Explication : Qu'est-ce qui est si spécial dans la technologie de TikTok
Par Josh Ye
HONG KONG (Reuters) – L'algorithme de recommandation de contenu qui alimente la plateforme de courtes vidéos en ligne TikTok est une fois de plus sous le feu des projecteurs après que les États-Unis ont ordonné à son propriétaire chinois, ByteDance, de vendre les actifs américains de l'application sous peine d'une interdiction nationale.
Voici comment cela fonctionne et pourquoi il a suscité plus de discussions que la technologie utilisée par ses rivaux tels que Instagram de Meta, YouTube de Google et Snapchat :
ALGORITHMES
Les algorithmes sont considérés comme essentiels aux opérations globales de ByteDance, et ByteDance préfère fermer l'application plutôt que de la vendre, a rapporté Reuters citant des sources.
La Chine a modifié ses lois sur l’exportation en 2020, qui lui confèrent des droits d’approbation sur toute exportation d’algorithmes et de codes sources, ajoutant ainsi une couche de complexité à tout effort de vente de l’application.
Des universitaires et d’anciens employés de l’entreprise ont déclaré que ce ne sont pas seulement les algorithmes, mais aussi la manière dont ils fonctionnent avec le format vidéo court, qui ont fait le succès de TikTok à l’échelle mondiale.
C'EST AUSSI L'APPLICATION
Avant l'émergence de TikTok, beaucoup pensaient que la technologie connectant les connexions sociales d'un utilisateur était la sauce secrète d'une application de médias sociaux réussie, compte tenu de la popularité de Facebook et Instagram de Meta.
Mais TikTok a montré qu'un algorithme, piloté par la compréhension des intérêts d'un utilisateur, pouvait être plus puissant. Plutôt que de construire leur algorithme sur un « graphe social » comme l'a fait Meta, les dirigeants de TikTok, dont le PDG Shou Zi Chew, ont déclaré que leur algorithme était basé sur des « signaux d'intérêt ».
Alors que ses concurrents disposent d'algorithmes basés sur les intérêts similaires, TikTok est capable de booster l'efficacité de l'algorithme grâce au format vidéo court, a déclaré Catalina Goanta, professeure associée à l'Université d'Utrecht.
« Leur système de recommandation est très courant. Mais ce qui distingue vraiment TikTok en tant qu'application, c'est la conception et le contenu », a-t-elle déclaré.
Le format vidéo court permet à l'algorithme de TikTok de devenir beaucoup plus dynamique et même capable de suivre les changements dans les préférences et les intérêts des utilisateurs au fil du temps, en allant aussi précisément que ce qu'un utilisateur peut aimer pendant une certaine période de la journée.
COLLECTE RAPIDE DE DONNÉES
De plus, le format vidéo court permet à TikTok de connaître les préférences des utilisateurs beaucoup plus rapidement, a déclaré Jason Fung, ancien responsable de l'unité de jeux de TikTok.
« Comme il s'agit d'une vidéo courte, vous pouvez collecter des données sur les préférences d'un utilisateur beaucoup plus rapidement que YouTube, où la vidéo moyenne dure peut-être un peu moins de 10 minutes », a-t-il déclaré. « Imaginez-vous « Nous collectons des données sur un utilisateur en moyenne toutes les 10 minutes, au lieu de toutes les deux secondes. »
Et le positionnement de TikTok en tant qu’application conçue dès le début pour les appareils mobiles lui a également donné un avantage sur les plateformes concurrentes qui ont dû adapter leurs interfaces à partir des écrans d’ordinateur.
L'entrée précoce de TikTok sur le marché des vidéos courtes a également donné à l'entreprise un avantage considérable en tant que précurseur. Instagram n'a lancé Reels qu'en 2020, tandis que YouTube a lancé Shorts en 2021, tous deux en retard sur TikTok en termes d'années d'expérience en matière de données et de développement de produits.
PERMET L'EXPLORATION
TikTok recommande également régulièrement du contenu qui ne présente pas d'intérêt pour les utilisateurs, ce que la direction de l'entreprise a déclaré à plusieurs reprises comme étant 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 « exploite les intérêts des utilisateurs dans 30 à 50 % des vidéos de recommandation » après avoir examiné les données de 347 utilisateurs de TikTok et de cinq robots automatisés.
« Cette découverte indique que l'algorithme TikTok choisit de recommander un grand nombre de vidéos d'exploration dans le but soit de mieux déduire les intérêts des utilisateurs, soit de maximiser la rétention des utilisateurs en recommandant de nombreuses vidéos qui ne correspondent pas aux intérêts (connus) de l'utilisateur », ont écrit les chercheurs. dans l'article intitulé « TikTok et l'art de la personnalisation ».
MOBILISE LES UTILISATEURS EN GROUPES
Ari Lightman, professeur à l'Université Carnegie Mellon, a déclaré qu'une autre tactique efficace utilisée par TikTok consiste à encourager ses utilisateurs à former des groupes publiquement via des hashtags.
En encourageant les utilisateurs à former des groupes publics, TikTok peut mieux connaître le comportement, les intérêts, l'alignement et l'idéologie de ses utilisateurs, a-t-il déclaré.
Si TikTok finit par être interdit aux États-Unis, Lightman a déclaré que même si les géants américains de la technologie ont certainement la capacité de reproduire TikTok avec leurs propres produits, reproduire la culture utilisateur permise par TikTok pourrait être la tâche la plus difficile.
AVANTAGE CHINOIS
L'algorithme de recommandation de TikTok est également en grande partie tiré de son application sœur chinoise Douyin, lancée en 2016. Bien que ByteDance souligne souvent que TikTok et Douyin sont des applications distinctes, une source ayant une connaissance directe du sujet a déclaré que les deux algorithmes restent similaires à ce jour. .
À son tour, l'IA de Douyin a été dynamisée par la capacité de l'entreprise à tirer parti des faibles coûts de main-d'œuvre en Chine, ce qui lui a permis d'embaucher de nombreux annotateurs de contenu pour baliser minutieusement tout le contenu et les utilisateurs de la plate-forme.
« En 2018 et 2019, Douyin a travaillé sur l'attribution de tags à chaque utilisateur. Ils marqueraient donc chaque clip vidéo manuellement. Ensuite, ils marqueraient leurs utilisateurs en fonction de la vidéo qu'ils ont regardée », a déclaré Yikai Li, responsable de l'agence de publicité Nativex. et ancien directeur de ByteDance. « Ensuite, ils ont également appliqué cette tactique sur TikTok. »
Bien que l’embauche d’annotateurs pour baliser les données soit désormais une pratique courante et importante pour les entreprises d’IA, ByteDance a été la première à adopter cette stratégie.
« Cela demande beaucoup de travail de trier ces étiquettes. C'est très laborieux », a-t-il déclaré. « Les entreprises chinoises ont donc un avantage ici. Vous pouvez vous permettre de recruter beaucoup plus de personnel. Le coût est moins cher que pour les entreprises nord-américaines. »
(Reportage de Josh Ye ; Reportage supplémentaire de Krystal Hu à San Francisco ; Montage par Brenda Goh et Jacqueline Wong)