Rationaliser les opérations de modération de contenu
La modération de contenu basée sur l'interaction humaine ne peut pas, à elle seule, se mettre à l'échelle pour répondre aux besoins de sécurité, de réglementation et d'exploitation, ce qui entraîne une mauvaise expérience pour l'utilisateur, des coûts de modération élevés et un risque pour la marque. La modération de contenu alimentée par le Machine Learning (ML) peut aider les organisations à modérer des volumes importants et complexes de contenu généré par les utilisateurs (UGC) et à récupérer jusqu'à 95 % du temps que leurs équipes consacrent à la modération manuelle du contenu.
Les services et solutions de modération de contenu Amazon fournissent des fonctionnalités d'automatisation et d'intelligence artificielle (IA) permettant de mettre en œuvre une solution de modération de contenu fiable sans nécessiter d'expertise en apprentissage automatique. Utilisez ces services pour protéger les utilisateurs contre toute exposition préjudiciable tout en réduisant les coûts de modération du contenu et en protégeant votre entreprise contre les risques, les responsabilités et les atteintes à la marque.
Avantages
Améliorer la sécurité des utilisateurs et des marques
Protégez les utilisateurs et les marques de l'exposition de contenu indésirable et des associations en examinant de manière proactive chaque élément de contenu.
Comment ? Examinez les images et les vidéos par rapport à une grande variété de catégories prédéfinies, ou à partir de votre propre liste de termes interdits, pour modérer les médias à grande échelle avec Amazon Rekognition. Étendez vos capacités de modération aux fichiers audio avec Amazon Transcribe. Obtenez et comprenez des informations et des sentiments de grande valeur avec Amazon Comprehend.
Rationaliser les opérations de modération de contenu
Éliminez la nécessité de créer des outils ou de gérer l'infrastructure avec des modèles de modération et des flux de travail Amazon Rekognition préentraînés et personnalisables.
Comment ? Convertissez les paroles des vidéos en texte avec Amazon Transcribe et vérifiez qu'elles ne contiennent pas de blasphèmes ou de discours haineux. Modérez le texte d'une langue à l'autre avec la technologie de la machine neuronale dans Amazon Translate. Étendez l'analyse de texte avec les capacités de traitement du langage naturel (NLP) dans Amazon Comprehend. Intégrez avec l'IA augmentée d'Amazon (Amazon A2I) pour fournir une révision humaine pour tout flux de travail ML.
Augmenter la fiabilité et réduire les coûts
Créez des flux de travail de modération de contenu basés sur le cloud fiables, évolutifs et reproductibles, sans engagements initiaux ni licences coûteuses.
Comment ? Commencez par l'un des services AI de modération de contenu AWS dans le cadre de l'offre gratuite d'AWS et faites évoluer votre offre selon vos besoins.
Témoignages de clients
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Groupe CoStar
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Dena
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Dream11
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Mobisocial
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SmugMug
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ZOZO
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Groupe CoStar
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CoStar est un leader dans le domaine de l'information, de l'analytique, de la technologie et des actualités de l'immobilier commercial, avec l'une des plateformes de données les plus complètes du marché, traitant plus de 150 000 images qui sont chargées quotidiennement sur sa plateforme.
Lire la success story« Pour CoStar, il est impératif que les images chargées sur notre plateforme soient conformes aux termes de notre accord d'utilisateur final et ne contiennent pas de contenu inapproprié, afin que nous puissions garantir une communauté d'utilisateurs inclusive, sûre et orientée données. L'API de modération de contenu d'Amazon Rekognition nous a permis de créer facilement une solution pour analyser automatiquement toutes les images chargées, ce qui nous permet de livrer efficacement des produits à forte valeur ajoutée à nos clients. Amazon Rekognition offre une suite d'API de vision par ordinateur préentraînées, qui, avec la modération de contenu, la détection de texte et la détection d'objets, nous aident à améliorer encore nos offres de produits en rendant les images que nous recevons plus faciles à découvrir et notre communauté plus inclusive. Amazon Rekognition nous permet d'agir rapidement et d'ajouter des capacités d'IA à nos systèmes grâce à ses modèles préentraînés, ce qui nous aide à rester concentrés sur la fourniture de solutions uniques au secteur de l'immobilier. »
Mark Osborn, Ingénieur logiciel principal, CoStar Group
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Dena
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DeNA est l'un des leaders des jeux mobiles et des services Internet au Japon et ses principaux domaines d'activité sont : les jeux mobiles, le sport, le streaming en direct, les soins de santé et l'automobile. Il offre désormais une application de distribution audio en direct nommée Voice Pococha.
