Apps, jeux, films, musique, séries… Nous avons aujourd’hui accès à des millions de contenus dans toutes les catégories, mais avoir accès ne signifie pas trouver ceux qui nous conviennent. Et dans ces bases de données sans fond, les algorithmes et le machine learning ne suffisent pas toujours. Ça tombe bien, il y a encore des humains pour ça.

Découvrabilité, vous avez dit découvrabilité ?

Il y a quelques semaines, je vous parlais des podcasts et de leur soi-disant problème de « découvrabilité ». Derrière ce néologisme encore plus moche que la version originale se cache un vrai problème. Comment je fais, moi pauvre utilisateur, pour trouver dans cette jungle de contenus ceux qui sont susceptibles de me plaire ?

Une réponse à ce problème réside dans les recommandations automatiques. C’est vieux comme Amazon : tel utilisateur qui a acheté cet album a également acheté celui-là. Ce « crowd sourcing » peut être efficace si les algorithmes sont bien pensés. Un exemple qui revient souvent est celui de Spotify. Toutes les semaines, le service de streaming musical vous propose deux playlists : les Découvertes de la Semaine et le Radar des Sorties, avec 100% de morceaux censés vous plaire.

À première vue, c’est très efficace : j’ai souvent été bluffé par la pertinence des suggestions de Spotify, jusque dans des micro genres ou des sonorités que j’affectionne. Pas une semaine ne se passe où la playlist Radar des Sorties manque un nouveau titre d’un artiste que j’aime. D’autres services comme Apple Music ou Google Play Musique m’ont toujours paru un peu plus hasardeux dans leurs recommandations, mais d’une manière générale, ces listes de lecture générées automatiquement sont plutôt efficaces pour résoudre ce problème. À un détail près : j’ai l’impression, au bout d’un certain temps, de tourner en boucle. Que l’objectif n’est pas de me faire découvrir sans cesse de la nouvelle musique, mais simplement de la musique confortable pour que je reste captif sur ces services.

Une question d’affinité

Transposé à d’autres types de contenus, comme les applications ou les jeux, je n’ai jamais été convaincu par les algorithmes. Quatre ans après avoir acheté une PS4, et avec plus de 200 titres dans ma bibliothèque, le PS Store me recommande toujours n’importe quoi. Vous avez aimé Firewatch ? Essayez GTA V ! Google Play et dans une moindre mesure l’App Store, à moins de savoir exactement l’app que je cherche, me paraissent toujours aussi intimidants, refonte après refonte. Parce que sur ces contenus, je vais avant tout chercher l’avis d’êtres humains avec qui j’ai des affinités, qui ont testé ces apps ou ces jeux. Qui vont me convaincre d’essayer à mon tour ce gestionnaire de to-do ou ce jeu tactile.

Il y a un besoin d’éditorialisation, un besoin de bouche à oreille venant de sources de confiance. Et ce que j’écrivais pour les podcasts se vérifie tout autant pour des applications : presque toutes les apps mobiles que j’utilise aujourd’hui au quotidien m’ont été recommandées par des sources humaines, soit via des contenus éditoriaux, soit en suivant directement ces personnes sur des canaux comme Twitter… ou leurs podcasts.

Les passionnés restent les meilleurs passeurs

D’ailleurs Apple a tenté d’intégrer cette dimension édito dans la dernière refonte de l’App Store, qui met en avant une app et un jeu par jour. Et parfois c’est pertinent. Mais parfois, beaucoup moins, ou ça retombe sur les classiques vus et revus. Pour ça, il faut aussi des passionnés, qui s’investissent pour dénicher les perles rares. Et que penser de l’exhaustivité des app stores de toute façon, quand Fortnite, le jeu le plus joué au monde n’est même pas disponible sur le Play Store. D’où l’intérêt de relais.


Ce sont, au passage, ces passionnés à qui Apple vient de couper une partie des vivres en arrêtant son programme d’affiliation pour l’App Store. La raison invoquée ? Le kiosque est capable d’assumer ce rôle aujourd’hui. Je ne pense pas que ce soit le cas, et que nous aurons toujours besoin de passeurs pour trier et recommander des contenus qui nous conviennent vraiment.

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