Créer un agent IA spécialisé dans la critique constructive de vos montages vidéo

Tu as bouclé un premier montage. Tu le regardes une dixième fois et tu ne sais plus si la coupe à 1 min 23 est bonne, si le rythme tient la route, si le spectateur va décrocher. Un œil extérieur aiderait, mais tu n'as pas toujours un monteur ou un client sous la main. Un agent IA entraîné à la critique de montage peut jouer ce rôle : tu lui envoies une description du montage (ou une transcription, ou des timecodes), il renvoie une analyse structurée (rythme, coupes, cohérence narrative, points faibles, pistes d'amélioration). Pas pour remplacer ton jugement, pour te donner un premier retour reproductible. Voici comment créer cet agent et ce que les débutants se trompent.

Pourquoi un agent de critique de montage

En post-production, on s'aveugle vite. Tu connais chaque plan par cœur. Un regard neuf repère les longueurs, les coupes qui coupent une phrase au mauvais endroit, les séquences qui ne servent pas l'histoire. Un agent IA ne « voit » pas la vidéo comme un humain (sauf si tu utilises un modèle multimodale avec l'image vidéo en entrée). En revanche, si tu lui donnes une représentation textuelle du montage (liste des plans avec timecodes et descriptions, transcription de la voix off, durée des séquences), il peut analyser la structure, le rythme, la cohérence narrative et formuler des critiques et des suggestions. Tu obtiens un premier feedback sans dépendre d'une autre personne. Pour cadrer ce que « bien monter » veut dire, le montage vidéo automatique et assisté par l'IA et le rythme et la tension narrative donnent des références que tu peux intégrer dans les instructions de ton agent.

Ce que l'agent peut analyser (et non)

À partir de texte uniquement : durée des séquences, nombre de plans par minute, placement des silences par rapport à la transcription, cohérence du découpage décrit (ordre logique, répétitions), longueurs anormales. Si tu ajoutes la vidéo (modèle multimodale) : détection de coupes, lecture des sous-titres ou de la voix, analyse d'ambiance. Limites : L'IA ne ressent pas l'émotion comme un spectateur. Elle ne peut pas juger finement une performance d'acteur ou une couleur. Elle travaille sur des signaux (durée, structure, texte). Utilise sa sortie comme une grille de lecture, pas comme un verdict définitif.

Scénario 1 : Critique à partir d'une feuille de montage

Julie monte un court-métrage de 8 minutes. Elle exporte une feuille de montage (liste des plans avec timecode in/out, durée, description courte). Elle veut un retour sur le rythme et les longueurs.

Étape 1 : Préparer l'entrée. Format simple, par exemple en markdown ou dans un tableau : Plan 1, 00:00–00:12, 12 s, « Wide, forêt, personnage entre ». Plan 2, 00:12–00:18, 6 s, « Medium, il marche ». … Elle colle ce texte dans ChatGPT ou Claude, ou dans un custom GPT dédié.

Étape 2 : Instructions pour l'agent. En message système ou en premier message : « Tu es un monteur expérimenté qui fait une critique constructive de montage. Tu reçois une feuille de montage (plans avec timecodes et durées). Tu analyses : 1) Le rythme global (plans trop longs, trop courts, variété). 2) Les séquences qui traînent ou qui manquent de respiration. 3) La cohérence narrative (enchaînements logiques, répétitions). 4) Trois pistes d'amélioration concrètes (timecodes si possible). Tu réponds en sections courtes, sans jugement définitif. Tu suggères, tu ne imposes pas. »

Étape 3 : Envoyer la feuille. « Voici ma feuille de montage [coller]. Donne-moi ta critique. » L'agent renvoie une analyse structurée. Julie relit son montage en se concentrant sur les points soulevés (ex. « plan 7 à 9 : 45 s sans coupe, risque de décrochage »). Elle décide quoi modifier ; l'agent ne décide pas à sa place. Pour affiner le rythme une fois les problèmes identifiés, le guide structurer le rythme et la tension narrative et les transitions invisibles entre clips IA aident à retravailler les enchaînements.

Scénario 2 : Critique à partir de la transcription + timecodes

Thomas monte une vidéo explicative de 5 minutes avec voix off. Il a la transcription (sous-titres ou export de l'outil de reconnaissance vocale) avec les timecodes des phrases. Il veut savoir si les coupes correspondent aux phrases ou si des coupes coupent au milieu d'une idée.

Entrée. Il exporte la transcription avec timestamps, par exemple : [00:00–00:15] « Aujourd'hui on parle des B-Rolls. » [00:15–00:32] « Un B-Roll, c'est un plan de coupe qui… » etc. Il colle ça dans l'agent.

Instructions complémentaires. « Tu analyses la transcription et les timecodes. Repère : 1) Les endroits où une phrase dépasse 15–20 secondes sans pause (risque de monotonie). 2) Les idées qui s'enchaînent sans respiration. 3) Des suggestions de coupes (où placer un plan B-Roll ou un cut pour aérer). » L'agent renvoie des timecodes cibles et des commentaires. Thomas ajuste son montage en conséquence. Pour générer et placer des B-Rolls de façon cohérente, l'article automatiser la création de B-Rolls avec un LLM et une API vidéo et le sound design vidéo IA complètent le workflow.

