<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/a92b4b9787094977b20cd566c9ed0894&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1920&quot; height=&quot;1440&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>1440</height><width>1920</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>1440</thumbnail_height><thumbnail_width>1920</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/a92b4b9787094977b20cd566c9ed0894-b0609fc286e686f5.gif</thumbnail_url><duration>54.934</duration><title>Frame.io semantic search with TwelveLabs</title><description>Dans cette vidéo, je vous explique comment effectuer une recherche sémantique efficace pour trouver des contenus spécifiques dans nos vidéos. Au lieu de se fier à des noms ou des tags, je vous encourage à décrire votre objectif local en utilisant un langage naturel. Par exemple, en cherchant un tir large à l&apos;aérienne de Rookie sur Coastline, vous obtiendrez des résultats plus pertinents que de simplement rechercher des images de drone. Je vous invite à essayer cette méthode pour accéder directement aux segments souhaités dans vos projets. N&apos;hésitez pas à me faire part de vos commentaires !</description></oembed>