Netflix et la personnalisation par l’IA : comment ça marche ?

Il est des marques comme Frigidaire, Airbnb ou Uber qui ont préempté leur catégorie. On ne prend plus un taxi, on prend un Uber. On n’ouvre pas le frigo, mais le frigidaire. De même, quand on parle de personnalisation client, on cherche à devenir le « Netflix de sa catégorie ». Explications avec Stéphane Suisse, CTO de notre client Star 5, un outil de comparaison de marques par l’intelligence artificielle.

Netflix et personnalisation
Netflix et personnalisation : comment ça marche

La marque Netflix est emblématique, elle a marqué les esprits, elle fait partie de ces objets de bouche-à-oreille qui n’ont même plus besoin de publicité tant elle est présente dans les esprits. À tel point que, quand on a voulu parler de mariage entre l’indigence artificielle et la personnalisation client, avec Stéphane Suisse de mon client Star 5, l’exemple donné fixé nous est venu immédiatement à l’esprit.

J’ai voulu donc passer un peu de temps avec Stéphane pour essayer de mieux comprendre comment fonctionnent les algorithmes de personnalisation dans un système comme celui de Netflix.

Devenir le Netflix de sa catégorie ?

Mieux encore, je me suis posé la question également de savoir si on pouvait répliquer cette méthode pour les entreprises plus traditionnelles qui voudraient devenir justement le « Netflix de leur catégorie ».

La question n’est pas spécieuse, car Netflix n’est pas un acteur de la nouvelle économie. C’est au contraire un de ces rares acteurs qui a démarré dans le monde réel (en métier était à la base la vente par correspondance de DVD, d’où les fameuses enveloppes rouges dont vous trouverez une reproduction dans cet article) et ils sont la preuve vivante que l’on peut se transformer quand on le désir.

Plus que se transformer ils ont même devenu l’emblème de la catégorie, c’est tout dire. Dans la catégorie des réussites de la transformation digitale donc nous mettrons cet exemple emblématique et qui deviendra pour vous beaucoup moins mystérieux dès que vous aurez lu les explications de Stéphane.

La différentiation par la personnalisation, l’exemple Netflix

(extrait)

La différentiation par la personnalisation, l’exemple NetflixInterview de Stéphane Suisse, CTO et co-fondateur de Star 5 à retrouver dans le podcastAu-delà de l’utilisation de l’IA, déjà impressionnante, pour améliorer l’excellence opérationnelle de son service, ce qui fait tourner le business de Netflix est la personnalisation de ses contenus en fonction des spectateurs, son moteur de recommandation.

Ce n’est pas nouveau. Il y a eu beaucoup de tentatives depuis nombre d’années, mais l’IA va permettre de fournir un dispositif de recommandation beaucoup plus performant.Le premier algorithme mis en place consiste à se focaliser sur le comportement des spectateurs et de noter ce qu’ils ont aimé ou non.

Netflix regroupe ensuite les spectateurs par similitude de comportements, afin de pouvoir leur proposer de nouveaux films en fonction de ce que les autres membres de ce groupe ont apprécié. Mais si vous êtes nouveau sur la plateforme, l’apprentissage est vierge, il faut bien vous proposer autre chose.

Ainsi un autre type de modèle vient s’ajouter au précédent, basé sur les informations que vous avez renseignées dans votre profil sur les thématiques que vous aimez. Très rapidement, Netflix est capable de vous proposer des films en accord avec vos goûts.En résumé il y a deux grands domaines principaux à la base des algorithmes de recommandation : le premier domaine est basé sur des outils collaboratifs qui nécessitent une grande masse de données et donc d’utilisateurs, dont on essaie de tirer des similarités de comportements. L’autre domaine est celui du contenu.

Troisièmement, un autre type de modèle basé sur le contexte vient s’ajouter aux deux précédents. Par exemple, si vous regardez Netflix et que vous êtes Parisien, Netflix pourra vous recommander plus de séries se passant à Paris qu’à Lyon. Et si vous voyagez aux États-Unis, avec votre abonnement Netflix sur votre ordinateur, le service de streaming prendra en considération ce changement pour vous recommander un contenu en phase avec votre déplacement.

Cette notion de contexte est fondamentale et elle est transparente pour l’utilisateur.Le machine learning n’intervient pas au début de la démarche de personnalisation. Au démarrage, Netflix va utiliser des modèles statistiques qui vont dégager des modèles (on parle de « patterns ») puis pour aller plus loin, il va prendre en compte des modèles d’apprentissage basés sur des données supplémentaires, plus contextualisées et qui vous amèneront des contenus plus ciblés.

Et surtout, il faut noter l’importance de la dimension temporelle dans l’amélioration de ces systèmes de recommandation.Netflix a été pionnier dans ce domaine et a ensuite été abondamment copié.

Source : La personnalisation par l’IA au cœur du succès de Netflix

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Yann Gourvennec

PDG & fondateur chez Visionary Marketing
Yann Gourvennec a créé le site visionarymarketing.com en 1996. Il est intervenant et auteur de 4 ouvrages édités chez Kawa. En 2014 il est devenu entrepreneur, en créant son agence de marketing digital Visionary Marketing.
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