Rastock AI est un outil de métadonnées et de distribution pour les contributeurs de photos et vidéos stock. Il réunit dans un seul flux de travail la génération de métadonnées par IA, l’application des règles propres à chaque agence, la livraison FTP en masse vers 10 agences ou plus et le suivi du statut par destination.
Le modèle commercial est volontairement simple : un abonnement forfaitaire, aucun partage de revenus, aucune revendication de propriété sur les œuvres envoyées et un export libre des métadonnées en IPTC, XMP ou CSV.
Rastock AI Inc is a member of Microsoft for Startups and of NVIDIA Inception, NVIDIA’s program for startups.
Rastock AI a été fondé par des contributeurs de stock pour des contributeurs de stock. Nous savons à quel point il est pénible de passer des heures dans des feuilles de calcul au lieu d’être derrière l’objectif.
Conçu pour la réalité de la création de stock moderne
En 2025, le secteur du contenu de stock avait atteint une échelle critique. Les places de marché recevaient des volumes d’images et de vidéos sans précédent, mais les outils utilisés pour décrire, structurer et préparer ce contenu restaient largement manuels, fragmentés et dépassés.
Les flux de travail des métadonnées n’avaient pas évolué au même rythme que la création de contenu, et chaque
voulait la même information sous une forme différente.
Rastock AI a été fondé pour résoudre précisément ce problème.
Nous avons constaté un écart croissant entre la manière dont le contenu de stock est produit aujourd’hui et celle dont il est préparé pour la distribution. Les créateurs passaient plus de temps à gérer
qu’à créer du contenu, tandis que les agences avaient du mal à faire évoluer leurs opérations efficacement.
Au lieu de créer un autre outil de balisage générique, nous nous sommes concentrés sur la compréhension du contexte commercial du stock — comment les images et les vidéos sont réellement évaluées, catégorisées et mises en avant sur les principales places de marché.
Rastock AI repose sur un moteur d’IA conçu sur mesure pour prendre en charge des flux de travail de stock à grand volume. Notre système analyse le contenu visuel avec une attention particulière pour :
Cela permet aux créateurs et aux équipes de générer des métadonnées structurées et exploitables, conformes aux
— pas seulement à une détection superficielle des objets.
Où en est Rastock AI aujourd’hui
Rastock AI fonctionne désormais à deux endroits. Le tableau de bord traite les fichiers et les livre aux agences par FTP dans le format demandé par chacune. Une extension de navigateur, publiée sur le Chrome Web Store, écrit les métadonnées directement dans les pages de téléversement des contributeurs d’Adobe Stock, Shutterstock, Freepik et Depositphotos — pas d’export, pas de copier-coller.
Rastock AI est soutenu par Microsoft for Startups, avec l’appui de l’Agence d’innovation et de développement numérique de l’Azerbaïdjan.
Rastock AI est également membre de NVIDIA Inception, le programme de NVIDIA pour les startups. Ce programme nous donne accès aux ressources et formations NVIDIA pour développeurs pendant que nous construisons les prochaines briques du produit.
Aujourd’hui, Rastock AI accompagne des photographes, vidéastes, équipes créatives et agences qui travaillent à grande échelle et ont besoin d’une automatisation fiable pour suivre la demande croissante. Notre plateforme est conçue pour aider les utilisateurs à :
Rastock AI est conçu pour les créateurs qui considèrent la production de stock comme une activité sérieuse, pas comme une tâche secondaire.
Nous pensons que les métadonnées ne devraient jamais freiner la créativité. Notre mission est de supprimer les frictions opérationnelles des flux de travail de stock et d’aider les créateurs à se concentrer sur ce qu’ils font le mieux : produire des contenus utiles, prêts pour le marché.
Rastock AI continue d’évoluer au rythme du secteur, guidé par les besoins réels des contributeurs et par une automatisation pratique, pas par le battage médiatique.
Les valeurs qui guident notre IA
La technologie sans éthique n’est que du code. Nous construisons avec une boussole morale claire.
Les esprits derrière le moteur
Une petite équipe d’ingénieurs, de designers et de contributeurs stock.
Prêt à faire évoluer votre activité ?
Rejoignez des milliers de contributeurs qui ont déjà retrouvé du temps grâce à Rastock AI.
Nous créons des outils qui renforcent la créativité humaine, pas qui la remplacent. Notre IA s’occupe des tâches fastidieuses pour que vous puissiez vous concentrer sur l’art.
Vos données vous appartiennent. Nous n’utilisons jamais votre portfolio privé pour entraîner des modèles sans autorisation explicite — la politique complète est disponible sur notre page de confidentialité.
Balash a fondé Rastock AI après avoir passé des années à gérer lui-même un portefeuille de stock, où le goulot d’étranglement n’a jamais été la prise de vue ou le montage — c’était la rédaction des métadonnées et l’envoi des fichiers à chaque banque d’images dans le format attendu par cette bourse. Il dirige la stratégie produit et d’entreprise, et travaille directement sur les parties du système que les contributeurs utilisent au quotidien.
Elchin dirige l’ingénierie et l’infrastructure. Son rôle se concentre sur la partie de la plateforme que les contributeurs ne voient jamais et dont ils dépendent en permanence : la chaîne de traitement des fichiers, la couche d’envoi qui atteint chaque agence via FTP, et le processus de déploiement qui permet de livrer les correctifs le jour même de leur écriture.
Yamen conçoit l’interface dans laquelle travaillent les contributeurs. Son objectif est le flux de travail autour du volume — examiner des centaines de fichiers sans perdre le fil, comprendre ce que chaque agence acceptera avant l’envoi, et garder un produit lisible à mesure que la bibliothèque grandit.
Alyssa veille à la manière dont Rastock AI se présente — le positionnement, les campagnes et le langage utilisé sur le site, le blog et les réseaux sociaux. Son travail consiste à maintenir une voix cohérente auprès des contributeurs, de la première publicité qu’ils voient jusqu’au produit dans lequel ils travaillent chaque jour.
Victor dirige les modèles derrière les métadonnées. Son travail relève davantage de l’évaluation que de la génération : mesurer les résultats par rapport aux règles publiées de chaque banque d’images, suivre les écarts entre les descriptions et ce qui se trouve réellement dans le cadre, et améliorer la précision sur les types de fichiers que les contributeurs téléversent le plus.