Etes-vous plutôt Breaking Bad ou The Wire? Peut-être que vous adorez en secret Gossip Girl. Peu importe. Netflix pense qu'il peut suggérer avec succès la prochaine série qui vous scotchera au canapé parmi tout son catalogue. Son secret? Des algorithmes de recommandation qui carburent à la puissance du «big data» et d'algorithmes mathématiques complexes.

Dans un premier temps, l'entreprise séquence le génome d'un programme en des centaines de mots-clés. «Quel est le niveau de violence et de sexe? Y a-t-il un happy-end ou une fin tragique, est-ce l'histoire d'un justicier qui sauve le monde ou d'un policier corrompu?», commence Todd Yellin, vice-président en charge de l'innovation. De l'autre, le site possède une énorme quantité de données sur chaque utilisateur. Son historique, s'il a tout regardé dans un marathon de «binge watching» ou fait des pauses, etc. «Puis on fait comme n'importe quel site de dating, on crée une histoire d'amour», poursuit Yellin, présent dans la War Room de Netflix pour le lancement de Daredevil.

Des goûts mal compris mais prédictibles

Netflix garde évidemment sa recette secrète, comme Coca-Cola ou Google. «Je n'ai pas trop peur de l'espionnage, même en connaissant les ingrédients, c'est assez compliqué à répliquer à grande échelle», jure pourtant Todd Yellin. «Nous affinons le modèle régulièrement. Et à chaque fois, l'audience progresse, ce qui montre qu'on est encore très loin de notre maximum et qu'il y a une grande marge».

L'entreprise cherche à établir un «match» mais notre compréhension «biologique» des goûts humains reste pourtant très partielle, comme le rappelle le psychologue Paul Bloom dans son dernier livre sur le plaisir. L'étude de jumeaux suggère que la génétique joue un rôle, mais il est «mineur à coté de l'influence de l'environnement, de notre éducation et du contexte», précise Tomas Chamorro, qui enseigne un cours de «profilage psychologique» à l'University College de Londres. Le cerveau appréciera par exemple davantage un tableau s'il sait qu'il a été peint par Picasso ou un film de Woody Allen s'il veut projeter aux autres l'image d'individu cultivé.

Sauf qu'il n'y a «pas besoin de comprendre la gravité pour constater que les pommes tombent des arbres», souligne Sean Owen, directeur scientifique chez Cloudera, spécialisé dans l'analyse de quantités astronomiques de données («big data»). «Nous pensons qu'il existe un nombre de facteurs limités qui expliquent pourquoi des millions de personnes regardent une série et pas une autre. Les modèles ne comprennent un concept comme «l'horreur» mais peuvent l'identifier comme un dénominateur statistique commun.» Pas très romantique, cette vision mathématique.

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