Music par Clémence Meunier 04.01.2016

Spotify sait tout de vous

Spotify sait tout de vous

Discover Weekly, les playlists personnalisées de Spotify, bluffent tout le monde avec leur capacité à proposer des titres qu’on ne connaît pas mais que l’on aime bien. Comment ça marche ?

« Ce qui est à toi est à moi »« Trouvez la BO de votre vie »« à chaque moment sa chanson », « parce que la musique ne juge pas »… Les punchlines publicitaires de Spotify ne trompent pas : que l’on soit en train de danser entre copains (et à moitié à poil) dans son salon ou que l’on souhaite trouver LE morceau parfait pour accompagner son café, Spotify est un allié, un gentil copain qui nous aide à trouver notre bonheur. Mais justement, ce bon pote Spoti trouve de mieux en mieux ce que l’on aime, et ce même si le titre en question nous est tout simplement inconnu. Le géant suédois n’est pas le premier service à proposer des titres en fonction des goûts des utilisateurs. Mais depuis leur lancement en juillet 2015, force est de contacter que les playlists Discover Weekly de Spotify (ou « Les découvertes de la semaine ») font des adeptes tant leur sélection est fine. Pour les néophytes, petit récap’ : les Discover Weekly proposent, depuis un peu moins de six mois donc et tous les lundis, 30 titres a priori inconnus (ou du moins peu écoutés par l’utilisateur sur cette plateforme là, ce que vous écoutez sur Youtube vous regarde), en pariant que ces deux heures d’écoute vous plaisent. Sauf coïncidence incroyable, deux utilisateurs n’auront jamais la même petite mixtape personnelle en arrivant au bureau le lundi matin. Parce que l’algorithme utilisé par Spotify est un vrai enfer tant il est compliqué.

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Pour résumer la chose – et ainsi comprendre en quoi Spotify est le seul à proposer un outil de recommandation aussi performant avec ses Discover Weekly -, ces playlists personnalisées prennent en compte vos goûts musicaux. Et pas besoin de les écrire noir sur blanc pour que l’appli les connaisse. Echo Nest, une sous-firme de Spotify, est notamment chargée de partir à la conquête de ces données : avec le nom d’un morceau ou d’un artiste que vous avez écouté sur Spotify, Echo Nest ira faire ses petites recherches (on y reviendra) pour qualifier au mieux le style musical rencontré. Adieu le système un peu trop simple et fastidieux de tags à la SoundCloud (avec 30 millions de morceaux, les employés de la firme n’allaient pas s’amuser à tout remplir), et bonjour aux sous-genres ultra précis – quand Pitchfork estime qu’un titre est synth-pop, on ne badine pas avec ça chez Spotify, et voilà que le style se retrouve dans votre « taste profile » ! Ce portrait-robot de vos goûts, Spotify le garde bien précieusement, car il sera le terreau des Discover Weekly. Si votre profil indique que vous êtes fan de death-metal, Spotify ira tout simplement chercher des titres taggés « death-metal » par Echo Nest et que vous n’avez pas encore écouté.

Mais ce n’est pas tout. Car l’autre matière première des Discover Weekly, c’est les autres, ou du moins leurs playlists. Avec 1,5 milliards de playlists créées depuis la naissance de la plateforme, ça aurait été bête de se priver de cette masse énorme d’informations sur ce qu’aiment les gens. D’où leur utilisation dans les Discover Weekly : si l’une de vos playlists souvent écoutées a plusieurs titres en commun avec celle de Monsieur X, Spotify sera plutôt amené à piocher dans la sélection de Monsieur X pour vous proposer des nouveautés, un peu à la manière des « Les clients ayant acheté cet article ont également acheté… » d’Amazon. A noter qu’une certaine priorité est accordée aux playlists maison de Spotify et à celles qui ont beaucoup de likes.

mixtapeVos goûts précis et ceux des autres : en mélangeant tout ça, Spotify arrive à proposer des mixtapes personnalisées, de quoi rappeler les vieilles cassettes préparées par les copains à l’ère pré-streaming. Bien sûr, les Suédois ne sont pas les seuls à faire ça. Mais les autres patinent un peu plus et leurs propositions sont bien timides. Du côté de Deezer par exemple, la recommandation par « artistes similaires » fait des merveilles (et donne pas mal d’idées quand on ne sait plus quoi écouter). Mais la partie « à écouter » sert surtout de plateforme pour des morceaux mis en avant par intérêt sur le site (deal avec un label, recommandation par un média partenaire de Deezer…). Même si ces coups de projecteurs sur tel titre restent à peu près cohérents avec le reste des écoutes sur votre compte Deezer, cela perd de son charme de digger. Apple, quant à lui, propose des radios, tout comme Qobuz ou Rdio. Seul le maintenant fermé This Is My Jam apportait un peu de sang neuf aux âmes en manque de musiques nouvelles en mettant en avant les titres favoris de ses utilisateurs à un instant T – pour un résultat bien sûr très éclectique. Mais tiens tiens, qui retrouve-t-on dans le « à propos » du site (aujourd’hui transformé en archive) ? Echo Nest.

Jusque-là, à peu près tout le monde s’accordait pour dire que la sélection de titres n’est jamais aussi efficace que si elle était faite par un être humain avec sa subtilité et sa subjectivité. Sauf que, et même si on en est qu’au tout début de cette discipline, Spotify et compagnie travaillent dans un domaine récent de l’intelligence artificielle : le deep learning. Ils amènent leurs programmes à apprendre comme nous via des « réseaux de neurones » de plus en plus complexes, reprenant un système de calcul et de gestion de données organisé, grosso modo, comme notre cerveau. Résultat, les programmes d’Echo Nest sont capables de « lire » les pages web qui évoquent les 30 millions de titres de la plateforme. Et, encore plus surprenant, les « intrus » sont exclus de vos préférences : si votre petit cousin s’est acharné à écouter du Justin Bieber pendant tout l’été sur votre compte, l’algorithme va comprendre qu’il s’agit d’une légère anomalie dans vos goûts musicaux si vous êtes un fan hardcore de blues.

Alors oui, Spotify sait tout de nous. Mais ce n’est pas pour ça qu’il empiète sur des informations que l’on ne souhaiterait pas lui donner. Tout simplement parce que leur algorithme apprend tout seul à nous connaître, sans antisèches rentrées manuellement. Et ce n’est pas près de s’arrêter.