Outil d’IA permettant les évaluations de films avant le tournage de la première scène

Les évaluations de films sont essentielles au succès d’un film et déterminent son impact sur le public. Traditionnellement, un film est évalué manuellement par des humains qui le regardent, en tenant compte de la violence, de la consommation de drogues et du contenu sexuel.

Ce dynamisme pourrait changer bientôt avec l’émergence de l’intelligence artificielle (IA). Récemment, des chercheurs de l’École d’ingénierie Viterbi de l’USC ont utilisé des outils d’IA pour évaluer un film en quelques secondes. L’un des aspects les plus impressionnants de cette approche est que l’évaluation peut être effectuée sur la base uniquement du scénario du film, sans tourner une seule scène. Cela signifie que les responsables de films peuvent développer un scénario, apporter des modifications et concevoir une évaluation de film à l’avance, avant de tourner une seule scène.

La nouvelle approche développée aurait un impact financier sur les studios, mais elle peut également aider les esprits créatifs à développer et à modifier une histoire en fonction de l’impact et de la réponse prévus des spectateurs.

La recherche a été menée par Shrikanh Narayanan, professeur à l’Université et titulaire de la chaire Niki & C. L. Max Nikias en ingénierie, aux côtés d’une équipe de chercheurs du laboratoire d’analyse et d’interprétation des signaux (SAIL) de l’USC Viterbi.

Application de l’IA aux scénarios

Après avoir appliqué l’IA aux scénarios de films, l’équipe a constaté que les indices linguistiques peuvent indiquer certains comportements entourant la violence, la consommation de drogues et le contenu sexuel qui sont sur le point d’être démontrés par les personnages. Ces catégories de contenu sont souvent utilisées pour évaluer les films d’aujourd’hui.

L’équipe a utilisé 992 scénarios de films qui ont été déterminés par Common Sense Media comme ayant un contenu violent, de consommation de drogues et sexuel. L’organisation à but non lucratif est responsable de faire des recommandations de films pour les familles et les établissements d’enseignement.

Un IA formé a ensuite été appliqué aux 992 scénarios, en identifiant les comportements à risque, les modèles et le langage particulier. Il reçoit d’abord le scénario comme entrée avant de le traiter à travers un réseau neuronal, qui scanne les expressions sémantiques et sentimentales.

L’IA fonctionne comme un outil de classification, en étiquetant les phrases et les phrases comme positives, négatives, agressives ou autres descripteurs. Les mots et les phrases sont également classés en trois catégories : violence, consommation de drogues et contenu sexuel.

Victor Martinez est un candidat au doctorat en informatique à l’USC Viterbi et chercheur principal.

“Notre modèle examine le scénario du film, plutôt que les scènes réelles, y compris par exemple les sons comme les coups de feu ou les explosions qui se produisent plus tard dans le processus de production”, a déclaré Martinez. “Cela a l’avantage de fournir une évaluation longtemps avant la production pour aider les cinéastes à décider, par exemple, du degré de violence et s’il doit être réduit.”

“Il semble y avoir une corrélation entre la quantité de contenu dans un film typique axé sur la consommation de drogues et la quantité de contenu sexuel. Que ce soit intentionnel ou non, les cinéastes semblent faire correspondre le niveau de contenu lié à la consommation de drogues avec le contenu sexuel explicite”, a-t-il poursuivi.

Résultats et corrélations

L’une des découvertes des chercheurs est qu’il est peu probable qu’un film contienne des niveaux élevés des trois comportements à risque, ce qui est probablement dû aux normes établies par l’Association du cinéma (MPA). Ils ont également trouvé une corrélation entre les comportements à risque et les évaluations de la MPA. Par exemple, la MPA accorde moins d’importance au contenu violent / de consommation de drogues à mesure que le contenu sexuel augmente.

“À SAIL, nous concevons des technologies et des outils, basés sur l’IA, pour tous les intervenants de ce secteur créatif – les écrivains, les cinéastes et les producteurs – pour sensibiliser aux détails importants associés au récit de leur histoire sur film”, a déclaré Narayanan.

“Non seulement nous sommes intéressés par la perspective des conteurs des récits qu’ils tissent, mais également par la compréhension de l’impact sur le public et du ‘retour’ de l’expérience globale. Des outils comme ceux-ci aideront à sensibiliser à des questions sociétalement importantes, par exemple en identifiant les stéréotypes négatifs.”

L’équipe de recherche comprend également Krishna Somandepalli, candidat au doctorat en ingénierie électrique et informatique à l’USC Viterbi, et le professeur Yalda T. Uhls du département de psychologie de l’UCLA.

La recherche a été présentée à la conférence EMNLP 2020.