Les flux de travail d’IA multimodale sont des processus répétables où un modèle lit plus d’un type d’entrée, comme des images, des captures d’écran, des PDF, de l’audio ou de la vidéo, en plus du texte. Les équipes marketing les utilisent pour examiner les créations publicitaires, extraire des données de documents, résumer les appels enregistrés et vérifier les pages de destination à partir de captures d’écran, économisant des heures de travail qui signifiaient auparavant regarder, lire et retaper.
Des modèles comme GPT-4o et ses successeurs, Gemini de Google et Claude d’Anthropic acceptent les images et les documents, et plusieurs gèrent l’audio et la vidéo directement. La capacité n’est plus rare. Ce qui sépare les résultats utiles de la nouveauté est un processus défini avec des entrées claires et une vérification humaine.
Que signifie multimodal en pratique ?
Un modèle multimodal peut prendre une capture d’écran d’une publicité et un PDF de directives de marque dans la même requête et vous dire où la publicité enfreint la directive. Il peut écouter un appel de vente de 40 minutes et lister les objections. Il peut lire une facture numérisée et renvoyer les éléments de ligne sous forme de tableau.
- Images : publicités, photos de produits, captures d’écran, graphiques, notes manuscrites.
- Documents : PDF avec tableaux et images, présentations, formulaires numérisés.
- Audio : appels, podcasts, notes vocales, selon le modèle.
- Vidéo : webinaires enregistrés, vidéos publicitaires et enregistrements d’écran, pris en charge nativement par certains modèles, notamment Gemini.
Les limites subsistent. Les modèles peuvent mal lire les petits textes, mal juger les couleurs et manquer des détails dans les longues vidéos. Chaque flux de travail ci-dessous inclut une étape de vérification pour cette raison.
Flux de travail 1 : Comment vérifiez-vous la création publicitaire par rapport aux règles de marque ?
Entrée : le PDF des directives de marque et un lot d’images publicitaires. Sortie : un tableau listant chaque publicité, toute règle qu’elle enfreint et la raison. Temps économisé : généralement la majeure partie d’un cycle de révision manuelle, car la personne vérifie maintenant les éléments signalés au lieu de chaque publicité.
- Transformez la directive en règles numérotées : placement du logo, couleurs, utilisation de la police, texte juridique requis.
- Envoyez les règles et jusqu’à 10-20 images par requête, étiquetées par nom de fichier.
- Demandez un tableau : nom de fichier, numéro de règle enfreinte, raison courte.
- Faites examiner les éléments signalés par un designer et vérifiez deux éléments non signalés.
- Ajoutez tout problème manqué à la liste des règles pour le prochain cycle.
Flux de travail 2 : Transformer les appels de vente en informations marketing
Les appels enregistrés contiennent le langage que les clients utilisent réellement, mais personne n’a le temps de les écouter. Un modèle multimodal ou capable de parler peut les transcrire et les résumer, et une deuxième étape extrait les modèles. Obtenez d’abord le consentement pour enregistrer et analyser les appels conformément à la loi locale.
- Exportez les enregistrements ou les transcriptions de la plateforme d’appel, en supprimant les détails personnels dans la mesure du possible.
- Demandez pour chaque appel : problème principal, objections, mentions de concurrents et phrases exactes du client.
- Combinez 20-30 résumés et demandez les cinq thèmes les plus courants avec des exemples de citations.
- Partagez les thèmes avec les équipes de contenu et de publicité comme entrée de copie et FAQ.
- Répétez mensuellement pour voir quelles objections augmentent ou diminuent.
Flux de travail 3 : Révision de la page de destination à partir de captures d’écran
Prenez des captures d’écran pleine page d’une page de destination sur ordinateur et mobile. Demandez au modèle de les comparer avec une liste de contrôle : l’offre est-elle visible au-dessus de la ligne de flottaison, l’appel à l’action est-il clair, le titre correspond-il à la publicité, y a-t-il des signaux de confiance près du formulaire ? Le modèle voit la mise en page comme un visiteur le ferait, ce qu’un crawl textuel seul ne peut pas faire.
