Le Wrap Up de la semaine de la conférence de presse du Président (semaine du 15 janvier 2024)
🤖 : comment Netflix utilise l’IA - 🔐 : l’IA parlera aux animaux - 🌀 : des solutions à l’évitement informationnel - 🔮 : AVC optimiste pour 2024 - 🖼️ : Berthe Morisot à Marmottan-Monet
Au sommaire de cette semaine très IA (et son corollaire la surabondance informationnelle) et très en retard :
Générée 🤖 : comment Netflix utilise l’IA pour ses recommandations
Prédictif 3/4 🔮 : AVC déploie un optimisme tout capitalo-américain
⌛️ Temps de lecture : 9 minutes 20 secondes
Générée 🤖 : comment Netflix utilise l’IA pour ses recommandations
⌛️ 2 min 46 sec
Une des forces de Netflix qui lui a permis de s’imposer était non seulement la largeur et la profondeur de son catalogue, mais également son système de recommandations de contenus personnalisés, reposant sur des algorithmes prédictifs (des stats d’engagement dans les contenus et le recours à des jumeaux statistiques). L'IA est venue rajouter une nouvelle dimension en analysant les choix de visionnage de chaque utilisateur scorant au passage les préférences de genres, de thèmes et d’acteurs, ainsi que les notes attribuées aux programmes. Ensuite, elle digère tout cela et suggère des films et séries susceptibles d’engager l'utilisateur.
Reed Hastings a révélé qu’en 2016 (ok pas la stat la plus récente) plus de 75% des visionnages sur Netflix étaient le résultat de ces recommandations personnalisées.
Ce chiffre serait monté à 80% en 2020. L'IA (non générative donc) de Netflix utilise des algorithmes du machine learning pour analyser les données et produire des suggestions efficaces. Là où cela devient intéressant c’est que ces algorithmes détectent aussi des tendances et motifs dans les actions des utilisateurs, difficiles à percevoir pour un humain, et surtout à l’échelle des centaines de millions d’abonnés Netflix.
Les recommandations sont basées sur différents critères, tels que l’historique de consommation de l'utilisateur (y compris l’évolution de ses goûts), la durée de visionnage de chaque type de contenu (j’imagine également son fractionnement : binge vs. séquençage), les évaluations attribuées aux programmes, ainsi que la popularité et les préférences d'autres utilisateurs aux goûts similaires (nos fameux jumeaux).
L'IA de Netflix logiquement devient plus performante au fur et à mesure que l'utilisateur regarde plus de contenus, apprenant de ses choix et affinant ses suggestions.
Pour Netflix, elle permet d’augmenter l'engagement des utilisateurs et réduit les risques de churn.
Pour les utilisateurs, cela facilite la découverte de contenus pertinents pour eux, économisant du temps passé à parcourir la bibliothèque de Netflix (une estimation de 2016 établissait à 18 minutes par jour le temps passé à choisir un programme sur la plateforme).
L'article de Medium rédigé par Shiza Akif propose également des conseils pour les entreprises, inspirés de l'étude de cas de Netflix :
Collecter un maximum de données sur les actions et préférences des clients pour servir de bases de connaissances et permettre de personnaliser les messages marketing et les suggestions de produits;
Utiliser l'IA pour creuser les données clients et identifier des micro-tendances utiles, orientant les décisions telles que le développement de produits, les marchés cibles et les stratégies de prix;
Personnaliser les messages marketing pour répondre aux préférences individuelles des clients, renforçant ainsi leur engagement et à terme leur fidélité;
Faciliter les retours d'informations des clients pour s'aligner sur leurs besoins;
On pourrait rajouter un 5ème conseil : être prêt à itérer !
On apprenait via The Independent il y a quelques jours que Netflix allait abandonner l’affichage des données de matching des vidéos pour les consommateurs. Cet indicateur prédictif d’adhésion du spectateur aux contenus proposés s’est révélé être davantage une source de confusion pour les utilisateurs :
Ce “taux d’adéquation” fut introduit en 2020 à la suite d’une première tentative autour d’un bouton “Surprenez moi” (qui fait penser à l’ancêtre du bouton Google : I’m feeling lucky). Cela revenait à partager avec l’utilisateur, pour l’orienter dans sa consommation, les informations de l’algorithme de scoring. Il a été abandonné l’an passé pour favoriser à la place le recours massif au taggage des programmes :
Many are just one word long. American Nightmare is “Riveting” and “True crime”, for instance, while Fool Me Once is “psychological and suspenseful”.
