Hollywood est loin d’être étrangère à l’IA. Elle joue même un rôle clé dans des oeuvres cinématographiques cultes comme Ex Machina ou encore Blade Runner, sans oublier les séries Westworld et plus récemment Black Mirror avec son épisode interactif « Bandersnatch ».

Mais si l’IA fait déjà partie intégrante des des descriptions plus ou moins dystopiques du futur à l’écran, elle est déjà à l’oeuvre dans les coulisses de nos shows préférés à l’heure où nous écrivons ces lignes…

Ultra-personnalisation & Deep Learning

Justin Basilico, chercheur et engineering director à Netflix a fait un arrêt par le Podcast IA de NVIDIA (https://soundcloud.com/theaipodcast/netflixs-justin-basilico-on-how-entertainment-and-ai-intersect-ep-60) pour discuter deep learning et de comment la firme américaine maintient l’engagement de ses abonnés au fil du temps.

« Ce que nous avons remarqué lors de certaines de nos expériences en interne à Netflix », raconte Basilico lors d’une conversation avec l’animateur Noah Kravitz, « c’est qu’il n’y a que très récemment que le changement de paradigme a eu lieu et que les gens commencent à réellement trouver un intérêt dans la personnalisation de la recommandation liée au deep learning. »

L’équipe de Basilico travaille en effet sur les algorithmes qui s’occupent de personnaliser et modifier votre page d’accueil en permanence, comme par exemple le choix des vignettes qui illustreront les séries et les films qui vous seront proposés lors de votre prochaine visite, unique pour chaque utilisateur.po

Alors comment Netflix mesure t-il si ces nouveaux algorithmes aident bien les abonnés à trouver du contenu qui leur plaît ?

Le chercheur de la firme nous explique ceci : « Parce que nous sommes une société vivant des abonnements, notre ligne directrice est de faire en sorte que les gens restent abonnés chez Netflix. Comme notre système est mensuel et sans engagement, cela nous demande environ deux à trois mois afin d’être capable de mesurer un premier taux de rétention. Nous voyons cela comme le meilleur signal pour déterminer si nos abonnés sont heureux de rester sur notre plateforme, et à au final, si nous pouvons croiser ces KPIs avec notre algorithme de recommandation, nous savons que nous améliorons l’expérience de nos utilisateurs et que nous répondons à leurs besoins. »

Dans les années à venir, Justin Basilico estime que l’ultra-personnalisation des contenus jouera un rôle toujours plus important pour Netflix et sa base d’abonnés.

« Nous nous intéressons également à d’autres problématiques. Par exemple, de savoir quand nous montrons les recommandations, quand les utilisateurs cliquent dessus, mais surtout pourquoi. Est-ce qu’ils cliquent réellement parce que c’est ce qu’ils souhaitent spécifiquement regarder ? » poursuit-il. « Notre but est réellement de trouver le meilleur contenu pour chacun de nos membre et d’être sûr que c’est quelque chose qui leur plaira. »

L’IA et l’ultra-personnalisation ont donc de beaux jours devant eux face à une demande des utilisateurs toujours plus forte en ce sens. Cela pose cependant plusieurs questions essentielles : les algorithmes définissent-ils nos comportements ou bien l’inverse ? Ne risque t-on pas à la manière des réseaux sociaux, de nous retrouver enfermés dans des bulles culturelles et idéologiques dont nous aurions de plus en plus de mal à sortir ? 

Il dépend donc certainement de chacun d’entre nous de conserver ce qui nous caractérise en tant qu’êtres humains : notre ouverture d’esprit.