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5 - Comme Netflix, exploiter la puissance des algorithmes

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Netflix débarquera en France en septembre. Un événement attendu par les adeptes du streaming vidéo. Le géant américain, qui a démarré en 1997 avec la location de DVD par abonnement et par correspondance, jouit d’une réputation quasiment sans faille : catalogue important, qualité du contenu, recommandations pertinentes… Celles-ci ne doivent rien au hasard. L’entreprise a peaufiné au fil des années sa capacité à traiter les informations fournies par ses utilisateurs et l’usage qu’ils font de son service.

Si Google reste le maître incontesté des algorithmes, graphes et autres techniques de "deep learning" (une branche de l’intelligence artificielle dont la finalité est d’anticiper le comportement des internautes), Netflix est sans nul doute son meilleur élève. Le californien n’a plus besoin des questionnaires de satisfaction que ses usagers remplissaient après avoir regardé un DVD. Il lui suffit aujourd’hui d’analyser directement leur comportement en ligne. Quels films regardent-ils ? À quelle heure ? Sur quel support (ordinateur, mobile, tablette) ? À quel moment du visionnage appuient-ils sur pause ou sur avance rapide ?

Netflix sait tout, à tout instant, sur les habitudes et les préférences de ses quelque 50 millions d’abonnés et sur les milliards d’heures de streaming qui sont consommées (6,5 milliards au premier trimestre 2014). C’est alors qu’algorithmes et graphes entrent en scène pour croiser les données et en extraire la substantifique moelle. La plate-forme peut ainsi recommander des films et des séries en fonction des envies de l’internaute. L’analyse des données constitue le socle de son activité. Chaque jour, ses équipes analysent 30 millions de visionnages, 4 millions de notations et 3 millions de requêtes.

L’idée à retenir : Investir dans le développement d’algorithmes personnalisés d’analyse des données des utilisateurs et des clients.

 

Une masse d’informations que Netflix a appris à exploiter. Le mensuel américain "Wired" estimait, en mars, qu’il disposait de certains des outils de big data, en particulier de visualisation des données, les plus sophistiqués au monde. En 2009, il a lancé un appel aux développeurs pour mettre au point un algorithme de prédiction des recommandations. Près de huit fois sur dix, ce sont elles, et non les requêtes, qui déclenchent la location d’un film.

Netflix a affiné son service à l’extrême. Ainsi, il ne se contente pas de proposer des catégories aussi généralistes que "comédies" ou "drames", mais propose des critères de classement plus pointus comme "histoires sataniques étrangères des années 1980" ou "documentaires anti-systèmes émouvants"... Un journaliste du site américain The Atlantic en a recensé près de 77 000 ! En amont, des petites mains avaient passé des jours à indexer les contenus avec des centaines de métadonnées...

Il y a deux ans, Netflix a poussé l’expérience encore plus loin en corrélant les données de ses algorithmes pour concevoir un produit destiné spécialement à ses abonnés, et plus largement aux fans de séries. Dès le départ, les mathématiques ont parlé : les internautes qui étaient mûrs pour le remake d’une mini-série britannique des années 1990 aimaient également les films de David Fincher et l’acteur Kevin Spacey. Ces trois critères ont donc été repris pour assurer le succès de "House of Cards". La série a été confiée au réalisateur de "Fight Club" avec Kevin Spacey dans le rôle principal… La même stratégie a été appliquée pour imaginer la "jaquette", étant donné que les couleurs et leur organisation influencent les internautes dans leur choix. Puisque les données sont accessibles et les outils disponibles pour les analyser, pourquoi laisser le moindre élément au hasard ? Le succès de "House of Cards" a été immédiat. Avec les autres séries made in Netflix, comme "Orange is the new black", il est la preuve de la puissance des algorithmes et du big data.

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