Intérieur des bureaux de Spotify montrant deux collaborateurs utilisant la technologie, illustrant une personnalisation musicale pilotée par l'utilisateur.

Spotify Taste Profile : personnalisation musicale par l’utilisateur

Spotify a annoncé mardi, au SXSW, le lancement en bêta de sa fonctionnalité « Taste Profile », offrant aux abonnés Premium en Nouvelle-Zélande un contrôle sans précédent sur leurs recommandations algorithmiques via des commandes textuelles naturelles. Le nouvel outil permet aux utilisateurs de modifier directement les données d’écoute qui façonnent les playlists personnalisées, les suggestions du fil principal et les récapitulatifs annuels Spotify Wrapped, répondant à des plaintes de longue date concernant des recommandations biaisées dues à des comptes partagés ou à des écoutes circonstancielles.

Cette fonctionnalité représente une évolution significative par rapport aux précédents contrôles de personnalisation de Spotify, qui ne permettaient aux utilisateurs que d’exclure des morceaux ou des playlists spécifiques. Selon TechCrunch, les utilisateurs peuvent accéder à l’éditeur en appuyant sur leur photo de profil et en sélectionnant l’option « Taste Profile », où toutes les données d’écoute sont regroupées en un seul endroit pour consultation.


Contrairement aux commutateurs traditionnels, le système repose sur des requêtes sémantiques naturelles. Les utilisateurs peuvent saisir des commandes demandant « plus ou moins de cette ambiance précise », ce qui permet des ajustements nuancés de leur identité musicale sur la plateforme, rapporte TechCrunch. Lorsque le profil affiche des données inexactes, les utilisateurs peuvent « nous le dire en signalant lorsque votre profil n’est pas au niveau », selon l’annonce officielle du blog de Spotify.

Impact à l’échelle de la plateforme

Une personne utilisant l'application Spotify sur un smartphone, assise à une table de bistrot devant une tasse de café et une petite plante.

Les modifications effectuées via Taste Profile ont des effets immédiats sur l’ensemble de l’écosystème de recommandations de Spotify. Les ajustements influencent le contenu généré algorithmiquement, y compris les suggestions de la page d’accueil, les recommandations « Made For You » et des playlists personnalisées comme Discover Weekly, selon plusieurs rapports.


La fonctionnalité pourrait améliorer de manière significative la précision de Spotify Wrapped, le récapitulatif annuel d’écoute extrêmement populaire de la plateforme. En excluant l’activité d’écoute qui ne représente pas leurs goûts principaux, les utilisateurs peuvent s’assurer que leur bilan de fin d’année reflète fidèlement leurs préférences musicales, rapportent TechCrunch et Engadget.


« C’est la prochaine étape de notre vision visant à rendre la personnalisation plus transparente, plus réactive et véritablement la vôtre », a déclaré Spotify dans son annonce officielle. Les médias technologiques ont qualifié la fonctionnalité de réponse directe aux retours persistants des utilisateurs concernant la précision des recommandations.

Confidentialité et plans d’expansion

Le Taste Profile agrège les données d’écoute des utilisateurs, notamment les artistes, les genres et les habitudes, toutes les modifications étant enregistrées pour ajuster le profil. Bien que Spotify ait mis l’accent sur la transparence, les détails spécifiques concernant les politiques de conservation des données pour ces modifications restent non divulgués, selon l’annonce du blog de l’entreprise.


À la suite du premier test bêta néo-zélandais, Spotify prévoit d’étendre la fonctionnalité à d’autres marchés internationaux, bien qu’aucun calendrier n’ait été précisé. L’utilisation de la fonctionnalité est facultative, mais l’entreprise n’a pas détaillé de mécanisme formel d’opt-out au-delà du simple fait de ne pas utiliser l’éditeur.


Ce lancement marque un tournant dans la façon dont les plateformes de streaming abordent l’éditorialisation algorithmique, établissant potentiellement une nouvelle norme de contrôle utilisateur dans les services de contenu algorithmique.

Sources

  • techcrunch.com
  • newsroom.spotify.com
  • engadget.com

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