Le succès de nouveaux produits auprès d'un public peut être
prédit grâce à l'apprentissage automatique. Ces dernières années, cette méthode de prévision a également été utilisée dans l'industrie cinématographique. Dans la revue Binary District, comment savoir avec l'aide de l'IA s'il vaut la peine de publier un nouveau film et comment en faire la publicité.
Pourquoi les studios de cinéma AI
Le problème du choix des scénarios et de la promotion des films ces dernières années est devenu particulièrement aigu pour les pays développés. Selon l'American Cinema Association (MPAA), le volume du marché européen de la distribution de films en 2017 s'élevait à 10,1 milliards de dollars, revenant presque au niveau de 2011 (10,6 milliards).
Le marché américain et canadien est également arrivé à maturité: en 2015, il est passé à 11,1 milliards de dollars et est resté au même niveau fin 2017. Dans le même temps, la production de films continue de croître: en 2017, ils sont sortis 8% de plus que par le passé.
L'un des plus gros échecs de 2018 a été le film de Walt Disney "Han Solo". Avec un budget de 250 millions de dollars au box-office mondial, il n'a gagné que 213 millions.
Ils disent que la raison en était dans le marketing: le teaser est sorti tard et la campagne publicitaire a atteint sa pleine capacité juste un mois avant la première de l'image.
La question de savoir comment éviter de tels échecs inquiète non seulement les producteurs, mais aussi les réalisateurs, les scénaristes, les scientifiques et les entrepreneurs qui essaient de le comprendre à l'aide de l'apprentissage automatique. Nous avons sélectionné les trois meilleurs exemples de telles expériences.
Comment faire lire l'IA entre les lignes
L'une des premières façons de prédire le succès d'un futur film à l'aide de l'intelligence artificielle a été l'analyse de textes de script. Il a profité de la société
ScriptBook , fondée à Anvers en 2015. Un an plus tard, la startup a attiré 1,4 million de dollars d'investissements et, à l'été 2018, a présenté sa technologie au Festival du film de Karlovy Vary.
Le principe de fonctionnement est simple: un fichier PDF avec un script est chargé dans le système, et après cinq minutes il donne un rapport détaillé. La machine prédit la tranche d'âge, analyse les personnages, indique les protagonistes et les antagonistes, estime l'émotivité de chaque personnage, prédit le public du projet - y compris le sexe et la race, ainsi qu'évalue le box-office possible.
Analyse du film «Passagers» à l'aide de ScriptBookAI ScriptBook a analysé les films sortis depuis 2015. Selon les développeurs, il a réussi à distinguer les projets non prometteurs trois fois mieux que les gens. Pour ce faire, l'IA a permis d'étudier les 62 films Sony sortis durant cette période, dont 32 ont échoué au box-office.
Il s'est avéré que la perte de la plupart des «films perdants» aurait pu être prévue: ScriptBook a prédit l'échec de 22 de ces 32 films. Et pour les 30 films qui ont bien fonctionné au box-office, le système a donné son feu vert. Avant cela, l'IA a réussi à s'entraîner sur 6 500 scénarios existants et a déterminé le succès des projets déjà publiés avec une précision de 84%.
L'algorithme a eu le meilleur résultat avec le film Passengers, qui a été présenté aux États-Unis en décembre 2016. L'intelligence artificielle n'a presque pas fait d'erreur dans le résultat financier: le drame sur le voyage du vaisseau spatial dans le futur a gagné 110 millions de dollars au lieu des 118 prévus.
Mais la comédie musicale «La La Land», AI a sous-estimé presque 8 fois: un film romantique avec Ryan Gosling dans le rôle-titre récolté au box-office 446 millions de dollars au lieu des 59 millions prévus. Certes, le ScriptBook vient de lui donner son feu vert de toute façon, grâce à un petit budget de production de seulement 30 millions de dollars.
"Quiet Place", une image du film.Beaucoup craignent que de tels systèmes ne tuent les films protégés par le droit d'auteur, qui peuvent ne pas être aussi rentables et s'éloignent des modèles familiers. Mais, comme le soulignent les développeurs du blog ScriptBook, la principale chose à analyser n'est pas le revenu, mais le retour sur investissement. À cet égard, le film Quiet Place, qui a rapporté 163 millions de dollars avec un budget de 17 millions, semble plus rentable que Fast and the Furious, qui a attiré un milliard au box-office mais a coûté 250 millions de dollars.
Pourquoi regarder des remorques avec AI
Pourtant, un scénario ne suffit pas pour comprendre qui pourrait aimer le film et quel public est le mieux placé pour en faire la publicité. Les remorques sont une autre affaire, selon 20th Century Fox. Le développement, que le studio a présenté en novembre 2018, s'appelait Merlin Video. Il s'agit d'un réseau de neurones qui distribue des bandes-annonces de différents films en catégories et analyse la fréquence à laquelle les mêmes objets s'y trouvent. En conséquence, selon le studio de cinéma, l'IA donne une note d'audience deux fois plus détaillée que toutes les autres méthodes.
