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Innowise a mis à jour une pléthore d'applications web couvrant la mode, l'art, l'architecture, l'alimentation, la santé, et plus encore, et a exploité les capacités de l'IA pour la génération de texte à partir d'images et les recommandations de contenu.
Notre client est un important groupe de médias produisant du contenu numérique, avec une présence significative au Danemark, en Norvège, en Suède et en Finlande. Il publie des magazines, des journaux et des médias numériques, couvrant le style de vie, le divertissement, la santé et les affaires courantes, gratuitement ou par abonnement.
Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.
La tendance à l'utilisation du numérique médias le client a dû relever le défi de suivre le rythme de l'évolution de la consommation. Il devait s'assurer que ses plateformes numériques étaient non seulement accessibles, mais aussi suffisamment attrayantes pour établir un lien plus significatif avec son public cible. Avec des milliers de visiteurs par mois, le client souhaitait rendre ses applications web plus interactives, visuellement attrayantes et conviviales, remédier aux divergences de contenu et améliorer la gestion globale.
En outre, ils ont manifesté de l'intérêt pour la mise en œuvre de intelligence artificielle dans leurs flux de travail afin de fournir un contenu plus pertinent et de réduire les coûts opérationnels.
Au cours de la première étape, Innowise a examiné l'écosystème des médias numériques du client pour remédier aux incohérences évidentes et trouver des domaines d'amélioration. En plus d'atténuer les erreurs de navigation, de vitesse des pages, de cohérence SEO, de présentation du contenu, et plus encore, notre équipe de projet s'est lancée dans la migration du CMS Labrador. Grâce à l'architecture "headless CMS", le référentiel de contenu et la couche de présentation sont séparés, ce qui fait de cette plateforme une solution idéale pour les éditeurs numériques modernes connaissant une croissance rapide.
Innowise a mis à jour une application web qui offre un guide complet de maisons entières, couvrant les détails intérieurs, l'architecture et l'art. En tant que publication et plateforme en ligne de premier plan, ce média numérique reste une source incontournable pour l'architecture innovante des maisons privées.
Nous avons modernisé l'application web qui fournit de nouvelles informations sur le développement et la croissance des enfants. Elle soutient les mères à chaque étape, de la grossesse à l'adolescence - rendre l'aventure de la maternité plus épanouissante.
Ce média numérique s'approvisionne, évalue et fournit les dernières informations cruciales en matière de santé, d'exercice, de beauté et de nutrition. Notre équipe de projet a remanié les chaînes de médias consacrées au mode de vie, y compris les articles et les reportages sur le maintien d'un mode de vie sain, les conseils en matière d'alimentation, les conseils en matière d'exercice physique et le bien-être psychologique.
Ce média est idéal pour se tenir informé des dernières nouvelles de la famille royale et du monde du spectacle suédois. Depuis plus d'une décennie, l'application web est une source fiable d'informations sur la famille royale, qui s'est ensuite transformée en un important point d'information sur les célébrités et les personnalités du monde du spectacle les plus intrigantes de Suède, qui sont régulièrement présentées à la télévision.
Étant donné que la photographie professionnelle engendre des dépenses coûteuses, notamment des photographes qualifiés, des stylistes expérimentés, des accessoires, des équipements et des installations de studio, Innowise a suggéré de développer une solution novatrice pour éliminer le besoin de travail manuel.
Notre équipe de projet a sélectionné StableDiffusionXL et GPT-3.5 pour générer des images de haute qualité à partir d'invites textuelles. Dans un premier temps, nous avons collecté des photos de parents à titre de référence et utilisé LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) pour générer des images réalistes. Ensuite, nous avons créé une interface texte-image conviviale pour interagir avec le modèle.
L'IA utilise des techniques de LLM et de NLP pour comprendre l'invite textuelle, en saisissant le contenu, le contexte et les subtilités de la demande. Elle interprète ensuite les caractéristiques décrites dans le texte, telles que les objets, les couleurs, les textures et les relations spatiales, pour créer des images réelles basées sur les corrélations entre les descriptions textuelles et les éléments visuels. Si le résultat final ne répond pas aux attentes, nous affinons continuellement le modèle d'IA sur la base du retour d'information et des performances afin d'obtenir des résultats satisfaisants.
Nous avons obtenu les résultats suivants une fois que nos spécialistes en ML ont affiné le flux de travail de génération d'images en fonction des invites.
Exemple 1 : "Steak avec garniture, de haut en bas, lumière naturelle, sur une assiette lisse, simple et élégant, capturé comme une photo prise avec un Canon EOS R et un objectif 50mm dans un fond complètement blanc avec une ombre douce, résolution 8k, texture réelle et photo détaillée, angle élevé."
Exemple 2 : "Photographie macro en gros plan de lasagnes appétissantes, avec des couches de nouilles parfaitement cuites, de bœuf haché savoureux et d'un mélange de trois fromages fondants et gluants. Ajoutez une sauce tomate et viande maison et un mélange crémeux de ricotta, de mozzarella et de parmesan. Préparez la sauce en utilisant du concentré de tomates, de l'eau, du sucre, des feuilles de basilic, des graines de fenouil, de l'assaisonnement italien, du sel, du poivre et du persil frais. Utilisez un Canon EOS 5D Mark IV et un objectif Canon EF 100mm f/ 2. 8L Macro IS USM pour capturer les couches complexes et les couleurs éclatantes de ce plat italien. Illuminez la scène avec un éclairage chaud et doux pour accentuer la nature réconfortante du plat."