There are 3,000 tags in all, the New York Times reported. The most popular are “romantic”, “exciting” and “suspenseful” – while the least common is “Occupation: farmhand”, the report said.
Les tags, vignettes et autres informations en lien avec une vidéo sont critiques : ces métadonnées ont moins d’une minute pour fonctionner : d’après les confidences d’un des dirigeants de Netflix, en moyenne, si quelqu’un n’a pas choisi d’appuyer sur play dans les 53 secondes suivant sa connexion au service, il est très peu probable qu’il regarde quoi que ce soit !
Un des nouveaux metrics clés qui semble ainsi se dégager est le taux de transformation, le taux de transformation des visites vers la consommation d’un contenu vidéo.
The tags have been one of those tools aimed at making people choose something to watch and stay on the site, the company believes. They have been around since Netflix’s days as a DVD rental service, but the company is leaning on them more heavily in the belief that it sets it apart from competitors, the report said.
Décodée 🔐 : l’IA parlera-t-elle aux animaux ?
⌛️ : 2 min 13 sec
Un bel article (une visual story) du Financial Times sur la capacité de l’IA de nous donner accès à tout un tas de mystères qui nous dépasse : Dans les années 1980, Joyce Poole a entamé ses études sur les éléphants de la savane africaine dans le parc national d'Amboseli, au Kenya, révélant que leurs vocalisations se produisent principalement en infrasons, imperceptibles à l'oreille humaine. Après cinq décennies, Poole est convaincue que la communication des éléphants, utilisant des sons basse fréquence pour communiquer sur de longues distances, est d'une complexité remarquable. Cependant, la compréhension de leur communication, notamment lors d'interactions groupées, restait jusqu’alors limitée.
Récemment, l’IA générative a été utilisée comme un outil clé pour tenter de mieux comprendre et pourquoi pas de traduire ces communications animales. Earth Species Project, une organisation à but non lucratif, travaille avec Poole pour tenter de faire apprendre aux algorithmes sur des sets de données sur les éléphants, les bases de leurs communications. Leur objectif est de construire l'équivalent de la “Pierre de Rosette” pour le règne animal à travers le recours aux LLMs.
Des progrès ont déjà été accomplis : par exemple, des tortues non écloses coordonnent leur éclosion par le son et les larves de corail peuvent entendre le son de leur récif d'origine. Les progrès techniques autour de la captation des sons, avec par exemple des microphones plus abordables et portables et une IA plus entraînées à utiliser des transformers d’un langage à l’autre offrent de nouvelles perspectives pour creuser le sujet de la communication non humaine.
Les recherches se focalisent sur les mammifères les plus évolués tels que les éléphants et les dauphins, qui semblent posséder une conscience aiguë de leur existence.
Ces avancées dans la compréhension des communications ont des implications pratiques, elles pourraient :
Améliorer la protection des animaux (notamment la compréhension de la coordination de la communication sur leurs intentions de directions des baleines dans l'Atlantique Nord qui viendraient à croiser les itinéraires des navires commerciaux);
De même, la biologiste Lilach Hadany a découvert que les plantes en détresse (notamment hydrique) émettraient des sons distincts, ce qui serait un bon indicateur sur les moments critiques de leur arrosage pour l'agriculture commerciale.
La récente popularité des LLMs, dont les premiers progrès remontent aux travaux de Google en 2017, rend envisageable la traduction de langues animales, sans traduction préalable.
The core insight of LLMs, explains Raskin, is that they treat everything as a language whose semantic relationships can be transcribed as geometric relationships. It is through this framework that Raskin conceptualises how generative AI could “translate” animals for humans.
(Je recommande vraiment d’aller voir le site pour comprendre comment fonctionnent les transformers à l’œuvre aujourd’hui dans les applications d’IA Generative).
Les obstacles sont encore nombreux, en particulier le fait que les données sont encore trop peu nombreuses (et limitées à certaines prises de son1), les interprétations sont avant tout humaines, et donc potentiellement biaisées sur leur véritable signification. De même que les animaux comme les humains utilisent toute une batterie d’autres moyens de communiquer (les odeurs, les champs magnétiques ou encore les ondes sismiques) que nous ne savons pas aujourd’hui capter.
Des questions éthiques émergent également, sur l’utilisation potentielle de sons d'animaux synthétisés par l'IA ayant une incidence sur les comportements mêmes des animaux...
