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Deezer s'appuie sur l'Inria pour personnaliser son offre et conquérir le marché américain

Séverine Fontaine
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Deezer s'appuie sur l'Inria pour personnaliser son offre et conquérir le marché américain

© Michel Racat - Flickr

Pour capter de nouveaux auditeurs et conquérir le marché américain, le leader français d’écoute à la demande Deezer développe, en collaboration avec une équipe lilloise de l’Inria, un système de recommandation musicale. 

Pour pouvoir développer au mieux son influence, Deezer développe de nouveaux services sur son site d’écoute à la demande. L’équipe Sequel du centre de recherche Inria de Lille, avec qui le leader français a souhaité collaborer, est en charge du développement d’un système de recommandation musicale. Concrètement, le système proposera des morceaux personnalisés aux auditeurs, qui correspondent au mieux à leurs goûts. La difficulté : « trouver l’équilibre entre exploration et exploitation : faire découvrir de nouveaux morceaux, afin d’affiner notre 'portrait' de l’utilisateur, sans que cela ne soit perçu comme une gêne », explique Jérémie Mary, Maître de conférence à l’université de Lille et membre de l’équipe Séquel, sur le site de l’Inria.

Sur le site d’écoute en ligne, plus d’un million d’albums sont disponibles alors que seuls 20% sont exploités de manière significative. 30% des écoutes d’un morceau ne durent pas plus de 30 secondes, et 50% ne vont pas jusqu’à la fin. Pour l’équipe de l’Inria, le défi est là. Elle doit adapter les algorithmes du système pour qu’ils détectent les meilleurs morceaux, sans se perdre dans la masse de données. 

Phase de test

Le service est intégralement en ligne. L’intérêt : il peut prendre en compte immédiatement les modifications des goûts des utilisateurs. Actuellement, quand un nouvel album sort et est publié sur Deezer, le service marketing le met en avant pour tous les utilisateurs. Avec la nouvelle approche de l’équipe de l’Inria, des algorithmes dits « bandits » vont déterminer statistiquement quelle importance donner à la mise en avant de cet album selon les goûts musicaux de chacun. « Ces approches permettent de résoudre les difficultés de démarrage à froid des systèmes de recommandation, argumente Jérémie Mary. Le prix à payer est une consommation accrue de ressources. » L’équipe réfléchie à la façon dont le flux de données peut être traité en temps réel tout en s’adaptant aux ressources disponibles et à la charge courante via des mécanismes d’agrégation des utilisateurs. Pour le moment, le système est testé par les développeurs de Deezer et doit encore passer l’étape de l’industrialisation.

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