L’analytics data est souvent négligé par les studios d’animation. Alors que l’industrie de l’animation continue d’évoluer à l’ère numérique, comprendre l’importance de l’analytics data devient de plus en plus crucial pour les studios qui cherchent à rester compétitifs et à proposer des contenus captivants à des audiences du monde entier : en coulisses, se cache un véritable trésor de données de production prêt à être exploité pour en tirer des informations précieuses.
Dans cet article, nous examinons l’importance de l’analytics data dans la production d’animation, en mettant en lumière pourquoi son potentiel est souvent sous-estimé et pourquoi il devrait être adopté comme un outil essentiel pour la réussite. Du suivi des performances à l’optimisation des coûts, en passant par les informations sur l’audience et l’analytics prédictive, les bénéfices liés à l’exploitation des données de production sont profonds et durables.
Pourquoi l’analytics data pour la gestion :
L’intégration de l’analytics data dans la gestion d’un studio d’animation est une décision stratégique motivée par le besoin de précision et d’efficacité. La nature complexe des données collectées par les trackers de production offre une multitude d’informations qui, lorsqu’elles sont exploitées efficacement, peuvent aider les studios à prendre des décisions éclairées, à repérer des opportunités de réduction des coûts et à maximiser les revenus.
Les studios d’animation traitent une multitude de points de données, allant des calendriers de projet à l’allocation des ressources et aux processus de rendu. L’ampleur de cette complexité rend nécessaire l’utilisation d’outils d’analytics avancés pour dégager des schémas et tendances significatifs.
En tirant parti des analytics, les studios peuvent obtenir une compréhension globale de leurs processus de production, leur permettant d’optimiser les workflows, de réduire les goulots d’étranglement et d’améliorer l’ensemble de la gestion de projet.
L’approche traditionnelle consistant à s’appuyer uniquement sur l’intuition artistique est progressivement remplacée par une prise de décision pilotée par la donnée, offrant une voie plus stratégique et plus efficace vers le succès. Cette transition d’un processus décisionnel subjectif vers une démarche objective et fondée sur la donnée améliore non seulement l’efficacité opérationnelle, mais positionne aussi les studios pour prospérer dans une industrie de plus en plus concurrentielle.
1. Quelles données mesurer et comment
Les studios d’animation doivent d’abord identifier les indicateurs clés à mesurer.
Gestion du temps
- Durée des tâches pour les estimations - Comprendre le temps nécessaire pour chaque tâche et chaque sprint est essentiel pour une planification de projet précise. L’analytics data peut fournir des informations précieuses sur les performances historiques des équipes d’animation, permettant aux studios de fixer des délais réalistes et d’allouer les ressources de manière optimale. En analysant les données de projets passés, les studios peuvent identifier des schémas concernant les temps de finalisation des tâches, les aidant à prendre des décisions plus éclairées concernant les calendriers de projet et l’allocation des ressources.
- Temps de rendu - Le rendu est un processus gourmand en ressources dans la production d’animation, nécessitant souvent une puissance de calcul considérable. L’analytics data peut rationaliser les processus de rendu en analysant les temps de rendu, en repérant les inefficacités et en optimisant l’allocation des ressources de rendu. Cela réduit non seulement les coûts de production, mais améliore aussi l’efficacité globale, permettant aux studios de livrer des animations de haute qualité dans des délais plus serrés.
Budget
- Données de budget et de coûts - Suivez les allocations budgétaires et les dépenses réelles pour chaque projet. L’analyse des données de coûts aide les studios à identifier les postes où les dépenses peuvent être optimisées, conduisant à une meilleure gestion financière.
Répartition de la charge de travail
- Utilisation des ressources - Suivez l’utilisation des ressources humaines, y compris les artistes, les animateurs et les autres membres de l’équipe. Cela permet d’identifier les ressources sous-utilisées ou surchargées, afin de répartir la charge de manière plus équilibrée.
