Nous remercions la Banque Nationale pour sa commandite qui nous permet d'offrir gratuitement le simulateur de Marketing numérique de HEC MONTRÉAL à nos étudiants du BAA !

Rechercher
S'abonner à l'infolettre

Infolettre

Intelligence artificielle: Comment l’algorithme Spotify me connaît-il?

Algorithme de Spotify

Avez-vous déjà utilisé les listes de lecture personnalisées créées par Spotify et vous êtes demandé « Wow ! J’aime tellement cette chanson. Comment Spotify me connaît-il si bien ? » Si vous êtes un passionné de musique, vous avez probablement cette pensée assez souvent. Pour comprendre les préférences musicales des utilisateurs, Spotify utilise, bien sûr, l’intelligence artificielle. Cependant, cet algorithme de Spotify fonctionne avec nuance plutôt qu’avec simple rigidité.

Le filtrage collaboratif

L’algorithme de Spotify, d’abord et avant tout, utilise la couche de données. Celle-ci fait référence aux données recueillies par les utilisateurs de la plateforme. Elle inclue :

  • Les préférences des écouteurs;
  • Leur comportement;
  • Leur historique d’écoute;
  • Leurs interactions sur la plateforme.

Grâce au filtrage collaboratif, Spotify est capable de créer une carte musicale, permettant ainsi aux chansons de former des grappes en fonction des habitudes des utilisateurs. Ces grappes représentent des préférences partagées entre les utilisateurs. En d’autres mots, plus des chansons sont écoutées ou ajoutées dans des listes de lecture ensemble, plus elles sont jugées similaires, ce qui crée la grappe pour l’utilisateur. Le filtrage collaboratif identifie ces grappes, suggérant une similitude dans les goûts musicaux. Si deux chansons sont généralement appréciées en séquence, elles seront positionnées comme étant semblable. Cette proximité suggère que les utilisateurs qui apprécient une chanson peuvent également facilement apprécier une autre et ce message est transmis à d’autres auditeurs.

Le filtrage basé sur le contenu

Un autre concept d’intelligence artificielle utilisé par l’algorithme de Spotify est le filtrage basé sur le contenu. Celui-ci fusionne la technologie et l’émotion. Il analyse les métadonnées, les fonctionnalités audios et le contexte culturel de chaque chanson pour élaborer des recommandations qui trouvent un profond écho auprès des utilisateurs. En comprenant l’essence de chaque chanson grâce aux métadonnées et à l’analyse audio, il prend en compte des facteurs tels que :

  • La date de lancée de la chanson;
  • Le nom de l’artiste;
  • Le genre de musique;
  • La durée;
  • Le tempo;
  • La langue et le langage.

L’analyse de l’audio génère aussi des mesures qui façonnent l’identité sonore d’une chanson, notamment :

  • La « dansabilité »;
  • Le volume;
  • Le rythme;
  • L’acoustique;
  • L’instrumentation;
  • Le temps;
  • La mélodie.

De plus, elle décortique les chansons en décodant les paroles. Cette approche aboutit à une expérience organisée qui connecte les utilisateurs à des sons qu’ils apprécient, améliorant ainsi leur expérience musicale globale.

Les défis reliés à l’algorithme de Spotify

Deux défis importants se présentent dans les systèmes de recommandation de Spotify. Le premier est celui du démarrage à froid. Ce problème survient lorsque les algorithmes de recommandation manquent de données suffisantes par l’utilisateur, ce qui rend difficile les suggestions personnalisées. Ceci est surtout vrai pour les nouveaux utilisateurs ou pour du contenu récemment ajouté. Par contre, Spotify s’attaque à ce problème en intégrant des éditeurs humains qui organisent des listes de lecture et mettent en lumière les talents émergents, comblant ainsi le fossé créé par l’absence de données historiques.

Le deuxième point faible est la sensibilité culturelle dans les recommandations musicales. Ce défi implique le risque de biais culturels dans les systèmes de recommandation, où les algorithmes peuvent involontairement favoriser certains genres ou tendances culturelles, entraînant des représentations biaisées. Spotify résout ce problème en s’efforçant d’équilibrer l’objectivité et la diversité culturelle dans ses algorithmes de recommandation grâce à une évaluation et un perfectionnement continu, garantissant alors des recommandations justes et inclusives qui respectent la diversité des chansons présentent sur la plateforme.

L’algorithme de Spotify est une merveille de technologie moderne, mélangeant harmonieusement l’analyse de données, l’apprentissage intelligent et la curation humaine pour fournir des recommandations musicales personnalisées qui améliorent leur expérience d’écoute. En comprenant le fonctionnement interne de l’algorithme de Spotify, les utilisateurs peuvent se plonger dans un univers ayant un plein potentiel.

Vous voulez en apprendre davantage sur Spotify? Lisez cet article: Listening Now: Spotify’s Marketing Strategy

Bibliographie:

Torabi, N. (28 août, 2023). The Inner Workings of Spotify’s AI-Powered Music Recommendations: How Spotify Shapes Your Playlist. Medium. https://neemz.medium.com/the-inner-workings-of-spotifys-ai-powered-music-recommendations-how-spotify-shapes-your-playlist-a10a9148ee8d#:~:text=Spotify%27s%20algorithm%20delves%20into%20the,themes%2C%20enriching%20the%20recommendation%20process.

Pastukhov, D. (9 février 2022). Inside Spotify’s Recommender System: A Complete Guide to Spotify Recommendation Algorithms. Music Tomorrow. https://www.music-tomorrow.com/blog/how-spotify-recommendation-system-works-a-complete-guide-2022

mesquitarebecca

mesquitarebecca

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Découvrir d'autres articles

small_c_popup.png

Avez-vous finis votre lecture de l'article?

Vous pourriez tester vos connaissances numérique

25 questions pour déterminer si vos lectures sur le blogue ont fait de vous un expert du numérique