Dérush et IA
Dérush IA d'un mariage : ce que le tri automatique classe mal, et les 6 vérifications à refaire à l'œil avant de monter
Une IA peut ranger les rushs d’un mariage : les remettre dans l’ordre de la journée, les classer par séquence, signaler les débuts et les fins de plan inutilisables. Elle ne vous dispense pas de les regarder. Sur un mariage de 543 fichiers et 3 h 56 de rushs que j’ai dérushé avec mes outils, le tri s’est trompé à des endroits précis : une deuxième caméra décalée de 2 heures, 4 plans de coupe sur 72 où quelqu’un entrait dans le champ, des planches d’images incomplètes sans aucun message d’erreur.
Je suis vidéaste à Lyon, je filme et je monte moi-même, et j’assiste mon dérush avec des outils d’IA que j’ai mis au point. Cet article s’adresse aux vidéastes qui veulent faire pareil. Il dit ce que le tri fait bien, où il se trompe, et les six vérifications que je refais à l’œil avant de poser le premier plan.
Que fait vraiment une IA dans un dérush de mariage ?
Trois choses, et il faut les séparer parce qu’elles ne relèvent pas de la même technique.
- Remettre dans l’ordre. C’est de la lecture de métadonnées : aucune IA là-dedans.
- Classer par séquence (préparatifs, mairie, cérémonie, séance couple, cocktail, soirée). C’est la seule étape de mon dérush qui soit de l’IA au sens strict : un assistant capable de lire des images regarde des planches-contact et repère où la journée bascule.
- Repérer l’inutilisable. C’est de la mesure d’image, calculée sur toutes les images de tous les plans, puis contrôlée à l’œil sur les cas douteux.
Les logiciels de montage proposent autre chose : de la recherche. Blackmagic écrit, sur sa page des nouveautés de DaVinci Resolve consultée le 5 octobre 2026, qu’IntelliSearch retrouve des objets, des visages ou des mots prononcés, et que les résultats arrivent sous forme de clips entiers (« Results appear as whole clips in the Media Pool »). Je cite l’éditeur, je ne rapporte pas un test. Retrouver un clip et savoir quelle portion en garder sont deux questions différentes, et un dérush de mariage pose surtout la seconde.
Ce que j’ai déjà écrit sur le pilotage du logiciel lui-même vaut ici aussi : un script peut annoncer un succès qui n’en est pas un. Je l’ai détaillé dans ce qu’un assistant IA fait vraiment dans DaVinci Resolve 21.1, et où il se trompe.
Pourquoi le tri par nom de fichier mélange-t-il la mairie et la soirée ?
Parce que l’ordre des noms n’est pas l’ordre du tournage. Sur mes cartes, les préfixes se succèdent dans le désordre : un fichier en P104 peut avoir été tourné avant un fichier en P102. Sur le mariage de 543 fichiers, la journée commençait à P1041215 et finissait à P1034016. Un tri alphabétique aurait rangé la fin de soirée avant les préparatifs.
L’horloge fiable est la date d’enregistrement que la caméra écrit dans le fichier (creation_time), lue avec ffprobe. Je l’ai revérifié le 5 octobre 2026 sur trois fichiers d’essai nommés P1041215, P1020007 et P1034016, datés de 8 h 10, 14 h 30 et 22 h 45 : le tri par nom les sort dans l’ordre 14 h 30, 22 h 45, 8 h 10 ; le tri par date les remet à l’endroit.
Cette horloge a deux trous, et c’est là que le tri se trompe.
Les fichiers allégés perdent leur date. Les proxys Resolve que j’avais sur ce mariage portaient la date du transcodage, pas celle du tournage. Il faut les recaler sur leur timecode, à partir des fichiers datés du même groupe. C’est une estimation : quand le timecode n’avance que pendant les prises, elle se dégrade en s’éloignant des fichiers qui servent d’ancre.
La deuxième caméra n’a parfois aucune ancre. L’outil suppose alors que son timecode est l’heure du jour, et il l’écrit noir sur blanc dans une colonne « source de l’heure ». Sur ce mariage, la supposition était fausse de 2 heures. C’est en regardant les images que le vrai décalage a été trouvé. Un monteur qui reçoit ces fichiers sans avoir été au mariage doit faire le même travail, sans souvenir de la journée pour l’aider : j’en ai tiré ce qu’il faut demander quand le montage d’un film de mariage est sous-traité. Le même écart fausse une synchronisation par timecode au montage : c’est l’un des trois cas où la synchronisation d’un multicam DaVinci Resolve décale la cérémonie.