- Dépenances de tâches - Comprendre les dépendances entre les différentes tâches dans le pipeline de production. Identifier les dépendances de tâches aide à planifier et prioriser les activités pour éviter les goulots d’étranglement et les retards. Dans le même esprit, savoir quand les assets sont prêts pour un plan donné est également très utile.
Qualité
- Indicateurs de qualité - Mesurez et suivez la qualité de la production d’animation. Cela peut inclure des scores de satisfaction client, les retours des parties prenantes et le respect des standards de qualité. Le suivi des indicateurs de qualité garantit que le produit final répond aux attentes, voire les dépasse.
- Taux d’erreur - Gardez une trace des erreurs ou des reprises nécessaires pendant le processus de production. Des taux d’erreur élevés peuvent signaler des domaines nécessitant une amélioration des processus, une formation supplémentaire ou de meilleurs outils.
Productivité
- Efficacité du workflow - Évaluez l’efficacité de l’ensemble du workflow, de l’initiation du projet à sa finalisation. Identifiez les zones où les processus peuvent être simplifiés ou automatisés afin d’améliorer l’efficacité globale et de réduire le temps de production.
- Productivité de l’équipe - Mesurez la productivité des membres de l’équipe individuellement et de l’équipe dans son ensemble. Cela peut inclure le nombre de tâches terminées par unité de temps, le respect des délais et le débit global du projet.
- Temps de cycle - Suivez le temps nécessaire pour compléter des jalons ou des phases spécifiques d’un projet. L’analyse des temps de cycle aide à définir des attentes réalistes pour les clients et les parties prenantes.
2. Générer des données avec un tracker de production
Vous aurez besoin de métadonnées provenant de vos outils de création numériques pour calculer les indicateurs mentionnés ci-dessus.
Les métadonnées constituent une source riche d’informations incluse dans les outils numériques de création et de suivi, offrant un contexte et des éclairages supplémentaires sur divers aspects du pipeline de production. La manière la plus efficace de générer et d’interroger ce type de métadonnées consiste à utiliser un tracker de production comme Kitsu :
- Kitsu permet à votre studio de stocker vos données de production au même endroit. Vous pouvez synchroniser vos données entre différents outils de création numériques et exécuter des scripts personnalisés lorsque des événements se produisent afin d’automatiser la plupart des actions dans votre pipeline.
- La possibilité de collaborer à distance à travers le monde conduit à de meilleures décisions et à des livraisons plus rapides : vous disposez d’informations en temps réel pour attribuer des tâches et envoyer des directives en conséquence, afin de rendre votre équipe plus productive. Les données sont stockées de manière sécurisée et restent accessibles à votre équipe et à votre pipeline, pour que tout le monde soit sur la même longueur d’onde.
- Nous proposons des intégrations logicielles avec des outils populaires comme Blender, Unreal Engine, ou Harmony, ainsi que des outils pour développeurs afin de faciliter la communication entre vos outils, ce qui permet aux artistes de s’en tenir à leurs workflows préférés.
Vous pouvez démarrer avec Kitsu gratuitement sans avoir besoin d’un consultant, d’une formation intensive ou de connaissances techniques. Pour commencer à générer des données, il vous suffit de suivre vos assets de production et vos tâches avec Kitsu, et Kitsu se chargera de collecter tout le reste.
3. Extraire des données
Il existe deux façons d’extraire des données de Kitsu.
La première consiste à accéder à une page de statistiques et à exporter le rapport au format .csv. Par exemple, avec la page de statistiques des assets, vous pouvez obtenir rapidement un aperçu de l’avancement de votre production :
Kitsu expose également une API HTTP qui vous permet de centraliser et d’accéder à l’ensemble de vos données de production. Cette méthode est privilégiée pour l’analytics data.
Concevoir un film implique beaucoup de données : assets, plans, casting, affectations de tâches, emplacements des fichiers, etc. Toutes ces informations sont partagées entre tous les départements. Ces données contiennent des métadonnées importantes pour les processus analytiques, par exemple :
Assets
- Métadonnées générales - Incluent les dates de création, les descriptions et des informations sur les artistes ou les équipes responsables de chaque asset.
