Résume 20h de vidéos YouTube en 3 minutes

ACTU : Runway comble l'écart avec le cinéma

Bienvenue dans cette 1ère édition de A Kind of Magic, la newsletter qui te fait apprendre l’IA avec des cas concrets 🎉

Au menu d’aujourd’hui :

  • 🎓 Résume 20h de vidéos YouTube en 3 minutes.

  • 💻 7 cas d’usage de NotebookLM en entreprise.

  • 🗞️ Runway comble l’écart avec le cinéma.

  • 💎 5 autres news & découvertes.

🎓 Le tutoriel du jour

Tu t’es déjà surpris à regarder une vidéo YouTube en accéléré, à en regarder plusieurs sur le même sujet ou à fouiller dans les chapitres jusqu’à enfin trouver l’information précise que tu cherchais ?

Si c’est le cas, alors le tutoriel d’aujourd’hui devrait t’intéresser.

Le problème qu’on va résoudre

Pour se renseigner sur un sujet d’actualité ou de société, YouTube est une vraie mine d’or, mais la plateforme n’est pas vraiment pensée pour nous fournir l’information de la manière la plus directe possible.

Résultat ? On perd souvent énormément de temps pour trouver ce qu’on cherche.

Si ça t’arrive aussi, tu n’es pas seul. Les Français passent en moyenne presque 12h par mois sur YouTube, soit 37 min par jour (source).

La solution étape par étape

À la fin de ce tutoriel, tu sauras comment facilement synthétiser les contenus de dizaines de vidéos YouTube (et d’autres sources comme des PDFs ou des sites internet) et accélérer ton apprentissage ou ta recherche d’information sur n’importe quel sujet.

Oui, c’est fou.

Pour cela, nous allons utiliser NotebookLM, l’outil de Google lancé en juillet 2023 qui sait lire les vidéos YouTube depuis septembre 2024.

Je te montrerai aussi comment tu peux utiliser NotebookLM en entreprise, avec 7 cas d’usage concrets.

Mais regardons d’abord comment se plonger dans un sujet lié à l’actualité.

Pour l’exemple, imaginons que l’on veuille en apprendre davantage sur AlphaFold, le projet qui a valu le prix Nobel de chimie à Demis Hassabis et John Jumper de Google DeepMind en Octobre 2024.

L’objectif : tout comprendre au graphique ci-dessus (ou presque), même sans un doctorat en chimie.

Allez c’est parti 👇

Étape 1 : Créer un notebook

  • Rends-toi sur notebooklm.google.com et inscris-toi ; c’est gratuit (pour l’instant).

  • Crée un notebook.

Étape 2 : Ajouter les liens de vidéos YouTube

  • Utilise Google search pour chercher des vidéos sur le sujet d’AlphaFold. Évidemment la qualité du contenu en sortie dépend des sources qu’on donne en entrée.

Pour ce tutoriel je me contente de choisir les sources qui me paraissent les plus pertinentes en fonction des titres et des auteurs.

  • En cliquant sur “Outils > Recherche avancée”, tu peux affiner ta recherche avec des critères comme la durée, la date, la langue, des mots-clés négatifs etc.

Il est bien sûr aussi possible de chercher les vidéos directement sur YouTube mais on a plus d’options de recherches sur Google search (et on risque moins de tomber dans un vortex de vidéos recommandées).

  • Copie les liens des vidéos dans ton Notebook en sélectionnant Link > YouTube.

💡 À noter : Il est possible d’ajouter jusqu’à 50 sources par notebook, en 35 langues dans les types suivants :

  • Lien vidéo YouTube

  • Google Docs

  • Google Slides

  • Fichiers PDF, texte et Markdown

  • URL Web

  • Texte copié-collé

  • Fichiers audio

J’ai ajouté les 8 vidéos qui me paraissent les plus pertinentes.

Et pour compléter, j’ai inclus 2 sources au format texte : la page Wikipédia AlphaFold en anglais (car plus complète) et un article de MIT Technology Review.

Nous avons maintenant 10 sources différentes ; il est temps de passer à la dernière étape.

