Comment fonctionnent les playlists personnalisées de Spotify ?

Comment fonctionnent les playlists personnalisées de Spotify ?
Spotify crée des playlists personnalisées à partir de votre historique d’écoute, des titres que vous passez, de vos mentions J’aime, de votre utilisation des playlists et de métadonnées comme le genre, le tempo et l’ambiance. La plateforme compare aussi votre profil musical à celui d’autres utilisateurs grâce au filtrage collaboratif, analyse les paroles et les playlists créées par les utilisateurs, et tient compte de vos habitudes d’écoute en temps réel pour vous recommander de la musique susceptible de vous plaire.

Pourquoi Spotify recommande-t-il certains titres ?
Spotify combine l’analyse audio, les retours des utilisateurs (mentions J’aime, titres passés ou enregistrés), l’apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel pour trouver des titres qui correspondent à vos préférences. La plateforme privilégie les morceaux avec lesquels vous interagissez et s’appuie sur les données d’auditeurs aux goûts similaires pour vous en faire découvrir d’autres. Cela peut toutefois entraîner des répétitions si vous n’interagissez pas activement ou n’explorez pas de nouvelles musiques.

Spotify est connu pour son grand nombre de playlists personnalisées. Chaque jour, les titulaires d’un compte bénéficient de playlists actualisées. Et il ne s’agit pas de simples recommandations classiques.

La musique vous parvient sous de nombreuses formes :

• Résultats de recherche personnalisés
• Rubrique de découverte personnalisée
• Suggestions de playlists et fonctionnalité d’enrichissement des playlists
• Radios d’artistes ou de titres et lecture automatique
• Playlists éditoriales personnalisées
• Playlists personnalisées spéciales (Your Time Capsule, On Repeat, Repeat Rewind, etc.)
• Playlists Mix par artiste, décennie, ambiance ou genre
• Vos playlists Daily Mix
• Playlists Discover Weekly et Release Radar

Parmi les plateformes de streaming musical, Spotify exploite largement son algorithme et ses données.

Chacune de ces recommandations musicales repose sur plusieurs types de données :

• Profil démographique et géolocalisation
• Habitudes d’écoute selon les moments
• Préférences en matière de popularité et de diversité musicale
• Préférences de genre, d’ambiance, de style et d’époque
• Titres et albums enregistrés, et artistes suivis
• Titres et artistes préférés et les plus écoutés

Votre profil musical évolue à mesure que vous recherchez et écoutez de nouvelles musiques, ce qui permet à ces playlists algorithmiques de s’adapter à vous. Plus intéressant encore, si vous utilisez Blend, ces playlists évoluent elles aussi en fonction des préférences de chaque participant pour encourager chacun à écouter davantage de musique.

Pour modifier l’influence de vos écoutes liées au sommeil, aux études ou aux saisons sur la personnalisation, consultez notre guide du réglage Spotify Exclure de votre profil musical.

Mais revenons au début.

Des sélections faites à la main

Bien avant que nous nous appuyions sur du code et des calculs, les playlists des plateformes de streaming musical étaient créées par des personnes.

Le processus prenait forcément plus de temps. Mais des spécialistes de la sélection musicale dénichaient des morceaux pour composer de superbes playlists.

À cette époque, vous n’aviez pas 20 playlists adaptées à vos goûts, mais plutôt une poignée de sélections pour chaque genre.

Au départ, la découverte musicale se limitait aux playlists composées à la main sur les services de streaming, aux chaînes musicales à la télévision et à la radio.

Aujourd’hui, il suffit de voir le nombre impressionnant de playlists et de mises à jour quotidiennes pour comprendre qu’il serait impossible de confier tout ce travail à des humains. C’est pourquoi les playlists éditoriales, toujours composées à la main, occupent désormais une place à part.

Comment fonctionnent les recommandations musicales ?

Le système de recommandation musicale de Spotify joue les entremetteurs. Il fait correspondre votre profil musical aux morceaux disponibles sur la plateforme. C’est un peu comme TikTok, qui vous propose des vidéos en phase avec vos centres d’intérêt.

Même si beaucoup d’informations ont été publiées sur son fonctionnement, les détails précis de ses mécanismes internes sont généralement difficiles à trouver. Spotify n’est pas le seul service de streaming à garder une part du secret de son algorithme : Deezer, Apple Music, Amazon Music et YouTube utilisent tous des calculs similaires pour proposer des recommandations.

Les goûts des utilisateurs et l’algorithme

Même si les playlists rassemblent des titres, albums et artistes favoris, entre autres, elles ont un objectif bien précis : fidéliser les utilisateurs. Ces playlists musicales personnalisées sont conçues pour vous garder sur la plateforme le plus longtemps possible.

