Les téléspectateurs de FAST ont désormais le choix entre 26,6 % de programmes d'actualité et 37,5 % de programmes sportifs de plus qu'il y a un an.
Les modèles de langage de grande envergure (LLM) joueront un rôle clé dans la découverte de contenus, mais les stratégies d'IA efficaces ne reposeront pas sur des modèles plus volumineux.
Sans données de référence adéquates, les réponses fournies par les modèles LLM concernant des épisodes de séries télévisées seront généralement erronées.
Les modèles de langage de grande envergure (LLM) ont le pouvoir d'apaiser les frustrations croissantes liées à la recherche de contenu, mais pas s'ils fournissent de mauvais résultats.
Pour les amateurs de sport américains, la diffusion centralisée de la Coupe du monde 2026 ne connaîtra aucune fragmentation — une caractéristique qui pourrait bien changer lors des prochains tournois.
Découvrez pourquoi les dépenses consacrées à la télévision connectée (CTV) augmentent, tout en restant éclipsées par les investissements destinés à la télévision traditionnelle.
L'offre sportive proposée par les plateformes mondiales de SVOD dépasse désormais les 38 500 programmes.
L'évolution du paysage de la télévision connectée offre une multitude d'opportunités publicitaires qui dépassent largement le cadre des contrats nationaux conclus en amont.
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.
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.
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.