💡 À noter : Parfois l’import ne fonctionne pas (certains sites bloquent l’accès). Dans ce cas tu peux copier-coller le texte que tu veux importer en sélectionnant la source “Copied text”.

Étape 3 : Cinq manières de synthétiser le contenu

Manière 1 : Utiliser les prompts de base

Ils sont de cinq types et permettent d’avoir un premier aperçu rapide du contenu des sources en un seul clic.

  • FAQ → Liste les questions les plus importantes sur le sujet et y répond.

  • Study guide → Génère une liste de questions avec les réponses et définit les termes les plus importants.

  • Table of contents → Génère une table des matières globale. Souvent plus lisible sur une seule source.

  • Timeline → Génère une ligne temporelle des évènements marquants.

  • Briefing doc → Génère un document avec les informations principales.

Voici un extrait de ce que ça donne pour la FAQ. Le format n’est pas folichon mais j’ai les réponses aux questions que je me posais et c’est assez bluffant d’efficacité dans la synthèse.

Pour l’instant les réponses sont en anglais.

Manière 2 : Poser des questions au chat

Il est également possible de poser des questions personnalisées via le chat pour creuser dans une direction ou une autre. Tu peux utiliser un format “prompt” dans tes questions mais la personnalisation reste assez limitée.

NotebookLM nous suggère des questions pour se lancer.

Manière 3 : Filtrer sur une source en particulier

Pendant ma recherche de vidéos je suis tombé sur cette interview de Demis Hassabis au titre très aguicheur : “Unreasonably Effective AI with Demis Hassabis”. Ça avait l’air intéressant, mais un peu long (52 min) et pas directement connecté à AlphaFold.

Je peux l’ajouter au notebook, filtrer uniquement sur cette source et lui demander de me révéler ce qui se cache derrière ce “Unreasonably Effective”.

J’ai ensuite demandé à notre ami ChatGPT de me faire un résumé en français de la réponse de NotebookLM que je te partage ci-dessous.

“L'IA dépasse les attentes en développant des capacités complexes, comme l’abstraction, sans programmation explicite, grâce à des ensembles de données massifs. Elle montre aussi une compréhension du monde réel via l’ancrage, reliant des concepts abstraits à des connaissances concrètes. Ces avancées rapides et imprévues défient les hypothèses initiales sur la construction de systèmes intelligents.”

Notre ami ChatGPT

Manière 4 : Faire un résumé audio sous forme d’un podcast ultra-réaliste

NotebookLM propose de générer un podcast animé par 2 personnes sur le thème du notebook.

Il est possible de personnaliser le thème abordé dans le podcast. Pour l’instant l’audio est uniquement en anglais.

Allez voir si vous ne connaissez pas, c’est épatant de réalisme. La personnalisation est cependant assez limitée. Par exemple impossible à ce jour d’adapter la durée du podcast.

Manière 5 : Ajouter ses propres notes

Enfin, il est possible d’ajouter ses propres notes dans un notebook.

Utile pour centraliser tous ses documents au même endroit ou collaborer à plusieurs.

FAQ

  • Quelle est la politique de confidentialité de NotebookLM → “Les données ne sont pas utilisées pour l’entraînement du modèle, mais des réviseurs humains peuvent consulter les imports, les requêtes et les réponses dans un but d’amélioration du produit” (source).

  • Combien ça coûte → NotebookLM est encore en phase expérimentale, c’est gratuit pour l’instant (source).

  • Quelles sont les limites actuelles ? → limites sur la taille (500k mots max) et le format des sources (pas de csv ou excel), podcast en anglais uniquement, personnalisation limitée, hallucinations possibles.

  • Comment ça fonctionne ? → NotebookLM utilise le modèle de langage Gemini 1.5 de Google pour comprendre et générer du contenu. Il applique la technique RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui combine un modèle déjà entraîné (ici Gemini) avec des sources supplémentaires (ici les documents importés par les utilisateurs) pour fournir des réponses plus précises.

Pour aller plus loin

  • Raiza Martin, la lead PM de NotebookLM détaille la roadmap à venir pour la plateforme dans cette vidéo de 49 min (hop hop hop ! Avant de cliquer, je te mets au défi d’en résumer le contenu en 3 minutes chrono à partir du lien de la vidéo) 👉 une bonne occasion de mettre en pratique ce que tu viens d’apprendre sur NotebookLM.