La fidélisation génère des revenus. Plus vous écoutez de musique, plus les labels, les artistes et Spotify sont rémunérés. Au fil de vos écoutes, Spotify recueille davantage de données pour améliorer encore son algorithme. Son modèle d’apprentissage automatique intègre les objectifs de Spotify afin d’obtenir un résultat satisfaisant pour la plateforme comme pour l’utilisateur.

Les métadonnées des artistes

Chaque titre que Spotify reçoit de la part de maisons de disques, d’agrégateurs ou d’artistes indépendants est analysé. Toutes les données ne sont pas systématiquement fournies, mais lorsqu’elles sont disponibles, voici les métadonnées que Spotify utilise concernant les artistes et leurs titres.

• Titre du morceau
• Titre de la sortie musicale
• Nom des artistes
• Crédits des auteurs et compositeurs
• Artistes invités
• Crédits de production
• Label
• Date de sortie
• Étiquettes : genre et sous-genre, culture musicale, ambiance, langue principale et style
• Instruments utilisés dans l’enregistrement
• Typologie du morceau
• Marché local et ville d’origine

Ces données sont ensuite traitées et intégrées au système de recommandation pour orienter la diffusion vers les zones géographiques et les utilisateurs qui écoutent des artistes et des musiques similaires.

Les données du signal audio

Pendant que les métadonnées ci-dessus sont intégrées au système, le contenu audio lui-même est également analysé. Même si une grande partie du processus reste secrète, tout le monde a accès à cet outil et peut l’utiliser pour s’amuser. Bien qu’il ne soit actuellement plus accessible au public, Spotify en utilise toujours une version.

Douze indicateurs permettent de classer un morceau. Ils indiquent au système dans quelles playlists le proposer :

• Caractère acoustique
• Potentiel dansant
• Durée
• Énergie
• Caractère instrumental
• Tonalité
• Niveau sonore
• Mode
• Présence de voix parlée
• Tempo
• Mesure
• Valence émotionnelle

Chacun de ces indicateurs contribue à définir le profil du morceau. Spotify peut ensuite le classer et le proposer aux utilisateurs qui écoutent des musiques similaires. Le titre est aussi décomposé en ponts, solos, couplets et autres éléments significatifs.

Même si ces informations étaient accessibles sur les pages de l’API publique de Spotify, ces 12 caractéristiques audio étaient déjà utilisées en 2013.

En 2021, Spotify a publié des travaux de recherche présentant les calculs et les équations à l’origine de son système actuel, notamment Multi-Task Learning of Graph-based Inductive Representations of Music Content. Une lecture qui vaut le détour si vous vous intéressez vraiment à ses mécanismes internes.

Le passage d’une approche centrée sur le contenu à une approche centrée sur le contexte étant une tendance majeure de la musique en 2024, il est logique qu’un modèle de traitement automatique du langage naturel constitue une autre pièce du puzzle.

Trois éléments principaux entrent ici en jeu :

• Les playlists créées par les utilisateurs : les sélections musicales et les contenus des utilisateurs prennent de plus en plus d’importance et constituent une source précieuse d’informations. Le nom des playlists, le profil de chaque titre et les paroles permettent de contextualiser les morceaux. Si un titre apparaît souvent dans des playlists consacrées à une ambiance particulière et créées par des utilisateurs, c’est une information précieuse. Elle aide à confirmer les hypothèses du modèle d’apprentissage automatique.
• L’analyse des paroles : Pumped-Up Kicks associe une musique entraînante à des paroles bien plus sombres. Des années plus tard, la même erreur a peu de chances de se reproduire. Les personnes, les ambiances, les émotions, les lieux et les autres éléments évoqués dans les paroles peuvent aider à classer le morceau.
• Les données collectées sur le Web : les médias, les réseaux sociaux, les blogs et d’autres sources permettent de comprendre comment les gens décrivent la musique. Ces descriptions aident à affiner davantage son contexte.

Le fonctionnement est encore plus complexe et comporte d’autres niveaux, mais ces quelques éléments donnent déjà une vue d’ensemble de la magie de l’algorithme. Vos goûts musicaux et les types de playlists que vous écoutez influencent donc fortement les mix que Spotify vous propose.

Qu’est-ce qu’un profil musical ?

via GIPHY

Votre profil musical dépend autant des titres que vous passez ou masquez que de ceux que vous écoutez. Vous ne passez probablement presque jamais les morceaux de vos artistes préférés : c’est un signal fort indiquant que ce genre et d’autres genres proches correspondent à vos goûts.

Spotify, comme les autres services de streaming musical, accorde une importance particulière à deux types de retours :

• Les retours passifs ou implicites : les titres écoutés en boucle, les habitudes d’écoute comme la durée des sessions, le temps passé sur chaque morceau et votre parcours musical général.
• Les retours actifs ou explicites : les mentions J’aime, les enregistrements dans la bibliothèque, les types de playlists que vous créez, la musique que vous y ajoutez ou que vous aimez, les écoutes répétées et les préenregistrements.

