Le guide définitif de l’encodage contextuel

L’encodage contextuel est un nouveau développement dans le monde de la radiodiffusion en ligne qui rend le processus de diffusion en continu plus efficace. Ce type d’encodage est conçu pour diffuser avec un débit binaire plus faible tout en maintenant la qualité, ce qui est bénéfique pour les diffuseurs.

Dans ce billet, nous allons aborder tout ce que les radiodiffuseurs doivent savoir sur l’encodage contextuel. Nous verrons pourquoi vous utiliseriez le codage contextuel et comment y accéder. Pour terminer, nous aborderons certaines technologies de diffusion en continu liées à l’encodage sensible au contenu.

Commençons par revoir les bases de l’encodage.

Table des matières

• Qu’est-ce que l’encodage ?
• Qu’est-ce que l’encodage contextuel ?
• Pourquoi utiliser un codage tenant compte du contexte ?
• Comment accéder à l’encodage contextuel ?
• Caractéristiques et avantages de l’encodage en fonction du contexte
• Flux binaire adaptatif et encodage contextuel
• Dernières avancées technologiques et intégration de l’IA (2025)
• Applications pratiques de l’encodage contextuel pour les entreprises
• L’avenir de l’encodage en fonction du contexte
• Conclusion

Qu’est-ce que l’encodage ?

Avant d’aborder l’encodage contextuel, rappelons rapidement ce qu’est l’encodage et pourquoi les radiodiffuseurs l’utilisent.

L’encodage est le processus de conversion du fichier vidéo RAW capturé par un appareil photo en un fichier numérique. Les fichiers vidéo RAW sont volumineux car ils conservent chaque image capturée. La conversion en fichiers vidéo numériques est donc essentielle si votre objectif est de diffuser en continu sur l’internet.

Le processus d’encodage utilise un outil dédié qui se présente sous forme de matériel et de logiciel. Les encodeurs logiciels sont bon marché ou gratuits, et ils sont généralement fournis avec d’autres logiciels de diffusion en continu innovants. Les encodeurs matériels sont plus chers et sont généralement utilisés pour des configurations de diffusion en continu plus avancées.

Les encodeurs utilisent une technologie de transport appelée codecs pour transporter des fichiers vidéo sur l’internet. Les codecs codent et décodent les données pour les rendre plus légères et plus faciles à transporter en temps réel.

Transcodage est une fonction très similaire à l’encodage, et l’on pense souvent que ces fonctions sont interchangeables. Cependant, il existe une différence entre les deux. Le transcodage consiste à convertir la taille d’un fichier vidéo, contrairement à l’encodage, qui convertit le type de fichier vidéo.

L’objectif du transcodage consiste à créer plusieurs rendus, ou copies, d’un fichier vidéo de tailles différentes. C’est très pratique pour les diffuseurs qui s’adressent à un public dont les connexions internet varient.

Qu’est-ce que l’encodage contextuel ?

L’encodage contextuel, souvent abrégé en “CAE”, est une nouvelle technologie de diffusion en continu conçue pour optimiser le processus de diffusion en direct. Elle est conçue pour réduire la débit vidéo tout en maintenant, voire en améliorant, la qualité de la vidéo.

Cette technologie a été créée par Brightcove et a été mise à la disposition du public pour la première fois en 2018. Bien qu’il existe depuis quelques années, l’encodage contextuel n’est pas encore largement utilisé par le diffuseur moyen. Cependant, il est utilisé par certains des principaux acteurs B2C dans l’espace de streaming en ligne.

Si vous avez utilisé Netflix ces dernières années, vous avez vu l’encodage contextuel en action, car c’est l’un des principaux utilisateurs de cette technologie. Netflix a obtenu d’excellents résultats en améliorant l’expérience de ses utilisateurs et en économisant de l’argent sur le stockage et la bande passante.

Comme l’IAO optimise le processus de diffusion en réduisant le débit binaire du contenu diffusé, il permet également de conserver la bande passante et l’espace de stockage. La bande passante et l’espace de stockage étant coûteux pour les radiodiffuseurs professionnels, en particulier ceux qui ont un large public, l’encodage contextuel permet de réaliser des économies.

