La recommandation TV : comment nous sont proposées les vidéos sur le web ?
Netflix, le service de vidéo à la demande, est arrivé en France en septembre. Avec un fonctionnement de service très simple (par abonnement mensuel), un catalogue fourni et une diffusion multisupports (télévision, ordinateur, smartphone et tablette), le groupe américain aux 50 millions d’abonnés dans le monde a enregistré au dernier semestre un bénéfice net de 71 millions de dollars.
L’arrivée de Netflix a suscité enthousiasme et méfiance chez les acteurs de l’audiovisuel et a remis sur le tapis le sujet de la recommandation des contenus, art dans lequel Netflix est passé maître. Pour discuter du « modèle » de recommandation du géant américain de la vidéo à la demande, et de tous les autres, le Social Media Club France a organisé le 30 octobre dernier un atelier consacré à la recommandation TV au NUMA. Pour en discuter, Gilles Fontaine, directeur général adjoint de l’Idate, recevait Ghislaine Chartron, professeure en sciences de l’information et de la communication et titulaire de la chaire d’« Ingénierie documentaire » au CNAM, Cécilia Frandjian, responsable recommandation chez Groupe Canal Plus et Jean-Yves Lemoine, directeur général chez Kidoma.
La recommandation : comment ça fonctionne ?
« À partir du moment où l’on croise des contenus, de l’indexation et des requêtes, on peut faire fonctionner des algorithmes qui réorientent la demande, l’étendent et la font rebondir vers d’autres types de contenus susceptibles de satisfaire l’usager. » Comme l’explique Ghislaine Chartron, les outils de recommandation sont d’abord apparus sur les plateformes éditoriales dès les années 80. Ils fonctionnaient avec d’un côté la caractérisation de l’utilisateur, basée sur ses données observées et/ou déclarées et, de l’autre, la caractérisation du contenu via des systèmes d’indexation (hier des mots-clés, aujourd’hui des tags). Babelio, leader francophone de la recommandation d’œuvres littéraires, s’est développé rapidement en bénéficiant de données textuelles très précises, crawlées au sein des extraits et commentaires recensés sur la plateforme. En comparaison, la première difficulté de la recommandation TV, qui s’applique à l’audiovisuel en général, repose sur la nécessaire qualification textuelle de contenus… vidéo… continuer la lecture sur :
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