Les grands modèles de langage sont loin d'être parfaits, et dans le monde du divertissement, ils se croient plus savants qu'ils ne le sont en réalité.
Étude de cas : la marque de bière mexicaine Dos Equis a su développer avec succès une stratégie ciblée sur le sport en direct dans le domaine de la télévision connectée, sans aucun gaspillage.
Pour que les grands modèles de langage (LLM) d'entreprise puissent offrir les expériences de contenu de nouvelle génération dont ils sont capables, il est essentiel qu'ils aient accès à des données fiables et spécifiques à leur secteur.
L'IA générative a le pouvoir de mettre les gens en relation avec le contenu qu'ils recherchent, mais la confiance constitue un obstacle de taille.
La manière dont les gens recherchent des informations évolue, mais sans les données adéquates, l'IA ne fera que confirmer qu'on ne peut pas lui faire confiance.
Les données erronées constituent une menace réelle. Les LLM sont des outils puissants, mais leur efficacité dépend de la qualité des informations auxquelles ils ont accès.
Bien qu'ils soient originaires des États-Unis, les cinq services SVOD mondiaux suivis par Gracenote Data Hub davantage de contenus internationaux que de contenus américains.
Alors que les bibliothèques de contenu s'enrichissent et que les canaux de distribution se multiplient, le sport est devenu le produit le plus prisé dans le streaming .
RAG et MCP abordent tous deux les limites des LLM, mais ils abordent la question de manière fondamentalement différente.
Les chaînes FAST dépendront de plus en plus des métadonnées pour orienter les achats publicitaires dans les systèmes programmatiques.
Les spectateurs de streaming sont submergés par le choix et la fragmentation. Ce sentiment ne cesse de croître et a toute une série de répercussions en aval.
Les frustrations des téléspectateurs augmentent avec l'engorgement des services de streaming , ce qui met en évidence les possibilités d'amélioration de l'interface utilisateur et de la découverte de contenu.