Accélérateur d’IA générative AWS : le socle du succès de qlip

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) générative ouvre des perspectives quasi infinies en termes de création de contenus, comme en témoigne qlip, seule start-up française à avoir intégré l’accélérateur d’IA générative AWS en 2023.

qlip vise à maximiser la viralité de contenus vidéos à l’échelle en éditant automatiquement ses vidéos pour optimiser leur impact sur tous les canaux de distribution (réseaux sociaux, plateformes VoD, …).

qlip, générateur de clips & teasers vidéo

qlip est née d’une rencontre, celle de Pamela Carvallo et de Svend Court-Payen, respectivement Chief Technology Officer (CTO) et Chief Executive Officer (CEO) de la start-up, dans le cadre du programme Entrepreneur First, et surtout d’un constat : impossible de consulter l’ensemble des vidéos disponibles et de retenir les informations essentielles compte tenu de la multitude de contenus en ligne. « Nos cerveaux ne sont pas capables d’ingérer autant de données. Mais quel dommage de manquer tous ces contenus intéressants qui ne cessent de se créer », explique Pamela Carvallo.

Pour résoudre ce problème, ils ont lancé qlip, un générateur de courtes vidéos basé sur l’IA. Le concept est simple : permettre aux créateurs de contenus de se concentrer sur leur cœur de métier, c’est-à-dire la création de leur contenu original, en automatisant l’extraction d’extraits de quelques minutes, pour promouvoir ce contenu original sur les réseaux sociaux. Après avoir lancé en 2021 un logiciel utilisé depuis par des centaines de milliers de créateurs/marketeurs vidéos, qlip a lancé début 2024 son service en API à destination de plateformes vidéos (média, streaming, éditeur, producteur de webinars, …) pour proposer sa valeur ajoutée au sein d’outils déjà utilisés par les créateurs vidéos et leurs audiences.

Une chaîne de valeur établie sur l’IA générative

Aujourd’hui, la start-up utilise principalement des grands modèles de langage open source pour identifier les informations importantes. L’utilisateur télécharge sa vidéo sur qlip et choisit quelques critères représentatifs des moments forts (par exemple : « Je veux 20 clips avec telle durée minimale et telle durée maximale »). L’application effectue alors la retranscription de la vidéo en audio puis en texte. L’application a alors tout le contenu à disposition pour permettre à la douzaine de modèles de langage qu’elle utilise de commencer à faire de l’analyse de sentiments, comprendre quels sujets sont abordés, qui sont les interlocuteurs qui interviennent le plus, de quoi ils parlent… À partir de cette base textuelle, qlip peut alors proposer des résumés à partir d’un modèle d’IA générative et même les classer par interlocuteur ou par sujet. Les utilisateurs peuvent alors piocher parmi ces petits résumés selon ce qui les intéresse et les utiliser pour présenter leur vidéo sur les réseaux sociaux. L’IA permet également de générer des titres automatiquement pour publier plus rapidement.

C’est ici que l’IA générative ouvre le champ des possibles en multipliant les formats générés. Au-delà de la création de posts et de descriptifs des vidéos, qlip permettra bientôt de créer des introductions, des transitions, des vignettes miniatures, d’ajouter de la musique pour accompagner le clip vidéo, et bien plus encore. Soit autant de contenus essentiels pour capter l’attention des internautes. Prochaine étape également envisagée : l’ouverture à de nouvelles langues (l’application est aujourd’hui disponible en anglais, français et espagnol) et, in fine, à de nouveaux marchés.

Un accélérateur tech et business

Pour relever le défi de l’internationalisation, qlip va pouvoir s’appuyer sur l’accompagnement reçu au cours des 10 semaines passées au sein de l’accélérateur en IA générative d’AWS entre mai et juillet 2023 à San Francisco. Au programme :

• Un kick-off de 2 jours
• Des ateliers et des masterclass
• Du mentoring technologique et business
• Des échanges de bonnes pratiques
• Une journée de démonstration

« Mon principal défi en tant que CTO concernait toutes les questions autour des modèles : inférence, entraînement, gestion d’une infrastructure rentable avec une faible latence… Si tout le monde parle de l’IA, très peu en réalité ont la capacité de la passer en production. Donc il était très important d’être accompagné et d’avoir accès à un réseau d’experts positionnés sur le même domaine que le nôtre, mais pas sur les mêmes cas d’usage. » Un réseau d’autant plus important qu’il peut leur ouvrir les portes du marché américain, la start-up envisageant d’effectuer une levée de fonds dans les mois à venir aux États-Unis.

