IA et protection de marque — Enregistrement du webinaire

Ce que le panel a couvert

La session a ouvert sur un panorama du paysage actuel des menaces : contrefaçons génératives qui ne laissent plus d'artefacts évidents de modèle, usurpation d'identité à grande échelle sur le social payant, et migration régulière des abus organisés vers des plateformes fermées où la visibilité tierce est limitée. Chacun de ces basculements change ce qu'un programme de détection doit chercher et comment le succès doit être mesuré.

Le tiers central s'est concentré sur l'économie « build versus buy ». Où un modèle interne est-il réellement rentable, et où une plateforme commerciale est-elle le bon choix ? La réponse de travail du panel, simplifiée : construisez là où vos données et votre signal d'application sont propres à votre marque, et achetez là où le problème sous-jacent est partagé avec tout le monde dans votre catégorie.

Le dernier tiers était opérationnel. Comment structurer une équipe autour d'un pipeline de détection « modèle d'abord » sans transformer les analystes en tampons en caoutchouc ? Comment mesurer honnêtement la précision et le rappel quand la vérité terrain bouge elle-même ? Et comment gérer le faux positif inévitable qui se retrouve devant un client ou un dirigeant ?

Qui intervient

Le panel réunit Maya Linden, Director of Detection chez 2GeeksinaLab, qui dirige nos modèles d'abus sur places de marché et réseaux sociaux, et Tomas Beck, Head of Enforcement Operations, qui pilote le volet analystes et escalades du programme. Tous deux ont passé ces dernières années à travailler avec des ayants droit mondiaux dans la grande consommation, le divertissement et le logiciel.

Ils sont rejoints par Priya Ravel, responsable interne de la protection de marque chez un grand groupe multinational de biens de consommation, qui a construit et reconstruit des programmes de détection à travers plusieurs vagues de changement de plateforme. Sa perspective ancre la discussion dans les contraintes réelles de l'exécution d'un programme à l'intérieur d'un grand titulaire de droits, plutôt que depuis le point de vue d'un fournisseur.

Pourquoi cela compte maintenant

Deux choses se produisent en parallèle qui font de cette discussion la bonne pour le début 2025. Premièrement, les outils génératifs ont ramené à près de zéro le coût de production d'annonces contrefaisantes convaincantes, de fausses pages de support et de contenus d'usurpation, ce qui signifie que la courbe de volume est plus raide qu'aucun programme piloté par analystes ne peut suivre seul.

Deuxièmement, les plateformes sur lesquelles les marques s'appuient historiquement pour l'application sont elles-mêmes sous pression de coûts, et les équipes confiance et sécurité sont plus minces qu'il y a deux ans. Cette combinaison — plus d'abus, moins de capacité côté plateforme — déplace une plus grande part de la charge de détection et de tri vers le titulaire de droits.

Les pipelines pilotés par IA ne sont pas une réponse complète à cette pression, mais ils sont la seule façon réaliste de garder l'attention humaine sur les cas qui demandent réellement un jugement humain. Le panel est honnête sur les limites comme sur les gains.

À regarder à la demande

L'enregistrement, les supports de présentation et une transcription écrite des questions-réponses sont disponibles sur demande. Utilisez le formulaire de contact de ce site, mentionnez le webinar AI and Brand Protection, et nous vous enverrons le lien directement.

Si vous évaluez un programme de détection ou d'application pour l'année à venir, nous vous proposons volontiers, à la suite de l'enregistrement, une session de travail sur vos surfaces spécifiques. Mentionnez-le dans la même demande et nous l'orienterons vers la bonne équipe.