Je vous conseille là également de surfer sur le site du FT pour bénéficier de la magnifique infographie qui donnera davantage de profondeur à tout le travail.
Surabondant 🌀 : l’évitement informationnel
⌛️ : 2 min 13 sec
Le Reuters Institute for Journalism a dévoilé les bonnes feuilles d’un livre publié en décembre 2023 intitulé “Avoiding the News”, livre dans lequel les auteurs2 ont exploré le phénomène d’abandon du suivi de l’actualité (cette prière quotidienne du philosophe, selon Hegel). Pour ce faire, ils ont conduit des interviews en Espagne, au Royaume-Uni et aux États-Unis, ainsi qu’analyser des sondages étendues, afin de comprendre le comment du pourquoi de la baisse de la lecture de la presse, de l’écoute des journaux radios, ou encore de suivre les bulletins d’info à la TV, au point de n’être presque plus consultée du tout.
Plutôt que de s’appesantir sur les causes, l’article s’arrête sur cinq remèdes soutenus par des exemples, que les journalistes et les éditeurs pourraient mettre en œuvre pour enrayer cette tendance :
Répondre au ressenti des informations :
Problème : les informations sont souvent perçues comme déprimantes, non pertinentes ou inintelligibles;
Solution : Les groupes médias devraient viser à présenter du contenu qui est inspirant, pertinent, accessible et facile à mettre en œuvre. L'accent devrait être mis sur l'intelligibilité et offrir un journalisme des solutions qui aborde les préoccupations quotidiennes.
Too often news avoiders we interviewed felt that the “how this could affect you and what you can do about it” statement in most news was implied or missing, which left them trying to fill in that gap on their own.
Prendre en considération les communautés et les identités diverses du lectorat :
Problème : l'évitement des informations est souvent lié à un manque de représentation et de connexion avec certaines communautés ;
Solution : les médias devraient s'efforcer de représenter et de respecter les communautés diverses. Mettre en avant les avantages sociaux des informations et favoriser des communautés d'informations inclusives pourrait améliorer l'engagement. Adapter le contenu à différents groupes et se concentrer sur la construction de communauté sont clés.
(Cette pente semble être assez marquée depuis quelques années par le quotidien Le Monde, on a le droit de ne pas être d’accord avec cette approche communautaire).
Up to this point, journalism has, with some exceptions, not engaged with this idea of community building around news consumption…
Outward displays of news consumption (such as lifestyle branding used in membership drives) to fostering book club-like news-reading and news-viewing groups, which could also help with creating and maintaining news communities…
Diversifier le packaging et les canaux de distribution des contenus pour aller chercher les “éviteurs d'informations” indécrottables :
Problème : les éviteurs d'informations estiment que le contenu prend trop de temps et est incompatible avec leurs habitudes.
Solution : différents formats de nouvelles (introduire des résumés pour des articles longs) et différents canaux de livraison sont nécessaires. Améliorer l'accessibilité par des ajustements de langue (on en comprend différents niveaux de langue) et de format, et personnaliser le contenu en fonction des préférences et du niveau de connaissance des utilisateurs, pourrait rendre les informations plus attrayantes pour une plus grande partie de la population ; Peut être que l’IA et ses prompts “explique moi comme à un gamin de XX ans” peut y contribuer;
Loyal returning users may be perfectly happy with incremental updates on ongoing stories they are assumed to be following.
The reality is that most consistent news avoiders, and many other people, rarely if ever come to the websites and apps of news media.
4. Alphabétisation médiatique et diffusion de l’idée de la valeur du journalisme :
Problème : il y a un manque de compréhension et de confiance dans les médias, souvent liés à la désinformation et aux idées populistes de défiance à l’égard de tout pouvoir ;
Solution : améliorer la familiarité aux médias par l'éducation (par qui ? comment ? quoi ? ) et la sensibilisation à ce qui en fait son utilité sa valeur semble crucial. Cela implique d'expliquer le rôle du journalisme, d'enseigner des compétences critiques et de répondre aux idées fausses sur l'industrie des médias (à l’école?);
As a result, news avoiders find it difficult to distinguish between professionally produced journalism and other information floating around online and off… news media literacy should cover the role of journalism in democracy;
5. (Ré)affirmer les valeurs éditoriales et défendre les normes professionnelles :
Problème : la confiance du public dans le journalisme est érodée par l’esprit de polémique et le scepticisme à l’égard de l’impartialité des journalistes;
Solution : un effort concerté est nécessaire pour réaffirmer et communiquer les valeurs et les normes du journalisme. Cela implique de contrer les critiques de mauvaise foi et de faire des distinctions claires entre les différentes formes de journalisme (crédible vs. putassiers); Je rajouterais personnellement à ce que les rôles de médiateur entre le public et les médias soient renforcés avec des pouvoirs de sanction, une sorte de droit de réponse autocritique.
