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Comment Netflix a renversé la table de l'audiovisuel... à grands coups de data
©Ryan Anson / AFP

Autre modèle

Comment Netflix a renversé la table de l'audiovisuel... à grands coups de data

Le succès de la plateforme Netflix repose sur ses contenus inédits, mais aussi sur ses algorithmes, qui ont rendu possible la création desdits contenus et analysent les habitudes des abonnés.

Boris Manenti

Boris Manenti

Boris Manenti est rédacteur en chef adjoint de la rubrique Tendances de L'Obs.

Journaliste spécialiste des nouvelles technologies depuis 10 ans, il est enseignant en journalisme web à l'Institut Européen de Journalisme et auteur du livre-enquête "Portables : la face cachée des ados" (éd. Flammarion).

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Atlantico : Le modèle Netlix inverse l'économie classique de l'offre de contenu : l'entreprise lance du contenu et analyse ensuite son succès dans l'ensemble des pays où elle a des abonnés. La décision se fait donc par les données, et par l'algorithme qui lui permet de savoir qui regarde quoi et quand. Ce business model est-il inédit ? En quoi Netflix a-t-il révolutionné la VOD ? 

Boris Manenti : Je ne le dirai pas exactement comme ça. Netflix est une véritable entreprise de technologies, qui a construit une grande partie de son succès sur de l'analyse de données. Faisons un retour en arrière : avant la VOD sur abonnement, avant le streaming, Netflix était une entreprise de location de DVD par correspondance (sur abonnement), qui avait beaucoup de succès aux Etats-Unis (symbolisée par ses "enveloppes rouges"). Et ce système reposait sur un système en ligne où l'on pouvait commander ses films. Même si c'était il y a 20 ans, ce système se traduisait déjà par une collecte variée de données sur les emprunts (qui, quand, quoi). Par la suite, Neflix a mis en place un algorithme de recommandations personnalisées de films et séries, basé sur les avis que laissaient ses utilisateurs sur le site après chaque emprunt. Déjà toutes ces données étaient digérées pour proposer les vidéos qui correspondaient les plus aux goûts de l'abonné, définis à partir de ses emprunts/achats et des notes données (alors sur une échelle de 1 à 5).

En 2011, Netflix lance son offre de streaming, et c'est un sacré pari : la connexion internet n'est pas aussi rapide qu'aujourd'hui et la logique de regarder films et séries sur un écran d'ordinateur n'existe que chez une jeune génération adepte du téléchargement illégal (et d'une sorte de binge watching pirate). Mais Netflix a un double avantage : une offre tarifaire très agressive (alors de 7,99 dollars, contre une moyenne de 80 dollars par foyer américain pour la télé !), et une page d'accueil reprenant son système de recommandations, riche de milliers de données et avis des utilisateurs. Oui, c'est une révolution de la VOD. Cet algorithme devient vraiment l'argument fort de Netflix. Personne ne dispose d'autant de données, sur autant de programmes, depuis autant d'années. Personne ne peut donc rivaliser du jour au lendemain.

Cet axe technologique basé sur la data est tellement présent chez Netflix que, logiquement, quand ils décident de produire leur premier programme, ils font confiance à l'algorithme. D'un point de vue du modèle économique, l'objectif de Netflix est de conserver ses clients abonnés le plus longtemps possible. Et, ceux qui regardent le plus de programmes, sont ceux qui restent abonnés le plus longtemps. Et qu'est-ce qui marche le mieux ? Les séries politiques. Et quel réalisateur est le plus plébiscité ? David Fincher. Et quel acteur est le plus apprécié ? Kevin Spacey. Voilà la recette "House of Cards", sorti en 2013. Evidemment, tout ne repose pas que sur des mathématiques et des choix artistiques interviennent dans le process de création. Mais "House of Cards" a confirmé à Netflix que son algorithme permet d'interroger précisément les goûts de leurs abonnés. Mieux, il peut identifier exactement quels sont les manques de son catalogue (quand on tape le nom d'un film ou série qui n'est pas présent, le système sait exactement de quoi il s'agit et propose des programmes proches).

