L'industrie de la vidéo a été confrontée à des défis ces dernières années, avec des taux de désabonnement élevés obligeant les fournisseurs à privilégier les réductions de coûts. Cependant, un changement est en cours, le succès dépendant d'un engagement utilisateur amélioré et d'une réduction du taux de désabonnement. La personnalisation est essentielle, mais la réalisation d'une personnalisation efficace est complexe et coûteuse en ressources.
L'IA, avec sa capacité à analyser d'énormes ensembles de données, offre une solution idéale. Les principaux services de streaming comme Netflix utilisent le machine learning depuis des années, offrant des recommandations personnalisées et même des miniatures personnalisées. L'IA représente le prochain bond en avant dans le raffinement de ces fonctionnalités. Les services de streaming possèdent souvent des bibliothèques de contenu massives, ce qui rend difficile pour les téléspectateurs de trouver du contenu rapidement. Une personnalisation efficace fait gagner du temps aux téléspectateurs et améliore considérablement l'expérience de visionnage.
La personnalisation ne se limite pas aux recommandations de contenu ; elle s'étend également à la disposition de la page d'accueil. Une interface personnalisée, adaptée aux préférences et aux habitudes de visionnage individuelles, améliore le confort et la satisfaction. Cela inclut la priorisation des rails de contenu préférés ou la mise en évidence du contenu favori. Une personnalisation efficace stimule l'engagement, encourageant les téléspectateurs à regarder plus longtemps et à revenir fréquemment. Elle favorise également la découverte de contenu, exposant potentiellement les téléspectateurs à de nouveaux genres et à des pépites cachées.
Les fournisseurs de vidéos réussis utilisent les données des téléspectateurs, notamment l'historique de recherche, les heures de visionnage, les taux d'achèvement du visionnage, la durée des sessions et les notes, combinées à des algorithmes, pour prédire le contenu préféré. Cependant, l'engagement des téléspectateurs est nuancé. La même bande-annonce pourrait ne pas trouver un écho auprès de tous les téléspectateurs, même au sein d'un genre spécifique. L'IA crée des images, des vidéos et des bandes-annonces personnalisées pour répondre aux goûts individuels. Une bande-annonce mettant en vedette un acteur préféré pourrait plaire à un téléspectateur, tandis qu'un autre pourrait préférer un rôle féminin fort. La personnalisation des miniatures augmente de même les taux de clics.
Avant l'IA, la personnalisation reposait sur des profils statiques, des métadonnées limitées et un étiquetage manuel. L'IA accélère et améliore la précision. Elle identifie des schémas comportementaux nuancés, permettant une personnalisation dynamique en temps réel. L'IA automatise l'étiquetage des mots clés, ajoutant des détails auparavant impossibles avec des processus manuels. Cet étiquetage détaillé améliore l'identification de la similarité du contenu, conduisant à des recommandations plus diversifiées mais précises.
Au-delà de la personnalisation, l'IA optimise la qualité du streaming. Netflix utilise le machine learning pour surveiller les conditions du réseau et ajuster dynamiquement la qualité vidéo en fonction de la bande passante, de l'appareil et de l'emplacement. Ces performances transparentes maintiennent l'engagement des utilisateurs en minimisant la mise en mémoire tampon et en assurant une lecture fluide.
Une personnalisation efficace est cruciale pour les fournisseurs de vidéos. L'IA fournit des recommandations plus rapides et plus précises, améliorant l'expérience utilisateur. L'IA peut même déduire l'humeur et fournir des recommandations contextuelles. Les progrès futurs pourraient intégrer des indices comportementaux subtils, comme le ton de la voix et la biométrie, pour une personnalisation encore plus intuitive. Le potentiel de l'IA dans la création de contenu — la génération d'expériences de contenu uniques — est également vaste.