Monteur, motion designer, journaliste, rédacteur·trice, graphiste, chef de produit, producteur·trice de contenus numériques.

Les participant·e·s doivent maîtriser le montage vidéo avec Adobe Première Pro.

• Utiliser les fonctionnalités d’IA intégrées dans Adobe Première pro
• Intégrer des nouveaux réflexes de montage avec l’assistance de l’IA
• Automatiser une partie de vos tâches dans un montage vidéo
• Monter des vidéos plus facilement et plus rapidement
• Améliorer la qualité audio de vos vidéos
• Gagner en productivité en déclinant vos vidéos

La formation alterne la présentation des fonctionnalités d’IA et les mises en situation dans Adobe Première Pro pour que les participant·e·s mettent en pratique chaque outil et méthode de montage vidéo assisté. La formation fait aussi de la place aux échanges entre les participants et aux réflexions collectives sur les usages, au-delà des simples outils d’optimisation liés à l’IA.

Chaque participant·e doit venir avec son ordinateur sur lequel sera installé Adobe Première Pro, et disposer d’une licence personnelle pour ce logiciel.

Jour 1

• Présentation du formateur et tour de table pour identifier les attentes
• Echange avec les participants sur les besoins identifiés en matière d’automatisation
• Rappel des fonctionnalités principales de Premiere Pro et des bonnes pratiques de montage
• Rappel de la création d’une séquence et des notions d’image (ratio, pixel, cadence…)
• Présentation des fonctionnalités d’intelligence artificielle intégrées dans Première Pro
• Mise en pratique : détection des scènes pour découper un live ou un reportage selon les changements de plan
• Mise en pratique : détection des silhouettes dans un rush pour suivre les mouvements et recadrer dans différents ratios destinés aux réseaux sociaux

Jour 2

• Mise en pratique : retranscription automatique d’une voix en texte
• Mise en pratique : synchronisation automatique de sous-titrage
• Démonstration et prise en main de différents outils pour styliser un sous-titre (outil natif, Submachine et Submagic)
• Mise en pratique : lissage automatique des coupures de plan d’un même intervenant
• Démonstration et prise en main des méthodes pour améliorer la qualité audio d’un mixage

Jour 3

• Présentation des nouveaux réglages de Première pour respecter les normes d’export en fonction de la diffusion (débit d’image, normalisation sonore, ratios d’image)
• Ajout d’un filigrane dans l’export pour labelliser les différentes versions d’un montage
• Mise en pratique de l’ensemble des notions sur un projet complet avec différentes contraintes de production
• Bonnes pratiques à suivre en production pour organiser son projet et ses assets avec l’aide de plugins et scripts (Post Haste, WatchTower, Objets graphiques essentiels) qui facilitent la gestion, la composition et le déploiement des ressources du montage
• Débrief de la formation et évaluation à chaud par les participants

Quelques liens pour approfondir votre réflexion sur les intelligences artificielles génératives :

• Premiere Pro va faire entrer l’IA générative de vidéos dans sa table de montage

• Premiere Pro : Adobe dévoile de nouveaux outils IA et l’arrivée prochaine de Sora

• Filmora 12 : le montage vidéo à l’heure de l’intelligence artificielle

• OpenAI dévoile Sora, son générateur de vidéos par IA : voici les premières images

• De l’idée à la réalité : comment l’IA générative transforme la création vidéo

IA Générative
L’intelligence artificielle dite générative est une avancée technologique majeure avec des impacts importants dans le domaine des médias et de la communication. L’IA dite “générative” permet la création de contenus originaux tels que textes, images et vidéos. Contrairement à une simple répétition d’informations, l’IA générative a la capacité de produire des éléments inédits, mais pas toujours véridiques.

Biais
On parle de “biais algorithmique” quand le résultat généré par un algorithme d’apprentissage manque de neutralité, d’équité ou de loyauté. Le biais algorithmique peut survenir lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique et obtenir un résultat (un texte, une image, une donnée…) reflètent les préjugés sous-jacents des individus engagés dans la collecte, la sélection ou l’utilisation de ces données.

Prompt
Un prompt est une instruction que l’utilisateur rédige à destination de l’intelligence artificielle afin qu’elle produise un résultat qui réponde à sa demande. Le prompt doit être formulé de manière précise pour donner un résultat pertinent et implique d’avoir des connaissances dans le domaine sur lequel l’utilisateur souhaite effectuer des recherches ou obtenir la génération d’un contenu.

Charte
Une charte vise à encadrer les questions éthiques posées par l’utilisation des outils d’intelligence artificielle. De plus en plus de médias et d’organisations élaborent des chartes pour encadrer l’exploitation des outils à base d’IA (en particulier IA génératives).

Algorithme
Suite finie de règles (opérations logiques, instructions) permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée par l’utilisateur. Cette suite peut être l’objet d’un processus automatisé d’exécution et s’appuyer sur des modèles conçus par le biais d’apprentissage automatique.

Apprentissage automatique (machine learning)
Le “machine learning”, également appelé apprentissage automatique, est une branche spécifique de l’intelligence artificielle. Son objectif est de permettre aux algorithmes de découvrir des « patterns”  (modèles), c’est-à-dire des schémas récurrents, au sein de différents ensembles de données. Ces données peuvent comprendre des nombres, des mots, des images, des statistiques, et tout autre élément stockable sous forme numérique.
Les algorithmes de machine learning acquièrent de manière autonome la capacité d’accomplir des tâches ou de faire des prédictions en se basant sur les données, tout en perfectionnant leurs performances avec le temps. Une fois entraîné, l’algorithme est en mesure de repérer ces schémas au sein de nouvelles données. L’apprentissage automatique peut être supervisé par des humains ou non suivant les cas de figure.

Hallucination
Dans le champ de l’intelligence artificielle, une hallucination désigne une réponse incorrecte générée par une IA et qui est présentée comme une certitude factuelle. C’est pourquoi la supervision humaine par des spécialistes des sujets traités est indispensable lorsque des IA génératives sont employées pour produire des données (textuelles, notamment).