Scénario 3 : Grille de relecture récurrente

Léa publie une vidéo par semaine. Elle veut une checklist systématique avant de considérer un montage « prêt ». Elle crée un custom GPT (ou un prompt récurrent) qui reçoit toujours la même structure d'entrée : feuille de montage ou transcription + timecodes.

Grille type. L'agent doit toujours répondre avec les mêmes sections : Rythme (OK / à revoir / commentaire). Hook (3 premières secondes : décrit ou non, suggestion). Longueurs (séquences > X secondes sans coupe). Cohérence (répétitions, ordre). Son et mix (si tu ajoutes une note sur le niveau voix/musique). Trois actions prioritaires. En gardant la même grille, Léa compare les retours d'une vidéo à l'autre et repère des patterns (ex. « tu tends à laisser des séquences trop longues en milieu de vidéo »). Pour le hook et les premières secondes, la stratégie contenu vidéo et rétention et le montage CapCut voix et keyframes rappellent les bonnes pratiques que l'agent peut intégrer dans ses critères.

Workflow pas à pas : configurer l'agent

1. Choisir l'outil

ChatGPT (custom GPT), Claude (Projet avec instructions), ou un assistant via API. L'essentiel est de pouvoir définir un rôle et des instructions stables pour que chaque critique suive la même logique.

2. Rédiger le rôle et les contraintes

Décris le persona (monteur expérimenté, critique constructive), le format d'entrée attendu (feuille de montage, transcription avec timecodes), et le format de sortie (sections numérotées, timecodes quand c'est pertinent, ton neutre et suggestif). Précise ce que tu ne veux pas : pas de jugement définitif (« c'est mauvais »), pas de conseils hors sujet (pas de conseils SEO si tu ne demandes que du rythme).

3. Donner des exemples (optionnel)

Un exemple « entrée / sortie » : une mini feuille de montage et une critique type. Ça aligne le style de réponse sur ce que tu attends.

4. Préparer tes données d'entrée

Depuis ton logiciel de montage (DaVinci, Premiere, CapCut), exporte une liste de plans (EDL, rapport, ou copie manuelle). Pour la transcription, utilise les sous-titres automatiques ou l'export de ton outil de reconnaissance vocale. Plus l'entrée est structurée, plus la critique est pertinente.

5. Itérer sur les retours

Si l'agent est trop vague, précise : « Donne des timecodes précis pour chaque point. » S'il est trop sévère ou trop gentil, ajoute dans les instructions : « Sois exigeant sur le rythme mais bienveillant sur le fond. » Ajuste jusqu'à ce que le type de feedback te soit utile.

Ce que les débutants se trompent (tranchée)

Erreur 1 : Envoyer uniquement le script, pas le montage

Le script ne contient pas les durées réelles ni l'ordre des plans. L'agent ne peut pas juger le rythme. Donne-lui une représentation du montage (feuille de montage, transcription avec timecodes, ou description plan par plan avec durées).

Erreur 2 : Attendre un avis « définitif »

L'agent propose des pistes. C'est à toi de trancher. Utilise sa sortie comme une grille de relecture, pas comme un verdict. Certains points seront pertinents, d'autres non.

Erreur 3 : Pas de format d'entrée fixe

Si tu changes à chaque fois la façon de décrire ton montage, les retours seront incohérents. Définis un template (ex. toujours : Plan N, TC in–out, durée, description courte) et respecte-le.

Erreur 4 : Oublier le contexte

Une vidéo TikTok n'a pas les mêmes critères de rythme qu'un documentaire. Indique à l'agent le type de contenu (court format, tuto, fiction, pub) et la durée cible. Il adaptera ses critères.

Erreur 5 : Croire que l'agent « voit » la vidéo comme toi

Sans modèle multimodale, l'agent ne voit pas les images. Il travaille sur le texte que tu fournis. Pour une analyse visuelle (cadrage, couleur), il faudrait soit décrire les plans en détail, soit utiliser un outil qui analyse les frames et renvoie du texte. Pour l'instant, concentre-toi sur la structure et le rythme.

Pro Tip. Garde les retours de l'agent dans un doc par projet. Au fil du temps tu vois quels types de remarques reviennent et tu peux affiner tes habitudes de montage en amont.

Intégration avec ton pipeline

L'agent de critique intervient après un premier montage, avant la livraison ou la publication. Workflow type : montage brut, export feuille de montage ou transcription, envoi à l'agent, lecture de la critique, retouches ciblées, relecture. Il ne remplace pas le client ni le directeur de post-production ; il ajoute une couche de relecture reproductible. Pour le reste de la chaîne (génération des plans, voix, sound design), le workflow post-production DaVinci Resolve et le montage automatique IA couvrent les étapes en amont. La vidéo

montre des outils d'édition assistée par l'IA ; ton agent de critique complète en apportant un retour structuré sur le résultat.

Ressource externe : OpenAI (GPT, API).

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