Arrivé en France en 2014, Netflix est l’un des services de streaming les plus appréciés des français. Pour séduire ses abonnés, le service de streaming repousse constamment les limites de son système de recommandation avec de nouvelles technologies, notamment la Data Science. Une récente étude montre le fonctionnement de l’algorithme de ce système et le raisonnement qui le pousse à proposer un contenu plutôt qu’un autre.
Quelles sont les technologies utilisées par Netflix ?
Depuis vingt ans, Netflix travaille constamment à l’amélioration de son service. Afin d’offrir aux clients la meilleure expérience, Netflix utilise le potentiel de l’intelligence artificielle dans son système de suggestion.
L’intégration de l’IA dans le système lui permet d’analyser les flux multimédia de chaque utilisateur. L’algorithme de machine learning va ensuite cataloguer les visionnages de chaque personne afin de comprendre ses goûts. Le système de recommandation pourra alors suggérer des contenus personnalisés à chaque abonné.
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Quelles sont les améliorations apportées par la Data Science ?
La Data Science a permis de nombreuses améliorations dans le système de recommandation de Netflix, voici quelques exemples :
- Personnalisation des vignettes
L’utilisateur donne beaucoup de poids à la vignette. De nombreux téléspectateurs peuvent décider de regarder ou non une certaine vidéo en fonction de sa vignette. C’est pourquoi, L’IA de Netflix crée des vignettes en classant et en annotant des centaines d’images d’un film ou d’une émission de télévision, afin de concevoir des vignettes qui inciteront les consommateurs à cliquer.
- Qualité de streaming optimale
Chaque mois, environ 220,67 millions d’individus utilisent activement Netflix dans le monde. Dans ces conditions, fournir des vidéos de haute qualité à tout le monde en même temps devient un véritable défi. L’IA de Netflix peut prédire le nombre d’abonnés que l’entreprise aura à l’avenir grâce au Predicitve Modelling. En anticipant les ressources vidéo nécessaires, Netflix améliore la qualité des vidéos pour les utilisateurs, même aux heures de pointe.
- Recommandation de films sur mesure
Les données de chaque client sont uniques. Vous pouvez utiliser le même compte Netflix dans deux endroits différents, vous obtiendrez quand même des recommandations différentes. L’IA de Netflix est à l’origine de cette prouesse. Le programme recueille continuellement des données et apprend par lui-même avec son système de machine learning. La qualité des recommandations Netflix qui vous sont fournies augmente à mesure que vous regardez plus de contenu sur le service.
Un système de recommandation efficace prédit les types de films que les téléspectateurs choisiront de regarder et resteront sur la plateforme. Et ça, Netflix l’a bien compris.
Désormais la Data Science permet d’utiliser les données de millions de personnes en temps réel. Grâce à cet exploit, les technologies peuvent anticiper le comportement de millions de personnes ou connaître intimement les goûts de quelqu’un. C’est d’ailleurs le cas de Gastograph AI, une plateforme regroupant les goûts de milliers de consommateurs en même temps. C’est pourquoi, si la Data Science vous intéresse ou si vous envisagez une carrière dedans, n’hésitez pas à découvrir nos offres de formations et nos autres articles sur DataScientest.
Source : medium.com
