VIDEO. Netflix mise beaucoup sur son système de recommandation personnalisée

MEDIAS L’algorithme ultra-sophistiqué du service de vidéo à la demande lui permet de proposer des contenus réputés pertinents à ses utilisateurs. Un atout face à la concurrence…

Anaëlle Grondin

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Les suggestions de films du service de vidéos en streaming Netflix sur un téléviseur.
Les suggestions de films du service de vidéos en streaming Netflix sur un téléviseur. — STEPHANE DE SAKUTIN / AFP

Pas de séries populaires comme «House of Cards» ou «Game of Thrones», ni de films très récents sur Netflix France. Malgré la déception de certains, le patron de la plateforme, Reed Hastings, est persuadé qu’elle va beaucoup plaire aux Français. Certes, le service américain de vidéo à la demande sur abonnement n’est finalement qu’une offre complémentaire de CanalPlay ou FilmoTV, mais il a un atout de taille par rapport à ses concurrents: son système de recommandation personnalisée très avancé.

(Vidéo par Maxime Deloffre)

Pas de hasard sur la plateforme

Le géant américain sait comment vous accrocher grâce à un algorithme sophistiqué sur lequel il travaille depuis des années. «Notre but est de chercher le meilleur titre à proposer lorsqu’un utilisateur se connecte», indique à 20 Minutes Neil Hunt, responsable produit de Netflix. Rien n’est laissé au hasard. Au moment de l’inscription, le service vous propose d’emblée de créer un profil (jusqu’à quatre par foyer) et vous demande quels sont vos goûts.

Première étape, choisir quels genres vous intéressent (comédie, drame, science-fiction…). Dans un deuxième temps, vous êtes invité à évaluer certains titres que vous avez déjà vus. Mais ensuite, c’est votre usage quotidien qui va permettre à Netflix de mieux vous connaître. 

Une offre spécifique à chaque utilisateur

«Nous analysons ce que les gens regardent, ce qu’ils laissent tomber en cours de visionnage. Nous vérifions aussi s’ils regardent l’épisode suivant après le visionnage d’une série, explique Neil Hunt. Nous sommes aussi attentifs aux notes données aux contenus avec un système d’étoiles et à ce que les utilisateurs recherchent.» Une fois ces informations collectées, «nous les comparons avec la masse de données que nous possédons», poursuit-il. Netflix va par exemple prendre en compte les goûts des utilisateurs qui auront regardé la même série que vous. C’est comme ça qu’il parvient à dérouler des dizaines de suggestions.

En se connectant, un utilisateur a sous les yeux des œuvres mises en avant uniquement pour lui. Son voisin se verra suggérer des titres totalement différents censés coller à sa personnalité. «Dès la première utilisation, tout est déjà personnalisé», nous ont indiqué des salariés de l’entreprise américaine venus de Los Gatos en Californie pour le lancement du service de vidéos en France. 

300 expérimentations l’an dernier, à l’insu des utilisateurs

Huit cents personnes travaillent sur le «big data» chez Netflix, dont un tiers d’ingénieurs chargés d’apporter des améliorations à l’algorithme. «On essaie de rendre cela pertinent à 100%, mais nous ne sommes pas parfaits», concède Neil Hunt. Il confie que son équipe fait énormément de tests. «Parfois nous avons la possibilité de présenter des films et séries à une personne de cinq manières différentes. Nous faisons des expérimentations sur un demi-million d’utilisateurs [à leur insu] et nous regardons ce qui fonctionne le mieux, précise-t-il. Nous avons mené plus de 300 expériences l’an dernier pour rendre les contenus plus alléchants.» Neil Hunt s’est par exemple rendu compte qu’un visuel pouvait changer la donne. En choisissant une image plutôt qu’une autre pour proposer «Breaking Bad», le nombre de visionnages n’était pas le même.

Mais il y a une chose que l’algorithme de Netflix, aussi puissant soit-il, ne pourra jamais analyser: l’humeur de son abonné. Cela ne dérange pas Neil Hunt plus que ça. Il n’est pas non plus gêné par la difficulté pour les utilisateurs de découvrir des univers nouveaux. «En générant cinquante lignes de suggestions, il y a de la diversité dans ce que nous proposons. L’utilisateur y trouve forcément son bonheur.»