L’atelier organisé dans le cadre de l’initiative de l'UER sur le big data par France Télévisions, le 23 septembre à Paris, s'est intéressé à l’utilisation d’algorithmes pour les médias de service public (MSP), ainsi qu'aux défis que cette utilisation soulève.

L’utilisation d’algorithmes comme outil permettant aux téléspectateurs d’élargir leurs horizons, de vivre de nouvelles expériences et de s'orienter dans l'océan d’informations et de données disponibles en ligne est l'un des principaux sujets de l’initiative que l'UER a lancée dans le domaine des données massives.

L’atelier a réuni des orateurs issus de France Télévisions, de la BBC, de la RTBF, de la RTS, de Canal Plus et de l’UER, qui ont notamment dispensé aux participants des conseils fondés sur leur expérience concrète. Leurs interventions ont porté sur les aspects pratiques des systèmes de recommandation, ainsi que sur la dimension stratégique et éthique de l’utilisation des données d’audience.

Éric Scherer, directeur de la Prospective à France Télévisions, a commencé par mettre en évidence le rôle clé que doivent jouer les systèmes de recommandation et les algorithmes, s'agissant d'aider le public à trouver les programmes dans MSP dans un environnement médiatique en pleine convergence. Cette question revêt en effet une importance cruciale si l'on veut que les MSP continuent à répondre aux attentes de leurs utilisateurs et à entretenir les liens qu'ils ont noués avec un public aujourd'hui de plus en plus fragmenté et ce, tout en restant fidèles à leurs principes et valeurs éthiques.

Dans le cadre des présentations qu'ils ont données lors de l'atelier, Canal Plus et la BBC se sont appuyés sur leur propre expérience pour souligner en quoi il est primordial d’utiliser une approche pluridisciplinaire et collaborative à l'égard du big data au sein d’un organisation MSP. Même s’il n’existe pas de système de recommandation taillé sur mesure pour les MSP, une stratégie relative au big data ne pourra porter ses fruits que si elle fait collaborer data scientists, rédacteurs, créateurs, concepteurs et spécialistes du marketing.

Maxime Paul, Chief Data Scientist à Canal Plus, a donné un aperçu de différentes solutions permettant de mettre en place des systèmes de recommandation. Il a aussi souligné la nécessité de les comparer et de les réadapter régulièrement à l’évolution des stratégies des radiodiffuseurs et des besoins du public.

Mark Sheldon, Head of Product recommendation à la BBC, a pour sa part souligné que le big data pouvait non seulement aider les MSP à toucher un public plus large, mais également permettre aux téléspectateurs de découvrir un plus vaste éventail de programmes, de genres, de types de contenus et de chaînes. Les participants ont ensuite eu un débat plus large sur la diversité des médias et le rôle que peuvent jouer les algorithmes à l'appui des valeurs des MSP.

La séance de l’après-midi, animée par Michael de Lucia (RTS) et Michael Barroco (UER), a donné aux participants la possibilité de réaliser une étude de cas pratique portant sur les meilleurs moyens d’offrir un service personnalisé aux utilisateurs. Les discussions se sont notamment concentrées sur la mise au point d'une structure organisationnelle adaptée et sur l'élaboration d'une feuille de route dans le cadre de laquelle peuvent s'inscrire de tels projets.

Enfin, dans la perspective des prochains ateliers que l'UER consacrera au big data qui auront lieu à Helsinki (le 25 octobre) et à Bruxelles (les 12 et 13 décembre), Pierre-Nicolas Schwab (RTBF) a invité les participants à réfléchir au rôle des MSP dans l’environnement numérique actuel et à l'élaboration d'une stratégie en matière de données qui mette l'accent sur la dimension éthique.