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COPYRIGHT © 2011 ALCATEL-LUCENT. ALL RIGHTS RESERVED.
Corinne Obled – Alcatel Lucent Bell Labs France
19 octobre 2011
Médi Ticpour en savoir plus
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Dimensions du projet
• Démarrage : Novembre 2007
• Durée : 26 mois
• Effort R&D : 561 (en homme*mois)
• Coût : 7,27 M€
Projet soumis conjointement aux pôles Systematic et CapDigital
Médi Ticpour en savoir plus
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Les objectifs
1 - Enrichir les contenus multimédias diffusés « pour en savoir plus »:
- Identifier les contenus reliés sémantiquement.
- Recommandations en fonction du profil utilisateur et des contenus.
2 - Bénéfices pour les opérateurs et les fournisseurs de services :
- Valoriser les catalogues des fournisseurs de contenus (VoD, émissions radiophoniques, …)
- Proposer de nouveaux services en relation avec les contenus au bon moment.
3 - Bénéfices pour l’utilisateur :
- Disposer rapidement de contenus et services adaptés à ses attentes.
- Faciliter sa recherche de contenu multimédia.
Médi Ticpour en savoir plus
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Les verrous à lever (1/2)
1 - Services et applications:
- Proposition de contenus additionnels de manière intuitive et non-intrusive.
- Utilisation du profil et du comportement de l’utilisateur tout en respectant les droits au respect de la vie privée.
- Réalisation d’algorithmes robustes de suggestion.
- Proposition de services en fonction des capacités des terminaux:
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Terminaux connectés
Terminaux passifs
Terminaux asynchrones
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Les verrous à lever (2/2)
2 - Création de métadonnées:
- Spécification d’une sémantique commune (ontologie) à plusieurs types de médias.
- Fusion de métadonnées.
- Analyse robuste et pertinente du contenu en temps réel.
3 - Architecture:
- Optimisation des ressources avec une garantie de disponibilité des services.
- Convergence des systèmes IPTV et des terminaux mobiles.
- Plateforme modulaire et évolutive.
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Scénarios
1. Moteur de recommandation – gestion des profils.
2. Convergence des terminaux.
3. Gestion des contenus – notifications adaptatives.
4. Recommandation par segments AV.
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1 - Moteur de recommandation (1/6) Médi Tic
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Corinne et Emmanuel définissent leur profil
explicite
Recommandation de contenus personnalisés
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Contenu A Contenu B
La consommation de contenus différents modifie le profil implicite des utilisateurs
Profil Emmanuel
Profil Corinne
Médi Tic
pour en savoir plus
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Corinne regarde un premier contenu
Emmanuel regarde un
autre contenu
Objectifs:
- Gestion des préférences de l’utilisateur.
- Apports des moteurs de profilage, sémantique et de recommandation.
Scénario:
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1 - Moteur de recommandation (2/6) Médi Tic
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1 - Moteur de recommandation (3/6) Médi Tic
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1 - Moteur de recommandation (4/6) Médi Tic
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1 - Moteur de recommandation (5/6) Médi Tic
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1 - Moteur de recommandation (6/6) Médi Tic
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2 – Convergence des terminaux
Centralisation des données sur le serveur Médiatic.
- Un point d’intérêt enregistré sur le mobile se retrouve sur la STB du même utilisateur.
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Terminal Fixe (STB)
Terminal mobile
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Profil Emmanuel
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3 – Gestion des contenus multimédias
Objectifs:
- Ajout d’un nouveau contenu.
- Analyse sémantique et génération de métadonnées.
- Notification adaptative.
Scénario:
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Un nouveau contenu est ajouté
Analyse sémantique et génération automatique
de métadonnées
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Nouveau contenu Métadonnées
Le nouveau contenu est susceptible d’intéresser Corinne et Emmanuel
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Notification Corinne SMS
Notification Emmanuel
TV
Profil Emmanuel
Profil Corinne
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4 – Recommandations de séquences AV Médi Tic
pour en savoir plus
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Objectifs
- Plate-forme web d’accès aux contenus : portail de présentation d’une base de données de documents vidéos.
- Navigation interactive et hiérarchique dans des vidéos par segments MPEG-7 .
- Moteur de recherche et services interactifs .
- Accès multiplateformes : PC et iPhone .
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Partenaires
• Grandes entreprises
- Alcatel-Lucent – Plateforme de services- (91)
- Bull – Algorithmes/serveurs temps réels, hébergement- (78)
- SFR – Opérateur - (92)
- Radio France – Editeur Radio – (75)
• Petites entreprises
- Expway - Plateforme de TV sur IP- (75)
- LBA (Vodéo) – Fonds documentaire audiovisuel- (75)
- Le LabRadio – Plateforme de Radio Numérique - (75)
- Vecsys – Transcription automatique - (91) (partenaire associé)
• Etablissements publics
- CEA – Ontologie des indexations, interopérabilité (92)
- Télécom Sud Paris – Extraction de métadonnées, indexation (91)
- Supélec – Architecture distribuée (91)
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