Jellysmack transforme les youtubers stars en youtubers riches grâce à l'IA
Fondée en 2016 aux Etats-Unis par trois Français, Jellysmack mise sur l'IA pour optimiser la présence et les revenus des créateurs de contenus vidéo sur les réseaux sociaux. En 2021, la société a bouclé une levée de fonds d'un montant confidentiel auprès de SoftBank, Partech et Highland Europe. Une opération qui l'a fait entrer dans le cercle des licornes, avec une ambition de développement très forte à l'international. De 100 créateurs signés début 2021, l'entreprise passe à plus de 500 cette année. Parmi eux figurent PewDiePie, l'homme aux 110 millions d'abonnés sur YouTube, Brad Mondo, Bailey Sarian ou encore Cauet. Jellysmack compte plus de 1 000 salariés à travers le monde, dont 700 en France.
"Nous détectons principalement des créateurs de chaînes Youtube qui commencent à marcher, et nous leur proposons d'adapter leurs contenus pour les diffuser sur Facebook, Instagram, Snapchat, TikTok, Twitter…", résume Thierry Bedos, CTO de Jellysmack. La société recourt à l'IA dès la phase d'identification des créateurs. En capitalisant sur la reconnaissance d'image et le traitement automatique du langage, notamment le modèle Keybert, elle utilise des algorithmes de clustering pour catégoriser les vidéos, et en fonction de leur dynamique d'audience, repérer celles à fort potentiel.
Capital as a Service
Partant de là, Jellysmack propose aux créateurs une offre de financement. Comment procède-t-elle pour calculer sa mise ? Elle utilise des réseaux de neurones orientés séries chronologiques pour prédire les revenus de leurs catalogues sur les cinq prochaines années. Sur la base de cette estimation, elle leur signe un chèque. "Ce qui leur permet d'investir dans du matériel, de recruter pour accélérer leur développement", complète Thierry Bedos.
"Nous utilisons la computer vision pour transposer le format 16/9 de Youtube au format carré de Facebook ou au 9/16 de Tiktok"
Ensuite, vient la phase d'adaptation des vidéos aux réseaux sociaux ciblés. Une étape où l'IA occupe évidemment une place clé. Elle optimise le contenu initial en fonction des caractéristiques de chaque plateforme, en termes de player, de durée, de modes de consommation… "Nous utilisons la computer vision pour transposer le format 16/9 de Youtube au format carré de Facebook ou au 9/16 de Tiktok. Idem pour l'automatisation du floutage des éléments visuels sortant des chartes de monétisation", détaille Thierry Bedos.
Autre challenge : passer d'une vidéo Youtube de 20 minutes à une vidéo Tiktok de 3 à 4 minutes. Ici, l'IA intervient pour détecter les passages traduisant une émotion forte : un personnage qui s'exprime avec emphase, qui pleure ou qui rit par exemple. En charge du montage final, les éditeurs de Jellysmack capitaliseront sur tout ce travail préparatoire pour gagner un temps précieux.
Optimiser le contenu des vidéos
Jellysmack produit plusieurs déclinaisons d'une même vidéo en vue de les éprouver sur un petit échantillon d'utilisateurs en mode A/B testing rapide. Cette population étant peu nombreuse, le machine learning intervient pour extrapoler les résultats en fonction des modèles d'apprentissage de la société. Des modèles qui se nourrissent d'une méga base de données bâtie par l'éditeur. Elle fédère plus d'un milliard de vidéos publiques glanées sur plus de 10 millions de chaînes Youtube, et leurs chiffres d'audience publics associés. A cela s'ajoutent les données privées issues des propres clients de la start-up. En bout de course, Jellysmack se rémunère via un partage de revenu publicitaire avec le créateur en fonction de la performance de la vidéo retenue.
Pour la suite, Jellysmack planche sur deux pistes de développement produit. En premier lieu, l'entreprise entend raccourcir encore sa chaîne d'édition vidéo en misant toujours plus sur l'IA. Enfin, elle envisage de fournir à ses clients des recommandations, des conseils sur les types de vidéo à fort potentiel sur leurs segments respectifs.