{"id":611,"date":"2018-12-24T08:00:04","date_gmt":"2018-12-24T08:00:04","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=611"},"modified":"2018-12-16T10:06:38","modified_gmt":"2018-12-16T10:06:38","slug":"montre-moi-ce-que-tu-regardes-et-je-te-dirai-qui-tu-es-focus-sur-netflix-et-son-utilisation-du-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/montre-moi-ce-que-tu-regardes-et-je-te-dirai-qui-tu-es-focus-sur-netflix-et-son-utilisation-du-big-data\/","title":{"rendered":"Montre-moi ce que tu regardes et je te dirai qui tu es : focus sur Netflix et son utilisation du Big Data"},"content":{"rendered":"

Depuis qu\u2019a d\u00e9but\u00e9 le passage de l\u2019analogique au num\u00e9rique, soit dans les ann\u00e9es 1990 (De Mauro, Greco, Grimaldi 2016), un nombre impressionnant de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9livr\u00e9es et le Big Data a fait son entr\u00e9e sur la sc\u00e8ne mondiale. D\u00e8s lors, il ne cesse de faire parler de lui\u00a0et la donn\u00e9e a pris une place pr\u00e9pond\u00e9rante dans notre quotidien\u00a0: moteurs de recherches, objets connect\u00e9s, cartes de fid\u00e9lit\u00e9, tout est bon pour g\u00e9n\u00e9rer et r\u00e9colter des donn\u00e9es sur les utilisateurs. Si cela semble tout \u00e0 fait inoffensif aux yeux du public, pour les grandes entreprises et les multinationales le Big Data est une v\u00e9ritable mine d\u2019or.<\/p>\n

Actuellement, les donn\u00e9es sont partout et g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par un grand nombre d\u2019actions que nous r\u00e9p\u00e9tons au quotidien. Nos loisirs n\u2019y font pas exception et en particulier lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019utiliser des sites de streaming payants comme Netflix. Pour rappel, Netflix<\/a> est une entreprise californienne proposant l\u2019acc\u00e8s \u00e0 de nombreux films, documentaires et s\u00e9ries via sa plateforme en ligne payante. En octobre 2018, Netflix compte un total de 137 millions d\u2019abonn\u00e9s dans le monde entier (Netflix 2018). Ces chiffres impressionnants refl\u00e8tent bien la capacit\u00e9 de l\u2019entreprise \u00e0 s\u2019adapter au monde actuel et \u00e0 se servir des moyens qui lui sont accessibles pour am\u00e9liorer son fonctionnement. Ce sont les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par ses utilisateurs qui lui permettent d\u2019adapter ses services de mani\u00e8re personnalis\u00e9e. Vous allez en d\u00e9couvrir quatre dans les paragraphes qui vont suivre.<\/p>\n

\"\"Source de l\u2019image Flickr<\/a> et cr\u00e9dit\u00a0quotecatalog.com<\/a><\/p>\n

La premi\u00e8re pratique identifi\u00e9e est la r\u00e9colte des donn\u00e9es sur le comportement des utilisateurs, comme nous l\u2019explique Neil Patel dans un billet de blog<\/a> datant de 2018. Il s\u2019agit par exemple d\u2019informations telles que le moment o\u00f9, lors d\u2019un visionnage, vous cliquez sur \u00ab\u00a0pause\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0passer plus vite\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0stop\u00a0\u00bb, la date \u00e0 laquelle vous regardez un contenu, si vous l\u2019arr\u00eater \u00e0 un moment donn\u00e9 et si vous reprenez le visionnage ou pas. C\u2019est de cette mani\u00e8re que Netflix a notamment pu d\u00e9terminer que les internautes avaient tendance \u00e0 regarder plut\u00f4t des s\u00e9ries au cours de la semaine et des films durant le week-end (Patel 2018).<\/p>\n

Mais Netflix ne s\u2019arr\u00eate pas l\u00e0. Si vous \u00eates un adepte de cette plateforme, vous connaissez sans doute cette petite phrase tr\u00e8s simple et qui appara\u00eet lorsque vous parcourez la page d\u2019accueil \u00ab\u00a0Parce que vous avez regard\u00e9 [nom de s\u00e9rie]\u00bb au-dessous de laquelle se trouve tout un choix de s\u00e9ries, documentaires ou films en lien plus ou moins direct avec ce que vous avez effectivement regard\u00e9. Dans ce cas pr\u00e9cis, la plateforme de streaming utilise un algorithme se basant sur votre historique de visionnage et donc les donn\u00e9es que vous avez g\u00e9n\u00e9r\u00e9es \u00e0 cette occasion. Elle vous fait ensuite des recommandations, pour vous inciter \u00e0 rester sur la plateforme et \u00e0 consommer ses m\u00e9dias (Patel 2018). Ainsi, si vous avez regard\u00e9 The Good Wife<\/em>, il y a de fortes chances pour que Netflix vous propose d\u2019encha\u00eener avec Suits<\/em> ou\u00a0How to get away with murder<\/em>\u00a0!<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Source de l\u2019image\u00a0: capture d\u2019\u00e9cran du compte Netflix de l\u2019auteur<\/p>\n