Pour rappel, le débit binaire est le nombre de données transférées sur l’internet dans un laps de temps donné. En règle générale, une résolution plus élevée correspond à un débit binaire plus important. Toutefois, avec l’encodage contextuel, ce n’est pas le cas. L’IAO permet de diffuser un contenu de meilleure qualité à un débit inférieur.

Ces améliorations sont rendues possibles par une technologie de type intelligence artificielle qui observe le contexte du flux pour chaque spectateur. Le contexte principal recherché par la technologie est la puissance du réseau internet de l’utilisateur et la capacité de son appareil à diffuser en continu.

L’encodage contextuel fonctionne via la technologie d’encodage en nuage et définit une variété de paramètres d’encodage pour s’adapter au contexte unique de chaque téléspectateur. C’est ainsi que CAE préserve la bande passante.

Ce qui rend la diffusion en continu avec encodage contextuel si impressionnante, c’est qu’elle s’effectue presque instantanément. Le contexte est évalué et traité en temps réel. Les latence causée par l’IAO est d’une seule image, ce qui est assez impressionnant.

Pourquoi utiliser un codage tenant compte du contexte ?

Le codage contextuel est très utile pour les radiodiffuseurs car il permet d’améliorer l’efficacité du transport vidéo. Cette efficacité est bénéfique pour les téléspectateurs et les radiodiffuseurs.

CAE contribue également à améliorer l’expérience de l’utilisateur en réduisant la mise en mémoire tampon et en accélérant les temps de démarrage. Ces améliorations rendent les choses beaucoup plus fluides pour les téléspectateurs.

Étant donné que CAE diffuse à un débit inférieur, il contribue à économiser la bande passante. La bande passante étant l’un des principaux coûts associés à la diffusion professionnelle, il s’agit là d’un avantage certain. En fait, l’utilisation de l’encodage contextuel peut réduire vos coûts de stockage vidéo et de diffusion de flux de jusqu’à 50 %.

Comment accéder à l’encodage contextuel ?

Malheureusement, l’encodage contextuel n’est pas encore facilement accessible. Même s’il est devenu “courant” en 2018, il reste encore des progrès à faire en matière de technologie de soutien avant qu’il ne soit largement accessible.

L’encodage contextuel n’est accessible que sous la forme d’une intégration avec certaines plateformes vidéo en ligne. Actuellement, seules quelques plateformes prennent en charge l’IAO, notamment Brightcove et Kaltura.

Pour accéder à l’encodage contextuel sur l’une ou l’autre de ces plateformes de diffusion en continu, les utilisateurs doivent payer des frais supplémentaires pour accéder aux intégrations spécialisées.

La diffusion en continu à débit adaptatif, qui est similaire à l’encodage contextuel, est une option plus accessible pour les diffuseurs qui souhaitent bénéficier des mêmes avantages que l’encodage contextuel. Dacast et de nombreuses autres plateformes de vidéo en ligne prennent en charge cette technologie.

Caractéristiques et avantages de l’encodage en fonction du contexte

Création d’échelles de débit dynamique

L’encodage contextuel (CAE) permet désormais de personnaliser les échelles de débit en fonction de la complexité de chaque vidéo. Contrairement aux échelles de débit fixes traditionnelles, cette approche pilotée par l’intelligence artificielle optimise la qualité vidéo tout en réduisant de manière significative les coûts de stockage et de bande passante. En ajustant dynamiquement les paramètres d’encodage, CAE assure un équilibre efficace entre la qualité et l’utilisation des données, ce qui permet de réduire les coûts de diffusion vidéo jusqu’à 50 %. Les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de la diffusion en continu sans sacrifier l’expérience du spectateur, ce qui fait de cette technologie un changement de donne en 2025.

FastPix

FastPix améliore l’IAO en utilisant l’intelligence artificielle dans l’encodage vidéo pour analyser le contenu vidéo en temps réel. Ce système alimenté par l’IA identifie les scènes complexes et à forte intensité de mouvement, et applique des techniques de compression avancées pour maintenir la qualité visuelle tout en réduisant la consommation de données. Les fournisseurs de services de diffusion en continu peuvent ainsi proposer des flux plus nets et plus efficaces avec une mise en mémoire tampon minimale.

