Comment fonctionne l'algorithme Netflix ?

Intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre quotidien. La reconnaissance faciale que nos téléphones portables effectuent pour déverrouiller en est un exemple clair. Cependant, l'intelligence artificielle peut si bien nous connaître qu'elle peut recommander, par exemple, les films et séries que nous aimerons sur les plateformes de streaming les plus célèbres telles que Netflix. Ils le font en collectant les données que nous générons avec l'utilisation de ladite plateforme et sur la base de profils similaires aux nôtres.

La même chose que Netflix utilise peut être vue dans le reste des plateformes de streaming, à la fois vidéo et musicale, telles que Spotify. Plus vous utiliserez le système, plus les recommandations seront appropriées et précises.

Quelles données l'algorithme NETFLIX collecte-t-il ?

Afin de faire des recommandations dans chacun des profils d'utilisateurs de la plateforme, Netflix collecte différentes données sur les interactions des utilisateurs avec la plateforme. Les données sont, par exemple, la forme de consommation de contenu, les appareils à partir desquels les visualisations sont effectuées, entre autres choses.

Netflixenregistre les recherches qui sont constitués de tout le contenu disponible et avec cela, ils connaissent les intérêts de l'utilisateur. Même les jours de la semaine où les produits de la plateforme sont les plus consommés ou les heures investies dans le visionnage sont enregistrés. Évidemment, les données du contenu qu'un profil consomme servent à alimenter l'algorithme de recommandation , qui générera une liste de contenu similaire à celle de vos dernières interactions.

Netflix enregistre également l'appareil à partir duquel le contenu est visionné et en fonction de cela, il générera différentes recommandations pour un appareil ou un autre.

Pour chaque profil d'utilisateur, une base de comportement est générée qui permet à l'algorithme de trouver des similitudes entre différents profils et faire des recommandations basées sur les données de profils similaires.

Toutes ces informations sont très précieuses pour des entreprises telles que Netflix car, en faisant les recommandations appropriées, les chances que nous consommons leur contenu plus longtemps augmentent. Ces informations sont également utilisées lors de la production de nouveaux contenus dont ils peuvent prévoir le succès.

Ces recommandations sont générées par des algorithmes intelligents qui analysent toutes les données collectées sur nos goûts, préférences et usages de ces plateformes, c'est ce qu'on appelle le Big Data.

NETFLIX et les mégadonnées

Ce sont ces algorithmes Big Data qui nous permettent d'analyser les grandes quantités de données générées par les utilisateurs. Mégadonnées et apprentissage automatique , plus précisément, est une branche de l'intelligence artificielle qui permet de créer des modèles d'apprentissage automatique à partir d'une grande quantité de données. Parmi ces données, ils identifient différents modèles qui permettent de faire des prédictions.

Depuis Netflix, ils utilisent le Machine Learning pour créer de nouveaux modèles de prédiction qui leur permettent, par exemple, de savoir si une nouvelle production va réussir ou non, et de s'appuyer sur ces données pour générer de nouveaux contenus. D'autre part, les nouvelles données alimentent les algorithmes existants pour les améliorer en mettant en œuvre de nouvelles métriques et méthodologies d'évaluation.

De nombreuses ressources sont investies pour développer des algorithmes de différents types :réseaux de neurones, modèles graphiques probabilistes ou algorithmes d'apprentissage par renforcement , entre autres. Tous permettent que, lorsque nous sommes assis devant la télévision, Netflix nous offre le contenu qui nous intéresse en un seul clic.

Quant à Netflix, les informations et les données sont une grande source de richesse dans de nombreux secteurs qui les exploitent de plus en plus car ils apportent de grands avantages.

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