Étude de cas Netflix

Introduction : “Vous avez déjà ouvert Netflix pour 5 minutes… et réalisé qu’une heure est passée ?”

Netflix ne propose pas seulement du contenu — il conçoit activement notre attention via design, IA et psychologie comportementale.

Suivi des micro-comportements :

Netflix collecte des données comportementales détaillées pour chaque session :

  • Le contenu que vous regardez, quand et sur quel appareil
  • La durée de votre session, si vous vous lancez dans une série d’épisodes ou si vous vous arrêtez prématurément
  • Actions spécifiques : pause, saut, retour en arrière, abandon
  • Tendances par genre, préférence d’acteur, heure de la journée et taux d’achèvement.

Ces données constituent la base des profils de chaque spectateur.

L’IA prédictive en action

Netflix utilise l’apprentissage automatique pour :

  • Anticiper ce qui vous fidélise, et pas seulement ce que vous aimez
  • Ajuster les recommandations de manière dynamique en fonction du comportement en temps réel
  • Identifier les micro-modèles : si vous abandonnez les comédies à mi-chemin mais terminez les documentaires, Netflix s’adapte.

L’objectif n’est pas la découverte, mais la fidélisation.

Personnalisation des miniatures

  • Chaque titre peut comporter plus de 10 vignettes différentes.
  • Ce que vous voyez dépend de vos préférences passées ; il ne s’agit pas d’une couverture universelle.

Exemple : Pour « Stranger Things » :

  • Les fans de science-fiction pourraient voir Eleven avec des effets surnaturels
  • Les fans de drames pourraient voir Hopper avec un air sérieux
  • Les amateurs de romance pourraient voir Joyce et Hopper ensemble.

Ces visuels font l’objet de tests A/B constants, souvent à l’insu de l’utilisateur.

Design fluide

Netflix a volontairement supprimé les points de friction :

  • Lecture automatique : compte à rebours de 5 secondes avant l’épisode suivant
  • Bandes-annonces sur l’écran d’accueil : lecture immédiate
  • Suggestions de reprise : vous incitant à revenir aux séries inachevées
  • Notifications push mobiles : pour réengager les utilisateurs inactifs

Ces fonctionnalités ne sont pas neutres : elles s’inscrivent dans une boucle conçue pour optimiser le temps passé sur la plateforme.

À vous de jouer ! Activité pratique

Votre expérience Netflix ?

  • Vous souvenez-vous d’un moment où Netflix « savait » ce que vous vouliez avant vous ?
  • Avez-vous déjà regardé quelque chose de manière inattendue ?
  • Qu’ont partagé les élèves à propos de leurs habitudes de visionnage excessif (binge-watching)?
  • Écrivez : « Une fois, Netflix m’a surpris en… »

Ces fonctionnalités ne sont pas neutres : elles s’inscrivent dans une boucle conçue pour optimiser le temps passé sur la plateforme.

Conclusion

  • Netflix n’est pas seulement une plateforme de diffusion, mais un système d’ingénierie de l’attention, conçu pour maximiser le temps passé en ligne.
  • Chaque clic, pause ou abandon est collecté comme donnée, servant à affiner des profils individuels extrêmement précis.
  • L’IA prédictive de Netflix ne cherche pas la découverte, mais la rétention : maintenir l’utilisateur·rice engagé·e, épisode après épisode.
  • Les miniatures personnalisées et les boucles d’autoplay illustrent comment l’expérience est rendue invisible mais intentionnellement dirigée.
  • Ces mécanismes ne sont pas neutres : ils influencent le temps, l’humeur et parfois l’identité des spectateur·rices, surtout des jeunes.
  • Pour les enseignant·es, l’enjeu est de rendre visible l’invisible : montrer que ce qui semble un choix personnel est en réalité le résultat de calculs algorithmiques.

Si nous ne révélons pas ces mécanismes, les élèves resteront spectateur·rices passif·ves dans un environnement pensé pour capter et retenir leur attention.

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