Avec la diversification des modes de consommation de films et séries au fil du temps, étendant les possibilités de visionnage à un très grand nombre d’équipements multimédias (télévision, tablette, téléphone, ordinateur…) et de moyens par lesquels obtenir du contenu audiovisuel, illégaux ou pas, la naissance de plateformes en ligne de vidéos à la demande était inévitables.
NETFLIX
Par exemple, dans le cas de la société Netflix qui était principalement basée sur la location de DVD par correspondance depuis 1997, il lui a suffit de moderniser son offre pour connaître un succès sans précédent.
Cependant, il fallait maintenant trouver un moyen de remplacer les conseils donnés par les employés du magasin, ce qu’il n’était plus possible de reproduire en ligne mais qui faisaient partie intégrante du commerce de location.
C’est là que les algorithmes entrent en jeu, servant à la fois de guide pour les utilisateurs et de baromètre en temps réel pour les personnes derrière Netflix et brassant un nombre incalculable de données chaque jour. Les cinéphiles et sériephiles se retrouvent au centre de l’organisation et de la production des plateformes, ce qui rend leur consommation personnalisée et individualisée. Cela permet la production de contenu s’adressant directement à eux plutôt que des séries adressées à un public général et ensuite réapproprié par celui-ci.
« Il existe 33 millions de versions de Netflix » – Joris Evers, directeur des communications.
En effet, comme nous le disions plus haut, chaque personne aura une page personnelle et unique adaptées à ce que l’algorithme aura réussi à déduire des pratiques de l’utilisateur. Le tout étant modifié chaque jour également en fonction des nouvelles sorties, séries du moment…
Mais que peut savoir Netflix exactement et quelles sont les informations qu’il utilise ?
– Quand la série est mise sur pause, rembobinée ou passée en accéléré.
– Le jour précis de visionnage (ce qui a permis à Netflix de savoir que les clients regardaient beaucoup de séries en semaine et des films le week-end)
– La date et l’heure du visionnage.
– L’endroit d’où le contenu est regardé (via le code postal indiqué lors de l’inscription)
– L’appareil utilisé et les diverses habitudes qui en résultent (l’IPad pour le contenu destiné aux enfants, la grande télé pour le film du soir…)
– Quand le client met sur pause et quitte le site (et si il revient au contenu quitté un jour)
– Les notes données au contenu (4 millions par jour)
– Les recherches (3 millions par jour)
– Le comportement de « browsing and scrolling », dans l’exploration du site.
Netflix regarde également le comportement de ses utilisateurs lors du visionnage, ses algorithmes savent quand le générique de fin apparait et étudient le comportement des spectateurs : vont-ils quitter l’application ou y rester? C’est pour cette raison que le générique de fin ne défile pas en entier à la fin d’une série mais il se coupe pour lancer l’épisode suivant immédiatement, poussant les utilisateurs à “binge-watcher”.
LES BIG DATAS
Les big datas sont les traces numériques laissées par l’activité des internautes sur la Toile : leurs horaires de connexion, leurs profils personnels, leurs schémas de navigation, les sites consultés, la durée et la fréquence de visite, etc.
Pour l’industrie des films et séries, ces données, qui révèlent les habitudes des personnes en ligne (goûts, horaires, localisation, langage, sujets de discussion sur Facebook, humeurs sur Twitter…), font figure de mine d’or dont l’exploitation permettrait de mieux cerner l’audience et, potentiellement, de prédire les tendances, de repérer de nouveaux « buzz » ou de cibler avec précision les campagnes promotionnelles. Beaucoup de compagnies font le choix du recours à des entreprises spécialisées dans l’analyse de ces données si fugaces, parce qu’elles savent bien qu’en celles-ci repose le futur du capitalisme. A partir des résultats obtenus, on peut savoir quelle série est le plus en vogue chez les internautes, et ce qu’ils apprécient, qui regarde quoi, ce qui permet ensuite de savoir quel type de série plaira à quel type de public chez les cinéphiles et sériephiles.
La télévision traditionnelle ne possède aucune de ces armes, en tous cas pas en tant que telle, et doit se contenter de ratings approximatifs, de séries supposées plaire selon des principes éculés et des « profils types » de téléspectateurs alors que Netflix, de par son statut d’entreprise internet, peut prétendre réellement connaître qui sont ses spectateurs et ce qu’ils voudront éventuellement regarder.
CONCLUSION
L’inscription à Netflix consiste à noter son intérêt dans les différents genres de film et également noter les films ayant déjà été vus pour déjà pouvoir conseiller divers nouveautés à la première utilisation: 75% de l’activité des spectateurs est basée sur les suggestions.
Le désir d’être au plus près des envies et goûts du consommateur est poussé très loin : la série Prison Break, extrêmement téléchargée illégalement, est un hit des sites de piratage ; c’est pourquoi Netflix en racheta les droits pour la diffuser sur son site.
Grâce à cette culture algorithmique, les cinéphiles et sériephiles sont maintenant placés au centre même de la production et de la diffusion des produits de leur passion : l’offre est maintenant pensée selon leurs goûts et leurs actions vis à vis de ces produits, et ils n’ont plus besoin de chercher selon leurs goûts pour trouver du matériel à regarder, à la place les sites investissent des sommes impressionnantes pour que les sites fassent le travail pour eux, les encourageant d’autant plus à une consommation ritualisée et obsessionnelle.
Quel aspect de la location de DVD ne pouvait pas se retrouver sur les sites en ligne ?
Combien d'abonnés comptait Netflix en avril 2018 ?
Quelles informations prend l'algorithme de Netflix en compte ?
Qu'est-ce qu'on appelle les Big Data ?
A quoi servent donc les utilisations de ces données par les entreprises comme Netflix ?