Amélioration de l’engagement des téléspectateurs

L’IAO améliore également l’expérience du téléspectateur en personnalisant la diffusion du contenu. L’IA analyse les préférences des spectateurs et les conditions du réseau afin d’optimiser les flux vidéo pour chaque utilisateur. Cette approche permet non seulement d’améliorer la qualité, mais aussi de renforcer la fidélisation en garantissant une expérience transparente et attrayante sur tous les appareils.

Flux binaire adaptatif et encodage contextuel

Il est impossible d’aborder le codage contextuel sans évoquer la diffusion en continu à débit adaptatif. Les deux se recoupent en partie, ce qui vaut la peine d’être mentionné.

Voyons comment la diffusion en continu adaptative et l’encodage contextuel sont liés.

Qu’est-ce que l’Adaptive Bitrate Streaming ?

La diffusion en continu d’un débit adaptatif souvent appelée “ABR streaming”, est la technologie qui déploie automatiquement le rendu optimal d’une vidéo pour chaque utilisateur en fonction de son internet. La diffusion en continu ABR est rendue possible grâce à la technologie HLS et MPEG-DASH. La diffusion en continu ABR nécessite la prise en charge d’un lecteur vidéo adaptatif.

La diffusion en continu ABR détermine le rendu approprié en fonction de la connexion internet du spectateur, de la taille de la fenêtre de lecture et de l’existence ou non d’une mise en mémoire tampon. Ces informations sont récupérées dès que le spectateur clique sur le bouton “Play”.

Certaines configurations de diffusion en continu prennent en charge le débit adaptatif dynamique, ce qui signifie que le débit fluctue tout au long de la diffusion en fonction des conditions de visionnage.

La diffusion en continu à débit adaptatif utilise une structure souvent appelée “échelle”. Les critères d’encodage pour tous les rendus sont prédéterminés. Cela signifie qu’il existe un débit binaire fixe pour les différentes résolutions. Chaque rendu est tiré de l’échelle des rendus encodés plutôt que d’être encodé au cas par cas.

Comparaison entre CAE et ABR

Le codage adapté au contenu et la technologie de diffusion en continu à débit adaptatif vont de pair dans certaines configurations de diffusion en continu. De nombreux professionnels du secteur considèrent la diffusion en continu ABR comme une étape sur la voie de l’encodage adapté au contenu. Il existe toutefois des différences entre les deux.

L’idée de l’encodage contextuel est ancrée dans le même concept que celui de la diffusion en continu à débit adaptatif. Ils partagent la fonctionnalité de base qui consiste à envoyer le rendu optimal de la vidéo à chaque spectateur en fonction de sa connexion internet.

Toutefois, la principale différence réside dans le fait que le CAE encode chaque rendu pour chaque spectateur, tandis que le streaming ABR utilise des critères d’encodage prédéterminés. Cela signifie que l’ABR est moins intuitif et moins impliqué que le CAE, ce qui le rend un peu moins puissant.

Un autre point faible de la diffusion en continu adaptative est qu’elle n’est pas aussi efficace que l’encodage contextuel. L’IAO et la diffusion en continu à débit adaptatif visent toutes deux à améliorer l’expérience du téléspectateur en envoyant le rendu optimal du fichier vidéo. Cependant, la diffusion en continu à débit adaptatif n’est pas aussi optimale ou efficace du point de vue du radiodiffuseur.

La diffusion en continu à débit adaptatif ne préserve pas la bande passante ou l’utilisation du stockage comme le fait l’encodage contextuel. Il n’offre donc pas les mêmes avantages en termes d’économies.

À ce stade, le seul véritable avantage de la diffusion en continu à débit adaptatif par rapport à la diffusion en continu en fonction du contexte est qu’elle est plus facilement accessible. Heureusement, c’est un bon début pour les radiodiffuseurs qui veulent améliorer l’expérience de leurs utilisateurs.