Vous l\u2019aurez probablement compris au fil de ces lignes, une des craintes de Netflix est de perdre les utilisateurs se d\u00e9connectant de l\u2019application, car cela signifierait qu\u2019ils ne reviendront peut-\u00eatre jamais\u00a0; c\u2019est en tout cas ce que semble leur dire les donn\u00e9es qu\u2019ils ont r\u00e9colt\u00e9es. Neil Patel (2018) suppose que Netflix pense que plus un internaute passe de temps sur la plateforme, plus il a de chance d\u2019y revenir\u2026 Pour pallier ce probl\u00e8me, en plus de l\u2019algorithme de recommandations personnalis\u00e9es, la plateforme a mis au point un syst\u00e8me ing\u00e9nieux se nommant Post-play<\/em>. Le Post-play<\/em> est un r\u00e9glage qui fait en sorte qu\u2019entre la fin d\u2019un \u00e9pisode et le d\u00e9but du suivant, il n\u2019y ait que quelques secondes de battement. Cela permet d\u2019une part de ne pas avoir \u00e0 cliquer sur play <\/em>pour lancer l\u2019\u00e9pisode suivant, mais cela a aussi l\u2019avantage de ne pas laisser beaucoup de temps pour quitter l\u2019application avant que l\u2019\u00e9pisode suivant ne commence.<\/p>\n

Enfin, une des derni\u00e8res utilisations que fait Netflix des donn\u00e9es recueillis chez ses utilisateurs est de cr\u00e9er des s\u00e9ries t\u00e9l\u00e9vis\u00e9es sur mesure. Pour cela, les \u00e9quipes techniques de Netflix r\u00e9cup\u00e8rent les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les utilisateurs comme l\u2019historique des s\u00e9ries regard\u00e9es, les notes attribu\u00e9es \u00e0 ces derni\u00e8res, les contenus pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s (Wernicke 2015) et ils en extraient des informations comme les genres de s\u00e9ries qui sont appr\u00e9ci\u00e9s, les acteurs qu\u2019on y retrouve, etc. (Wernicke 2015) A partir de l\u00e0, ils cr\u00e9ent une s\u00e9rie sur mesure pour les internautes. Un exemple parfait de ce proc\u00e9d\u00e9 est la s\u00e9rie House of Cards<\/em> qui a rencontr\u00e9 un vif succ\u00e8s lorsqu\u2019elle a \u00e9t\u00e9 mise en ligne (Cherif 2018).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Source de l’image : Wikimedia Commons<\/a><\/p>\n

Il existe donc de tr\u00e8s nombreux moyens d\u2019utiliser les donn\u00e9es et le Big Data\u00a0; reste \u00e0 savoir si ce genre de pratiques est positif ou non pour les usagers. M\u00eame si le but final est de permettre \u00e0 des utilisateurs d\u2019obtenir la meilleure exp\u00e9rience possible d\u2019un service, quel en est le prix\u00a0? Et qu\u2019en est-il de ces s\u00e9ries dont la cr\u00e9ation est centr\u00e9e sur les envies de l\u2019utilisateur plut\u00f4t que sur le sc\u00e9nario lui-m\u00eame, avec le risque de cr\u00e9er encore et toujours des contenus qui r\u00e9pondent exactement aux m\u00eames crit\u00e8res que leurs pr\u00e9d\u00e9cesseurs\u00a0? Toutes ces questions restent pour l\u2019instant non r\u00e9solues, mais si nous obtenons des r\u00e9ponses un jour, il y a des chances que ce soit en regardant un \u00e9pisode de Black Mirror<\/a><\/em>…<\/em> sur Netflix\u00a0!<\/p>\n

Bibliographie<\/h1>\n

CHERIF, Ana\u00efs, 2018. Le Big Data, l\u2019arme secr\u00e8te de Netflix pour ses s\u00e9ries \u00e0 succ\u00e8s. La Tribune Hebdomadaire<\/em>. 2 novembre 2018. N\u00b0267, pp. 12-13.<\/p>\n

DE MAURO, Andrea, GRECO, Marco et GRIMALDI, Michele, 2016. A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review<\/em>. Vol. 65, n\u00b03, pp. 122-135.
\nNetflix. Wikip\u00e9dia\u00a0: l\u2019encyclop\u00e9die libre<\/em> [en ligne]. Derni\u00e8re modification de la page le 13 novembre 2018 \u00e0 11\u00a0:23. [Consult\u00e9 le 13 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/en.wikipedia.org\/w\/index.php?title=Netflix&oldid=868620166<\/a><\/p>\n

PATEL, Neil, 2018. How Netflix uses analytics to select movies, create content, and make multimillion dollar decisions. Neil Patel<\/em> [en ligne]. [Consult\u00e9 le 13 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/neilpatel.com\/blog\/how-netflix-uses-analytics\/<\/a><\/p>\n

WERNICKE, Sebastian, 2015. How to use data to make a hit TV show [enregistrement vid\u00e9o]. TED, Ideas worth spreading<\/em> [en ligne]. Juin 2015. [Consult\u00e9 le 13 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0:\u00a0https:\/\/www.ted.com\/talks\/sebastian_wernicke_how_to_use_data_to_make_a_hit_tv_show<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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