đ 2022-06-28 12:50:22 â Paris/France.
Le systĂšme de recommandation a de plus en plus de points en sa faveur lorsquâil sâagit de nous proposer du contenu puisquâils ont tendance Ă avoir raison assez souvent. Cependant, comment fonctionnent les recommandations, dans ce cas de Netflix ?
La question qui vient Ă lâesprit lorsque vous dĂ©cidez de monter un film ou une sĂ©rie, Ă de nombreuses reprises, est : quâest-ce que je vois maintenant ? Et câest que cette question peut ĂȘtre si compliquĂ©e Ă rĂ©soudre que parfois on perd trop de temps Ă choisir (si on arrive Ă trancher).
Câest pourquoi aujourdâhui, tout le monde veut une plateforme de Streaming intelligente capable de comprendre ses prĂ©fĂ©rences et ses goĂ»ts sans se contenter de fonctionner en pilote automatique. De Netflix Ă Amazon Prime, Les systĂšmes de recommandation gagnent en importance car ils interagissent directement (gĂ©nĂ©ralement dans les coulisses) avec les utilisateurs chaque jour.
Se concentrant sur Netflix, en tant que principale plateforme de Streaming en Espagne, malgrĂ© toutes les grandes batailles quâelle mĂšne actuellement, la plateforme affiche des recommandations trĂšs prĂ©cises, modifiant mĂȘme les illustrations de la sĂ©rie en fonction de lâutilisateur. Mais comment fonctionne ce systĂšme ?
Les systĂšmes de recommandation Netflix englobent diverses approches algorithmiques telles que lâapprentissage par renforcement, les rĂ©seaux de neurones, les modĂšles causaux, les modĂšles graphiques probabilistes, la factorisation matricielle⊠et bien dâautres.
Et câest que, ces systĂšmes ont Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©s par des centaines dâingĂ©nieurs qui analyser les habitudes de millions dâutilisateurs en fonction de multiples facteurs. Chaque fois quâun utilisateur accĂšde aux services Netflix, le systĂšme de recommandation estime la probabilitĂ© quâun utilisateur voie un titre spĂ©cifique en fonction de plusieurs facteurs (durĂ©e de visionnage, interactions, genres les plus regardĂ©sâŠ).
Avec tout ça, Ce sont quelques-uns des points clés que le systÚme de recommandation de la plateforme prend en compte.
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1. Votre historique de visionnage : Cela semble ĂȘtre le moyen le plus simple de pouvoir Ă©laborer des recommandations personnalisĂ©es. Et câest que ceux que vous voyez sur la plateforme sont collectĂ©s par celle-ci et prĂ©parent ensuite une liste de recommandations spĂ©cifiques.
ne te manque pas, Netflix regarde toujours ce que vous regardez. Vous pouvez mĂȘme tĂ©lĂ©charger votre historique de visionnage dessus pour vĂ©rifier ce que vous avez regardĂ© dans le passĂ© et quand.
2. Vos qualitĂ©s : Beaucoup ne considĂšrent pas ce facteur comme quelque chose de pertinent et nous parions ce que vous voulez que beaucoup ne lâutilisent mĂȘme pas. Eh bien, câest quelque chose de vraiment utile et pas seulement pour la plateforme mais pour vous. Alors vous valorisez une sĂ©rie ou un film, Netflix vous proposera une chose ou une autre.
Si seulement ce que vous avez vu est pris comme rĂ©fĂ©rence, cela peut conduire Ă une erreur car vous nâavez peut-ĂȘtre pas aimĂ© ce film que vous avez vu le week-end, mais vous lâavez terminĂ© juste pour vous divertir. Ăvaluez-le avec un mauvais score et Netflix fera le reste.
3. Titres prĂ©fĂ©rĂ©s dâautres utilisateurs aux goĂ»ts identiques : Ce point est assez simple. Souvent, les personnes qui ont vu une certaine sĂ©rie ou un film qui correspond Ă vos goĂ»ts et qui ont Ă©galement Ă©tĂ© Ă©valuĂ©s avec un score Ă©levĂ© par des personnes similaires Ă vous, apparaĂźtront dans votre menu.
Xavier Amatriain, directeur de lâingĂ©nierie chez Netflix prĂ©cise que les donnĂ©es collectĂ©es « sont alimentĂ©s dans divers algorithmes, chacun optimisĂ© pour un objectif diffĂ©rent. Au sens large, la plupart de nos algorithmes sont basĂ©s sur lâhypothĂšse que des modĂšles de visionnage similaires reprĂ©sentent des goĂ»ts dâutilisateurs similaires. »
Si vous aimez les sĂ©ries comme Friends, The Sopranos ou Game of Thrones, HBO Max les a et bien dâautres dans son catalogue.
4. Informations sur le titre : vous pouvez Ă©galement voir un titre sur votre profil en fonction de leurs informations. Et câest que Netflix est trĂšs intelligent et prend en compte les dĂ©tails du titre tels que lâannĂ©e de sortie, les acteurs, la catĂ©gorie, le genre et autres.
« En regardant les mĂ©tadonnĂ©es, vous pouvez trouver toutes sortes de similitudes entre les Ă©missions. Ont-elles Ă©tĂ© crĂ©Ă©es Ă peu prĂšs au mĂȘme moment ? Ont-elles tendance Ă avoir les mĂȘmes classements ? Vous pouvez Ă©galement examiner le comportement des utilisateurs en matiĂšre de navigation, de jeu, de recherche. »Amatriain a expliquĂ©.
5. Heure de la journée, appareils que vous utilisez et emplacement : Enfin, nous soulignons ces aspects trÚs pertinents lors de la recommandation. Cela peut sembler étrange, mais Netflix tient compte de tout cela car il existe des variations de comportement lors de la visualisation à différents moments de la journée et sur différents appareils.
Lâemplacement influence Ă©galement les recommandations. Si dâautres personnes Ă©valuent trĂšs bien un film dans votre rĂ©gion, vous pouvez Ă©galement voir la mĂȘme chose dans vos suggestions.
Tout cela naßt lorsque vous créez votre compte. Pour chaque nouvel utilisateur, Netflix vous demande de choisir les titres que vous souhaitez regarder. Ces titres sont utilisés dans un premier temps pour des recommandations ultérieures. Alors que les téléspectateurs continuent de regarder, Les recommandations sont alimentées par les titres les plus récemment consultés ainsi que les facteurs énumérés ci-dessus.
Ajoutons un dernier point, et il semblerait que Mohammad Sabah, le data scientist en chef de Netflix jusquâen 2012, ait abandonnĂ© lâidĂ©e que la plateforme utilisait aussi vos recherches sur le web. Cependant, cela nâest bien sĂ»r pas connu Ă 100% pour ĂȘtre vrai.
SOURCE : Reviews News
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