Dernières avancées technologiques et intégration de l’IA (2025)

Algorithmes d’encodage pilotés par l’IA

Les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle redéfinissent la manière dont le contenu vidéo est encodé et diffusé. Les algorithmes de codage pilotés par l’IA utilisent désormais des algorithmes d’analyse de contenu pour évaluer la complexité de la vidéo en temps réel. Ces algorithmes ajustent dynamiquement les paramètres d’encodage, garantissant la meilleure qualité possible tout en réduisant les besoins en puissance de traitement. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui reposent sur des échelles de débit adaptatives fixes, l’encodage piloté par l’IA optimise à la fois les scènes à haute et à basse vitesse, réduisant ainsi les transmissions de données inutiles. Cette innovation permet d’optimiser la bande passante, de réduire les coûts de stockage et d’améliorer l’efficacité globale de la diffusion en continu.

L’IA multimodale en temps réel

L’intégration de l’IA dans la diffusion en temps réel a introduit des solutions d’encodage tenant compte du contexte qui vont au-delà de simples ajustements du débit binaire. En analysant plusieurs types de données, comme les signaux audio, les expressions faciales et les changements de scène, l’IA crée des stratégies de diffusion dynamiques adaptées aux besoins des téléspectateurs. Cette approche garantit des expériences de diffusion en continu plus fluides, même dans des conditions de réseau variables. Contrairement à la technologie d’encodage en nuage qui applique des paramètres uniformes à l’ensemble du contenu, l’IA (encodage contextuel) affine dynamiquement la qualité de la diffusion en continu pour chaque image. Cela permet de réduire considérablement les coûts de stockage et d’améliorer l’engagement des spectateurs, ce qui permet aux entreprises de faire évoluer leurs opérations de diffusion vidéo de manière efficace.

Applications pratiques de l’encodage contextuel pour les entreprises

Réduction des coûts

La mise en œuvre de l’encodage contextuel (CAE) peut conduire à une réduction significative des coûts de diffusion vidéo. En ajustant dynamiquement les paramètres d’encodage en fonction de la complexité du contenu et des conditions de visionnage, les entreprises peuvent réduire leurs dépenses de stockage et de bande passante tout en conservant une vidéo de haute qualité. Cette optimisation permet aux entreprises de réduire leurs coûts de diffusion en continu sans sacrifier les performances.

Amélioration de la qualité de l’expérience (QoE)

Le CAE améliore l’expérience du spectateur en réduisant la mise en mémoire tampon et en améliorant les temps de chargement. Contrairement aux méthodes d’encodage traditionnelles, le CAE permet d’affiner des flux vidéo en temps réel, garantissant une lecture fluide sur différents appareils et dans différentes conditions de réseau. Cette amélioration de l’expérience du spectateur est cruciale pour les entreprises qui comptent sur la diffusion en direct pour attirer le public et générer des revenus.

Évolutivité

Pour les entreprises qui cherchent à étendre leur portée, CAE offre une approche évolutive de l’efficacité de la diffusion en continu. Il s’adapte aux différents environnements réseau et aux capacités des appareils, garantissant ainsi une qualité constante pour les audiences mondiales. Cette adaptabilité est particulièrement utile pour les plates-formes qui desservent des utilisateurs dans des régions où les vitesses d’Internet varient.

Paysage concurrentiel et adoption

Adoption par l’industrie

Les principales plates-formes vidéo telles que Brightcove et Kaltura ont adopté l’intelligence artificielle dans l’encodage vidéo, en intégrant l’IAO pour optimiser les flux de travail en continu. Leur adoption souligne la reconnaissance croissante de la valeur de l’IAO par l’industrie.

Outils émergents

Des entreprises telles que FastPix ont développé des solutions pilotées par l’IA pour la création d’échelles de débit personnalisées. Ces outils analysent le contenu vidéo pour créer des profils d’encodage optimisés, en équilibrant la qualité et les économies. À mesure que l’IAO continue d’évoluer, les entreprises peuvent s’attendre à des améliorations encore plus importantes en termes d’efficacité et de performances.