Notre client étant confronté à une baisse de l'engagement des utilisateurs, à des problèmes de fidélisation de la clientèle et à un manque d'idées de contenu de valeur, nous avons mis en place un système de recommandation de contenu piloté par l'IA. Ce système recueille les données des utilisateurs, notamment l'historique de navigation, les requêtes de recherche, les interactions (comme les clics, les likes et les partages), l'historique des achats et les informations démographiques. Le système d'IA utilise les données collectées pour créer un profil pour chaque utilisateur, résumant ses préférences, ses intérêts et ses modèles de comportement.
À l'étape suivante, l'IA analyse les données de l'utilisateur, en combinant des algorithmes tels que le filtrage collaboratif, les machines de recommandation par apprentissage profond et une méthode hybride.
Le filtrage collaboratif fait des recommandations basées sur le comportement d'autres utilisateurs ayant des profils ou des préférences similaires. Par exemple, si l'utilisateur A aime certains articles et que l'utilisateur B a des goûts similaires à ceux de l'utilisateur A, le système peut recommander ces articles à l'utilisateur B.
L'approche de recommandation par apprentissage profond, quant à elle, recueille de grandes quantités de données liées au comportement et aux interactions des utilisateurs, y compris les préférences, les clics, les recherches, les goûts et d'autres actions pertinentes. Ensuite, les modèles d'apprentissage profond créent des profils d'utilisateurs et suggèrent des représentations de contenu en analysant les données collectées. Cette approche permet d'identifier des modèles complexes que les algorithmes traditionnels risquent de manquer, ce qui permet une compréhension plus nuancée des préférences des utilisateurs.
La méthode hybride combine des machines de recommandation collaboratives et d'apprentissage profond pour améliorer la précision des recommandations et surmonter les limites des méthodes individuelles.
Notre équipe a veillé à ce que le système reconnaisse les préférences de l'utilisateur et ajuste les recommandations en fonction des données historiques et des tendances actuelles afin de prévoir le contenu qui trouvera un écho auprès du public cible.
Front-end
CSS, Next.js, React, Typescript, Labrador CMS
Back-end
Node.js
DE/ML
Python, PyTorch, Keras, NVIDIA TensorRT, NVIDIA DLRM, HuggingFaces, Spacy, Openai API (GPT-3.5), StableDiffusionXL, Docker, Docker Compose, Tensorboard
CI/CD
AWS, Cloudflare, Vercel Actuellement
En utilisant la méthodologie Agile, nous avons divisé le projet en plusieurs étapes, ce qui a grandement amélioré la flexibilité, la communication et la satisfaction du client.
Au cours des discussions itératives de la phase de découverte, nous avons acquis une compréhension globale des besoins du client et avons clairement défini la portée du projet.
Lors de la phase de conception, nos talentueux Concepteurs UI/UX a créé des histoires d'utilisateurs, des cartes de parcours client et des maquettes de conception initiales pour améliorer l'engagement des utilisateurs et éliminer les incohérences existantes dans les applications web. Les sprints de conception ont facilité le prototypage rapide et la collecte d'informations en retour, ce qui est essentiel dans les environnements agiles.
Avec des sprints de deux semaines, la phase de développement comprenait des réunions quotidiennes, la planification du sprint et des rétrospectives. Des composants fonctionnels ont été livrés après chaque sprint, marquant des étapes spécifiques. L'équipe de projet a organisé des réunions quotidiennes et des revues de sprint pour les démonstrations des clients via Google Meet, tout en gérant la priorisation des tâches dans Jira et en maintenant la documentation du projet dans Confluence.
2
Propriétaires de produits
1
Responsable technique
1
Analyste de la croissance
1
Scrum Master
2
Développeurs Back-End
4
Développeurs Front-End
2
Designers UI/UX
2
Développeurs ML
1
Cloud Responsable des solutions
Innowise a modernisé l'écosystème d'applications web du client, en offrant plus de commodité et d'attractivité aux utilisateurs finaux. Nous avons migré les systèmes numériques du client vers le CMS Labrador, particulièrement adapté aux publications numériques à fort trafic en termes d'interface intuitive, de facilité d'utilisation, de rentabilité et de fonctionnalité. En outre, nous avons mis en œuvre une IA générative texte-image qui convertit les descriptions écrites en images correspondantes sans recourir à une photographie professionnelle coûteuse. Enfin, nous avons mis au point un système de recommandation de contenu piloté par l'IA qui suggère des contenus adaptés aux préférences, aux comportements et aux intérêts individuels de l'utilisateur.
Cela a permis de stimuler l'engagement des utilisateurs en suggérant un contenu pertinent et intéressant sans incohérences ni erreurs sur les différents points de contact numériques.
12%
afflux de visiteurs mensuels
66%
réduction des coûts de la photographie professionnelle
Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.
Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.
Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.
Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.
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