Fonctionnement du système de recommandations de Netflix

Notre service sur abonnement propose des recommandations personnalisées afin de vous aider à découvrir des séries TV et des films susceptibles de vous intéresser. Pour ce faire, nous avons créé un système de recommandations propriétaire complexe. Cet article décrit notre système de manière générale et non technique.

Principes de base

Lorsque vous accédez au service Netflix, notre système de recommandations vous aide à trouver aussi facilement que possible les séries TV ou films que vous pourriez apprécier. Pour calculer la probabilité que vous regardiez un titre donné de notre catalogue, nous nous appuyons sur différents facteurs, notamment :

• vos interactions avec notre service (historique de visionnage et évaluations d'autres titres, par exemple) ;

• les choix des autres utilisateurs de notre service dont les goûts et préférences sont similaires aux vôtres ;

• les informations liées à chaque titre, comme son genre, ses catégories, ses acteurs, sa date de sortie, etc.

En plus de nous appuyer sur les titres que vous avez déjà regardés sur Netflix, nous tenons également compte des informations suivantes pour mieux personnaliser nos recommandations :

• Moment de la journée auquel vous regardez Netflix

• Appareils que vous utilisez pour regarder Netflix

• Durée de vos visionnages

Toutes ces données sont exploitées par nos algorithmes. (Un algorithme est un processus ou un ensemble de règles permettant de résoudre des problèmes.) Le système de recommandations ne tient pas compte des informations démographiques (comme l'âge ou le genre) pour prendre des décisions.

Si ce qui vous est proposé ne vous intéresse pas, vous pouvez consulter l'intégralité du catalogue disponible dans votre pays. Nous essayons de rendre la recherche aussi simple et rapide que possible. Lorsque vous saisissez une requête, les premiers résultats que nous affichons sont basés sur les actions prises par les autres utilisateurs ayant formulé des requêtes identiques ou similaires.

Voici une description de l'évolution du système et de la façon dont chaque information influe sur le choix des titres affichés.

Initialisation du système de recommandations

Lors de la création de votre compte Netflix ou de l'ajout d'un nouveau profil à votre compte, nous vous demandons de choisir quelques titres que vous appréciez. Ces titres permettent d'initialiser le système de recommandations. Cette étape est facultative. Si vous choisissez de l'ignorer, nous commencerons par vous proposer plusieurs titres populaires et variés.

Une fois que vous aurez commencé à utiliser le service, les titres regardés remplaceront vos préférences initiales. Avec le temps, les titres vus récemment prendront de plus en plus de poids dans nos recommandations, aux dépens des titres que vous avez regardés il y a plus longtemps.

Sections, classements et représentation des titres

En plus de choisir les titres à inclure dans les différentes sections de votre page d'accueil Netflix, notre système classe chaque titre dans sa section, ainsi que les sections les unes par rapport aux autres. Pour ce faire, il utilise des algorithmes complexes afin de proposer une expérience personnalisée. Pour le dire autrement, nos systèmes présentent les titres de manière optimale sur la page d'accueil de Netflix, en fonction de vos préférences.

Chaque section présente trois niveaux de personnalisation :

• Choix des sections (par ex. Reprendre la lecture, Tendances actuelles, Comédies primées, etc.)

• Choix des titres apparaissant dans la section

• Ordre de ces titres

Les sections les plus recommandées sont affichées en haut de la page. Les titres sont affichés de gauche à droite par ordre de recommandation décroissante, sauf si la langue sélectionnée est l'arabe ou l'hébreu, auquel cas les titres les plus recommandés sont affichés à droite.

Améliorations apportées au système de recommandations

Nous tirons profit de chaque visite sur le service Netflix et entraînons en continu nos algorithmes à l'aide de ces nouvelles informations pour améliorer la précision de leurs prédictions quant aux titres les plus susceptibles de vous intéresser. Nos données, algorithmes et systèmes informatiques s'appuient en permanence les uns sur les autres pour générer de nouvelles recommandations et vous proposer un produit qui répond à vos attentes.