YouTube : mécanisme de recommandation

Comment fonctionne le système de recommandation des vidéos de Youtube ?

Les clics, la durée de visionnage et les partages font partie des signaux de YouTube, qui lui permettent d’alimenter son flux de contenus suggérés.

Dans un effort de pédagogie, YouTube dévoile les coulisses de son système de recommandation. Conçu en 2008, il a pour objectif d’aider les utilisateurs à trouver les vidéos qu’ils souhaiter regarder sur la plateforme. « Il y a un public pour presque chaque vidéo, et le travail de notre système de recommandation est de trouver ce public. Pensez à la difficulté de parcourir tous les livres d’une immense bibliothèque sans l’aide de bibliothécaires », explique Cristos Goodrow, vice-président de l’ingénierie chez YouTube.

Ce mécanisme, qui permettait au départ de rassembler sur une même page les tendances des vidéos classées en fonction de leur popularité, a depuis fait son chemin : « les recommandations génèrent une part importante de l’audience globale sur YouTube, encore plus que les abonnements aux chaînes ou la recherche ». Elles jouent désormais un rôle central pour l’ensemble de la communauté « en présentant aux téléspectateurs le contenu qu’ils aiment et en aidant les créateurs à entrer en contact avec de nouveaux publics ».

YouTube suggère des vidéos à partir de vos habitudes de visionnage

Les vidéos recommandées par YouTube sont disponibles à deux endroits sur la plateforme : sur la page d’accueil et dans la section « À suivre ». Parmi les contenus proposés, vous avez la possibilité de découvrir des recommandations personnalisées en fonction de votre utilisation de l’application, mais aussi des abonnements ou encore les dernières vidéos mises en ligne. Lorsque vous avez terminé de visionner un contenu, un panneau s’affiche pour vous suggérer d’autres vidéos sur la même thématique, et qui sont susceptibles de vous intéresser également.

Notre système compare vos habitudes de visionnage avec celles qui vous ressemblent et utilise ces informations pour suggérer d’autres contenus que vous pourriez vouloir regarder. Donc, si vous aimez les vidéos de tennis et que notre système remarque que d’autres, qui aiment les mêmes vidéos de tennis que vous, apprécient également les vidéos de jazz, on peut vous recommander des vidéos de jazz, même si vous n’en avez jamais regardé une seule auparavant, précise Cristos Goodrow.

Si vous ne souhaitez pas que certaines données soient partagées avec la plateforme, un système de contrôle est disponible. Vous pouvez ainsi mettre en pause, modifier ou supprimer votre historique de recherche et de visionnage à tout moment.

80 milliards de « signaux » pour personnaliser les vidéos recommandées

Des milliards de vidéos sont triées par ce système de recommandation, afin de vous proposer des contenus adaptés à vos centres d’intérêt. Mais ce dernier n’est pas figé, il évolue en permanence et prend en compte quotidiennement plus de 80 milliards de données croisées appelées « signaux »,  en fonction de ce que vous appréciez ou non :

• Les clics : YouTube part du principe que si vous cliquez sur une vidéo, vous la trouvez satisfaisante,
• La durée de visionnage : pour affiner son système, la plateforme s’appuie aussi sur ce critère, qui lui permet de filtrer plus efficacement ses recommandations parmi une série de vidéos sur une même thématique (temps forts vs analyse d’un match de tennis, par exemple),
• Les réponses aux sondages : le « temps de visionnage valorisé », ou le temps passé à regarder une vidéo qui vous intéresse vraiment, est mesuré sur la base d’un nombre d’étoiles (de 1 à 5) à partir d’enquêtes réalisées auprès des utilisateurs,
• Les partage et les likes : une vidéo partagée ou likée constitue un signal fort de la part d’un utilisateur sur son appréciation de la vidéo qu’il vient de visionner.

YouTube précise qu’un modèle d’apprentissage automatique a également été conçu pour « prédire les réponses potentielles » des utilisateurs de la plateforme aux enquêtes qu’elle réalise, afin de connaître si une vidéo est jugée satisfaisante ou non. Si ce n’est pas le cas, cela signifie que vous ne souhaitez probablement pas voir d’autres contenus de ce type.

Comme vos recommandations, l’importance de chaque signal dépend de vous. (…) C’est la raison pour laquelle notre système ne suit pas une formule fixe, mais se développe dynamiquement au fur et à mesure que vos habitudes de visionnage changent.

Quid des vidéos d’informations et des contenus « problématiques » ?

Si le système de recommandation de YouTube basé sur ces différents signaux fonctionne pour les vidéos de musique et de divertissement, la plateforme a dû s’adapter pour lutter contre les fake news et les contenus « problématiques » ou « limites », c’est-à-dire inexacts, trompeurs, insensibles ou intolérants, nuisibles ou susceptibles de causer des dommages.

De nouvelles classifications ont été intégrées au système de recommandation pour identifier les vidéos qui font autorité et celles qui ne devraient pas figurer dans le flux des suggestions. Pour cela, des évaluateurs, parmi lesquels figurent des experts, vérifient la qualité des informations diffusées sur les chaînes et dans les vidéos à partir de guidelines précises.

Pour déterminer l’autorité, les évaluateurs répondent à quelques questions clés. Le contenu tient-il sa promesse ou atteint-il son objectif ? Quel type d’expertise est nécessaire pour atteindre l’objectif de la vidéo ? Quelle est la réputation de l’orateur dans la vidéo et la chaîne sur laquelle elle est diffusée ? Quel est le sujet principal de la vidéo (par ex. Actualités, Sports, Histoire, Science, etc.) ? Le contenu est-il principalement destiné à être satirique ? Ces réponses et bien d’autres déterminent l’autorité d’une vidéo. Plus le score est élevé, plus la vidéo est promue lorsqu’il s’agit de contenu d’actualités et d’informations. (…) Toute vidéo jugée borderline est rétrogradée dans les recommandations.

YouTube ajoute que ces évaluations « humaines » permettent d’entraîner son système de recommandation en modélisant leurs décisions pour l’adapter à toutes les vidéos présentes sur la plateforme.

Alexandra Patard