Je ne sais pas si la logique est appliquée de la même manière à toutes les productions Netflix, mais il m'a été confirmé que ce fut le cas de manière plus locale pour la série "Marseille", première production en France. Les goûts des abonnés français ont été sondés par l'algorithme pour faire ressortir un goût pour les séries noires, les histoires de corruption, avec des politiques et de la police, et un plébiscite pour Gérard Depardieu et Benoît Magimel.

Comment exactement l'entreprise exploite-elle la data ? En quoi cela influence-t-il les programmes diffusés par la plateforme ? Est-ce principalement la data qui fait que Netflix est véritablement une plateforme novatrice ? 

Le premier système de recommandations était basé sur les données "actives" des utilisateurs (les notes laissées) et sur les données "passives" (le listing des programmes loués et le type de chaque programme). En passant au streaming, ces données passives se sont multipliés : qu'est-ce qui est regardé, quand, sur quel appareil, combien de temps, combien d'épisodes de la série, jusqu'à quelle minute, etc. C'est pour ça que Netflix est tout à fait capable de dire à partir de quel épisode on devient accro à une série.

Netflix mise beaucoup sur sa technologie de l'algorithme, comme clef du succès – 900 ingénieurs travaillent dessus. Ont ainsi été créé les "taggueurs" – ils sont une quarantaine dans le monde. Ce sont des personnes payées pour regarder en détail tous les programmes qui arrivent sur la plateforme, pour leur attribuer des "tags", c'est-à-dire des mots-clefs ultraprécis. Comédie ou drame ? Héros homme ou femme ? Des scènes de sexe sont-elles présentes ? L'histoire est-elle violente ? Qui joue dedans ? Qui réalise ? En quelque année l'action se déroule ? Etc. Ce "nuage de tags" permet de caractériser très précisément chaque programme, mais aussi de le raccrocher à d'autres par l'algorithme. Par exemple, si un utilisateur regarde plusieurs épisodes de "Friends", il se verra suggéré "How I Met Your Mother". De même, si plusieurs utilisateurs regardent à la fois les spectacles de Gad Elmaleh et de Thomas Ngijol, alors un autre utilisateur qui n'a vu que celui de l'un des deux humoristes se verra suggérer l'autre.

C'est pour ça que chaque compte Netflix est unique et ne pourra jamais respecter aucun quota de productions françaises. Cela remettrait complètement en cause le modèle algorithmique de Netflix en introduisant une part d'humain (même si l'on soupçonne le système de pousser les productions made in Netflix). Au-delà de menacer "l'exception culturelle" chère à la France, ce système a une limite : le risque de se retrouver enfermer dans ses goûts, comme dans une bulle culturelle où il est difficile de dénicher un peu de variété...

Comment les producteurs traditionnels de films et de séries peuvent-ils rivaliser avec Netflix aujourd'hui ?

Il est très difficile pour les autres acteurs similaires à Netflix d'espérer concurrencer les résultats de son algorithme. Encore plus pour un acteur qui envisagerait de se lancer. En revanche, ce n'est jamais parce qu'un programme s'inspire des résultats du système qu'il sera nécessairement bien accueilli. Certaines séries Netflix ont eu beaucoup de succès, et d'autres pas du tout. Les mathématiques ne font pas tout. Et la création prime toujours. HBO ou Canal+ rencontrent de francs succès avec des programmes qui ne répondent pas à cette logique.

Autre remarque : en naviguant sur sa plateforme, on décèle les obsessions de Netflix pour contenter ses abonnés (la culture hip-hop, les documentaires sur des faits divers, etc.), mais on aperçoit aussi ce qui n'est pas vraiment traité. Hors, il y a un public pour tous les types de contenus.

Enfin, pour les sociétés de productions "traditionnelles", je crois qu'il n'est plus question de "rivaliser" avec Netflix, mais d'identifier les projets sur lesquels une coproduction est possible. Je note au passage que la récente série documentaire "En bref", coproduite par Vox, met en avant un producteur de média qui n'était pas du tout présent sur ce type de plateforme. Si on extrapole, on peut y voir un avenir pour les médias vidéo.

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