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# Créez une archive consultable

Combinez transcriptions, recherche par IA, reconnaissance faciale, filtres et vues enregistrées pour que chacun puisse retrouver n’importe quel plan en quelques secondes.

**Résultat :** une bibliothèque où vous pouvez trouver des rushes par leur contenu (« prise de vue par drone d'une forêt en automne »), par ce qui a été dit (« basketball »), par les personnes qui y apparaissent, et par vos propres champs, et où les recherches que votre équipe lance chaque semaine sont enregistrées comme vues.

**À qui cela s'adresse :** aux archivistes, bibliothécaires et équipes qui possèdent des années de rushes difficiles à retrouver.

**Temps :** environ une heure de configuration. L’indexation d’une grande bibliothèque prend plus de temps et s’exécute en arrière-plan.

## Avant de commencer

* Importez vos médias dans Shade. Voir [Migrer depuis Dropbox ou Google Drive](/guides/guides-fr/configuration-et-migration/migrer-depuis-dropbox-ou-google-drive.md) ou [Migrer massivement des données vers Shade via Rclone](/guides/guides-fr/configuration-et-migration/migration-massive-de-donnees-vers-shade-via-rclone.md).
* Décidez de ce qui ne doit pas être recherchable, comme les documents RH, les vidages bruts de cartes mémoire ou les caches de rendu.

## Étapes

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### Éliminez le bruit de l'index

Faites un clic droit sur les dossiers qui ne doivent pas apparaître dans la recherche IA et choisissez **Exclure le dossier de l’IA**. Pour vérifier ou annuler cela plus tard, ouvrez le menu du lecteur dans la barre latérale et choisissez **Afficher les dossiers exclus de l’IA**. Les visages dans les dossiers exclus ne sont pas détectés non plus.
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### Laissez la transcription faire le travail de journalisation

Shade transcrit automatiquement les vidéos et les audios contenant de la parole, avec des codes temporels et des étiquettes de locuteur. Ajoutez au espace de travail les noms, les marques et le jargon que Shade entend mal **Dictionnaire** (dans le **Options de transcription** menu de n'importe quelle transcription), afin que les transcriptions suivantes les retranscrivent correctement.

Pour trouver un mot prononcé dans tout le lecteur, recherchez-le entre guillemets, par exemple `"basketball"`.
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### Apprenez à Shade qui sont les personnes importantes

Dans **Personnes**, créez des profils pour les personnes que votre équipe recherche le plus, avec deux ou trois photos nettes de chacune. Vous pourrez ensuite rechercher une personne en train de faire quelque chose, par exemple `JJ lançant un ballon de football américain`. Voir [Reconnaissance faciale](https://academy.shade.inc/ai-tools/facial-recognition).
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### Ajoutez quelques champs que l’IA peut remplir

Ajoutez des champs remplis par l’IA pour les critères de filtrage de votre équipe, comme le type de plan, le type de lieu et les balises. Voir [Concevez un schéma de métadonnées évolutif](/guides/guides-fr/objets-personnalises-et-metadonnees/concevez-un-schema-de-metadonnees-evolutif.md).
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### Apprenez à votre équipe à rechercher en phrases

Appuyez sur `Cmd/Ctrl + K` pour rechercher dans le lecteur, ou `Cmd/Ctrl + F` pour rechercher dans le dossier actuel. Décrivez le plan au lieu de lister des mots-clés :

* À faire : `prise de vue par drone d'une forêt en automne sur une montagne`
* À ne pas faire : `forêt, arbres, drone`

Puis affinez les résultats par type de média, puis faites un clic droit sur un bon résultat et choisissez **Trouver des ressources similaires** pour en trouver d’autres similaires. Voir [Bonnes pratiques de recherche IA](https://academy.shade.inc/ai-tools/ai-search-best-practices).
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### Enregistrez les recherches que vous répétez

Combinez des filtres de précision (date, extension, données EXIF et IPTC, vos champs) en vues pour les demandes que vous recevez chaque semaine, comme « B-roll approuvé, 4K, 12 derniers mois » ou « Entretiens avec le PDG ». Voir [Recherche et découverte](https://academy.shade.inc/assets/search-and-discovery-transcription-and-precision-filtering).
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## Variantes

* **Posez votre question en langage courant à un assistant IA :** connectez le MCP de Shade et demandez à Claude ou ChatGPT de trouver des rushes pour vous. Voir [Utiliser le MCP de Shade avec Claude ou Cursor](/guides/guides-fr/recherche-ia-et-archives/utiliser-le-mcp-de-shade-avec-claude-ou-cursor.md).
* **Gardez cela ordonné :** lancez une vérification des doublons tous les quelques mois. Voir [Nettoyer le stockage](/guides/guides-fr/recherche-ia-et-archives/nettoyer-le-stockage.md).

## Guides connexes

* [Concevez un schéma de métadonnées évolutif](/guides/guides-fr/objets-personnalises-et-metadonnees/concevez-un-schema-de-metadonnees-evolutif.md)
* [Recevez une alerte lorsqu’une personne apparaît dans des séquences](/guides/guides-fr/automatisations/recevez-une-alerte-lorsquune-personne-apparait-dans-des-sequences.md)
* [Envoyez les métadonnées de Shade dans votre application de montage](/guides/guides-fr/integrations-de-montage/envoyez-les-metadonnees-de-shade-dans-votre-application-de-montage.md)


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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GET https://academy.shade.inc/guides/guides-fr/recherche-ia-et-archives/creez-une-archive-consultable.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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