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sommaire
  1. Datatainment - La récolte de données des téléspectateurs
  2. Datatainment - La customisation de l’expérience TV
L’innovation est toujours inattendue. Elle passe le plus souvent par un point que l’on ne pouvait pas imaginer. Prenez la télévision par exemple : le social est l’une de ses caractéristiques clés depuis sa création, il y a plus d’un demi-siècle. Ce petit écran a été conçu tel un outil de divertissement, mais aussi de conversation, réunissant les familles dès les années 60 pour un pur moment confraternel. Pourtant, l’évolution de l’humain ces dernières années, et de l’écosystème numérique, a changé la donne. Grâce à des outils récents, tels que les smartphones, nous nous dotons de nouveaux sens. Ceux-ci permettent de se démultiplier dans l’espace et le temps. C’est ainsi qu’est apparu l’homme augmenté, appelé aussi MHBG, ou mutant hybride bionumérique géolocalisé par Joël de Rosnay. En quelques années, ces MHBG sont ainsi passés d’une société de l’information à la société de la recommandation. Une mue sociétale et technologique qui pourrait bien bouleverser tout un écosystème. Décryptage… [dossier co-rédigé avec François Peretti et Nicolas Suchaud de l’Atelier du Numérique]

 

1Datatainment – De l’émotion à la personnalisation

Les programmes TV qui se développent et progressent ont toujours été ceux en mesure de gagner et conserver l’intérêt des téléspectateurs. Aujourd’hui ce sont aussi et surtout ceux qui parviennent à être recommandés à des tiers par leur public. Or, une récente étude de Nielsen démontre que les internautes font davantage confiance aux conseils de leurs proches (83%) et qu’ils sont de plus en plus nombreux à changer de chaînes pour suivre un programme valorisé sur les réseaux sociaux par leurs amis. D’où l’importance d’étendre son influence au-delà du petit écran en décryptant les usages et en entretenant l’engagement au travers d’expériences périphériques au sein de cette sphère numérique.

Celui que l’on appelle second écran est en train de prendre la main et contrairement aux idées reçues qui voudraient que ce dernier nous isole du monde réel, il s’avère qu’il favorise la symbiose avec les autres et notre environnement. Pour avancer, les chaînes de TV doivent donc envisager le numérique au-delà du web et de son potentiel de plateforme de rediffusion/promotion (replay, display, etc.).

L’idée consiste maintenant pour les chaînes de télévisions à devenir de véritables références de la Social TV. Pour cela, il est indispensable de s’imprégner des usages, ce qui passe par la compréhension du champ de données que ceux-ci génèrent en continu au fil des conversations et autres interactions. Ces informations appelées Big Data sont tellement volumineuses qu’il devient difficile de les traiter. Seule une approche méthodique est en mesure d’apporter un plue value à cette profusion de données.

Le Datatainment : de la récolte de données à la customisation de l’expérience TV, figure comme l’enjeu majeur de la décennie pour les majors du petit écran. Celui qui la maîtrise conservera une longueur d’avance indéniable sur ses concurrents…

L’AVÈNEMENT DE LA BIG DATA
Dans ce contexte, la tendance Big Data s’impose comme mouvement d’appréhension/rentabilisation de l’ensemble des activités numériques du consommateur. Le multi-tasking ayant conditionné une dynamique d’usages multi-devices, la propension à la production de données stockables et déchiffrables perdure dans sa croissance : on estime actuellement que le nombre de données produites double tous les dix-huits à vingt quatre mois.