« Lorsque nous évaluons un service de synthèse vocale, nous recherchons avant tout un service qui créera une communauté saine pour nos utilisateurs en supprimant automatiquement les mots censurés. En général, les mots censurés sont des expressions argotiques et non reconnues par les services standards de synthèse vocale. Amazon Transcribe et sa fonctionnalité de vocabulaire personnalisé permettent d'identifier et de supprimer les termes censurés. Notre équipe a hâte de développer la communauté Voice Pococha à l'aide de services tels qu'Amazon Transcribe et avec le soutien de l'équipe Amazon Web Services (AWS). »
Takuto Noguchi, chef de produit et Takehiro Nakamori (responsable informatique), unité commerciale du streaming en direct, bureau de la stratégie chez DeNA
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Dream11
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Dream11 permet aux utilisateurs de publier des vidéos et des photos et de partager des images dans des discussions de groupe. L'entreprise utilise Amazon Rekognition pour automatiser l'analyse médiatique de milliers de contenus chaque jour dans le cadre de son processus de modération de contenu afin de protéger et d'offrir des expériences attrayantes à ses 100 millions d'utilisateurs.
En savoir plus« Chaque décision que nous prenons s'appuie sur des données et des technologies, en tenant compte de diverses métriques pour ajouter continuellement des « facteurs d'étonnement » qui contribuent à fidéliser les clients. AWS favorise une culture axée sur l'utilisateur, avec des services intuitifs cloud natifs qui nous aident à lancer des choses rapidement sans aucune dépendance. Les différentes offres technologiques d'AWS nous aident à développer nos prototypes et à les mettre en ligne très rapidement, même à grande échelle. Cela nous donne un avantage concurrentiel sur le marché, où la rapidité est essentielle. »
Praveen Jain, vice-président chargé de l'ingénierie, Dream11
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Mobisocial
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Mobisocial est une société leader dans le domaine des logiciels pour téléphones mobiles, axée sur la création d'applications de réseaux sociaux et de jeux. La société développe Omlet Arcade, une communauté mondiale où des dizaines de millions de live-streamers de jeux mobiles et de joueurs d'e-sports se réunissent pour partager des médias de jeu.
« Pour garantir que notre communauté de joueurs est un environnement sûr pour socialiser et partager des contenus divertissants, nous avons utilisé le machine learning pour identifier les contenus qui ne sont pas conformes à nos normes communautaires. Nous avons créé un flux de travail, exploitant Amazon Rekognition, pour signaler les images et vidéos chargées qui contiennent du contenu non conforme. L'API de modération de contenu d'Amazon Rekognition nous aide à atteindre la précision et la dimension nécessaires pour gérer une communauté de millions de créateurs de jeux dans le monde entier. Depuis la mise en œuvre d'Amazon Rekognition, nous avons réduit de 95 % la quantité de contenu examiné manuellement par notre équipe d'exploitation, tout en libérant des ressources d'ingénierie pour nous concentrer sur notre activité principale. Nous attendons avec impatience la dernière mise à jour du modèle de modération de contenu Rekognition, qui améliorera la précision et ajoutera de nouvelles classes pour la modération. »
Zehong, architecte senior chez Mobisocial
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SmugMug
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SmugMug exploite deux très grandes plateformes de photos en ligne, SmugMug et Flickr, offrant la possibilité à plus de 100 millions de membres de stocker, rechercher, partager et vendre en toute sécurité des milliards de photos. Flickr est la plus grande communauté de photographes au monde, permettant aux photographes du monde entier de trouver leur inspiration, de se connecter les uns aux autres et de partager leur passion avec le monde entier.
