Les téléspectateurs passent 10,5 minutes à choisir un programme sur un service de streaming, 18 minutes sur Netflix. La recommandation algorithmique est la réponse – mais elle ne remplace pas l’éditeur humain.
3.1 – L’algorithme vs la curation humaine
Face à l’hyper-offre (27 600 titres SVOD + 9 000 BVoD), les algorithmes de recommandation jouent un rôle de filtre. Mais la recommandation algorithmique seule enferme l’utilisateur dans un profil (« filter bubble »). Le défi : équilibrer l’édition humaine (ligne de la chaîne, événement, rendez-vous) et l’algorithme (personnalisation, adaptation instantanée). Netflix personnalise même les vignettes (key art) en fonction du profil utilisateur. Arte, à l’inverse, mise sur la cohérence éditoriale : le titre, le chapô, la collection, le lien avec l’actualité culturelle sont décisifs.
3.2 – Les leviers de personnalisation
- Profils utilisateurs : différencier les membres d’un même foyer. Penser « profil foyer » pour les moments partagés.
- Notifications push : alerter sur les nouveautés ciblées, les reprises, les dernières chances. Outil de réactivation.
- Page d’accueil éditorialisée : carousels, top 10, « sélection de la semaine », événements calendaires (Noël, Halloween, rentrée).
- Résumés IA et métadonnées enrichies : auto-tagging, génération de bandes-annonces, résumés des épisodes précédents.
3.3 – KPI d’engagement
- Minutes vues par device : mesurer où le contenu est consommé.
- Sessions/semaine : fréquence de retour sur la plateforme.
- Completion rate : pourcentage de la vidéo vue jusqu’au bout.
- Taux de découverte vs revisite : l’utilisateur explore-t-il ou reboucle-t-il ?
- % visionnage via home screen : efficacité de la recommandation.
La recommandation est un outil, pas une stratégie. La stratégie, c’est la promesse éditoriale – une chaîne, un ton, une mission, une cohérence que le spectateur reconnaît. L’algorithme aide à la délivrer, pas à la remplacer.