Un repère utile avant même d’ouvrir une image : dans mes dérushs, les trous de plus de 8 minutes entre deux fichiers tombent presque toujours sur un changement de séquence. C’est une première découpe, pas une vérité.
Qu’est-ce que l’IA classe mal quand elle lit les images ?
Ma méthode : une image par fichier, étiquetée avec son rang, son heure et son nom, assemblée en planches-contact de 20 vignettes dans l’ordre chronologique. L’assistant ne qualifie pas chaque plan. Il cherche les frontières, puisque les séquences se suivent dans le temps. Et il note au passage les plans sans personne, qui serviront de plans de coupe.
Deux erreurs sont sorties de cette étape sans aucun message, et une troisième se prévient.
Le plan « sans personne » qui ne l’est pas. Une seule image par fichier, c’est un instant. Sur 72 plans retenus comme plans de coupe, 4 étaient faux : quelqu’un entrait dans le champ après l’image regardée. La parade tient en une ligne : regarder une deuxième image, prise vers la fin du plan.
La planche tronquée. Un assemblage d’images peut s’arrêter avant la dernière vignette sans rien signaler. Cela m’est arrivé sur trois planches : les plans manquants disparaissaient du classement, et rien ne le disait. Depuis, chaque planche est contrôlée par un calcul simple : la première vignette de la planche n° N doit porter le rang (N − 1) × 20 + 1.
La séquence inventée. Le risque d’un classement qui part d’une liste type, c’est de vouloir la remplir. Pas d’église ce jour-là ? Il ne faut pas de dossier église. Une séance de photos de groupe que la liste ne prévoyait pas ? Il faut la créer plutôt que de forcer ces plans ailleurs. Je demande explicitement à l’outil de dire quelles séquences existent, pas de remplir des cases.
Vous êtes vidéaste et vous voulez assister votre dérush sans perdre la main sur vos images ? Écrivez-moi : je forme des vidéastes à ces méthodes, à partir de ce que j'utilise en production. Devis gratuit, réponse sous 24 h.
Pourquoi les mesures « évidentes » de flou et de tremblement se trompent-elles ?
Repérer un plan raté par le calcul paraît simple. J’ai essayé trois mesures qui semblaient raisonnables. Toutes les trois ont échoué sur un vrai mariage.
| Mesure essayée | L'idée | Ce qui s'est passé sur mes rushs |
|---|---|---|
| Différence entre deux images | Un pic = un tremblement | Un plan de danse net a scoré 18,4, un plan vraiment tremblé 12,1 : classés à l'envers |
| Seuil de tremblement unique | Au-delà d'un certain bougé, on jette | Bougé médian de 0,06 en préparatifs contre 6,39 en soirée, pour deux séquences réussies |
| Netteté absolue | Sous un certain niveau de détail, c'est flou | Un ciel nuageux parfaitement net a obtenu la valeur la plus basse de tout le mariage |
Mesures relevées dans mes notes de dérush, sur un même mariage ; les scores sont ceux de mes scripts, sans unité comparable d'un outil à l'autre.
La première erreur est la plus instructive. La différence entre deux images additionne tout : le mouvement de la caméra, celui des gens, et les changements de lumière. En soirée, les projecteurs dominent. Sur mes rushs, l’amplitude de luminance d’un plan de danse atteignait 118 sur 255, contre 40 en plein jour.
J’ai refait l’essai le 5 octobre 2026 sur une image de synthèse de 192 × 108 pixels. Un coup de projecteur, caméra immobile, donne un écart moyen de 98 sur 255. Un vrai décalage de 5 pixels, sans changement de lumière, donne 85. La mesure place le projecteur au-dessus du bougé.
Ce qui a tenu repose sur trois choix.
Mesurer le déplacement, pas la différence. La corrélation de phase, une fonction de la bibliothèque OpenCV, estime de combien de pixels l’image s’est décalée. Dans le même essai, elle mesure 0,1 pixel pour le coup de projecteur et 5,0 pixels pour le vrai bougé. Un panoramique est un déplacement fort mais régulier, un tremblement est une oscillation : c’est l’écart au mouvement lissé qui isole la secousse.
Prendre le plan lui-même comme référence. À l’intérieur d’un plan, le contenu change peu. Une netteté qui tombe sous 50 % de la médiane de ce plan-là signale un flou de bougé ou une mise au point qui décroche. Un plan uniformément doux ne déclenche rien, et c’est voulu : je filme volontairement en obturation lente, surtout pendant la séance couple et en soirée.
