Netflix : algorithmes, tests et tags, la recette pour rendre les abonnés accros

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Le 12 avril 2016
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L'human tagging, ou la nécessité du contexte


Difficile d'évoquer les algorithmes sans parler des autres éléments qui s'en servent, et sont complémentaires. A commencer par le taggage des contenus. C'est l'affaire de Mike Hastings et Max Roman, qui travaillent à la contextualisation des catalogues de Netflix.

« Les algorithmes sont une chose importante, mais on ne peut pas suggérer du contenu aux abonnés s'il n'est pas contextualisé » explique Mike Hastings. Et pour ça, il faut une intervention humaine, à savoir celle des taggueurs. Il s'agit d'hommes et de femmes, dont une partie de la journée est consacrée à visionner du contenu de Netflix avant que ce dernier ne soit accessible à la totalité des utilisateurs, dans le but d'y apposer les mots-clés qui vont servir à la contextualisation.

Netflix dispose donc d'employés externalisés qui sont littéralement payés pour pratiquer le binge-watching. « C'est assez peu payé » souligne Max Roman face à l'incrédulité de l'auditoire. « Les gens qui font ça le font souvent en complément d'une autre activité, ce n'est pas un travail à plein temps. »

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Des tags très précis


En tout, ce sont une quarantaine de « taggueurs » qui travaillent pour Netflix. La plupart sont Américains, mais parlent des langues différentes. Il y a parmi eux un Français, mais qui travaille depuis les Etats-Unis. Le job consiste à contextualiser le plus précisément possible le contenu, avec des mots-clés qui peuvent former une longue phrase très précise. On se retrouve donc, par exemple, avec une rubrique « films mettant en scène un personnage féminin fort dont l'histoire est adaptée d'un roman » ou « une course contre la montre bourrée d'adrénaline avec de l'action et de l'aventure ».

Des qualificatifs qui prêtent à sourire, mais qui répondent à des demandes spécifiques. A côté de cela, on trouve des catégories plus traditionnelles : thrillers, actions, comédies... et d'autres, qui ciblent certains points importants du contenu, comme sa localisation : « Si l'algorithme constate qu'un abonné visionne beaucoup de films dont l'action se passe à Washington, alors il va lui proposer d'autres contenus qui se déroulent dans la même ville » explique Mike Hastings.

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L'objectif est toujours le même : plus l'offre est personnalisée en fonction des goûts des abonnés, et plus ces derniers trouveront un intérêt à rester sur le service, et donc à payer l'abonnement. Une logique implacable, appuyée par Hastings et Roman par une sélection de tweets où les internautes vantent les mérites des suggestions. Suggestions qui, cependant, varient d'un pays à l'autre, en fonction de la richesse du catalogue.
Modifié le 01/06/2018 à 15h36

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