{"id":2903,"date":"2019-12-06T13:03:00","date_gmt":"2019-12-06T13:03:00","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8000?p=2903"},"modified":"2023-10-28T13:04:46","modified_gmt":"2023-10-28T13:04:46","slug":"netflix-et-son-algorithme-de-recommandations","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kaptech.be\/?p=2903","title":{"rendered":"Netflix et son algorithme de recommandations"},"content":{"rendered":"\n
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Le blocus approche tout doucement et avec lui les soir\u00e9es de procrastination et de binge-watching devant Netflix. La plateforme propose \u00e0 son utilisateur des centaines de recommandations personnalis\u00e9es, mais comment cela fonctionne-t-il et est-ce r\u00e9ellement fiable ?<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Quelle est la base du syst\u00e8me de recommandation ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il se base sur un algorithme qui est une suite d\u2019op\u00e9rations et\/ou d\u2019instructions qui permettent de r\u00e9soudre un probl\u00e8me. Dans ce cas-ci l\u2019algorithme permet de faire une pr\u00e9diction sur ce qui pourrait int\u00e9resser un utilisateur pr\u00e9cis apr\u00e8s avoir collect\u00e9 de nombreuses informations.  La nature de ces informations est tr\u00e8s diverse. En premier lieu, il y a l\u2019interaction de l\u2019utilisateur avec la plateforme (c-\u00e0-d. son historique de visionnage et les notes qu\u2019il a donn\u00e9es aux autres \u0153uvres). Ensuite, viennent les donn\u00e9es provenant des autres utilisateurs qui auraient des go\u00fbts similaires. Enfin, la recommandation peut \u00eatre affin\u00e9e par ce que l\u2019utilisateur tape dans la barre de recherche.<\/p>\n\n\n\n

Par ailleurs, pour rendre l\u2019exp\u00e9rience plus confortable, d\u2019autres param\u00e8tres sont aussi pris en compte tels que le moment de la journ\u00e9e o\u00f9 le contenu est choisi, l\u2019appareil employ\u00e9 pour visionner ou encore la dur\u00e9e moyenne des contenus pr\u00e9c\u00e9demment regard\u00e9s. On notera tout de m\u00eame que le syst\u00e8me de recommandation ne prend pas compte des informations d\u00e9mographiques comme l\u2019\u00e2ge ou le genre.<\/p>\n\n\n\n

Quels sont les faits constat\u00e9s ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En novembre 2019, \u00e0 la suite d\u2019\u00e9tudes portant sur les syst\u00e8mes de recommandation, des chercheurs de la MIT sont arriv\u00e9s \u00e0 la conclusion que ces syst\u00e8mes ne font pas que refl\u00e9ter les pr\u00e9f\u00e9rences des consommateurs. D\u2019une certaine mani\u00e8re ils r\u00e9ussissent aussi \u00e0 les fa\u00e7onner. Les syst\u00e8mes de recommandations r\u00e9ussiraient donc \u00e0 affecter l\u2019avis de leurs utilisateurs. Cette conclusion peut \u00eatre mise en lien avec une enqu\u00eate faite d\u00e9but 2019 par Joe Berkowitz, un journaliste am\u00e9ricain, qui a essay\u00e9 de mieux comprendre comment fonctionne le syst\u00e8me de recommandation de Netflix. Durant deux semaines, il a suivi \u00e0 la lettre les recommandations. Il dresse le constat selon lequel l\u2019algorithme de recommandation de Netflix est biais\u00e9 de sorte \u00e0 mettre davantage en avant les films et les s\u00e9ries originaux du g\u00e9ant de la VOD, et ce, au risque de proposer des contenus qui sont moins susceptibles d\u2019int\u00e9resser l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

O\u00f9 sont les dangers ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019utilisateur devient passif sur le choix de son contenu. Avec le principe de recommandation le r\u00e9sultat ne sera plus donn\u00e9 selon la requ\u00eate mais selon la perception que l\u2019algorithme se fait de l\u2019utilisateur au risque de lui fournir un mat\u00e9riau susceptible de renforcer la vision du monde qu\u2019il poss\u00e8de.<\/p>\n\n\n\n

En outre, on a aussi une question d\u2019ordre culturelle qui entre en jeu. En effet, la diversit\u00e9 culturelle est menac\u00e9e. Comme cit\u00e9 auparavant, l\u2019algorithme propose plus facilement le contenu original de la plateforme. Et bien qu\u2019il y existe pas mal de productions europ\u00e9ennes sur la plateforme (on peut citer Casa de papel ou encore Dark), la majorit\u00e9 du contenu reste am\u00e9ricain. L\u2019utilisateur serait peut-\u00eatre donc plus facilement dirig\u00e9 vers un contenu am\u00e9ricain. Cependant, pour lutter contre cela, en septembre 2019, le gouvernement fran\u00e7ais a annonc\u00e9 dans sa r\u00e9forme de l\u2019audiovisuel de nouvelles obligations de financement de la cr\u00e9ation aux plates-formes. Les plates-formes telle que Netflix devront au minimum investir 16 % de leur chiffre d\u2019affaires en France dans la production d\u2019\u0153uvres fran\u00e7aises et europ\u00e9ennes. Au niveau de la Belgique il faudra attendre la formation d\u2019un gouvernement pour savoir ce qu\u2019il en sera !<\/p>\n\n\n\n

Riana pour le KapTech<\/p>\n\n\n\n

Sources :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

David Igue, Netflix : comment l\u2019algorithme de recommandation fonctionne<\/em>, https:\/\/www.phonandroid.com\/netflix-comment-algorithme-de-recommandation-vous-manipule.html<\/a>, consult\u00e9 de 22\/11\/2019<\/p>\n\n\n\n

Inconnu, How Netflix\u2019s Recommendations System Works<\/em>, https:\/\/help.netflix.com\/en\/node\/100639<\/a>, consult\u00e9 de 22\/11\/2019<\/p>\n\n\n\n

Gediminas Adomavicius, Jesse Bockstedt, Shawn P. Curley, Jingjing Zhang, and Sam Ransbotham, The Hidden Side Effects of Recommendation Systems<\/em>, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-hidden-side-effects-of-recommendation-systems\/<\/a>, consult\u00e9 de 22\/11\/2019<\/p>\n\n\n\n

Marina Alcaraz, La France met l\u2019exception culturelle \u00e0 l\u2019heure de Netflix,<\/em>https:\/\/www.lesechos.fr\/tech-medias\/medias\/la-france-met-lexception-culturelle-a-lheure-de-netflix-1128682<\/a>, consult\u00e9 de 22\/11\/2019<\/p>\n\n\n\n

Nathalie Sonnac, Netflix, d\u00e9molisseur de l\u2019exception culturelle,<\/em> La revue des m\u00e9dias, https:\/\/larevuedesmedias.ina.fr\/netflix-demolisseur-de-lexception-culturelle<\/a>, consult\u00e9 de 22\/11\/2019<\/p>\n\n\n\n

Image : media.netflix.com, consult\u00e9 de 04\/12\/2019<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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