  • Perplexity dispose d’une fonctionnalité similaire à NotebookLM appelée Spaces, avec des possibilités de collaboration et d’accès à internet.

  • Meta a lancé une version OpenSource de NotebookLM.

  • On pourrait utiliser l’IA pour accélérer et améliorer la recherche de sources sur un sujet donné, peut-être le sujet d’un prochain tutoriel !

💻 7 cas d’usage de NotebookLM en entreprise

NotebookLM peut aussi être utilisé de manière très concrète en entreprise.

  • 📣 Marketing : Résumer les principaux points abordés par les vidéos YouTube de concurrents sur un thème précis.

  • 📣 Marketing : Générer la structure d’un article optimisé pour le SEO à partir d’une sélection d’articles avec le prompt “Table des matières”.

  • ⚡️Productivité : Créer une base de connaissance interne sur des sujets techniques.

  • ⚒️ Produit : Extraire et synthétiser les principaux enseignements de ses entretiens utilisateurs.

  • 📞 Sales : Travailler son pitch de manière interactive avec le prompt '“Study guide”.

  • 🧡 Service Client : Regrouper et synthétiser les FAQ internes pour créer un document unique de support client.

  • 📈 Stratégie : Synthétiser les données clés de plusieurs rapports de tendances annuels en PDF pour aider à la prise de décision stratégique.

🕺One dream, one soul ?

L’un de ces cas d’usage pourrait être utile pour quelqu’un de ton entreprise ou de ton entourage ?

N’hésite pas à lui envoyer la newsletter par Slack, Teams, Whatsapp, e-mail ou avion en papier pour qu’il en profite.

Ça fera peut-être un heureux et ça m’aide énormément pour développer le projet.

Un grand merci ;)

Bonus : Créer une représentation graphique de la timeline d’AlphaFold

La timeline d’AlphaFold générée par NotebookLM avec le prompt “Timeline” est complète mais pas franchement facile à lire 🧐

PS : c’est quand même incroyable d’obtenir ça en 1 clic.

Pour obtenir une représentation graphique, on peut aller sur Claude et lui demander d’en générer une pour nous :

Et le résultat est assez bluffant, non seulement il génère une ligne temporelle, classe les dates dans le bon ordre, mais il ajoute un niveau de lecture supplémentaire avec les noms des périodes.

Pour info, lorsqu’on demande la même chose à ChatGPT, le résultat n’est pas du tout concluant.

Pour y voir quelque chose, vous pouvez faire “clic droit” > “Ouvrir dans un nouvel onglet” depuis votre ordinateur.

🗞️ Les news en bref

  • La mise à jour de Runway pour son modèle Gen-3 Alpha Turbo permet désormais de contrôler précisément les mouvements de caméra et fait un pas de plus vers les techniques du cinéma traditionnel.

  • Cette nouvelle fonctionnalité qui fait suite à l’annonce d’un partenariat avec Lionsgate, ouvre la voie à des productions IA plus fiables et de meilleure qualité.

💎 Autres news & découvertes

  • 🤌 Meta veut donner le sens du toucher aux machines. A priori les humains ont encore un peu d’avance.

  • 🧺 Physical Intelligence lève 400 millions pour des robots généralistes qui font le ménage et plient le linge. Heu… Prems !

  • 👃 La startup Osmo a téléporté une odeur (de prune) avec des applications possibles dans les domaines de la sécurité, des loisirs, de l’e-commerce etc.

  • 🤺 ChatGPT concurrence Google Search et lance une extension chrome pour faire toutes ses “recherches Google” dans ChatGPT.

  • 🔮 Bill Gates sur le futur de l’IA et de l’humanité. Une 1h d’interview avec Reid Hoffman à passer dans la moulinette NotebookLM.

🎤 À toi le micro

Voilà, c’est la fin de cette 1ère édition de A Kind of Magic 🎉

J’espère qu’elle t’a été utile et je suis très preneur de tes retours et suggestions (en réponse à cet e-mail ou sur Linkedin).

À mardi prochain !

Jean-Charles