: Vidéo Les films et les séries de Netflix sont-ils conçus par des algorithmes ?

A sa sortie, fin 2017, Bright fait grincer des dents les amoureux de cinéma. Le long-métrage de Netflix, réalisé par David Ayer avec Will Smith en tête d'affiche, est un étrange mélange de film policier – deux membres des forces de l'ordre que tout oppose se retrouvent contraints de faire équipe, entre rafales de bons mots, explosions, fusillades et courses-poursuites – et de film fantastique – humains, orcs et elfes cohabitent tant bien que mal dans un équilibre précaire, menacé par la magie. Un cocktail censé garantir que le long-métrage à 90 millions de dollars plaise à des publics très différents.

Il n'en fallait pas plus pour que certains voient derrière ce savant calcul le travail des fameux algorithmes prédictifs, marque de fabrique du géant américain de la vidéo à la demande. Réalité ou fiction ? Vincent Guigue, maître de conférences à la Sorbonne et spécialiste de l'apprentissage machine (machine learning), répond aux questions de franceinfo.

franceinfo : Des algorithmes peuvent-ils servir à la conception de films ou de séries ?

Vincent Guigue : C'est un sujet de recherches. De nombreux articles essaient de démontrer que ça va être possible, mais on en est simplement au stade de l'analyse. Au début, on a enfoncé des portes ouvertes, on a dit : "Les films avec des acteurs très connus, ça marche." Dès qu'on commence à analyser du contenu, on extrait des informations, et si on les projette sur des films ou des saisons de séries, voire sur plusieurs saisons de séries, on obtient des courbes dynamiques sur le niveau dramatique, l'action, l'amour, le côté sanglant, le nombre de personnages...

Petit à petit, on met le doigt sur des choses beaucoup plus fines : dans la dynamique du film, à quel moment ça peut être intéressant de redonner plus de vitesse ou, au contraire, de prendre son temps. Et on peut essayer d'en déduire les canons du moment. On s'améliore et on va arriver à définir des canons de motifs qui correspondent à des films qui ont très bien marché. 

Mais je reste persuadé que toutes les productions, à l'heure actuelle, sont du travail purement artistique, humain. Les scénaristes et réalisateurs ont une meilleure vision que nos algorithmes. 

J'estime qu'on est très loin de remplacer un scénariste.

Vincent Guigue, universitaire, spécialiste du "machine learning"

à franceinfo

Des œuvres de fiction conçues par des formules mathématiques pourraient-elles toutefois voir le jour prochainement ? 

Le futur, qu'on espère proche, mais on n'est sûr de rien, c'est la compréhension bien plus fine des produits et la construction de profils utilisateurs. Ce qui permettrait de prendre en compte ces différents aspects et d'arriver à extraire ce qui plaît à une personne à l'intérieur d'un produit. Les algorithmes prennent déjà en compte le réalisateur et les acteurs et savent dire s'ils plaisent ou non aux spectateurs.

En revanche, comprendre finement quelle est la part d'action ou de romance et ce qui, dans ses différents sous-aspects, a vraiment plu à l'utilisateur, pour lui proposer à nouveau, ça on ne sait pas encore le faire. Le gros enjeu à l'heure actuelle est : va-t-on être capable d'analyser le contenu, les traces utilisateurs, et de déterminer quelle partie du film a plu au télespectateur, afin de déterminer ses futures recommandations ?

Je pense que c'est vraiment le fantasme pour l'instant.

Vincent Guigue, chercheur spécialiste du "machine learning"

à franceinfo

Les spectateurs feraient-ils la différence entre des créations humaines et des produits de l'intelligence artificielle ? 

On est heureusement dans un système dynamique. Exactement comme à la Bourse. Les algorithmes prédictifs de Bourse ont tendance à bien marcher sur un très court laps de temps. Ensuite, le système s'adapte et demande autre chose. Je pense que du point de vue culturel, ça risque d'être la même chose. On peut comprendre quels sont les canons, les attentes des gens, et produire le film idéal. Mais au bout de trois films qui seront basés exactement sur le même schéma, je pense, j'espère, que les gens attendront autre chose.