Sur la plateforme web de Radio-Canada Tou.tv, l’usager peut visionner des contenus à la demande, à son rythme et selon ses goûts, à condition qu’il prenne le temps d’explorer le site de Tou.tv et y déniche une émission à son goût. La tâche peut toutefois s’avérer fastidieuse et faire passer à côté d’un contenu potentiellement intéressant. Pour sûr, quelques recommandations seraient les bienvenues!

C’est justement l’objet d’un partenariat de recherche entre Radio-Canada et Laurent Charlin, professeur adjoint au Département de sciences de la décision de HEC Montréal. Radio-Canada a mis à la disposition du chercheur les données anonymisées d’historiques de visualisations des usagers de Tou.tv. C’est une mine d’informations pour connaitre les contenus visionnés, mais aussi pour en déduire s’ils ont été appréciés à partir du temps d’écoute accordé. À partir de ces données, l’algorithme de recommandation procède par associations d’historiques de visualisations, autrement dit par associations d’usagers qui partagent des goûts similaires. Pour émettre des recommandations à un usager, il analyse le contenu de Tou.tv en le passant au filtre des historiques des usagers similaires. Les recommandations seront les contenus appréciés des usagers similaires et que l’usager ciblé n’a pas regardés.

Cette stratégie pourrait toutefois enfermer l’usager dans une bulle et contrevenir à la mission de Radio-Canada. Une solution envisagée est d’ajouter aux recommandations quelques contenus aléatoires, non identifiés par l’algorithme, qui amènent l’usager à découvrir de nouvelles émissions. Si l’usager choisit de les regarder, le système intégrera alors son historique de contenu.

Évidemment, en plus d’améliorer l’expérience des usagers, le système de recommandations vise aussi à prolonger leur présence sur Tou.tv.