Les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et Grok interprètent principalement le contenu vidéo à l'aide d'indices textuels. Ils peuvent :
- Extraire des insights à partir des transcriptions vidéo.
- Fournissez des liens vers des vidéos jugées pertinentes pour la requête d'un utilisateur.
- Analysez la transcription et les métadonnées d'une vidéo lorsque vous y êtes explicitement invité.
En pratique, les LLM traitent le langage écrit; ils ne peuvent pas encore analyser directement les images animées et les flux audio. Cette limitation est en grande partie due au volume de données impliqué. Par exemple, 100 mots de HTML brut pèsent environ 0,8 Ko, alors que le même contenu rendu sous forme de vidéo HD de 45 secondes occupe environ 20 Mo, soit environ 25 000 fois plus de données. Par conséquent, seuls les robots d'exploration spécialisés peuvent actuellement analyser les fichiers vidéo à la demande, et les robots d'exploration à usage général n'ont toujours pas la capacité de le faire pour chaque vidéo rencontrée.
Pour cette raison, l'optimisation vidéo pour les LLM doit se concentrer sur les métadonnées textuelles environnantes. Les éléments clés sont :
Transcriptions, titres et descriptions
Chaque vidéo doit avoir une transcription complète, un titre clair et une description détaillée expliquant son contenu. Ces éléments doivent être exposés directement dans la source de la page (sans wrappers ni iframes JavaScript) afin que les robots d'exploration LLM puissent les lire. Malheureusement, plus de 95 % des vidéos Web reposent sur la diffusion JavaScript ou iframe, ce qui cache leurs métadonnées à de nombreux systèmes d'IA.
Les intégrations LLM-friendly de Wistia résolvent ce problème en intégrant la transcription sous forme de texte HTML brut dans le code d'intégration, puis en utilisant JavaScript pour remplacer ce texte par le lecteur vidéo. Cette approche garantit que les robots d'exploration et les utilisateurs qui ne peuvent pas restituer la vidéo reçoivent toujours la solution de secours textuelle.
Pour les sites intégrant des vidéos YouTube, le même principe s’applique. Les intégrations iframe de YouTube sont invisibles pour les robots d'exploration LLM, donc le seul moyen fiable pour une IA de comprendre la vidéo est d'inclure la transcription sous forme de texte visible sur la page. Il est essentiel de télécharger des transcriptions précises et multilingues sur YouTube, même si ces transcriptions ne seront pas intégrées à l'ensemble de formation générale du LLM en raison des conditions d'utilisation de YouTube interdisant le grattage groupé.
Qu'en est-il de la relation de Gemini avec YouTube ?
On croit souvent à tort que la propriété de Google sur Gemini et YouTube garantit une intégration transparente. Bien que Gemini puisse accéder à une base de données de vidéos YouTube avec des métadonnées supplémentaires, son fonctionnement reste similaire à celui des autres LLM :il s'appuie sur des citations et des références Web pour identifier les vidéos pertinentes. Le classement des vidéos dans les résultats de recherche ne se traduit pas automatiquement par les vidéos mises en avant par Gemini.
Future Outlook :les LLM traiteront-ils directement les fichiers vidéo ?
Les experts prévoient que, dans les prochaines années, les LLM acquerront la puissance de calcul nécessaire pour interpréter le contenu vidéo davantage comme les humains. Cependant, la généralisation de cette fonctionnalité dépend de la valeur supplémentaire qu’elle apporte par rapport au coût de traitement. Les projections actuelles suggèrent que, d’ici 2028, les LLM pourraient être capables d’analyser JavaScript d’une manière comparable à Googlebot, et d’ici 2031, ils pourraient traiter régulièrement les fichiers vidéo encapsulés. En attendant, la règle reste simple :si le contenu n'est pas lisible sous forme de texte, il reste invisible pour l'IA.