L’objectif de Netflix est d’offrir le contenu le plus personnalisé possible à chacun de ses abonnés. Au-delà de la recommandation de film, Netflix adapte également les images des séries selon les préférences de chaque utilisateur.  Au programme : des algorithmes et du machine learning !

L’importance des illustrations pour attirer

Tout d’abord, il faut savoir que la personnalisation de la plateforme en fonction de l’historique d’utilisation de l’abonné est au cœur de la stratégie de l’entreprise.

Pour les non utilisateurs de Netflix, voilà à quoi ressemble la page d’accueil :

http://www.mbadmb.com/wp-content/uploads/2018/01/page-accueil-netflix.png

Pour les ingénieurs de Netflix, les visuels d’illustrations sont essentiels pour convaincre les abonnées que le contenu vaut le coup. D’ailleurs, l’utilisateur accède à ses films, et séries en cliquant sur l’illustration. L’image doit donc donner une preuve visuelle que le contenu peut convenir à l’abonné ; et c’est les ingénieurs, eux-mêmes qui le disent : « si l’illustration représentant un film ou une série vous convainc, elle agit comme un portail qui vous dirige vers ce contenu en vous donnant une ‘preuve’ visuelle que ce contenu pourrait vous convenir ».

La personnalisation des visuels entre donc dans la stratégie globale de Netflix.

Par exemple, pour le film Good Will Hunting, plusieurs illustrations sont disponibles dans la base Netflix. L’algorithme choisit celle qui correspond le plus aux préférences des abonnées. Sur l’image ci-dessous, le premier visuel est utilisé pour les amateurs de romances ; le second visuel pour ceux qui préfèrent les comédies.

http://www.mbadmb.com/wp-content/uploads/2018/01/exemple-good-will-hunting.png

Algorithmes et machine learning

Pour réussir à mettre en place cette stratégie, les ingénieurs collectent le plus de données possibles afin de trouver les signaux pour proposer la meilleure illustration. Toutefois, il faut éviter d’effectuer trop de tests, en modifiant les images pour un même contenu, pour ne pas désorienter l’abonné.

Pour répondre à cette problématique, Netflix a alors développé des algorithmes capables d’apprendre en temps réel. Baptisés « contextual bandits », ces programmes peuvent déterminer une sélection de visuels personnalisés pour chaque abonné. Ils ont également comme fonction de pouvoir prédire la probabilité que l’utilisateur clique sur un contenu en fonction d’une image donnée. Il ne reste plus qu’à choisir l’image avec la plus forte probabilité !

Ce projet est considéré comme « le premier exemple d’une personnalisation de la façon dont nous recommandons du contenu à nos utilisateurs ».

Pour aller plus loin, un article rédigé par les ingénieurs de Netflix.