects ou biaisés en raison de la qualité des données ou d'autres incidents. Le manque de clarté sur la manière dont les résultats sont obtenus peut poser problème aux producteurs de films qui utilisent ces outils pour la prise de décision.
L'IA et le machine learning sont en train de révolutionner la manière dont les cinéastes abordent la préproduction. Par exemple, en automatisant des tâches telles que la rédaction de scénarios et la décomposition de scripts, les scénaristes et producteurs peuvent consacrer leur temps à la créativité. De plus, les solutions basées sur l'IA renforcent les capacités humaines dans d'autres processus critiques tels que la budgétisation et la planification, réduisant le temps que les cinéastes doivent consacrer à ces activités.
L'utilisation de l'IA en préproduction cinématographique ne devrait que s'accroître dans les prochains jours, annonçant de nouvelles façons de faire du cinéma. Cependant, l'IA n'est pas une panacée pour tous les processus de pré-production, des défis tels que l'originalité et les questions éthiques freinant son adoption.
[1] A Study of Artificial Intelligence in the Production of Film
[2] How Long Does it Take to Write a Screenplay? | No Film School
[3] RivetAI and the Art of Film Budgeting: Navigating Financial Planning with AI
[4] Filmustage Is an AI-Powered Solution for Film Production and Game Development
[5] Budgeting
[6] AI in Filmmaking: Revolutionizing the Entire Process from Pre-Production to Distribution - Vitrina
[7] Automate Your Shooting Scheduling and DOOD Reports - Filmustage
[8] How Artificial Intelligence is Revolutionizing the Film Landscape
[9] AI in Film Production: Script Analysis and Visual Effects | by Jam Canda | Medium
[10] (PDF) A Study of Artificial Intelligence in the Production of Film
[11] How to Get the Best Out of an AI Script Generator
[12] Will copyright law enable or inhibit generative AI?
