Netflix et l’IA : comment les algorithmes façonnent nos goûts sans qu’on s’en rende compte

C’est presque devenu automatique. On ouvre Netflix, l’écran s’allume, et en quelques secondes une série « conçue pour vous » est prête à vous accueillir. Pas besoin de se casser la tête : on en a déjà livré une à l’algorithme. Ce dont on oublie, c’est que cette précision n’est pas le fruit du hasard. Le géant du streaming dépense plus de 1,5 milliard de dollars par an dans l’intelligence artificielle pour analyser nos comportements, prédire nos humeurs et influencer parfois nos décisions à notre insu.

Avec 302 millions d’abonnés attendus en 2025 et une croissance râclée supérieure à 19 millions juste au dernier trimestre, Netflix ne se limite plus à recommander des films. Offrant le reflet de ce que nous préférons, un endroit « où chaque clic, chaque pause, chaque seconde passée devant son écran est une unité de compte ». Sous tout ce confort, il y a un laboratoire secret qui prend vos données pour mieux vous manipuler. Et si cette radieuse simplicité – trouver sans chercher – n’était qu’un artifice d’ombres ? L’IA ne fait pas que classer  votre playlist : il cultive vos curiosités, il trace la carte du continent culturel et, peut-être, il vous dit ce que vous voulez. 

Derrière l’écran, un cerveau qui apprend tout de nous

Netflix traite plus de 500 milliards de traces issues de l’utilisation de ses services par jour. Clic, pause, recherche ou abandon d’un épisode alimentent un système d’intelligence artificielle qui travaille 24 heures sur 24 pour tenter de prédire ce que vous pourriez regarder ensuite. L’entreprise dépense plus d’1,5 milliard de dollars chaque année pour concevoir ces algorithmes, plus d’argent que certains studios n’en dépensent pour leur production annuelle. Le principe est simple : trois moteurs tournent en parallèle.

• Filtrage collaboratif – trouve les spectateurs similaires et copie leurs choix.
• Filtrage basé sur le contenu – examine chaque film: tempo, dialogues, environnement sonore, longueur des plans.
• Modèle hybride – combine les deux puis re-pèse les critères selon vos réactions.

Résultat : 80 % des séries regardées sur la plateforme sont issues de recommandations automatiques. Et ce n’est pas un hasard si l’affiche change selon l’abonné : Netflix joue en permanence avec plusieurs dizaines de visuels pour un même titre. Celle qui produit le plus de clics est votre vignette. 

Pour rappel, il s’agit d’échelle de projet : Netflix ne se contente plus de recommander. Il apprend, prédit et s’ajuste en temps réel, au point que chaque profil devient un mini-laboratoire de comportement. Netflix rend nos goûts plus limités par des algorithmes comme d’autres plateformes adapte leur offre en fonction de nos réactions. Sur le Julius Casino avis, c’est à peu près pareil : étudier les choix, deviner les envies, personnaliser chaque expérience. La même logique invisible, le même contrôle du temps passé en ligne. 

Ce que Netflix sait sans qu’on le lui dise

Sur Netflix, on ne vous invite pas, on vous surveille. Chaque clic, chaque pause, chaque changement de langue ou d’épisode est enregistré. La plateforme collecte en moyenne plus de 1 300 signaux par utilisateur et par session. Cette surveillance se transforme en un suivi d’une précision quasi clinique, dont l’objectif est de lire votre comportement avant même que vous ne sachiez ce que vous faites. Tout ce que le système sait, c’est :

• la date et l’heure auxquelles vous avez consommé un certain contenu ;
• la durée de vos sessions ainsi que les dates auxquelles vous vous êtes désabonné ;
• le type d’appareil que vous utilisez (télévision, téléphone mobile, console) ;
• la langue des sous-titres et la vitesse à laquelle vous regardez ;
• à quelle fréquence vous finissez ou abandonnez une série. 

En assemblant ces morceaux, l’intelligence artificielle crée un profil qui va bien au-delà de vos simples goûts. Elle sait que vous aimez les thrillers scandinaves du dimanche soir ou les mini-séries documentaires que vous regardez avant de vous endormir. Après avoir visionné trois longs-métrages espagnols en entier, le système en déduit que vous êtes prêt pour La Casa de Papel — sans même que vous l’ayez demandé.

