10 moteurs de suggestions de films

Vous êtes un cinéphile averti ou tout simplement un amateur de cinéma mais vous êtes parfois à la recherche de films correspondant à vos goûts ? Ou, à l’inverse, vous adorez vous faire surprendre par des « toiles » que vous ne connaissez pas et/ou qui vous sortent des sentiers battus ? Dans tous ces cas, les 10 outils que nous vous présentons dans cet article sont faits pour vous et vous permettront certainement de découvrir quelques pépites que vous allez pouvoir déguster en ligne (ou en salle) par la suite. Bonne séance de cinéma !

Par Christophe Deschamps

Une fois n’est pas coutume, nous avons choisi ce mois-ci de sortir un peu de l’angle professionnel de la recherche d’information pour nous intéresser aux moteurs et services permettant de trouver des films à regarder.

Le nombre de films existant est absolument phénoménal, la plus grande base de données à ce jour, la très populaire International Movie Database (IMDb), en recensait 1 145 676 en décembre dernier hors séries TV (https://www.imdb.com/pressroom/stats/). Et l’augmentation ira croissant, Netflix et Amazon ayant annoncé l’an dernier vouloir doubler leur catalogue en 2019 (Netflix avait produit 80 films en 2018…).

Si cela peut vous éviter la frustration de ne pas pouvoir tout voir, sachez qu’une étude humoristique (mais néanmoins sérieuse) de 2014 expliquait que la dernière fois où un critique professionnel regardant des films 16 heures par jour, 6 jours par semaine aurait eu le temps de voir l’ensemble des films produits depuis 1890 était en… 1936 (http://www.justgeek.de/watching-all-the-movies-ever-made/)…

Lorsqu’on souhaite voir un film, on peut bien sûr se laisser porter par les nouveautés, mais on peut aussi être plus exigeant et chercher des types de films en fonction de ses goûts ou, à l’inverse, des films susceptibles de nous surprendre. La recherche d’outils en ligne capables de nous fournir ces recommandations donne de nombreux résultats et nous avons donc dû effectuer une sélection.

Globalement, ces moteurs fonctionnent de deux manières : les premiers fournissent des résultats après que vous leur ayez indiqué plusieurs films que vous aimez, à l’instar d’Amazon. Ils utilisent donc un algorithme de recommandations ayant pour objectif premier d’identifier le sous-groupe d’utilisateurs auquel vous appartenez afin de vous proposer des résultats qu’aiment les autres membres. Une sorte de recommandation par les pairs en somme. (Pour un point détaillé du fonctionnement des algorithmes de recommandations personnalisés voir cet article : https://interstices.info/les-systemes-de-recommandation-categorisation/ ).

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Christophe Deschamps,  Consultant-formateur : veille stratégique, intelligence économique, social KM, e-réputation, mindmapping, IST (http://www.outilsfroids.net/)