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20/06/2014

Deezer : à votre écoute !

© Inria / Jérémie Mary

Leader français de l’écoute de musique en ligne, Deezer se lance à la conquête du marché américain. Pour capter de nouveaux auditeurs, l'entreprise développe avec Inria un système de recommandation musicale.

Pour se démarquer sur le marché américain de la musique en ligne, Deezer fait le pari de nouveaux services. Parmi ceux-ci, un système de recommandation musicale, dont le développement a été confié à l’équipe de recherche Sequel* d’Inria Lille - Nord Europe (commune avec Centrale Lille, et l'Université Lille 3*). « Il s’agit de proposer des morceaux personnalisés aux auditeurs du site, en faisant en sorte qu’ils correspondent le plus possible à leurs goûts, explique Jérémie Mary, maître de conférences à l’université de Lille et membre de l'équipe Sequel. Toute la difficulté consiste à trouver l’équilibre entre exploration et exploitation : faire découvrir de nouveaux morceaux, afin d’affiner notre « portrait » de l’utilisateur, sans que cela ne soit perçu comme une gêne. »

La solution proposée par Inria s’appuie sur les données d’écoute fournies par Deezer. Les "tags", associés à chaque morceau et contenant différentes informations (nom du groupe, genre musical, etc.) permettront de faire des recoupements. Autre paramètre pris en compte : la durée d’écoute du morceau.

« Sur Deezer, environ 30 % des écoutes d'un morceau ne durent pas plus de 30 secondes et 50 % ne vont pas jusqu'à la fin – cela s'explique par l'utilisation du "skip" comme moyen de navigation dans une playlist mais pas seulement, rappelle Jérémie Mary. Par ailleurs, plus d’un million d’albums sont disponibles sur Deezer, mais seulement 20 % sont écoutés de manière significative. La possibilité recommandation est donc énorme : à nous d’adapter nos algorithmes pour qu’ils détectent les meilleurs morceaux, sans se perdre dans cette masse de données. »

En route vers l’industrialisation

Actuellement testé par les développeurs de Deezer, le système doit encore passer un obstacle majeur : celui de l’industrialisation. « Actuellement, notre solution possède la particularité d'être complètement online. Le grand intérêt des systèmes travaillant en ligne est de prendre en compte sans délai les modifications dans les goûts des utilisateurs, explique Jérémie Mary. Traditionnellement quand un nouvel album est publié, il est mis en avant par les services marketing. Dans notre approche, nous utilisons des algorithmes dits de "bandits" pour déterminer statistiquement quelle doit être l'importance de cette mise en avant et auprès de quels utilisateurs en priorité. Ces approches permettent de résoudre les difficultés de démarrage à froid des systèmes de recommandation. Le prix à payer est une consommation accrue de ressources. Avec Romaric Gaudel, nous réfléchissions aux moyens de traiter le flux de données en temps réel tout en s'adaptant dynamiquement aux ressources disponibles et à la charge courante via des mécanismes d'agrégation des utilisateurs. Une chose est sûre : quelle que soit la solution retenue, le travail aura été bénéfique pour toutes les parties. Deezer, bien sûr, qui a profité de notre expérience pour formaliser ses idées et Inria, qui a pu financer ses recherches sur les algorithmes. »

* au sein de l'UMR 8146 CNRS-Centrale Lille-Lille1, LAGIS et de l'UMR 8022 CNRS-Lille1-Lille 3-Inria, LIFL.

Mots-clés : Algorithme pour l'édition collaborative Projet de recherche Equipe SEQUEL Musique

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