Tout cela, toutes les informations, cela ne sert pas à orner que Netflix les conserve. Et ils façonnent aussi la production, du jamais vu ! Lorsqu’une sous-catégorie de série atteint un engage­ment, alors les choix de production de la plateforme évoluent. L’utilisateur n’est plus un simple spectateur : c’est un signal parmi d’autres dans un immense laboratoire de l’attention.

Quand l’IA décide de ce qu’on regarde – et de ce qui sera produit

Netflix ne se contente plus de déterminer ce que ses téléspectateurs aiment regarder, il devine, elle anticipe leurs préférences et prend des décisions créatives basées sur ses habitudes. Toutes données recueillies influencent d’une certaine manière les décisions de production. Son algorithme peut également repérer lorsqu’une série commence à devenir très populaire dans une région et s’imposer comme modèle narratif quand elle devient plus locale. C’est sur ces dernières que se forme le succès, comme la Casa de Papel ou Stranger Things, tous deux validés à terme de phases de croisement statistique sur l‘engagement du public. »

Le processus a un rythme très précis : le studio soumet des centaines de bandes-annonces, de vignettes, et même des fins alternatives à un test global. Dans ce système qui n’est après tout qu’une énorme expérimentation permanente – « A/B testing » – il est possible d’évaluer quelle version génère le plus d’émotions, de clics ou de « replay ». En 2025, des centaines d’expériences semblables tournaient en parallèle sur Netflix, l’utilisateur ne sachant pas qu’il est souvent un sujet d’essais. L’intelligence artificielle est donc utile en deux objectifs. 

1. En amont, elle détecte des tendances : les genres en ascension, les thèmes peu exploités, les types d’audience les plus engagés.
2. À l’aval, elle oriente la production : sélection des acteurs, rythme des épisodes, choix musicaux. 

C’est un cercle complet : le spectateur influence la création, la création alimente l’algorithme, et l’algorithme façonne à nouveau les goûts du spectateur. Un écosystème fermé où l’émotion devient donnée et la donnée, à son tour, scénariste invisible.

Les bulles algorithmiques – quand la personnalisation enferme le spectateur

L’IA de Netflix rend la paresse encore plus faisable. Trop doux, sans doute. En affinant autant son système de recommandation, la plateforme encourage ses abonnés à s’enfermer dans des cercles de goûts de plus en plus restreints. Ce processus, enfermement algorithmique, est lié à une homéostasie culturelle : on en vient à consommer le même type d’histoires, de visages, d’émotions.

Une étude informatique interne réalisée en 2024 laisse entendre que près de 70 % des utilisateurs sont confinés à moins d’une dizaine de genres différents dans leurs recommandations hebdomadaires. La machine ne cherche pas à élargir votre champ d’exploration, elle pense vous arrêter — vous tenir à portée de clic, pas vous faire découvrir. 

Des ingénieurs de Los Gatos reconnaissent que cette dérive a lieu, mais la voient comme « inévitable tant que la mesure de satisfaction est la minute d’utilisation ». Netflix a bien testé en 2025 une option “Ouvrir mes horizons” pour varier davantage, mais 12 % seulement des utilisateurs l’adoptent.

S’efforçant de se faire aimer de tout le monde, l’algorithme a appris à ne jamais prendre de risque. Et dans ce monde sans aléatoire, la surprise se fait rare — presque un bug. 

Le nouveau pari – quand Netflix mise sur l’IA générative

En 2025, Netflix a franchi un cap symbolique : l’IA ne se borne plus à recommander des contenus, elle permet aussi d’en créer. Lors de la réalisation de la série argentine El Eternauta, certaines séquences complexes ont été produites à l’aide d’un système d’IA générative, y compris une scène d’effondrement d’un bâtiment réalisée dix fois plus rapidement que par les moyens classiques. L’entreprise s’attend à ce qu’en deux ans, cette technique puisse permettre de réduire les coûts de postproduction de 30 %.

Mais l’évolution s’arrête pas là. Netflix a également testé le placement d’images IA générées au-dessus de ses publicités natives et bandes-annonces dynamiques. Objectif : doubler les revenus publicitaires d’ici à 2026. Ces images personnalisées à chaque utilisateur sont affichées selon leurs préférences et leurs habitudes de visionnage.

