Quand les algorithmes choisiront les livres à publier et en conseilleront la lecture

Clément Solym - 02.06.2016

Edition - Economie - Michael Bhaskar Canelo - lectures vente curation - recommandation moteur algorithme


Ils incarnent le Saint Graal de l’internet marchand, mais dépassent le cadre de la seule vente en ligne. Ils affinent, ajustent, en s’appuyant sur les traces que les internautes acceptent, parfois malgré eux, de laisser sur la toile. Les algorithmes de recommandations visent au conseil parfait : goinfrés de données personnelles, plus ou moins importantes, ils se heurtent pour l’instant à une limite propre. Mais l’humain saura-t-il constamment rivaliser ?

 

Art by algorithm @obscuradigitalsf

Mattew Ragan, CC BY SA 2.0

 

 

Michael Bhaskar est cofondateur de Canelo, et directeur éditorial. Il a fait paraître un ouvrage consacré à la curation, revendiquant le pouvoir du conseil, dans un monde d’excès (chez Little, Brown). Ses observations sont des plus avisées en la matière. Et remontant dans le temps, il se souvient que, dans ses premiers temps, Amazon était bien plus constitué de lecteurs, qui faisaient des recommandations humaines, plutôt que de développeurs issus de la Silicon Valley... « Bons lecteurs, dotés d’opinion [ces salariés] lisaient des centaines de livres et rédigeaient des commentaires individuels. Ils étaient les gardiens de ce qui avait réussi et qui était déjà la plus grande librairie du monde. » (via The Bookseller)

 

Personnaliser et automatiser : le gain d'efficacité

 

Mais avec les efforts d’optimisation fiscale, sont venus les efforts d’optimisation et d’automatisation – tout pouvait s’améliorer, s’intensifier, à mesure que le net devenait toujours plus mesurable et quantifiable. Faire les bons choix, explique-t-il, relevait alors d’une véritable gageure, parce que l’offre croissait, encore et encore. Un certain Greg Linden proposa alors d’aborder le problème sous un angle différent : jusqu’à lors, l’entreprise consultait l’historique d’achat et extrapolait sur les conseils possibles à donner au client.

 

Pour Linden, tout était donc affaire d’équation et de relation entre les produits. Si l’objet A est souvent acheté en même temps que l’objet B, alors il existe un lien entre les deux, dont la connexion repose sur un faisceau de probabilités. Pour travailler dans ce sens, Amazon mit alors au point une équipe dédiée, la P13N. Et pourquoi 13 ? Simplement parce que c’est le nombre de lettres du mot « personalization ». Enfantin. Diaboliquement enfantin. 

 

Les résultats furent sans appel : en comparant les recommandations humaines et celles de la machine, produite par la P13N, la version automatisée était nettement plus efficace. 

 

À partir de 2001, Amazon commença également à déployer une autre approche : ne plus se contenter d’enregistrer les produits achetés, et de les confronter, mais y adjoindre ceux que les internautes n’avaient fait que regarder. Après tout, l’envie est aussi un facteur crucial. 

 

Engloutir des données, recracher des conseils, faire des ventes

 

Pourtant, la machine n’a pas exclu les humains de ses services de recommandations : elle les a simplement intégrés, en automatisant leurs capacités. C’est ainsi que les conseils laissés en commentaires, mais également les interventions de blogueurs, les messages laissés sur les réseaux sociaux : tout a fini par servir les intérêts de la machine, qui ingurgite, engloutit, digère et recrache. L’algorithme est un ogre, sans cesse à la recherche de nouvelles données à faire fructifier. 

 

Cette approche lève le voile sur la réalité économique d’une industrie : si les moteurs de recommandations sont devenus à ce point essentiels, c’est que l’offre est pléthorique. Choisir découle alors de possibilités si multiples, que les humains prescripteurs sont déconfits. « Imaginez la blague : on sortirait 700 romans, en l’espace de deux mois, et on l’appellerait Rentrée littéraire. » Plus de 13 livres chaque jour du lundi au dimanche : aucun monstre au monde n’oserait envisager pareil moyen de tuer dans l’œuf des livres, si ?

 

Pourtant, reprend Michael Bhaskar, « la curation, faute d’un meilleur mot, est au cœur de l’industrie du livre ». Élément central, c’est l’activité de filtre que le libraire opère, après réception des livres envoyés par l’éditeur. Et avec lui, d’autres acteurs se sont greffés pour apporter leur avis. Il va sans dire que multiplier les avis n’apporte pas réellement de stabilité : cela reviendrait plutôt à encourager un grand chaos – mais il faut bien que chaque livre ait sa chance...

 

Comment tables et étagères, nécessairement limitées en espace, pourraient encore avoir du sens sur internet ? Et sans même dériver sur les solutions qu’apporte l’autopublication, il semble bien que jamais le principe même de curation n’ait été aussi décisif. « L’ensemble de la chaîne de l’édition repose sur les choix que nous faisons. Il faut un énorme moteur pour dire : “Lisez ce livre, pas ce livre.” La curation peut être un mot étranger avec des connotations prétentieuses ; c’est aussi le mot que nous avons fini par choisi pour la gestion de marché et de cultures définies par l’excès », conclut Bhaskar.

 

La puissance de la machine au service de la machine

 

Voilà quelques mois, ActuaLitté évoquait l’ouverture d’une librairie d’un nouveau genre, déployée sur Facebook, avec un catalogue de 70.000 titres, par Les Éditions du net. Reposant sur le modèle publicitaire de Facebook, qui connaît toute la vie de ses utilisateurs, les recommandations s’opéraient alors au plus juste des informations données : les Like, les photos, les vidéos, les liens, les commentaires, les échanges, les conversations privées, etc.

 

« La puissance de proposition, et d’adaptation, peut donner le tournis, parce que le réseau intègre tout ce que l’on y publie. Les informations s’intègrent dans le flux que l’on génère et s’y insèrent parfaitement », nous précisait la société. « Au niveau macroéconomique, Amazon aura la contrainte de rester ultra compétitif sur les questions de logistiques, pour conserver sa position. Sans quoi ses entrepôts deviendront des coûts fixes grandissants. Avec le stock zéro, d’ici deux ans, Facebook vendra plus de livres qu’Amazon. »

  

Qu’en penserait Michael Bhaskar ? Que l’organisation et la sélection sont les éléments moteurs de toute vente. Curation... ça ne donne à personne envie de se tripoter l’oreille ?

 

Mieux : on s’amuse désormais à fournir des informations aux machines, pour qu’elles soient en mesure de choisir les livres qu’il convient de publier. La maison d’édition américaine Tor Books avait ainsi dévoilé « le premier livre sélectionné par un algorithme de publication ». Et le premier livre sera en rayon durant l’été 2017, sur les bons conseils de l’algorithme. 

 

Le PDG et fondateur d’Inkitt, Ali Albazaz, qui avait travaillé avec Tor, considérait leur collaboration comme un « signal clair à l’industrie de l’édition que l’analyse de données prédictives est la voie de l’avenir ». Et demain, ce sont des machines qui choisiront de publier des livres, que des machines recommanderont. Heureusement, ce sont des machines qui les liront et en feront des critiques.