Comprendre son « ennemi » : comment fonctionne le systÚme de recommandation de Netflix ?

Comprendre son « ennemi » : comment fonctionne le systÚme de recommandation de Netflix ?  -L'informatique aujourd'hui

😍 2022-06-28 12:50:22 – Paris/France.

Le systùme de recommandation a de plus en plus de points en sa faveur lorsqu’il s’agit de nous proposer du contenu puisqu’ils ont tendance à avoir raison assez souvent. Cependant, comment fonctionnent les recommandations, dans ce cas de Netflix ?

La question qui vient Ă  l’esprit lorsque vous dĂ©cidez de monter un film ou une sĂ©rie, Ă  de nombreuses reprises, est : qu’est-ce que je vois maintenant ? Et c’est 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).

C’est pourquoi aujourd’hui, 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 qu’elle mĂšne actuellement, la plateforme affiche des recommandations trĂšs prĂ©cises, modifiant mĂȘme les illustrations de la sĂ©rie en fonction de l’utilisateur. Mais comment fonctionne ce systĂšme ?

Les systĂšmes de recommandation Netflix englobent diverses approches algorithmiques telles que l’apprentissage par renforcement, les rĂ©seaux de neurones, les modĂšles causaux, les modĂšles graphiques probabilistes, la factorisation matricielle
 et bien d’autres.

Et c’est que, ces systĂšmes ont Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©s par des centaines d’ingĂ©nieurs qui analyser les habitudes de millions d’utilisateurs en fonction de multiples facteurs. Chaque fois qu’un utilisateur accĂšde aux services Netflix, le systĂšme de recommandation estime la probabilitĂ© qu’un utilisateur voie un titre spĂ©cifique en fonction de plusieurs facteurs (durĂ©e de visionnage, interactions, genres les plus regardĂ©s
).

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 c’est 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 l’utilisent mĂȘme pas. Eh bien, c’est 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 n’avez peut-ĂȘtre pas aimĂ© ce film que vous avez vu le week-end, mais vous l’avez terminĂ© juste pour vous divertir. Évaluez-le avec un mauvais score et Netflix fera le reste.

3. Titres prĂ©fĂ©rĂ©s d’autres 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 l’ingĂ©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 l’hypothĂšse que des modĂšles de visionnage similaires reprĂ©sentent des goĂ»ts d’utilisateurs similaires. »

Si vous aimez les sĂ©ries comme Friends, The Sopranos ou Game of Thrones, HBO Max les a et bien d’autres dans son catalogue.

4. Informations sur le titre : vous pouvez Ă©galement voir un titre sur votre profil en fonction de leurs informations. Et c’est que Netflix est trĂšs intelligent et prend en compte les dĂ©tails du titre tels que l’annĂ©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.

L’emplacement influence Ă©galement les recommandations. Si d’autres 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 jusqu’en 2012, ait abandonnĂ© l’idĂ©e que la plateforme utilisait aussi vos recherches sur le web. Cependant, cela n’est bien sĂ»r pas connu Ă  100% pour ĂȘtre vrai.

SOURCE : Reviews News

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