Les Français possèdent en moyenne 6,3 écrans par foyer et consacrent près de 30 heures par mois à surfer sur Internet. Cet essor des supports s’appréhende dans une logique pervasive, à savoir que l’information s’actualise désormais sur la mobilité de l’individu (vs. un point de diffusion figé) : 7,7 % du trafic internet se fait désormais depuis mobiles ou tablettes. Chaque jour, nous générons plus de 2,5 trillions de données : 90% des données mondiales ont été récoltées sur ces deux dernières années, tour à tour issues de capteurs climatiques, de messages sur les réseaux sociaux, de contenus partagés, de transactions bancaires, de signaux GPS, etc.La question des data et de leur traitement s’appréhende via le prisme de la mobilité ; par essence, chaque signal émis et réceptionné se conçoit comme clé de lecture définie par un instant et une localisation. Le schéma qui en résulte est nécessairement fragmentaire, figé sur une vision précise, perpétuellement réactualisée. Cette prise de conscience conditionne un certain rapport à l’innovation, à savoir en premier lieu la reconnaissance de son caractère éphémère. Le second avantage de cette mobilité réside dans la notion de redondance systémique : toute fixité impose un modèle statique basé sur l’observation non réactualisé. Au contraire, la prise en compte de la data comme matériau d’analyse sous-entend la possibilité de la prédiction, par recoupement des données et des répétitions en émergeant. En ce qui concerne notre sujet de la Social TV, cette notion de mobilité s’exprime en terme de choix des canaux d’expression, à savoir que les pratiques télévisuelles actuelles s’analysent désormais sous le prisme d’une étude combinée de sources déclaratives et générées. Si l’on s’intéresse aux live tweets inhérents à chaque retransmission, on constate que cette logique du mouvement transite jusque dans les conditions d’affichage de ces derniers, perpétuellement réactualisés sur un moment précis, parfois redondants, nécessairement caducs car reproduisant un schéma déjà passé.

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Le principal écueil de cette tendance consiste à concevoir la Big Data comme producteur de données unidimensionnelles, en assimilant le descriptif de l’activité (notamment relayée via les réseaux sociaux) comme la garantie absolue de son effectivité. Or, le système Social TV se base avant toute chose sur une culture du déclaratif et de la démonstration ; les pratiques de visionnage conventionnel de programmes télévisés se limitent quant à eux à l’enregistrement des flux en feedbacks, témoignant de l’activité électrique de l’appareil sans attester pour autant de l’état de celui qui s’y soumet. Se borner à l’appréhension de la Big Data unicentrée – c’est-à-dire resserrée sur un unique champ d’analyse des canaux – c’est se limiter dès lors à la collecte quantitative d’informations, sans pertinence aucune quant à leur traitement. L’enjeu revient alors à se dégager des logiques de Big Data vers celles de Smart Data, à savoir, la prise en compte croisée et qualitative de l’analyse de données, en se recentrant sur le contenu à défaut du canal d’expression de ce dernier. Il devient dès lors possible de concevoir tel ou tel programme dans une optique exhaustive, et non plus seulement sur un modèle archaïque de mesure d’audience ou de l’engagement supposé des téléspectateurs. Concevoir le “social télénaute” de la façon la plus juste, c’est le penser dans le changement perpétuel.

Dès lors, on constate que le réel enjeu de cette course à l’information émerge de deux idées prépondérantes, à savoir d’une part la sortie des modèles collectifs, et d’autre part l’adaptation du contenu aux besoins réels. Nous passons d’une logique de contenu imposé à celle d’une co-création double, à la fois explicite et informelle (car couplant des données déclaratives et « capturées ») ; le spectateur en devient peu à peu concepteur, producteur et acteur de sa propre télévision, générée via la collecte des informations qu’il produit et des choix qu’il opère. Cette valorisation de la mise en spectacle de soi conditionne l’émergence progressive de nouvelles tendances télévisuelles, à l’instar de l’application Stevie TV : le programme s’élabore à partir des données sociales de l’internaute, matériau storytelling à part entière, égocentré et réflectif.

Conséquence de cela, la data s’envisage à l’aune d’une double logique, à la fois comme point de capture d’une activité passée mais surtout comme guide prédictif, visant à rationaliser les processus créatifs. L’intérêt du datatainment réside dans le potentiel d’adaptabilité qu’il sous-entend, bien au-delà de l’encapsulement algorithmique de moteurs tels que Netflix ou Amazon.

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