- Informations de versioning - Conserver les métadonnées relatives aux différentes versions d’un projet ou d’un asset. Les informations de versioning sont essentielles pour suivre les changements, comprendre l’évolution d’un projet et s’assurer que les dernières versions sont utilisées en production.
- Métadonnées historiques - Conserver les métadonnées historiques des assets et des projets. Cela inclut les modifications effectuées, les contributeurs impliqués et tout événement significatif pendant le processus de production. Les métadonnées historiques fournissent une piste d’audit complète pour l’analyse et l’apprentissage à partir des expériences passées.
Tâches
- Métadonnées de production - Capturer les métadonnées liées à chaque production, comme les dates de début et de fin, le type de projet, le genre, et les clients ou parties prenantes associés. Ces informations aident à catégoriser et organiser les projets pour une meilleure gestion et reporting.
- Métadonnées d’étape de workflow - Suivre l’étape actuelle de chaque tâche ou asset dans le workflow de production. Comprendre où se trouve chaque élément dans le pipeline aide à gérer les calendriers, identifier les goulots d’étranglement et garantir un processus de production fluide.
- Métadonnées de collaboration - Capturer les métadonnées liées à la collaboration, comme les commentaires, les annotations, les revues et les retours des membres de l’équipe ou des clients. Les métadonnées de collaboration apportent des informations sur les schémas de communication, la résolution des problèmes et la dynamique globale de collaboration au sein de l’équipe.
Extraire les données de Kitsu avec l’API
L’API REST de Kitsu fournit un stockage centralisé pour l’ensemble de vos données, consultable depuis n’importe où grâce à votre langage de programmation préféré :
Par exemple, si vous souhaitez mesurer le temps de rotation pour une tâche donnée, vous pouvez interroger l’endpoint /actions/tasks/{task_id}/time-spents afin d’obtenir le temps passé sur cette tâche. Vous pouvez ensuite agréger les tâches sur une semaine donnée pour vous faire une idée de la charge de travail que votre équipe peut accomplir en une semaine de sprints.
4. Visualisation des données
Kitsu propose déjà un large éventail de graphiques, de courbes et de tableaux pour visualiser les données du pipeline par défaut, sans action supplémentaire requise :
- Fil d’actualités pour voir tous les changements de statut des tâches minute par minute
- Statistiques de séquence avec des diagrammes circulaires pour connaître exactement l’état de l’ensemble de la production en une seule page.
- Graphiques de Gantt et vues calendrier pour visualiser les calendriers.
- Quota quotidien pour savoir si vos animateurs sont productifs ou non.
- Gestion du casting https://www.cg-wire.com/casting-management
Cependant, il existe plusieurs autres options de visualisation des données lorsqu’une vue n’est pas disponible.
Une façon simple de visualiser les données consiste à utiliser des tableurs comme Google Sheets ou Microsoft Excel. Exportez simplement vos données Kitsu en CSV via les boutons d’export disponibles, ou en JSON via l’API, puis importez ces données dans votre tableur.
Vous pouvez ensuite nettoyer ou transformer les données avant de générer vos propres rapports.
N’hésitez pas à nous contacter si vous avez besoin d’aide !
Conclusion
En conclusion, l’intégration de l’analytics data dans la gestion d’un studio d’animation constitue un grand changement de paradigme dans l’industrie : la complexité des données des productions d’animation est transformée en avantages stratégiques, permettant aux studios de prendre des décisions éclairées, de rationaliser les processus et, au final, d’améliorer leur compétitivité.
En se concentrant sur les indicateurs clés, les studios d’animation peuvent libérer tout le potentiel de leurs données et ouvrir la voie à un avenir plus efficace et plus prospère. Des trackers de production comme Kitsu sont essentiels pour devenir un studio guidé par la donnée. Même si le changement peut sembler intimidant, le saut en vaut la peine. En ayant un contrôle total sur vos données, votre production atteindra de nouveaux sommets.
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