Des chercheurs affiliés à la 20th Century Fox ont développé Merlin, un système censé prédire le comportement des spectateurs en fonction d’un trailer.
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Vous n’aurez pas manqué de remarquer, si vous vous tenez informé de l’actualité cinématographique, l’augmentation exponentielle de l’importance de la bande-annonce dans la stratégie de communication des grands studios, alors que l’industrie du 7e art n’a jamais été aussi concurrentielle et que tout le monde essaie de rafler la plus grosse part du gâteau, renouvelé chaque semaine.
Le trailer, naguère vague assemblage de séquences narrées par une voix off à la Léon Zitrone, s’est mué en un objet léché, sorte de superproduction d’une minute ou deux, taillé sur mesure pour YouTube, censé faire saliver d’envie le plus récalcitrant des spectateurs potentiels. Comme la publicité à son époque, la bande-annonce est l’objet visuel le plus symbolique de l’hyperconsommation d’images, avec la même finalité : attirer le chaland pour maximiser les profits. (Et oui, chez Konbini, les journalistes ciné en bouffent quotidiennement des plâtrées entières.)
Mais un bon trailer ne garantit aucunement un bon film, et ça, l’industrie n’aime pas trop. Alors, une fois de plus, la technologie est passée par là, et New Scientist rapporte, le 20 juillet, l’initiative étonnante de chercheurs engagés par la 20th Century Fox : développer un logiciel capable de prédire à qui plaira tel ou tel film et, en fonction, quelle(s) bande(s)-annonce(s) diffuser avant. Le résultat s’appelle Merlin Video et apparemment, ça fonctionne.
De The Greatest Showman à… Hidden Figures
Pour développer leur système, les chercheurs enrôlés par le géant américain ont d’abord fait comme avec tout système de machine learning : en lui donnant à digérer de gros volumes de données, ici les premières secondes de centaines de bandes-annonces divisées en 100 plans fixes, soit 680 000 photos. Une fois mis en marche, l’algorithme a identifié les visages et les objets présents sur la photo, ce qui lui a permis de comprendre les différences, notamment, entre les différents genres de films. Dans un second temps, l’équipe a récolté les audiences d’une cinquantaine de films contemporains pour pouvoir les comparer aux résultats : dans 70 % des cas, le système parvenait à prédire quel film aurait la préférence d’un public en fonction du précédent, le tout uniquement via le trailer.
Dit comme ça, ça peut sembler anodin ou pas franchement surprenant – oui, les gens qui aiment un genre de films sont plus susceptibles d’aller en voir un autre du même genre –, mais l’utilité d’un tel outil devient rapidement claire dans une logique de marché : avoir une idée, six à huit mois à l’avance (lorsque la bande-annonce paraît), de la réaction d’un public à un film donné, est un avantage conséquent, surtout quand la corrélation avec d’autres films n’est pas évidente – le système a par exemple prédit que les fans de The Greatest Showman, aka Hugh Jackman en Monsieur Loyal, iraient massivement voir Hidden Figures (Les Figures de l’ombre en France), biopic magnifique sur les femmes oubliées de la Nasa. Des informations qui, en théorie, permettront aux studios de concocter leurs bandes-annonces encore plus précisément à l’avenir. N’en déplaise aux fans de cinéma.