L’avenir de l’encodage en fonction du contexte

Bien que l’encodage contextuel ne soit pas encore très répandu, on peut espérer qu’il le devienne un jour, une fois que les autres technologies de diffusion en continu auront rattrapé leur retard. Les avantages de l’encodage contextuel étant indéniables, il semble raisonnable de s’orienter vers cette technologie.

Nous avons vu que les plateformes de vidéo en ligne les plus populaires, notamment Brightcove et Kaltura, ont adopté l’encodage contextuel. Il est raisonnable de penser que d’autres plateformes de vidéo en ligne similaires finiront par suivre le mouvement.

Le fait que Netflix utilise cette technologie est également prometteur, car cette société est un leader bien connu dans le domaine de la diffusion en ligne.

Outre le retard dans le développement d’une technologie complémentaire, il ne semble pas y avoir d’autres obstacles à l’essor de l’encodage contextuel.

Intégration avec les réseaux 5G

Le déploiement de la technologie 5G devrait améliorer l’encodage contextuel (CAE) en offrant une bande passante plus large et une latence plus faible. Cela rendra la diffusion en direct plus efficace, permettant aux entreprises de fournir un contenu de haute qualité avec moins d’interruptions. Le CAE peut ajuster dynamiquement qualité vidéo en fonction des conditions du réseau en temps réel, ce qui garantit une expérience transparente, même dans les zones où la connectivité est fluctuante. Avec la 5G, l’efficacité de la diffusion en continu s’améliore, ce qui aide les entreprises à réduire leurs coûts tout en améliorant l’expérience des téléspectateurs.

Progrès de l’IA

L’intelligence artificielle dans l’encodage vidéo continue d’évoluer, rendant l’IAO encore plus intelligente. En 2025, les algorithmes d’encodage pilotés par l’IA prédiront mieux les conditions du réseau et le comportement des spectateurs, ce qui permettra d’optimiser automatiquement les paramètres de débit. Cela signifie que les entreprises peuvent créer des configurations d’échelles de débit personnalisées adaptées aux besoins du public, ce qui permet de réduire les coûts de la diffusion vidéo tout en maintenant une qualité de premier ordre. Au fur et à mesure que l’IA affine la précision de l’encodage, les entreprises peuvent minimiser les frais de stockage et de diffusion tout en maximisant l’engagement des spectateurs.

Conclusion

L’encodage contextuel est très innovant, et son développement est révélateur d’un avenir tout aussi innovant dans le domaine de la diffusion en direct. Il s’agit d’une ressource précieuse pour les diffuseurs qui cherchent à améliorer la qualité de leurs vidéos en ligne et l’expérience globale de l’utilisateur.

Bien que le codage contextuel ne soit pas encore très accessible, nous espérons qu’il sera mieux intégré dans le monde de la radiodiffusion en ligne à l’avenir. En attendant, nous encourageons les radiodiffuseurs à rechercher des solutions qui utilisent la diffusion en continu à débit adaptatif.

Vous débutez dans la diffusion de vidéos en ligne et vous recherchez la plateforme d’hébergement vidéo idéale ? Ne cherchez pas plus loin. Dacast est une solution de streaming unifiée dotée d’une gamme complète d’outils de diffusion professionnels, notamment le streaming en marque blanche, la confidentialité et la sécurité, des analyses puissantes, la monétisation vidéo et bien plus encore.

Notre plateforme offre un support spécial pour la diffusion en continu à débit adaptatif, la diffusion en continu à débit multiple, le transcodage automatique et l’acquisition RTMP. L’ingestion du protocole de messagerie en temps réel rend Dacast compatible avec la plupart des encodeurs.

Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour profiter de notre essai sans risque de 14 jours. Aucune carte de crédit n’est nécessaire.

COMMENCEZ GRATUITEMENT

Vous souhaitez en savoir plus sur l’encodage et les technologies de diffusion en continu ? Rendez-vous sur notre page de base de connaissances et recherchez des mots-clés tels que “encoding” ou “encoder” pour obtenir des dizaines d’articles et de documents sur le sujet.

Pour obtenir régulièrement des conseils sur le streaming vidéo en ligne et des offres exclusives, vous pouvez également rejoindre notre groupe LinkedIn.