Autre nouveauté : le moteur de recherche avancé. Testée depuis 2025, la fonction peut être utilisée pour poser des questions naturelles comme« Je veux un thriller politique des années 80 ». L’IA traduit la demande en critères techniques, et propose des titres correspondants, souvent à partir de catalogues étrangers. Afin que chacune des étapes — de la concentration à la découverte — constitue une expérience fluide modelée sur des IA capables d’apprendre en continu, Netflix devrait l’être. La question que l’on se pose encore est la suivante : jusque où laissera-t-on ces systèmes décider à notre place ? 

La frontière floue entre assistance et manipulation

L’algorithme de Netflix nous promet une expérience « personnalisée », mais cette personnalisation a un prix : elle guide nos choix à notre insu. le soutien se transforme en influence, difficile à discerner. Ce que nous appelons liberté de choix est en réalité une architecture de suggestions dans différentes variantes optimisées pour capter notre attention.

Les mécanismes de cette influence sont multiples :

• Ordre des recommandations : les séries mises en avant changent selon le moment de la journée, la météo locale ou le type d’écran utilisé.
• Choix des visuels : l’affiche d’un film n’est pas la même pour tout le monde — un utilisateur attiré par les drames verra le visage du protagoniste en larmes, un autre amateur d’action verra une explosion.
• Durée d’exposition : l’algorithme mesure combien de secondes, vous hésitez sur un titre avant de cliquer, et adapte ensuite la vitesse de rotation du carrousel.
• Mémoire comportementale : chaque décision — même une simple consultation de synopsis — entre dans le calcul de votre “score de curiosité”, qui détermine le niveau de diversité de vos futures propositions.

D’ici à 2025 et basés sur des données propriétaires, plus de 78 % de la visualisation était consacrée à des contenus trouvés dans les trois premières rangées de la grille de contenu personnalisée. Dans le fond, c’est comme s’il existait une immense majorité d’utilisateurs qui ne quittent jamais ce que Netflix choisit de leur montrer.

La plate-forme prétend offrir une forme d’« aide intelligente ». Mais pour beaucoup d’observateurs, ce sont des « cadres cognitifs » qui nous conduisent jusqu’à l’endroit où nos réactions nous gagnent au plus numéro d’écran. Entre le confort et le contrôle, la frontière est floue – et c’est tout son avenir qui se joue dans le streaming. 

L’avenir du streaming – un monde façonné par les algorithmes

Le streaming franchit un palier : la technologie prend le pas sur la création. En 2025, Netflix est à la pointe du progrès en investissant 1,5 milliard $ par an dans la R&D en intelligence artificielle avec un objectif clair : réduire les coûts, augmenter l’engagement et maîtriser la chaîne de production de bout en bout. Ce modèle a bouleversé le paysage mondial du streaming.

Cela reflète une réalité : Netflix est de plus en plus une plateforme de divertissement intégrée dans un système de découverte en se basant sur des algorithmes d’apprentissage. L’intelligence artificielle décide de la sélection, du montage, de l’ordre des morceaux à utiliser dans un générique. Les ingénieurs parlent déjà de « production adaptative » : une série TV qui évoluerait en fonction des réactions de la publique en temps réel.

Mais cette toute-puissance amène une question culturelle : que deviendra le hasard ? Si toutes les bases reposent sous le prisme de l’efficacité, la surprise n’y est plus. Et sans surprise, y’a encore de l’art ? 

Une conclusion sans certitudes — juste des choix à faire

Netflix dans son rapport à l’IA, ce n’est pas seulement une histoire de technique, mais de nous. Comment nous consommons, comment nous réagissons, comment nous prêtons nos habitudes à une machine jusqu’à tenter d’anticiper nos émotions. Ce n’est plus la plateforme qui se plie au spectateur, le spectateur se plie à l’algorithme.

Des centaines de millions d’utilisateurs et ce chiffre pourrait encore augmenter (plus de 300 millions en fin d’année 2021) engendrent chaque année une infinité de données qui elles génèrent un système infini que nous sommes censés aimer —encore un peu trop. Voilà une productivité étonnante : les recommandations maintiennent l’engagement, elles génèrent des revenus, puis plus de contenus. Mais la question est toujours : pour quel prix ?

Il se pourrait bien que la roue de l’extension future du streaming ne tournera pas autour de la quantité de séries, mais bien autour de notre possibilité à nous attacher à un tant soit peu d’imprévu. Tant qu’il y aura surprise, tant qu’un spectateur de cinéma pourra encore par hasard tomber sur un film qu’il ne s’attendait pas à voir, il y aura de la place pour l’humain dans ce monde d’algorithmes. »