Avec la dématérialisation des contenus, il n’y a plus aucune limite à ce qu’on peut offrir (coût de stockage et de distribution quasi nul). Mais pour rendre cette avalanche de contenu utile, encore faut-il se poser la question de la découverte de l’information, et de la facilité d’accès à celle-ci.
Dans le cas des livres du domaine public, on parle déjà à l’heure actuelle de dizaines de milliers d’oeuvres. Comment découvrir de nouveaux livres dans une pile de dizaines de milliers d’oeuvres ? Les découvertes au hasard, les conseils des amis ou d’un critique littéraire permettent toujours dans un monde dématérialisé de se constituer une bonne liste de lecture. Mais avec toutes ces métadonnées, on peut aussi se pencher sur de nouvelles solutions à ces problématiques. Deux écoles se battent souvent à ce sujet, le fameux “nature VS nurture” de nos amis anglosaxons.
Appliqué à la recommandation musicale cela donnerait:
- nature: on considère qu’on peut déduire des recommandations musicales en fonction des écoutes d’une population donné. Si deux artistes sont écoutés en parallèle par une part donné de cette population, on les considère comme similaires (Last.fm)
- nurture: un groupe de spécialistes définit un certain nombre de critères définissant une chanson, et catalogue ensuite un maximum d’artistes en fonction de ces critères. Les artistes similaires sont ceux qui réunissent un maximum de critères en commun (Pandora du Music Genome Project)
Du côté de Feedbooks, nous nous intéressons particulièrement à ces problématiques, notre but étant à terme de proposer de nombreux moyens différents de découvrir de nouvelles oeuvres. Pour le moment, nous proposons déjà un système identifiant les livres similaires en fonction des motifs de téléchargement de nos utilisateurs (“nature”). Mais nous sommes ouverts à tout un ensemble de solutions afin d’améliorer l’expérience de découverte associé au livre électronique.
Afin d’explorer de nouvelles voies quand aux possibilités de recommandation, un de nos anciens professeurs (les fondateurs de Feedbooks sont issus d’une formation d’ingénieur) s’est penché sur la possibilité de faire une carte sémantique des auteurs les plus téléchargés: fichier ci-joint. Je vous invite donc à consulter le résultat de cette expérience, une des nombreuses voies à explorer pour nous face à cette problématique de la recommandation: Blog de Hubert Wassner.