Quelle est la particularité de la technologie de TikTok ?
(Baonghean.vn) - L'algorithme de recommandation de contenu, qui joue un rôle clé dans la plate-forme de vidéos courtes TikTok, est à nouveau devenu le centre d'attention après que les États-Unis ont demandé à son propriétaire chinois, ByteDance, de vendre TikTok aux États-Unis ou de faire face à une interdiction nationale.
Voici comment fonctionne cet algorithme et pourquoi il suscite plus de controverse que la technologie utilisée par des concurrents comme Instagram de Meta, YouTube de Google et Snapchat.
Algorithme
Les algorithmes sont considérés comme essentiels à l'ensemble des opérations de ByteDance et, selon des sources de Reuters, ByteDance a déclaré qu'il préférerait fermer l'application plutôt que de la vendre à une autre société.
De plus, le gouvernement chinois a modifié ses lois sur l’exportation en 2020, donnant au gouvernement le pouvoir d’approbation sur toute exportation d’algorithmes et de code source, compliquant encore toute tentative de vente de l’application de vidéos courtes TikTok.
Ce ne sont pas seulement les algorithmes eux-mêmes, mais aussi la façon dont ils fonctionnent avec le format vidéo court, qui ont fait de TikTok un tel succès mondial, affirment les chercheurs et anciens employés de l'entreprise.
Avant l'émergence de TikTok, beaucoup pensaient que la technologie qui connecte les relations sociales des utilisateurs était le secret du succès d'une application de réseautage social, en se basant sur la popularité de Facebook et d'Instagram de Meta.
Mais TikTok a prouvé qu'un algorithme qui utilise les préférences des utilisateurs pour personnaliser leur expérience peut être plus performant. Au lieu de construire leur algorithme sur la base d'un « graphe social » comme Meta, les dirigeants de TikTok, dont le PDG Shou Zi Chew, affirment que leur algorithme, basé sur les « signaux d'intérêt », est un outil puissant pour personnaliser l'expérience utilisateur.
Mme Catalina Goanta, professeure associée à l'Université d'Utrecht (Pays-Bas), a déclaré que même si les concurrents disposent également d'algorithmes similaires basés sur les intérêts, TikTok peut augmenter l'efficacité de l'algorithme grâce au format vidéo court.
« Leur système de recommandation est très populaire. Mais ce qui distingue vraiment TikTok en tant qu'application, c'est son design et son contenu », a ajouté Catalina Goanta.
Le format vidéo court permet à l'algorithme de TikTok d'être beaucoup plus dynamique et même capable de suivre l'évolution des intérêts et des préférences des utilisateurs au fil du temps, jusqu'à la granularité avec laquelle les intérêts d'un utilisateur peuvent changer au cours d'une période donnée au cours de la journée.
Collecte rapide de données
Le format vidéo court permet à TikTok d'en savoir plus sur les intérêts des utilisateurs à un rythme beaucoup plus rapide, a déclaré Jason Fung, ancien responsable des jeux chez TikTok.
« Comme les vidéos sont courtes et concises, vous pouvez collecter des données sur les préférences des utilisateurs beaucoup plus rapidement que sur YouTube. Imaginez collecter des données sur l'utilisateur moyen toutes les 10 minutes plutôt que toutes les quelques secondes », a ajouté Jason Fung.
Et positionner TikTok comme une application conçue pour les appareils mobiles dès le départ lui donne également un avantage sur les plateformes concurrentes qui doivent adapter leurs interfaces à partir d'un écran de bureau.
L'entrée précoce de TikTok sur le marché des vidéos courtes lui confère également un avantage majeur en tant que pionnier. Instagram n'a lancé Reels qu'en 2020, tandis que YouTube a lancé Shorts en 2021. Tous deux possèdent des années d'expérience dans la collecte de données et le développement de produits TikTok.
Explorez de nouveaux contenus
De plus, TikTok recommande fréquemment du contenu en dehors des centres d'intérêt des utilisateurs, ce qui, comme l'ont affirmé à plusieurs reprises les dirigeants de l'entreprise, est essentiel à l'expérience utilisateur de TikTok.
Une étude publiée le mois dernier par des chercheurs américains et allemands a révélé que l'algorithme de TikTok « a exploité les préférences des utilisateurs dans environ 30 à 50 % des recommandations vidéo » après avoir examiné les données de 347 utilisateurs de TikTok et de cinq chatbots automatisés.
Cette découverte suggère que l'algorithme de TikTok choisit de recommander un grand nombre de vidéos de découverte pour tenter de mieux déduire les intérêts des utilisateurs ou de maximiser le temps de rétention des utilisateurs en recommandant davantage de vidéos en dehors des intérêts d'un utilisateur.
Attirer les utilisateurs vers les groupes publics
TikTok utilise diverses stratégies pour attirer les utilisateurs vers des groupes publics, créer une communauté et stimuler l'engagement sur sa plateforme. Parmi les stratégies clés, on peut citer la suggestion de groupes en fonction des centres d'intérêt, la mise en avant des défis et hashtags de groupe tendance, la recherche de groupes et la suggestion de groupes en fonction des centres d'intérêt et des activités des utilisateurs, entre autres.
M. Ari Lightman, professeur à l'Université Carnegie Mellon (États-Unis), a déclaré qu'en encourageant les utilisateurs à former des groupes publics, TikTok peut en apprendre plus efficacement sur le comportement, les intérêts, les similitudes et les idéologies des utilisateurs.
En mettant en œuvre ces stratégies, TikTok engage efficacement les utilisateurs dans des groupes publics, favorisant un sentiment d’unité, de participation et d’expérience partagée, améliorant ainsi l’expérience utilisateur globale sur la plateforme.
Engagez un expert en étiquetage de données
L'algorithme de recommandation de TikTok est en grande partie inspiré de Douyin, la version chinoise de TikTok, lancée en 2016. Alors que ByteDance souligne souvent que TikTok et Douyin sont des applications distinctes, une source ayant une connaissance directe du sujet a déclaré que les algorithmes des deux applications sont les mêmes.
« Vers 2018 et 2019, Douyin essayait d'identifier chaque utilisateur. Ils identifiaient donc manuellement chaque clip vidéo, puis les utilisaient en fonction des vidéos regardées. Ils ont ensuite appliqué cette tactique à TikTok », explique Yikai Li, ancien cadre de ByteDance.
Alors que l’embauche de tagueurs de données est désormais une pratique courante et importante pour les entreprises d’IA, ByteDance est l’un des pionniers dans l’adoption de cette stratégie.
« Trier ces cartes demande beaucoup d'efforts et de temps. Les entreprises chinoises ont donc un avantage ici. Elles peuvent embaucher plus de personnel et c'est moins cher que les entreprises nord-américaines », a déclaré Yikai Li.
