Netflix était persuadé d’avoir trouvé la martingale. Celle-ci devait lui assurer une écrasante domination sur le marché de la vidéo à la demande et vitrifier la concurrence. Trois éléments devaient assurer cette suprématie. En premier lieu, la technologie nécessaire à la distribution des films et séries avec des systèmes de compression parmi les meilleurs au monde, un prépositionnement des 3 000 contenus les plus regardés chez des milliers de fournisseurs d’accès dans le monde. Le deuxième est un management implacable avec une culture d’entreprise qui a été gravée en 2009 dans les tables d’un PowerPoint de 128 pages disséqué dans toutes les business schools. 

La troisième composante est la plus critique, dans tous les sens du terme. Elle a trait à la façon dont Netflix a voulu modéliser les attentes présumées de ses clients au moyen d’un algorithme de recommandation. Celui-ci est simple dans son principe – on regarde ce qui marche et on en tire des conclusions -, mais d’une extraordinaire complexité dans son fonctionnement. Netflix a créé des dizaines de milliers de catégories de films ou séries, minutieusement analysés, décrivant dans leurs moindres détails l’intrigue, les personnages, ou le contexte. La plateforme a traduit cette multitude de données en équations, allant jusqu’à organiser un concours de geeks doté de 1 million de dollars de récompense pour qui améliorerait son algorithme déjà bien optimisé. 

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