C’est une course contre la montre perpétuelle. Si l’utilisateur ne trouve pas un titre à regarder en 60 ou 90 secondes, il passe à autre chose. Face à cette loi implacable, Netflix mise gros sur ses algorithmes de recommandations. Et depuis le 6 janvier dernier, le service de streaming a radicalement changé sa recette.

Présent dans plus de 190 pays, Netflix utilise désormais les mêmes algorithmes pour les abonnés du monde entier. Jusqu’à présent, le service fonctionnait par régions, estimant que la langue et la culture jouaient un rôle primordial. « Mais nous nous sommes rendu compte que les histoires remarquables transcendent les frontières », écrit Carlos Gomez-Uribe, vice-président de l’innovation produit, qui supervise la recherche et les recommandations.

« Communautés mondiales d’intérêts »

Deux ingénieurs de Netflix, le Français Yves Raimond et l’Américain Justin Basilico, expliquent la nouvelle approche dans un billet publié sur le blog de l’entreprise. Le problème, c’est que « certains pays sont petits » et qu'« entraîner un algorithme de recommandations sur des données clairsemées » fonctionne mal.

Du coup, Netflix a construit « un système global ». Les algorithmes s’appuient sur de nombreux signaux, comme l’historique de l’utilisateur, les notes attribuées mais aussi sa localisation géographique et sa langue. Netflix peut alors faire émerger « des communautés mondiales d’intérêts ». « Si un membre aime la science-fiction, quelqu’un à l’autre bout du monde qui aime aussi la science-fiction est une meilleure source de recommandations qu’un voisin friand de documentaires culinaires. » Netflix donne l’exemple des animes nippons. Dans le monde entier, le Japon ne représente que 10 % des amateurs du genre. Du coup, une approche globale permet d’obtenir de meilleurs résultats, notamment sur les marchés moins importants.

Globalisation culturelle

Thomas Friedman l’a déjà écrit en 2005. Avec la globalisation de l’économie et des communications Internet, le monde est devenu « plat » (The World is Flat). La culture a suivi, notamment avec la musique : depuis longtemps, la librairie iTunes est presque la même au Brésil et en Corée, avec plus de 30 millions de titres disponibles.

Pour les films et les séries, la chronologie des médias, sous l’effet de droits de licence complexes, a ralenti le phénomène. En 2011, la France a découvert avec trois mois de retard que Ned Stark se fait couper la tête dans Game of Thrones. Tout le catalogue Netflix n’est pas encore disponible dans le monde entier au même moment mais on y vient. Le documentaire phénomène How to Make a Murderer, sur une affaire judiciaire absolument inconnue en France, a fait jaser aux machines à café de Los Angeles et de Paris en quasi-simultané. Les barrières temporelles et culturelles explosent.

Des algorithmes loin d’être infaillibles

La compréhension des goûts humains par la machine a encore de gros progrès à faire. Basé sur How to Make a Murder, Netflix recommande avec justesse la série de serial-killer The Following mais la suggestion (pour notre profil, c'est différent pour chacun) des sitcoms The Office et Nurse Jackie laisse perplexe.

Les ingénieurs améliorent cependant le système en permanence. Ils s’appuient notamment sur le système « A/B testing ». Ils testent deux versions différentes des algorithmes sur deux groupes d’utilisateurs et gardent le plus efficace – c’est à dire celui qui pousse les abonnés à regarder le plus de contenus et les nouveaux membres à ne pas annuler leur abonnement après le premier mois gratuit. Visiblement, cela fonctionne. La recherche ne représente que 20 % des contenus regardés sur Netflix, selon Carlos Gomez-Uribe. Les 80 % restants proviennent des suggestions. Tic, tac, la course continue.