Dans un secteur en pleine effervescence, cette communauté émergente de start-ups au sein de l’accélérateur AWS est un facteur différenciant majeur. À l’heure où de nouveaux modèles apparaissent presque tous les jours, les échanges de bonnes pratiques et la collaboration sont de vraies clés de succès. « Notre expérience au sein de l’accélérateur nous a permis de nous ouvrir à différentes approches et de constater quels déploiements ont le mieux fonctionné. Ces feedbacks permettent d’accélérer la connaissance de manière communautaire et collaborative. C’est très enrichissant. Et côté business, nous avons notamment pu affiner notre pitch vis-à-vis des investisseurs américains. »

Franchir un cap avec AWS

Au-delà des bonnes pratiques échangées au sein de l’accélérateur, qlip s’appuie sur AWS pour accompagner sa croissance. Objectif : déployer des pipelines plus scalables, capables d’absorber les 50 000 utilisateurs actifs mensuels, et disposer d’une très faible latence pour proposer des temps de restitution toujours plus courts. « Nous avons opté pour une approche très itérative. Cette évolution incrémentale permet de donner de la valeur le plus vite possible aux utilisateurs. Nous avions donc besoin d’un cloud particulièrement simple, fiable et scalable. Et AWS était vraiment le plus adapté. Nous avons pu déployer notre Minimal Viable Product (MVP) en moins d’une semaine ! »

Parmi les services AWS utilisés ou envisagés :

L’ensemble des fonctionnalités de clustering et de containérisation afin de prendre en charge les pics d’utilisation ;

• Amazon Comprehend pour le traitement du langage naturel (NLP) ;
• Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) pour faciliter le découplage et la mise à l’échelle des microservices, des systèmes distribués et des applications sans serveur ;
• Amazon SageMaker Ground Truth pour labéliser les données et ainsi appréhender une plus grande diversité de contenus comme des podcasts, des livestreams ou des one-man shows ;
• Et AWS Inferentia, afin d’obtenir une inférence plus économique tout en respectant une faible latence.
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)- Plusieurs micro-services totalement scalables afin de traiter plus 500 heures de vidéos par jour.
• Amazon Comprehend – Environ 1M appels par mois pour des fonctionnalités de traitement de langage NLP ;
• Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) – Plus de 50 files d’attente pour faciliter le découplage et la mise à l’échelle des micro services ;
• Amazon SageMaker Ground Truth pour labéliser les données et ainsi appréhender une plus grande diversité de contenus comme des podcasts, des livestreams ou des one-man shows ;
• Et AWS Inferentia, afin d’avoir une inférence plus économique tout en respectant une faible latence.

« AWS a permis à qlip de pouvoir itérer et expérimenter très vite. Cette rapidité s’est avérée critique dans les premiers mois de qlip pour passer en production et mettre le produit entre les mains des utilisateurs le plus vite possible. La disponibilité d’AWS est également une vraie valeur ajoutée, notamment lors des pics d’activité. Nous avons ainsi pu, en octobre 2023, changer de machine en deux clics et sans la moindre interruption pour nos utilisateurs. Enfin, il répond à l’ensemble de nos cas d’usage, liés à l’IA générative notamment. Pour moi, c’est le cloud idéal pour scaler notre start-up ! » conclut Pamela Carvallo.

Le plus d’AWS ? La qualité de son support client. « La qualité des échanges fait la différence par rapport à d’autres clouds avec lesquels j’ai pu travailler. Je peux leur poser autant de questions techniques que je le souhaite et ils sont de très bons conseils quant aux dernières technologies que nous pourrions mettre en place. On se sent vraiment bien accompagné. » De quoi envisager sereinement l’étape scale-up !