Secteurs · Médias et divertissement
Le public accède aux médias par plus de canaux que jamais et attend des contenus qui lui correspondent. L’IA est déjà utilisée dans les médias pour les recommandations personnalisées, les assistants de rédaction comme le fact-checking et l’optimisation du flux d’actualités. Nous construisons les modèles qui permettent aux entreprises de médias de comprendre leur audience et de la servir individuellement.
L’IA rend les médias plus personnalisés et différenciés, et transforme la relation des entreprises avec leur audience.
Grâce au data mining et à la micro-segmentation, les médias répondent rapidement aux demandes individuelles et deviennent une source d’information à la demande de l’utilisateur, et pas seulement un intermédiaire.
Les médias peuvent agir de façon proactive (en personnalisant les contenus sans demande), réactive (par les recommandations) et passive (via les assistants vocaux).
Des recommandations fondées sur les habitudes de consommation élargissent la diversité des contenus consommés et aident à réduire l’attrition.
Les cas d’usage que nous rencontrons à la télévision, à la radio, dans les podcasts, l’édition et les médias numériques.
Filtrage collaboratif, recommandation item-to-item et systèmes hybrides qui apprennent les habitudes de consommation et les préférences de contenu de chaque utilisateur.
Une analyse par data mining qui regroupe les consommateurs en clusters, pour proposer à chaque groupe les contenus qu’il est le plus susceptible d’apprécier et estimer la demande pour des contenus précis.
Des modules NLP qui étiquettent automatiquement les contenus et mesurent leur similarité selon différentes perspectives.
Des abonnements qui livrent un produit fini à la demande et des produits d’information conçus autour de ce que chaque utilisateur demande.
Des assistants pour les rédactions, comme l’aide au fact-checking et l’optimisation du flux d’actualités.
L’enregistrement de la marque personnelle, de la voix et de l’apparence d’un journaliste, pour que sa singularité ne puisse pas être reproduite afin de produire et diffuser des contenus.
Analyse des centres d’intérêt, de la démographie et de l’appartenance à des groupes de l’audience pour concevoir offres, packages de services et actions marketing.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projet
+5 %de diversité des contenus consommés par les utilisateurs
Un système de recommandation personnalisé qui apprend les habitudes de consommation et les préférences de chaque utilisateur sur des contenus médias variés, pour aider un groupe média à accroître l’engagement, la fidélisation et la valeur vie client.
Lire l’étude de cas
11,3 % taux d’attrition après les nouvelles stratégies de fidélisation
Un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs pendant la partie et prédit leur probabilité d’attrition sur un horizon donné, pour que la plateforme applique la stratégie de fidélisation la plus adaptée.
Moins d’attrition la plupart des clients à risque conservés, selon le client
Un outil interactif qui analyse les données des réseaux sociaux pour révéler les centres d’intérêt, l’appartenance à des groupes sociaux et le profil démographique de l’audience, afin qu’une banque cible des offres qui fidélisent et réduisent l’attrition.
LLM interne aucune dépendance à des services LLM tiers
Un chatbot privé et hébergé, fondé sur un grand modèle de langage sur mesure, qui fournit à un cabinet de conseil des réponses accompagnées de leurs sources tout en lui laissant la maîtrise totale de ses données.
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“Ce ne sont pas seulement d’excellents experts théoriques : ils livrent aussi, grâce à des compétences pratiques remarquables.”
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
Top entreprise d’intelligence artificielle Allemagne 2026 · Clutch 
Top entreprise de machine learning Allemagne 2026 · Clutch 
Top entreprise de vision par ordinateur Allemagne 2026 · Clutch 
Top entreprise d’IA générative Allemagne 2026 · Clutch 
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council 
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards 
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch 
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch 
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch 
Clutch Global Automne 2023 · Clutch 
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch 
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch 
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms 
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer 
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest Pour une entreprise de médias disposant de chaînes de télévision et de radio, de podcasts, de magazines et de journaux, notre système de recommandation a augmenté de 5 % la diversité des contenus consommés par les utilisateurs, ce qui a accru la valeur vie client. Il a aussi permis d’identifier des groupes de consommateurs similaires et d’estimer la demande pour des contenus précis.
Oui. Le même système peut recommander des programmes TV, des émissions et des articles d’actualité, car il combine les habitudes de consommation des utilisateurs avec une similarité des contenus évaluée selon plusieurs perspectives.
Principalement de la manière dont les utilisateurs consomment vos contenus, et des contenus eux-mêmes. À partir de là, les modèles estiment les préférences de chaque utilisateur, ses centres d’intérêt et les appareils qu’il utilise pour accéder aux contenus.
Oui. Les exemples typiques sont les assistants de fact-checking, l’étiquetage automatique des contenus et l’optimisation du flux d’actualités, qui déchargent les rédactions des tâches routinières.
Nous commençons par définir ensemble l’objectif métier, comme l’engagement ou l’attrition, et par vérifier les données disponibles. Le projet suit ensuite un cycle de vie dans lequel chaque phase a ses propres objectifs et critères de qualité, à atteindre avant de passer à l’étape suivante.
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