Prédictif 3/4 🔮 : AVC déploie un optimisme tout capitalo-américain
⌛️ : 54 sec
Fred Wilson est un des VCs les plus importants aux US, son blog AVC est l’un des plus anciens (9 000 posts) de l’industrie. Il livre dans ce billet, ses partis pris pour 2024 pour ce qui concerne l’IA, le Web3 et la stack énergétique.
Dans les grandes lignes :
2024 s'annonce comme l'ère des applications AI (cf. Frédéric Filloux et les LLMs comme nouvel OS) comparable à l'impact du navigateur web ou de l'iPhone sur leurs domaines respectifs. Le secteur de l'IA, malgré les défis juridiques et réglementaires, continuera d'attirer des investissements massifs.
Le web3 après avoir face à une forte opposition réglementaire en 2023, devrait retrouver une plus grande sérenité réglementaire en 2024, notamment aux États-Unis qui mettront en place des réglementations analogues à celle de MiCA en Europe. Avec une meilleure accessibilité et de transactions très peu coûteuses, devrait voir émerger des applications grand public d'ici 2024.
L'IA et le web3 vont être de plus en plus complémentaires :
AI will help make web3 usable for mainstream applications and web3 will help us trust AI. Together they will lead to a more powerful, more resilient, more trusted, and more equitable Internet.
D’après Fred Wilson, la transition énergétique, accélérée par le changement climatique, est une autre priorité. L'innovation dans la génération d'énergie renouvelable, le stockage d'énergie et une distribution plus intelligente sont cruciales pour une transition réussie. L'auteur est (très très) optimiste sur le développement de nouvelles infrastructures énergétiques en 2024 (#TechnoSolutionnisme).
Burritos 🌯 : cette semaine on avait aussi
Netflix - Carrefour : partenariat inédit pour booster l’offre prime de Carrefour avec le forfait basique de Netflix inclus, on rêve à d’autres synergies
NBC - Peacock : record battu pour un live de la NFL avec 23 m de spectateurs instantanés
Vue 🖼️ : Berthe Morisot au Musée Marmottan-Monet
⌛️ : 51 sec
Berthe Morisot est l’un des rares noms à avoir fait l’égal des maîtres de l’impressionnisme. Élève de Corot, muse inspirante pour Manet, elle s'est frayée un chemin audacieux pour devenir une des toutes premières femmes peintres de la fin du XIXème, évoluant aux côtés des géants tels que Monet, Renoir, Degas ou Pissarro.
Pourtant, malgré son talent indéniable et sa place centrale dans ce mouvement révolutionnaire, l'histoire a longtemps murmuré son nom avec une étrange retenue. Moins de ventes, moins de toiles accrochées dans les grands musées.
Le musée Marmottan Monet s’est à Paris donné pour mission de perpétuer sa mémoire et son art. Ici, grâce à la générosité de ses descendants, le visiteur peut plonger dans le premier fonds mondial dédié à son œuvre. Un voyage à travers une collection riche et variée avec de nombreux peintres du XVIIIème siècle pour avoir aussi les correspondances entre les deux siècles : paysages normands baignés de lumière, marines niçoises éclatantes, jardins fleuris d'une délicate volupté, et des portraits de jeunes filles, qui sont autant d’hymnes à la fleur de l'âge.
Dans cette symphonie de couleurs, Morisot est en maîtrise. Sa palette, dominée par des teintes claires et pastel (dont on pourrait se lasser), danse sur la toile avec une liberté et une légèreté qui charmaient ses amis. Son talent pour le dessin transparaît dans chaque coup de pinceau, chaque trait de crayon. L'ensemble du musée, avec ses vingt-cinq peintures et ses soixante-cinq œuvres sur papier, entre aquarelles, pastels et dessins, offre un panorama unique de son art.
This limited recording process, he worries, gives him a narrow view of sperm whale life. He calls it the dentist office problem: “If you only study English-speaking society and you’re only recording in a dentist’s office, you're going to think the words root canal and cavity are critically important to English-speaking culture, right?”
Un livre écrit par Benjamin Toff, Ruth Palmer et Rasmus K. Nielsen.