Le contexte
Boxoffice (filiale d’un groupe média) assure la distribution de films complets ainsi que leur déclinaison en clips pour YouTube, à partir de catalogues fournis par de gros producteurs.
Les sources reçues sont multilingues (jusqu’à 8 langues) et extrêmement hétérogènes : fichiers vidéo multiples, pistes audio séparées, sous-titres distincts, formats et encodages variables selon les fournisseurs.
Historiquement, la préparation de ces sources reposait sur un travail entièrement manuel, réalisé par des monteurs sur Premiere, rendant l’industrialisation difficile.
Les problématiques
- Travail répétitif et chronophage pour les équipes
- Fort risque d’erreurs humaines (langues, synchronisation, alignement)
- Hétérogénéité des formats, durées, encodages et pistes
- Difficulté à absorber des centaines de films et des dizaines de nouveautés chaque mois
- Besoin de produire des sources propres et cohérentes pour un usage multilingue en aval
L’intervention
Intervention en tant que CTO / Head of Systems part-time, avec un rôle centré sur la structuration, la conception et le suivi du projet Cleaner (aussi appelé Baymax).
Mon rôle a couvert :
- Le cadrage fonctionnel et technique du besoin
- La conception d’un pipeline hybride combinant humain et automatisation
- La définition des règles de normalisation multilingue
- La coordination entre équipes techniques et opérationnelles
- Le suivi de la mise en production et de l’adoption
L’objectif était de réduire drastiquement la charge humaine tout en maintenant un haut niveau de fiabilité.
Le système mis en place
- Outil web utilisé par les équipes pour associer explicitement :
- fichiers vidéo
- pistes audio
- langues correspondantes
- sous-titres
- Automatisations pour :
- détecter les pistes audio et leurs langues
- vérifier la cohérence des timecodes
- normaliser les formats audio et sous-titres
- Pipeline de traitement vidéo basé sur Python + ffmpeg
- Interface de pilotage et de suivi construite avec Airtable
- Génération de sorties standardisées, exploitables par les systèmes en aval
Les résultats
- Nettoyage et préparation quasi automatiques des sources multilingues
- Réduction massive du temps passé par film
- Forte diminution des erreurs liées aux langues et à la synchronisation
- Capacité à absorber un volume industriel de contenus
- Sorties fiables et normalisées
Les fichiers produits sont aujourd’hui utilisés directement par EdiThor, sans retraitement manuel.
Ce que ce projet illustre
- La conception de pipelines médias industriels
- Une approche pragmatique combinant automatisation et contrôle humain
- La gestion de problématiques multilingues complexes
- Le rôle d’un CTO / Head of Systems part-time sur des chaînes de valeur critiques
Et après
Cleaner constitue une brique structurante de la chaîne de production multilingue. Le système est conçu pour évoluer avec de nouveaux formats, de nouvelles langues et de nouveaux usages, sans remettre en cause l’architecture existante.
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