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AtheronLABS

Pays détecté : États-Unis. Les prix sont affichés en dollars américains. Ce n’est pas le bon pays ?

labs@atheron:~/industries/music-film/ai$ train agent --grounded

Métadonnées par IA

Corrections proposées, approuvées par vous.

Les métadonnées d’un catalogue accumulent de petites erreurs au fil des ans : un nom écrit de trois façons, un crédit manquant, un code sur la mauvaise édition. Un modèle à code source ouvert peut les repérer et proposer des corrections à grande échelle, sur des serveurs que vous contrôlez, pendant que votre équipe garde le dernier mot sur chaque changement.

// ce qui compte ici

Ce qui change dans ce secteur.

01

Des propositions, pas des changements

Le modèle propose ; votre équipe approuve ou rejette chaque correction.

02

Votre catalogue reste privé

Le modèle tourne sur des serveurs que vous contrôlez, et rien n’est envoyé à un fournisseur d’IA externe.

03

Mesuré sur votre catalogue

Évalué selon les corrections déjà faites par votre équipe, avant chaque changement au modèle.

04

Des crédits traités avec soin

Tout changement aux crédits des créateurs passe par une personne, jamais appliqué automatiquement.

// exemples de projets

Exemples chiffrés pour ce service.

Chacun est hypothétique, présenté comme tel et chiffré en direct à partir de notre grille tarifaire. Ouvrez-le dans l’estimateur et adaptez-le.

Exemple de projetAPIIAModèle open source

Métadonnées de catalogue et flux de distribution

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Les métadonnées du catalogue d’une maison de disques vivent dans des tableurs, et titres, crédits, codes et dates de sortie diffèrent entre ce qu’elle envoie à chaque distributeur et ce qui paraît dans les boutiques.

// Ce que nous bâtirions

Un carrefour d’intégration qui garde une seule fiche de catalogue et l’envoie à chaque distributeur dans le format de flux qu’il accepte, comme DDEX pour la musique ou ONIX pour les livres, avec un modèle à code source ouvert qui propose des corrections pour les crédits manquants, les noms incohérents et les codes mal appariés, que votre équipe approuve.

// Ce qu’il comprend

  • Une seule fiche de catalogue pour titres, crédits, codes et dates
  • Des flux vers chaque distributeur dans le format qu’il accepte, comme DDEX ou ONIX
  • Des corrections proposées pour crédits, noms et codes, approuvées par votre équipe
  • Les changements envoyés à tous les distributeurs à la fois, avec un journal de chaque envoi
  • Un modèle exécuté sur des serveurs que vous contrôlez, pour que le catalogue reste privé

// Technologies

  • Node.js
  • PostgreSQL
  • Flux DDEX et ONIX
  • Modèle à code source ouvert sur GPU
  • DigitalOcean Toronto

// estimation

Développement
≈ 108 000 USD à 165 000 USD, livré en 22 semaines au plus153 300 $ CA à 234 400 $ CA
Hébergement
≈ 4 360 USD par mois6 210 $ CA par mois
Soutien
≈ 2 500 USD par mois3 565 $ CA par mois

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA
Modèle open source
Coût d’exploitation du modèle
≈ 4 190 USD par mois5 960 $ CA par mois

Échéancier par étape

Spécification et plan d’évaluation
2,9 à 3,4 semaines
Contrat d’API convenu
2,4 à 3,4 semaines
Projet pilote fonctionnel
2,9 à 4,9 semaines
Ressources principales bâties
1,9 à 3,4 semaines
Sécurité, passerelle et connexions
1,4 à 2,4 semaines
Documentation, SDK et tests de charge
1,4 à 1,9 semaine
Production
0,9 à 1,4 semaine
Mise en ligne et premiers appelants
0,9 à 1,4 semaine

Hors de notre contrôle, et ajouté au calendrier

Accès à l’API de chaque système externe
1 à 4 semaines

Modalités de paiement

Acompte 20 %
30 600 $ CA à 46 820 $ CA
Spécification et plan d’évaluation 6,8 %
10 404,00 $ CA à 15 918,80 $ CA
Contrat d’API convenu 4,4 %
6 732,00 $ CA à 10 300,40 $ CA
Projet pilote fonctionnel 20,4 %
31 212,00 $ CA à 47 756,40 $ CA
Ressources principales bâties 13,4 %
20 502,00 $ CA à 31 369,40 $ CA
Sécurité, passerelle et connexions 8,9 %
13 617,00 $ CA à 20 834,90 $ CA
Documentation, SDK et tests de charge 4,4 %
6 732,00 $ CA à 10 300,40 $ CA
Production 6,8 %
10 404,00 $ CA à 15 918,80 $ CA
Mise en ligne et premiers appelants 4,9 %
7 497,00 $ CA à 11 470,90 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %)
15 300 $ CA à 23 410 $ CA
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
300 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes

// questions

Ce qu’on nous demande à ce sujet.

Le modèle de métadonnées s’entraîne-t-il sur les œuvres de nos artistes ?

Non. Il lit seulement les métadonnées du catalogue, jamais les enregistrements, les films ou les manuscrits.

Quelle est la justesse des corrections proposées ?

Nous la mesurons sur les corrections déjà faites par votre équipe et vous montrons les résultats avant la mise en service.

Peut-il remplir seul les crédits manquants ?

Non. Il signale les trous et suggère où trouver la réponse ; une personne confirme chaque crédit.

// la suite

Ce n’est pas tout à fait votre projet?

Décrivez-nous ce que vous avez en tête. Nous vous reviendrons avec une fourchette et les questions qui permettront de la resserrer. Ou réservez un appel pour en discuter.

IA à code source ouvert pour nettoyer les métadonnées de catalogue des maisons de disques et éditeurs | Atheron Network Labs