Ne couper que le début et la fin. Une chute de netteté en tête ou en queue de plan, c’est la caméra qu’on lève ou qu’on repose. Au milieu, c’est presque toujours un panoramique ou une découverte. Mes réglages : pas de coupe de moins de 0,5 seconde, et si elle laisse moins de 2 secondes, le plan est signalé au lieu d’être découpé. Cette règle a sauvé un plan de 12 secondes, du ciel avant une bascule vers une allée de cyprès. En chiffres, il ressemblait à un plan raté. Il démarrait à 65 % de sa médiane, donc au-dessus du seuil.
Que faut-il revérifier à l’œil avant de monter ?
Six vérifications, dans l’ordre où les erreurs peuvent se propager.
- D’où vient l’heure de chaque fichier. Lue dans le fichier, recalée sur le timecode, ou supposée. Tout ce qui est supposé se contrôle sur l’image.
- Chaque planche est complète. Le calcul du rang de la première vignette prend quelques secondes et évite de perdre des plans sans le savoir.
- Les plans « sans personne ». Une deuxième image par plan, vers la fin.
- Une dizaine de bandes d’images avant toute coupe. Je choisis exprès un plan que la mesure condamne, un plan que je crois propre, un plan de séance couple ou de soirée, et un plan doux mais stable. Sur le mariage de 543 fichiers, cette étape a corrigé deux erreurs : un plan « propre » qui ne l’était pas, et un plan « raté » qui était une découverte volontaire.
- Les séquences à parti pris. En séance couple et en soirée, aucune coupe pour flou sans l’avoir vue.
- Ce que la mesure ne voit pas. Une caméra pointée vers le sol mais nette a une netteté normale. Un plan qui tremble en restant net aussi. Pour ces deux cas, les mesures servent seulement à classer des candidats, et je regarde les 60 à 80 premiers.
À cela s’ajoutent deux règles de prudence. Rien n’est supprimé : le tri sur disque écrit un fichier qui permet de tout remettre en place, les coupes se font dans une seconde timeline qui laisse la première intacte, et un plan dont il ne reste rien est signalé, pas effacé. Et les longs plans de parole sont mis à part : tout fichier de 2 minutes ou plus, hors drone et séance couple, part dans une section « discours », à écouter et à replacer à la main. Aucun script ne sait où se trouve le moment fort d’un discours, et c’est souvent là que se joue le film, comme je l’explique dans l’article sur le son des discours de mariage.
Faut-il confier son dérush à une IA ?
Oui, si vous tournez des centaines de fichiers par mariage, sur plusieurs caméras, et si vous acceptez de relire ce que l’outil a fait. Le rangement par séquence et le repérage des têtes et des queues de plan sont des tâches où l’œil apporte peu.
Non, si vous comptez sur elle pour choisir vos plans. Dans mon dérush, elle range et elle signale, et le choix des plans reste humain. Pour le reste de la chaîne, voir ma carte de ce que l’IA change vraiment en vidéo en 2026. Si c’est la génération de plans qui vous intéresse, j’ai fait le calcul de ce que coûte un plan sur Higgsfield, en crédits et en essais.
Et pas sans filet. Faites vos premiers essais sur une copie des rushs, jamais sur l’unique exemplaire d’un mariage. Combien de copies garder, et où : j’ai comparé la règle 3-2-1 de sauvegarde, selon la CISA et l’ANSSI, à ce que je fais de mes rushs. Et si vous n’avez pas encore filmé de mariage, lisez d’abord ce que le métier de vidéaste de mariage représente en heures et en engagements.
Si vous êtes futurs mariés et que vous lisez ceci par curiosité : le tri ne raccourcit pas ce qui compte. Le choix des plans, le rythme et le son des voix restent faits à la main, et j’ai détaillé ce que contiennent les 8 heures de montage et les 6 heures de réflexion d’un film de mariage.
Sources : Blackmagic Design, « DaVinci Resolve – What's New » (en anglais) ; documentation OpenCV, fonction phaseCorrelate (en anglais). Pages consultées le 5 octobre 2026. Les chiffres du mariage viennent de mes notes d'outil ; les deux essais du 5 octobre 2026 ont été faits sur ma machine, sur des fichiers et une image de synthèse, pas sur des rushs de clients. L'image d'en-tête est un dessin schématique et les trois infographies ont été produites à partir de ces données ; aucune ne contient d'image générée par IA.