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Trebble développe une plateforme d’édition audio et vidéo propulsée par l’intelligence artificielle, conçue pour automatiser les tâches d’édition pour les créateurs non-professionnels.
Aujourd’hui, notre système d’édition assistée par IA (DeepCut) applique des règles générales d’optimisation (suppression des silences, hésitations, répétitions), mais ne tient pas compte des préférences individuelles des utilisateurs. Or, chaque créateur développe progressivement un style propre : rythme de montage, niveau d’agressivité des coupes, utilisation de certains formats, tolérance aux hésitations, etc.
L’objectif de ce stage est de développer un système d’IA basé sur un modèle de langage (LLM) fine-tuné, capable d’apprendre automatiquement le style d’édition d’un utilisateur à partir de son historique de projets sur Trebble, et de reproduire ce style lors de l’édition de nouveaux contenus.
Le projet vise à structurer les données d’édition (contenu brut, versions éditées, transcriptions, logs), à construire un jeu d’entraînement supervisé, puis à fine-tuner un LLM spécialisé pour prédire des actions d’édition personnalisées.
Ce modèle utilisera des représentations latentes du style utilisateur (« embeddings de style ») comme signal de conditionnement, afin d’adapter ses décisions aux préférences individuelles.
Ce système permettra de passer d’une IA “générique” à une IA véritablement personnalisée, capable d’agir comme un assistant intelligent qui édite selon les préférences implicites de chaque créateur.
Le projet s’appuie sur des travaux récents en fine-tuning de modèles de langage, en apprentissage par démonstration et en modélisation de style, et exploite un volume important de données internes légalement disponibles.
Mathieu Blanchette
9481-8267 Québec Inc
Computer science
Finance and Insurance; Information and cultural industries; Manufacturing; Professional, scientific and technical services
McGill University
Business Strategy Internship
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