Les algorithmes de recommandation de Spotify : la double face de la découvrabilité musicale

Les algorithmes de recommandation de Spotify : la double face de la découvrabilité musicale

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Vous êtes à la recherche de nouvelles découvertes musicales ? Vous n’êtes pas seul. Selon un rapport récent de Spotify intitulé “Made to be Found”, plus d’un tiers des nouveaux artistes musicaux sont découverts grâce aux recommandations de la plateforme. Les algorithmes de recommandation de Spotify jouent donc un rôle crucial dans la découverte de nouveaux talents. Mais cette découverte a également un revers.

Un monde de données à collecter

Spotify collecte une multitude de données pour créer ses suggestions musicales personnalisées. Certains éléments descriptifs, tels que le nom de l’artiste, son genre musical et les titres d’albums et de chansons, sont fournis à la plateforme par les labels et les artistes eux-mêmes.

De nombreuses autres données sont collectées du côté des utilisateurs : leur historique d’écoute, leurs artistes préférés, les chansons qu’ils réécoutent fréquemment, le contenu de leurs listes de lecture, pour n’en citer que quelques-unes.

Spotify utilise également l’IA pour analyser les pistes audio elles-mêmes : les émotions que suscite une chanson, le taux de voix, le caractère “live” de la musique. Grâce à toutes ces données, la plateforme est en mesure de recommander non seulement des chansons qui correspondent aux goûts de chaque utilisateur, mais aussi des listes de lecture adaptées à chaque occasion, que ce soit un brunch entre amis le dimanche matin ou une après-midi de travail au bureau.

Percer le mystère des algorithmes de recommandation

Les géants du web gardent jalousement le secret de la recette de leurs systèmes de recommandation, et pour cause : c’est le pilier de leur succès auprès des utilisateurs qui se délectent de recommandations de plus en plus personnalisées.

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Cependant, de nombreux artistes et organismes culturels critiquent l’opacité de ces algorithmes et dénoncent les chambres d’écho créées par la plateforme. Ces chambres d’écho enferment les utilisateurs dans des environnements musicaux similaires et limitent la découverte d’artistes émergents ou simplement différents des goûts habituels des utilisateurs.

Jacynthe Plamondon-Émond, PDG et formatrice chez Intempo Musique, étudie la découvrabilité sur les plateformes de musique depuis des années. Selon elle, les chambres d’écho ne sont pas seulement présentes chez les utilisateurs, mais également du côté des artistes qui, pour certains, n’ont pas la chance de toucher de nouveaux publics sur la plateforme. Elle prend l’exemple de la chanteuse Charlotte Cardin, qui est souvent associée à des artistes québécois francophones, bien qu’elle soit anglophone. Les artistes québécois, quel que soit leur langue ou leur style musical, sont presque systématiquement associés à d’autres artistes du Québec, ce qui limite leur expansion et leur visibilité auprès du public étranger.

L’IA pour des suggestions encore plus personnalisées

L’IA joue un rôle de plus en plus important dans le système de recommandation de Spotify, permettant d’affiner encore davantage les suggestions. La plateforme suédoise a d’ailleurs acquis plusieurs outils technologiques ces dernières années, tels que Echonest, une plateforme d’intelligence musicale et de données. Echonest collecte des données externes à la plateforme en explorant des millions de pages web pour obtenir des informations sur les artistes et les genres musicaux les plus populaires dans le monde.

Le système de recommandation algorithmique de Spotify ne cesse de s’améliorer grâce à la collecte de données toujours plus abondantes et à la sophistication des outils d’intelligence artificielle. Cependant, Jacynthe Plamondon-Émond estime qu’il n’y a pas de solution magique et que les caractéristiques de chaque marché musical doivent être prises en compte. “Qu’est-ce qui est préférable : ne pas donner aux utilisateurs ce qu’ils veulent et risquer de les perdre, ou leur donner en partie ce qu’ils veulent tout en favorisant la découverte ? Ce n’est pas un défi qui peut être résolu facilement, comme avec les quotas à la radio”, explique-t-elle.

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La découvrabilité musicale est donc à double-tranchant. Les algorithmes de Spotify peuvent permettre aux artistes de toucher un nouveau public, mais ils peuvent aussi limiter la variété musicale et la diversité culturelle. Il reste à trouver un équilibre entre la satisfaction des utilisateurs et la promotion de la découverte musicale.