Comment Netflix utilise l'apprentissage automatique et l'IA pour une meilleure recommandation ?

Avec près de 74 millions d'abonnés basés aux États-Unis et au Canada et 200 millions d'abonnés dans le monde, Netflix est le leader dans le domaine du streaming.

Netflix a été fondée en 1997 en tant que service de location de films. Ils avaient l'habitude d'expédier des DVD aux clients par la poste et, en 2007, ils ont lancé leur service de streaming en ligne. Le reste appartient à l'histoire. Actuellement, la capitalisation boursière de la société dépasse largement les 200 milliards de dollars et a parcouru un long chemin.

Quel est le secret de leur succès phénoménal ?

Certains pourraient dire qu'ils peuvent innover, tandis que d'autres pourraient dire qu'ils réussissent uniquement parce qu'ils ont été les premiers. Cependant, peu de gens savent que la principale raison du succès de Netflix est qu'il a commencé à tirer parti du ML avant ses concurrents.

Obtenez les meilleures certifications d'apprentissage automatique en ligne des meilleures universités du monde - Masters, programmes de troisième cycle pour cadres et programme de certificat avancé en ML et IA pour accélérer votre carrière.

Mais avant de parler de la façon dont Netflix utilise l'apprentissage automatique pour progresser dans l'industrie, familiarisons-nous d'abord avec l'apprentissage automatique :

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique fait référence à l'étude d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce aux données et à l'expérience. Ils exécutent des tâches et apprennent de leur exécution par eux-mêmes sans nécessiter d'intervention humaine.

L'apprentissage automatique a de nombreuses applications dans notre vie quotidienne, telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, la correction orthographique et le filtrage des spams.

Outre Netflix, de nombreuses autres entreprises et organisations utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs opérations. Ceux-ci incluent Amazon, Apple, Google, Facebook, Walmart, etc.

Quelles sont les choses que l'apprentissage automatique affecte dans Netflix ?

Vous seriez surpris de savoir à quel point l'apprentissage automatique fonctionne dans l'infrastructure de Netflix. De l'expérience utilisateur à la création de contenu, l'apprentissage automatique a un rôle à jouer dans presque tous les aspects de Netflix.

Vous pouvez trouver l'impact de l'apprentissage automatique dans les domaines suivants de Netflix :

Page d'accueil Netflix

Lorsque vous ouvrez Netflix, vous êtes d'abord accueilli par votre page d'accueil, remplie d'émissions que vous avez regardées et d'émissions que Netflix vous recommande de regarder.

Savez-vous comment Netflix détermine les émissions qu'il doit vous recommander ?

Vous l'avez deviné - ils utilisent l'apprentissage automatique.

Netflix utilise une technologie ML appelée « moteur de recommandation » pour vous suggérer, à vous et aux autres utilisateurs, des émissions et des films. Comme son nom l'indique, un système de recommandation recommande des produits et services aux utilisateurs en fonction des données disponibles.

Netflix possède l'un des systèmes de recommandation les plus sophistiqués au monde. Certaines des choses que leurs systèmes de recommandation considèrent pour vous suggérer une émission sont :

1. Vos genres choisis (les genres que vous choisissez lors de la configuration du compte).
2. Le genre des émissions et des films que vous avez regardés
3. Les acteurs et réalisateurs que vous avez regardés.
4. Les émissions et les films que les gens ayant un goût similaire au vôtre regardent.

Il y a probablement une tonne d'autres facteurs que Netflix utilise pour déterminer les émissions à recommander. Leur but : vous garder collé à l'écran le plus longtemps possible.

Vignettes

Les vignettes que vous voyez pour une émission ou un film ne sont pas nécessairement celles que votre meilleur ami voit lorsqu'il parcourt sa page d'accueil.

Netflix utilise l'apprentissage automatique pour déterminer sur quelles vignettes vous avez le plus de chances de cliquer. Ils ont des vignettes différentes pour chaque émission et film, et leurs algorithmes ML les testent constamment avec les utilisateurs.

Les vignettes qui obtiennent le plus de clics et génèrent le plus d'intérêt ont la préférence sur celles qui n'obtiennent pas de clics.

L'apprentissage automatique permet à Netflix d'offrir des vignettes personnalisées générées automatiquement pour chaque émission et film. La vignette choisie dépend de vos préférences et de l'historique de vos montres pour vous assurer qu'elles ont le plus de chances d'être cliquées.