« En tant que large plateforme mondiale, le contenu indésirable est extrêmement risqué pour la santé de notre communauté et peut aliéner les photographes. Nous utilisons la fonction de modération de contenu d'Amazon Rekognition pour trouver et signaler correctement le contenu indésirable, afin de garantir une expérience sûre et accueillante pour notre communauté. À l'immense échelle de Flickr, faire cela sans Amazon Rekognition relève presque de l'impossible. Désormais, grâce à la modération du contenu avec Amazon Rekognition, notre plateforme peut automatiquement découvrir et mettre en avant d'exceptionnelles photographies qui correspondent davantage aux attentes de nos membres, rendant possible notre mission d'inspirer, de connecter et de partager. »
Don MacAskill, cofondateur, PDG et geek en chef, SmugMug
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ZOZO
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ZOZO, Inc. possède et exploite ZOZOTOWN, le plus grand commerce électronique de mode du Japon, et WEAR, un SNS pour le partage de styles et de tenues, ainsi que d'autres services divers pour les amateurs de mode.
« Les utilisateurs postent tous les jours un grand nombre d'images sur WEAR. Il était donc nécessaire de vérifier chacune de ces images pour s'assurer de leur conformité aux directives du service. Nous avons créé une solution basée sur l'API de modération de contenu Amazon Rekognition qui inspecte automatiquement et analyse le contenu que les utilisateurs publient et stockent dans Amazon S3. Amazon Rekognition nous a permis de réduire le processus de révision manuelle du contenu jusqu'à 40 % grâce à l'analyse automatique des images. Nous avons également pu réduire le nombre d'évaluations transmises aux superviseurs, ce qui aurait ralenti les opérations relatives au contenu lorsqu'une personne n'était pas en mesure de déterminer si une image était appropriée ou non. »
Yu Shigetani, ingénieur au sein du service chargé du développement de solutions de marque chez ZOZO, Inc.
Cas d'utilisation
Les réseaux sociaux
Protéger les utilisateurs de l'exposition à des contenus inappropriés sur les plateformes de partage de contenu, telles que les applications de rencontre et les réseaux de créativité.
Jeux
Prévenez les discours haineux, les blasphèmes, les brimades et autres comportements qui diminuent la sécurité et l'engagement dans vos espaces de jeu.
E-commerce
Maintenez les articles et les annonces illégales ou controversées hors de vos rayonnages numériques afin de protéger votre marché et ses utilisateurs.
Finance et santé
Identifiez et protégez les informations sensibles d'identification personnelle ou de santé (PII, PHI) afin de respecter les normes et pratiques (S&P) internes, de vous conformer à la réglementation externe et d'accroître la sécurité numérique pour vos utilisateurs.
Enseignement
Modérez les contributions des étudiants et des éducateurs pour aider à créer une expérience d'apprentissage sûre, inclusive et épanouissante.
Publicité
Protégez les marques contre les associations indésirables afin de respecter la conformité. Atteignez également les objectifs de marque qui se traduisent par une croissance du chiffre d'affaires, tels que l'élévation de la marque et la sympathie.
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Les architectures de référence des solutions AWS sont une collection de diagrammes d'architecture, créée par AWS. Elles fournissent des conseils prescriptifs pour les applications et d'autres instructions pour la réplication de la charge de travail dans le compte AWS.
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Les implémentations de solutions AWS visent à vous aider à résoudre des problèmes courants et accélérer vos créations grâce à la plateforme AWS. Toutes les implémentations de solutions AWS sont approuvées par des architectes AWS et sont conçues pour être efficaces, fiables, sécurisées et rentables. Chaque implémentation de solution AWS comporte une architecture détaillée, un guide de déploiement et des instructions pour un déploiement manuel ou automatisé.
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Commencer est gratuit et facile. Amazon propose plusieurs approches flexibles que vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre des flux de travail de modération de contenu avec succès et à faible coût.
Des milliers d'images et de vidéos gratuites par mois pendant 12 mois avec l'offre gratuite d'AWS.
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60 minutes gratuites par mois pendant 12 mois avec l'offre gratuite d'AWS.
50 000 unités de texte, pour chacune des neuf API par mois, et cinq tâches, jusqu'à 1 Mo chacune pendant 12 mois avec l'offre gratuite d'AWS.
500 objets gratuits pendant les 12 premiers mois avec l'offre gratuite d'AWS.
