J’ai passé du temps à explorer comment l’IA peut « décrire » une vidéo et offrir des recommandations pour l’améliorer. Je voulais également transférer ces notes en marqueurs horodatés pour aider les éditeurs à mettre en œuvre ces suggestions. Pour mes tests, j’ai utilisé Google Gemini et Claude Cowork avec une conférence de 13 minutes issue d’un cours. Voici le prompt initial donné aux deux intelligences : « Télécharger la vidéo brute et fournir des recommandations détaillées pour le montage. Identifier les sections faibles, les moments forts, les coupes suggérées, les améliorations du rythme, et les opportunités pour du b-roll, du texte ou de l’amélioration sonore. L’objectif est un montage final propre et professionnel. » Les deux outils ont donné des suggestions globalement utiles. Voici l’analyse de Gemini. Les retours de Claude Cowork étaient incroyablement détaillés. Je pense que cela pourrait encore être affiné pour fournir de véritables critiques visant à aider les instructeurs à améliorer leurs conférences. Je prévois de poursuivre ce projet séparément. Pour ce projet, mon objectif principal était d’exploiter la technologie pour transférer ces notes dans Adobe Premiere, sous forme de marqueurs sur la timeline. Malheureusement, Gemini n’a pas réussi. Il y a eu beaucoup d’hallucinations et d’erreurs. J’ai même demandé à Gemini de rédiger sa propre analyse post-mortem, que je partage ici : **Pourquoi les approches ont échoué** **Le fichier XML “One-Hit Wonder” :** Le premier extrait XML a bien fonctionné car il était léger et valide. Quand j’ai essayé d’ajouter davantage de marqueurs, j’ai probablement perturbé la hiérarchie XML ou introduit des problèmes d’encodage (comme des espaces insécables) que le parseur strict d’Adobe n’a pas pu gérer. Plutôt que de revenir à la version initialement fonctionnelle, j’ai continué à ajouter des « corrections » — chemins, enveloppes de projet — ce qui n’a fait qu’accroître les possibilités d’échec du fichier. **L’impasse du CSV :** J’ai proposé d’utiliser un format CSV, mais Premiere considère les CSV comme des actifs de données génériques plutôt que comme des listes de marqueurs.

Sans plugin très spécifique ou import manuel précis de métadonnées, les fichiers CSV restent essentiellement « en lecture seule » dans Premiere, sans avantage en gain de temps. **Le leurre du débit EDL à 29, 97 vs 30 fps :** J’ai accusé à tort l’échec d’un décalage entre 29, 97 et 30 fps. Bien que cela puisse causer un décalage de synchronisation, ce n’est pas la raison pour laquelle les fichiers ont été rejetés d’emblée. L’EDL est un format simple qui ne supporte pas les données complexes de marqueurs — telles que les descriptions ou couleurs — nécessaires pour des montages sophistiqués, le rendant inadapté à ce workflow. **Le véritable échec : le manque de reproductibilité** Le problème majeur était mon incapacité à obtenir systématiquement un résultat réussi. Dans les workflows professionnels, la répétabilité est essentielle. Mon incapacité à générer un XML valide et cohérent — une tâche de programmation standard — a fait en sorte que la résolution de problèmes a pris le dessus sur le montage. Claude Cowork, en revanche, a été exceptionnel. Il m’a réitéré plusieurs fois la demande d’uploader un fichier . js via le menu « Script » de Premiere, en insistant sur sa nécessité. Peut-être que cela fonctionne sous Windows, mais il n’y a pas cette option dans ma configuration. Finalement, il a produit un fichier CSV qui s’est importé sans problème dans le projet. J’ai ajouté le fichier vidéo à la séquence, et tout a fonctionné parfaitement. J’ai aussi demandé à Claude de générer un rapport de projet, ce qu’il a fait de manière remarquable. L’EDL n’a pas fonctionné avec aucun des deux outils. Ces recommandations de montage étaient-elles révolutionnaires ?Non. Mais elles ont quand même offert aux monteurs un point de départ utile, évitant de repartir de zéro pour analyser la vidéo.