Les dirigeants de l'équipe de Twenty Century Fox Data Science ont expliqué comment tout cela fonctionne dans un
article scientifique sur le site Web et le
blog de l'Université Cornell. À titre d'exemple, ils ont pris le film "Logan" - le troisième et dernier fantastique film d'action Marvel sur un combattant sévère nommé Wolverine, sorti en 2017 et levé 600 millions de dollars au box-office (le budget du film était six fois moins).
Quels autres films pourraient aller aux téléspectateurs qui aiment ces peintures? Qu'est-ce que le héros aime tellement dans le public? Le réseau neuronal a répondu à cette question après avoir réussi à déterminer quels objets se trouvaient le plus souvent dans la remorque. Comme l'a noté Merlin, l'élément principal de Wolverine est la barbe. Les autres signes incluaient «arbre», «pilosité faciale», «voiture» et «homme».
En plus de la fréquence de répétition des détails, le réseau neuronal prend en compte le temps sur l'écran. Les bandes-annonces avec de longs gros plans de personnages sont plus susceptibles d'être caractéristiques des films dramatiques. Mais les bandes-annonces avec des changements de scène rapides et fréquents sont destinées aux films d'action, ont noté les auteurs du projet.
Après cela, Merlin a recueilli des données sur la popularité des films, le box-office, le nombre de leurs vues sur Internet et a procédé à une comparaison. Selon l'algorithme, le studio de cinéma a combiné les vingt films qui auraient probablement pénétré les fans de Logan avec les résultats d'enquêtes auprès de vrais téléspectateurs. Dans la moitié des cas, l'IA a deviné.
Parmi les coïncidences, il n'y avait pas que des films de super-héros - tels que X-Men: Apocalypse, Doctor Strange et Batman v Superman: Dawn of Justice. Merlin n'a pas ignoré le thriller criminel "John Wick 2" - il est le même que dans "Logan", un héros brutal d'une apparence tourmentée.
Les divergences, cependant, étaient plus révélatrices: par exemple, l'algorithme considérait que le public de Logan devrait aimer Tarzan, apparemment en raison de l'abondance d'arbres dans le cinéma. Mais il a raté des recommandations aussi évidentes que Ant-Man et Deadpool - leurs bandes-annonces étaient moins dramatiques.
L'algorithme a commencé à être constamment utilisé dans 20th Century Fox après la sortie de la comédie musicale
The Greatest Showman en novembre 2017. Le modèle construit par les développeurs, en plus d'analyser les bandes-annonces à l'aide de Merlin Video, comprend également l'étude du texte du script à l'aide de Merlin Text (plus à ce sujet dans un
article sur le site Web de l'Université Cornell).
Les prévisions sur l'audience du film peuvent être faites à la fois pour les bandes déjà sorties et pour celles qui sont encore en préparation - 6 à 8 mois avant leur sortie officielle. Pour savoir comment cette prévision coïncide avec la réalité, les données de vente de billets de cinéma sont utilisées. Maintenant, l'analyse est complétée par des données sur les films que les utilisateurs achètent et louent en ligne.
Comment savoir qui sera la meilleure annonce de film
Les publicités et les scripts ne sont pas la seule chose qui peut déterminer le succès financier des films. Des spécialistes de l'Université de l'Iowa en 2015 ont constaté qu'il était possible de réduire le budget du film - et d'améliorer sa rentabilité - même au stade de la production. Pour analyser les données, les scientifiques ont créé une base de données de 4 000 films sortis en 2000-2010 et ont
formé le programme à rechercher des signes communs pour des bandes commercialement rentables.
L'ensemble des signes se composait de quatre groupes:
- «Qui» - ce groupe comprenait les paramètres du succès du metteur en scène et des acteurs;
- «Quoi» - le genre et la classification par âge du film;
- «Quand» - à quelle période de l'année le film est sorti et à quel point cette année a été couronnée de succès pour l'industrie cinématographique;
- un groupe avec des «traits hybrides»: par exemple, ont invité des acteurs ayant joué avant ou sont-ils apparus dans un genre donné auparavant.
De plus, avec l'aide de l'intelligence artificielle, les chercheurs ont tenté d'identifier les signes qui sont le plus en corrélation notable avec le retour sur investissement. Pour estimer le dernier paramètre, la valeur (recettes - budget) / budget a été utilisée.
Il s’est avéré que le principal signe de succès est la renommée du réalisateur et le produit de ses films précédents. La célérité des acteurs garantit une croissance des revenus de près de la moitié (46%), mais le retour sur investissement ne dépasse pas 17%. Bien sûr, les téléspectateurs sont plus susceptibles d'aller au cinéma avec des acteurs célèbres, mais pour les inviter, vous devez dépenser beaucoup plus d'argent, notent les chercheurs.
L'étude n'a pas tenu compte du fait que les sociétés cinématographiques peuvent avoir d'autres sources de revenus que la vente de billets de cinéma dans les salles de cinéma. Par exemple, Disney vend des jouets et d'autres produits basés sur les bandes les plus réussies. Mais ces revenus dépendent également de la popularité du film auprès du public.
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