Un retour explicite nécessite une action de l’utilisateur. Cette action pèse donc davantage dans les recommandations qu’une simple session d’écoute. Autrement dit, avoir écouté 12 heures de musique ne signifie pas que vous l’avez plus ou moins appréciée qu’une autre. En revanche, cliquer sur un bouton traduit une réaction émotionnelle.

Dans le cadre de ses propres recherches, Spotify a travaillé avec dix grands amateurs de musique et créé des profils musicaux à partir de leur historique d’écoute :

Source : Giving Voice to Silent Data: Designing with Personal Music Listening History

Ces informations sont intéressantes, mais restent assez générales : on les retrouve désormais dans Spotify Wrapped. Les profils musicaux sont partagés parce que ces données reflètent l’expérience musicale de l’utilisateur, ce qui renforce son lien avec la plateforme.

Quel rôle joue le filtrage collaboratif ?

Les habitudes d’écoute d’un utilisateur ne sont pas les seules à influencer les titres qui lui sont recommandés. Les autres utilisateurs qui écoutent les mêmes artistes, ou des artistes similaires, ont des profils musicaux qui se recoupent sur certains points. Sur d’autres, en revanche, chacun écoute des artistes et des morceaux différents.

Ces morceaux que les utilisateurs n’ont pas en commun ont de bonnes chances de plaire à ceux qui écoutent les mêmes artistes. Ils leur sont donc proposés dans les recommandations. Il faut toutefois préciser que cela soulève des questions d’équité : on peut facilement retrouver les mêmes recommandations dans plusieurs playlists.

Un effet de boucle s’installe : plus vous écoutez un seul genre, plus vous risquez de ne recevoir que des recommandations de ce genre. Les artistes populaires apparaissent ainsi plus souvent, ce qui s’inscrit dans un problème plus large de visibilité sur les plateformes de streaming.

Spotify combine ce que vous écoutez, ce qu’écoutent les utilisateurs aux goûts similaires, vos interactions et les leurs, ainsi que des échantillons tirés de plus de 700 playlists créées par des utilisateurs.

Les problèmes de l’algorithme de Spotify

Ce dernier point, la boucle de rétroaction, explique en partie l’un des principaux problèmes du système de playlists personnalisées. Il a suscité son lot de critiques et de suggestions d’amélioration, car certains utilisateurs se retrouvent avec plusieurs playlists presque identiques.

Écouter des morceaux familiers peut être très agréable, mais tourner en boucle sur les 20 mêmes titres finit par lasser.

Le principal problème vient peut-être d’un moteur de recommandation trop efficace : il cherche tellement à vous proposer de la musique qu’il sait à votre goût qu’il laisse peu de place aux surprises.

Comment améliorer les recommandations de Spotify ?

• Interagir avec la plateforme est l’un des meilleurs moyens d’améliorer les recommandations de Spotify. Ce n’est toutefois pas infaillible : certains utilisateurs prennent soin d’aimer ou de passer des titres, mais voient parfois encore revenir les morceaux écartés.
• Voici donc comment donner un nouveau souffle à vos playlists personnalisées Spotify :
• Créez des playlists éclectiques avec des titres variés : partez à la découverte de nouveaux morceaux et mélangez les genres.
• Utilisez la fonction de recherche pour trouver des playlists créées par d’autres personnes.
• Donnez des signaux plus explicites : utilisez plus souvent les mentions J’aime, consultez les profils des artistes et participez plus activement à vos sessions d’écoute.
• Explorez la playlist Discover Weekly : c’est là que vous avez le plus de chances de trouver de la musique que vous ne connaissez pas encore, mais qui devrait vous plaire.
• Utilisez l’outil Artist Explorer pour repérer des artistes que vous ne connaissez pas encore, puis sa fonction de création de playlists.
• Prenez le temps de lire des blogs musicaux qui présentent les nouveautés.
• Créez des playlists Blend avec des amis qui n’ont pas les mêmes goûts que vous.

Vos playlists ne seront pas entièrement renouvelées du jour au lendemain, mais une utilisation plus active de Spotify vous offrira une expérience plus agréable et mieux adaptée à vos goûts.

Pour certains utilisateurs, cependant, le manque de découvertes intéressantes a été une raison de chercher d’autres plateformes. Si vous vous reconnaissez dans cette situation, vous pouvez transférer vos playlists Spotify vers des plateformes qui accordent davantage de place à la découverte musicale, comme Deezer ou TIDAL. Le transfert de vos 600 premiers titres est gratuit. Retrouvez ici la liste complète des services vers lesquels vous pouvez migrer : Transférez et synchronisez votre bibliothèque musicale.