Traitez ses réponses comme un audit préliminaire. Les modèles sont raisonnables pour repérer les éléments manquants et plus faibles pour juger la qualité subtile du design. Un designer ou un spécialiste CRO devrait confirmer avant que quoi que ce soit ne change.
Flux de travail 4 : Extraction de documents pour les rapports
Les agences et les équipes internes reçoivent des rapports sous forme de PDF : plans médias, factures de partenaires, études de marché. Copier des chiffres dans une feuille de calcul est lent et sujet aux erreurs. Un modèle multimodal peut lire le PDF, y compris les tableaux et les graphiques, et renvoyer des données structurées.
Comment maintenir l’extraction précise
- Demandez un format de sortie fixe, comme des colonnes CSV que vous définissez.
- Demandez au modèle de marquer toute valeur qu’il n’a pas pu lire clairement.
- Vérifiez les totaux : les éléments de ligne extraits doivent correspondre au total du document.
- Vérifiez 10 pour cent des lignes par rapport à la source le premier mois.
- Gardez le document original lié à côté des données extraites.
Flux de travail 5 : Réutilisation du contenu vidéo
Un webinaire d’une heure peut devenir un plan de blog, cinq clips sociaux et une FAQ. Les modèles qui acceptent la vidéo peuvent identifier les segments les plus forts, écrire des horodatages et rédiger des sous-titres. Le logiciel de montage fait toujours la coupe, mais trouver les moments est la partie lente, et c’est ce que le modèle accélère.
Par exemple, une équipe pourrait télécharger un enregistrement de webinaire et demander les six moments où l’orateur répond à une question spécifique de l’audience, avec les heures de début et de fin. Un éditeur coupe ensuite ces segments en une fraction du temps qu’il faudrait pour parcourir l’enregistrement.
À quoi devez-vous faire attention ?
- Confidentialité : les captures d’écran et les appels contiennent souvent des données personnelles ; masquez-les ou excluez-les.
- Confidentialité : utilisez des plans d’affaires avec des conditions de données claires pour le matériel client.
- Petit texte : les modèles lisent mal les petits textes juridiques ; zoomez ou recadrez quand cela compte.
- Excès de confiance : un résumé fluide peut omettre le point le plus important.
- Coût : les entrées vidéo et audio utilisent beaucoup de jetons ; testez le coût sur un échantillon d’abord.
Comment Alien Road applique les flux de travail d’IA multimodale
Dans un engagement typique, nous commençons par chronométrer les tâches actuelles de révision et de rapport du client pendant deux semaines : vérifications créatives, révisions d’appels, saisie de données PDF. Les tâches qui combinent de longues heures avec des règles claires deviennent les premiers candidats.
Nous écrivons ensuite chaque flux de travail comme une procédure d’une page, avec des entrées, un modèle de requête, un format de sortie et la vérification humaine, et nous l’exécutons en parallèle avec l’ancienne méthode pendant deux cycles. La mesure compare le temps passé et les erreurs trouvées entre les deux. Une fois que le nouveau flux de travail égale ou bat l’ancien, il le remplace, et le rapport mensuel suit les heures économisées et toute erreur détectée lors de la révision.
Par où commencer cette semaine
Choisissez la tâche de révision dont votre équipe se plaint le plus. Écrivez ses règles sous forme de liste numérotée et testez un modèle multimodal sur les entrées réelles du mois dernier.
- Choisissez une tâche avec des images, des PDF ou des enregistrements comme entrée.
- Écrivez les règles ou les questions sous forme de liste numérotée.
- Exécutez dix exemples réels et comparez avec ce que votre équipe a trouvé.
- Notez le temps pris pour les deux méthodes.
- Gardez la vérification humaine, quel que soit le résultat.
Si le modèle trouve la majeure partie de ce que votre équipe a trouvé en une fraction du temps, écrivez la procédure et planifiez-la.
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