Par exemple, Riverdale peut avoir deux vignettes, une mystère sérieuse et une romantique. Celui que vous verrez dépendra du genre que vous préférez le plus. Cliquer sur une vignette augmente vos chances de regarder l'émission ou le film. C'est pourquoi Netflix se concentre fortement sur l'affichage de la vignette que vous aimeriez le plus.

La qualité du streaming

Quand tu regardes une émission, quelle est la pire chose qui puisse arriver ? Mise en mémoire tampon.

La mise en mémoire tampon peut être un énorme problème, quel que soit le service de streaming que vous utilisez. Les gens ont tendance à quitter immédiatement la plateforme après avoir attendu quelques secondes à cause de la mise en mémoire tampon. Netflix est bien conscient de ce problème.

La mise en mémoire tampon peut ruiner l'expérience d'un client et empêcher Netflix de récupérer son temps précieux. De plus, le client peut changer de plate-forme et commencer à regarder quelque chose sur les plates-formes de ses concurrents, telles que Hulu, Amazon Prime, HBO MAX ou Disney+.

Ils ont mis en place de nombreuses solutions pour contrer ce problème, dont l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique leur permet de surveiller de près l'utilisation de leurs services par leurs abonnés. Ces algorithmes prédisent les habitudes de visionnage de leurs utilisateurs pour déterminer quand la plupart des gens utilisent leur service et quand ce nombre est le plus bas.

Ensuite, ils utilisent ces informations pour mettre en cache les serveurs régionaux les plus proches des téléspectateurs, garantissant qu'aucune mise en mémoire tampon (ou une mise en mémoire tampon minimale) ne se produit lorsque ces utilisateurs utilisent le service.

Le lieu d'un spectacle (ou d'un film)

Netflix n'est pas seulement une plateforme de streaming pour diffuser des films et des émissions. Ils sont également une société de production. La production de contenu unique contribue à augmenter leurs revenus et leur rentabilité.

Jusqu'à présent, cette stratégie a étonnamment bien fonctionné car, au fil des ans, la quantité de contenu original de Netflix a considérablement augmenté. En 2019, ils ont produit 2 769 heures de contenu original , soit 80 % de plus que l'année précédente.

Chaque spectacle nécessite un lieu de tournage. Netflix utilise l'apprentissage automatique pour déterminer quel lieu de tournage serait parfait pour une émission ou un film particulier.

Ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour vérifier les coûts et les horaires de l'équipe et des acteurs, les exigences de tournage (ville, désert, village, etc.), la météo, la possibilité d'obtenir un permis et de nombreux autres facteurs pertinents. L'apprentissage automatique leur permet de vérifier et d'analyser rapidement ces nombreux facteurs, en s'assurant qu'ils trouvent rapidement un lieu de prise de vue approprié.

La Créativité

La plus grande application de l'apprentissage automatique dans Netflix est probablement la création de contenu. Contrairement à la plupart des sociétés de production, Netflix se comporte comme une entreprise technologique. Ils ne créent pas de contenu uniquement basé sur la créativité de quelques écrivains ou créateurs de contenu. Au lieu de cela, ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour mener des études de marché et trouver quel type de contenu serait le plus adapté à un segment de marché particulier.

Les algorithmes ML les aident à garder une longueur d'avance sur les tendances du marché et à créer des émissions et des films pour tout le monde. Leur approche les a considérablement aidés, car huit des 10 séries vidéo originales les plus populaires des fournisseurs de streaming aux États-Unis sont de Netflix.

Leurs recherches les aident à pénétrer différents segments de marché. Par exemple, la préférence de contenu des adolescents serait radicalement différente de celle des couples mariés. Grâce à des études de marché approfondies et à la mise en œuvre de ML, Netflix peut répondre avec succès aux exigences de contenu d'un public diversifié.

Le secret est dévoilé

Vous connaissez maintenant le secret du succès phénoménal de Netflix. Ils utilisent les dernières technologies comme l'apprentissage automatique et la science des données dans presque tous les domaines de leur activité.

Cela les aide à garder une longueur d'avance sur leurs concurrents et à offrir une meilleure expérience utilisateur. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles ils sont le plus grand fournisseur de services de streaming aux États-Unis.

Que pensez-vous de Netflix et de son utilisation de l'apprentissage automatique ? Quelle application d'apprentissage automatique avez-vous trouvée la plus intrigante ?

Avec toutes les compétences acquises, vous pouvez également être actif sur d'autres plates-formes compétitives pour tester vos compétences et obtenir encore plus de pratique. Si vous souhaitez en savoir plus sur le cours, consultez la page Master of Science in Machine Learning & AI et parlez à notre conseiller en carrière pour plus d'informations.