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AWS détaille Pegasus 1.5 pour la vidéo dans Bedrock
Le guide du 19 octobre explique une disponibilité du 9, avec JSON horodaté et vidéos de deux heures.
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AWS présente l’intégration de TwelveLabs Pegasus 1.5 à Bedrock. Le billet du 19 octobre renvoie à l’annonce du 9 : c’est un suivi technique, pas un lancement aujourd’hui.
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En bref
- Le modèle recherche des segments définis par l’utilisateur et renvoie des horodatages et des champs structurés ; des images peuvent préciser la cible.
- AWS indique des vidéos allant jusqu’à deux heures, des entrées S3 ou de petits clips intégrés, et une disponibilité en Oregon.
Un guide après l’annonce initiale
Le billet AWS du 19 octobre explique la disponibilité annoncée le 9. Pegasus 1.5 analyse une vidéo entière pour retourner les segments définis par l’application, au-delà d’une réponse sur un clip. Il reçoit directement un objet S3 ou une courte vidéo intégrée, sans indexation préalable. Le maintien dans le périmètre AWS est une affirmation du fournisseur, pas notre audit.
Le tableau indique l’inférence à la demande en Oregon, us-west-2, modèle twelvelabs.pegasus-1-5-v1:0, via InvokeModel ou InvokeModelWithResponseStream sur runtime. L’exemple utilise un préfixe global et cite us comme alternative ; il ne prouve pas une disponibilité universelle. Vérifier la fiche du modèle et la géographie autorisée reste nécessaire.
Deux modes, deux structures de requête
En mode general par défaut, inputPrompt contient la question et message la réponse. Avec responseFormat.type:json_schema, jsonSchema porte le schéma et message contient une chaîne JSON. time_based_metadata emploie segment_definitions à la place d’inputPrompt, à omettre.
Chaque définition comporte id, description et fields avec noms, types et explications. Une rédaction peut définir ses rubriques et demander titre, résumé et thèmes ; une autre définition cherche les marques. La liste segments regroupe les résultats, identifiés par _definition_id. Analyse : ces définitions constituent une politique d’annotation à stabiliser avant de comparer les archives.
Horodatages et références visuelles
Les segments incluent start_sec, end_sec et les champs demandés. segmentTimeFormat peut produire des nombres seconds ou des chaînes hh:mm:ss et hh:mm:ss.fff. definition_errors indique les erreurs de définitions. Analyse : contrôler cette liste, normaliser les temps et garder l’identité du critère évite d’indexer un résultat partiel comme catalogue complet.
Des images précisent un produit, logo ou individu. En general, elles vont dans promptV2.mediaSources avec la question dans inputText ; en segmentation, dans mediaSources de chaque définition. Chaque image demande name, media_type:image et une seule source, base64String ou S3. Maximum : 30 références par requête. La scène de canoë illustre l’usage, sans constituer une mesure indépendante.
Contraintes d’entrée et d’accès
La durée passe d’une heure sur Pegasus 1.2 à deux heures. Limites : 2 GB via S3, 25 MB intégrés ; résolution 360×360 à 5184×2160 ; ratios 1:1 à 2.4:1 ou inverses ; formats compatibles FFmpeg. Ces conditions déterminent le prétraitement nécessaire du fonds vidéo.
S3 requiert uri et bucketOwner. Il faut accès AWS et modèle, Python 3.10 ou ultérieur, Boto3 et permissions invoke. Le billet décrit les identifiants signés et une option bearer nécessitant bedrock:CallWithBearerToken ; AWS recommande des clés temporaires en production. Ce n’est pas un abonnement vidéo personnel.
Surveiller complétude et facturation
L’exemple utilise 900 secondes de délai de lecture, 10 de connexion et aucune nouvelle tentative SDK. Ce sont des paramètres illustratifs, pas une promesse de latence. stopReason:length signifie un arrêt sur maxOutputTokens. Des fragments message reçus en streaming ne prouvent pas la complétude des segments.
includeMetering:true ajoute outputTokenCount et inputVideoSecond aux réponses non diffusées. CloudWatch mesure invocations, tokens, latence et erreurs client ; des profils étiquetés séparent les applications. Les frais Marketplace figurent sous TwelveLabs dans la facture et Cost Explorer, non sous Bedrock. Nous n’avons pas mesuré le coût d’une collection.
Analyse : valider les annotations
Archives journalistiques, sport, recommandations contextuelles et sécurité de marque sont des exemples. Nous proposons de figer les définitions, annoter des clips manuellement et mesurer omissions, faux rapprochements et écarts temporels. Images de référence et texte seul doivent être évalués séparément. JSON valide ou résumé fluide ne prouve pas l’exhaustivité. Inclure des clips sans cible, des distracteurs ressemblants et des transitions ambiguës ; classer les erreurs de définition, de référence visuelle et de temps plutôt que juger la seule fluidité.
L’anglais est pleinement pris en charge ; arabe, chinois, français, allemand, italien, japonais, coréen, portugais, russe, espagnol, thaï et vietnamien le sont partiellement. Traduire une interface ne garantit pas des performances équivalentes. AWS maintient la revue humaine. Notre proposition n’atteste ni précision, ni latence, ni droits d’utilisation, ni économies ; les annotations doivent rester vérifiables dans la vidéo.
Pourquoi cela compte
Les métadonnées par segment peuvent faciliter le classement des archives sportives. Un pilote devrait comparer les résultats aux annotations humaines, en mesurant omissions et faux rapprochements avant l’intégration au moteur de recherche.
Limites et disponibilité
Cette API cloud exige compte AWS, autorisations et accès au modèle ; ce n’est pas un abonnement vidéo personnel. AWS précise une facturation Marketplace au nom de TwelveLabs. La couverture linguistique varie et une vérification humaine reste nécessaire. Nous n’avons mesuré ni précision, ni latence, ni coût complet.
Sources et preuves
Date de la source: 19 oct. 2026 · Source vérifiée: 20 oct. 2026
Articles assistés par IA, vérifiés avec les sources primaires citées. Les affirmations des fournisseurs sont attribuées ; la présence ne vaut pas recommandation.