Depuis 2012, le service vidéo YouTube a décuplé son audience : aujourd’hui, un milliard d’heures est visionné chaque jour sur YouTube.
Il faudrait à une seule personne 100 000 ans pour visionner ce milliard d’heures.
En comparaison, Facebook a servi 100 millions d’heures de vidéos par jour en janvier 2016, et Netflix 116 millions (dernières statistiques disponibles).
Aujourd’hui, 400 heures de vidéos sont téléversées chaque minute sur le service, soit 65 ans par jour.
C’est pourquoi l’efficacité des algorithmes de recommandations de vidéos est plus importante que jamais.
Google n’a jamais détaillé les résultats financiers de sa filiale. Le chiffre d’affaires 2016 est estimé par les experts à 4 milliards de dollars, et la filiale serait tout juste à l’équilibre financier.
La principale ressource financière de YouTube est la publicité. Quelques chaînes sont proposées avec des abonnements payants. YouTube verse une partie de son chiffre d’affaires aux producteurs de contenus. Souvent, ces paiements son considérés comme insuffisants, par l’industrie de la musique par exemple.
Pour sa CEO, Susan Wojcicki, la croissance est toujours prioritaire
La dernière fois que YouTube a divulgué son nombre d’utilisateurs, en 2013, il s’élevait à un milliard d’utilisateurs actifs mensuels. Aujourd’hui, le nombre d’utilisateurs actifs par trimestre dépasserait les deux milliards.
Dans tous les cas, il est acquis que YouTube dépasse la première télévision du monde en taille d’audience, China Central Television, et qu’elle l’écrase en temps d’audience.
Avant 2012, la priorité de l’entreprise était d’augmenter le nombre de vues de chaque vidéo. Toutefois, ce chiffre artificiel peut être trompeur.
YouTube a alors décidé de modifier ses algorithmes pour augmenter la durée de visionnement, afin d’éveiller l’intérêt de ses spectateurs, et de les garder.
L’algorithme de recommandation de vidéos, qui s’appuyait sur les statistiques de ce que d’autres utilisateurs visionnaient après une certaine vidéo, a été modernisé à l’aide de l’apprentissage statistique appliqué à des ensembles massifs de données.
Le modèle a été testé avec de multiples groupes de contrôles, et les paramètres à chaque fois modifiés uniquement quand l’algorithme augmentait le temps passé sur le service.
L’an dernier, le travail avec Google Brain, spécialisé dans les techniques avancées d’intelligence artificielle, aurait permis d’améliorer grandement l’efficacité de l’algorithme, en détectant les vidéos à usage unique (une vidéo que l’on regarde pour un besoin bien précis, alors que son thème n’est absolument pas le préféré du spectateur), et en détectant de nouveaux champs d’intérêts de l’utilisateur.