Pourquoi il n'y aura pas de suite de prix Netflix

En 2006, Netflix a lancé un concours inhabituel et très réussi visant à améliorer son système de recommandation. Il a publié une base de données de 100 millions d'évaluations de films et d'émissions de télévision de près de 500 000 utilisateurs et, en 2009, a remporté le jackpot de 1 million de dollars la première équipe à augmenter la précision de son propre algorithme de recommandation de films de plus de 10 %.

Ces trois années semblent être il y a des siècles aujourd'hui. L'essor rapide du contenu en streaming, les seuls clients de Netflix un milliard d'heures de contenu en juin dernier, a fait exploser la quantité et les types de données disponibles pour l'équipe de science des données de l'entreprise. Que Netflix utilise ces données à bon escient pourrait être crucial pour ses activités futures, car il fait face à la concurrence croissante de sites de streaming comme Amazon et Hulu.

Netflix réinvente déjà ses formules de recommandation et ses pages d'accueil personnalisées pour s'adapter à son activité de streaming, a déclaré Todd Yellin, vice-président de l'innovation produit de Netflix, qui s'est exprimé lors d'une conférence de presse. Panel de recherche IBM le vendredi. Il estime que, depuis que Netflix a commencé à diffuser du contenu, la quantité de données que Netflix détient sur l'utilisateur moyen a décuplé, d'autant plus que les gens regardent plus d'heures de contenu que lorsque les DVD arrivaient principalement par la poste.

Les données en temps réel donnent également de nouvelles informations détaillées sur les habitudes réelles de visionnage de films des gens. Par exemple, une personne peut ne jamais évaluer un film, mais Netflix peut supposer que ce n'est pas un gagnant si la personne n'est jamais arrivée à la fin. Les familles partagent souvent des comptes Netflix. Ainsi, Netflix peut recommander différents films ou modifier la conception de sa page d'accueil personnalisée, selon qu'il devine qu'un mari, une femme ou que leur enfant regarde à cette heure de la journée.

Netflix ajoute également un élément social. En dehors des États-Unis uniquement, Yellin dit que Netflix s'intègre désormais à Facebook, de sorte que, comme sur le service de musique populaire Spotify, les gens puissent partager ce qu'ils regardent. Cela pourrait aider Netflix à exploiter les données liées à l'une des raisons courantes pour lesquelles les gens regardent des films ou des émissions de télévision : pour que la monnaie du refroidisseur d'eau puisse discuter avec des collègues et des amis.

Tout cela signifie que les améliorations apportées par le prix Netflix original ne sont pas aussi pertinentes aujourd'hui qu'elles l'étaient en 2009. Nous utilisons encore une partie de l'apprentissage… mais ce n'est pas au premier plan, dit Yellin. Les données les plus pertinentes sont ce que les gens regardent réellement.

La diffusion de données en continu présente de nouveaux défis, tels que le choix des nouveaux facteurs à souligner lors de la présentation des recommandations. Par exemple, Netflix devrait-il peser plus ou moins l'heure de la journée que le type d'appareil de visualisation ?

Mais il est peu probable qu'un nouveau prix Netflix se produise.

Nous étions alors une petite entreprise, dit Yellin, et le partage des données des utilisateurs avec la communauté de recherche publique comporte certains risques pour la confidentialité, même si elles sont même anonymisées. Nous sommes ouverts à l'idée, mais il n'y a pas de plans dans un avenir proche.

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