Le Big Data prend le pouvoir à Hollywood!

Evoquer les termes « Big Data » et « cinéma » fait généralement penser aux films d’anticipation mettant en scène des sociétés régies par la logique implacable des données collectées. Je fais bien sûr référence à Minority Report (la police détecte les crimes avant qu’ils n’arrivent), 1984 (tiré du roman d’Orwell où tout est surveillé, contrôlé et analysé), Matrix (monde virtuel créé par la logique des machines), Bienvenue à Gattaca (les génotypes sont maîtrisés sans place pour le hasard) ou plus récemment l’excellent Her (les nouveaux systèmes d’exploitation – windows par ex. – deviennent les amis parfaits des êtres humains). Certaines utilisations actuelles du Big Data peuvent d’ailleurs faire penser à ces films, citons par exemple l’outil de prévention anti-crime de PredPol utilisé aux Etats-Unis qui aurait sa place dans Minority Report à côté de Tom Cruise (cf article sur la lutte contre la criminalité).

Hollywood

Cependant, que ceux qui ne sont pas passionnés par les débats sur le pouvoir visionnaire du cinéma se rassurent, l’objet de cet article est bien de parler du Big Data et de détailler son impact sur l’industrie du cinéma.

Les nouveaux outils de traitement des données de masse (Big Data) ont ouvert 3 types de porte dans le monde du cinéma (principalement à Hollywood):

  • un changement, avant la réalisation, au coeur même du 7ème art: le scénario (capacité à être un succès, quels ajustements nécessaires etc…)
  • l’accélération, pendant la réalisation, de l’utilisation des nouvelles technologiques (notamment la 3D plus simple et moins chère grâce au Big Data)
  • une meilleure efficacité commerciale, après la réalisation, grâce à une distribution ciblée (à qui s’adresse le film? quel mode de communication? quelle canal de distribution privilégier? etc.)

 

Le Big data comme outil d’aide à la construction du scénario

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La rédaction d’un scénario est en général une étape hautement créative, où l’auteur peut soit répondre à une commande précise (par exemple Shane Black avec la suite d’Ironman en héros miné par les doutes) soit simplement vouloir raconter une histoire qui lui tient à coeur (par exemple Quentin Tarantino qui souhaitait réinventer le western spaghethi et traiter le sujet de l’esclavage avec Django Unchained).

Quel que soit le poids des producteurs il s’agit dans tous les cas d’un travail personnel faisant appel à la fois à des notions objectives comme l’expertise du scénariste mais aussi à de l’irrationnel: l’intuition et la sensibilité de l’auteur peuvent toucher le spectateur et générer des succès inattendus (Bienvenue chez les Ch’tis, Very Bad Trip, Juno etc…). Mais patatras, dans ce paysage ou l’incertitude faisait partie du jeu, un nouveau service est arrivé en 2005 proposé par le Worldwide Motion Picture Group: la « script evaluation ».

Pour 20 000$ MPG analyse le scénario et projette sa probabilité de succès commercial : quel bénéfice potentiel? quelle facilité à le vendre? quels seront les points forts du film sur lesquels capitaliser? etc… Cette analyse se base sur l’ensemble des données historiques en modélisant toutes les caractéristiques du film. L’approche data nécessite toutefois d’être complétée par des questionnaires pour tester le concept (auprès d’environ 1500 personnes) et si besoin de groupes de discussion plus qualitatifs pour bien comprendre les ressentis des consommateurs. Tout ceci donne alors lieu à un rapport d’une trentaine de pages compilées par les analystes du MPG, présentant le potentiel du film et les pistes d’amélioration. A titre anecdotique les exemples cités dans la presse parlent du fait que dans un film d’horreur les démons directement présents génèrent plus d’entrées lors du week end d’ouverture que les démons invoqués – la scène d’invocation autour de la table est donc à supprimer… De même les scènes de Bowling sont statistiquement nettement plus présentes dans les flops (The Big Lebowski doit bien rigoler).

Ce service, plutôt sous forme de consulting en 2005 s’oriente de plus en plus vers une approche statistique, avec un succès grandissant : plus d’une centaine de scénarii analysés ces dernières années ayant généré à chaque fois un minimum de $100 millions de revenu (dont des oscarisés). Les spécialistes s’accordent d’ailleurs à dire que les producteurs et les studios vont de plus en plus solliciter ce type de service (cf article NYTimes).

Pour être totalement honnête je dois avouer que la recette analytique du service « script evaluation » est très secrète, je n’ai donc aucune certitude sur le fait que les outils et méthodes soient issues du Big Data et pas « juste » de l’analyse de données classique. Cependant la réussite de cette approche laisse clairement penser que cela va s’élargir au-delà d’Hollywood et même au-delà du cinéma: les séries, documentaires, émissions et autres programmes pourront passer dans un moteur analytique pour en décortiquer le potentiel. Qui dit élargissement dira industrialisation du procédé, automatisation des analyses et volume de données exponentiel, le Big Data sera bien là.

Bien évidemment la « script evaluation » par des algorithmes statistiques n’enchante pas les scénaristes, c’est peu de le dire. Ils se sentent bridés dans leur démarche créative et refusent d’appliquer à la lettre des principes « juste parce qu’ils ont fonctionné avant ». Ils n’ont pas forcément tort, les spectateurs ne vont pas au cinéma pour perpétuellement voir des remakes de gros succès. MPG se défend en argumentant qu’il ne s’agit pas de directives mais de conseils pour maximiser le succès sur la base du passé, chacun est libre d’en faire ce qu’il veut. Le débat est loin d’être fini car si d’un côté les producteurs ne se priveront jamais d’une prévision de la rentabilité, de l’autre, la créativité et l’originalité seront toujours des facteurs clés de succès des films. Bref, l’équilibre entre rationnel et intuition reste à construire, nous verrons bien d’ici 2020!

 

Le Big data comme outil d’aide à la réalisation

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Une fois le script finalisé (scénario détaillé) il reste le film à tourner. Là aussi le Big Data est en train de bousculer les conventions, cette partie là étant toutefois moins polémique que la standardisation des scénarios (cf ci-dessus).

Depuis le succès d’Avatar personne n’a pu rater la révolution 3D au cinéma, quasi tous les « blockbuster » (gros budget et gros revenu) sortent en 3D pour donner l’impression au spectateur d’être au coeur de l’action. Il existe plusieurs possibilités pour restituer un film en 3D: le tourner nativement avec 2 caméras (les « 2 yeux ») ou le tourner avec 1 caméra et ensuite le transformer en 3D. Dans les 2 cas le traitement de l’image est réalisé par des entreprises spécialisées, comme par exemple Gener8, et demande la manipulation d’énormes quantités de données.

Les progrès liés au Big Data ont ainsi été intégrés tôt sur ce secteur bien particulier, rendant la transformation de la 2D en 3D à la fois beaucoup plus rapide et beaucoup plus qualitative. Le rendu des premiers films 2D transformés en 3D n’était pas comparable au véritable tournage natif en 3D alors que la différence est beaucoup plus faible aujourd’hui. La plupart des grands classiques tournés vivront probablement une nouvelle sortie en 3D (cf article Streetwise).

Gener8 citée ci-dessus a beaucoup investi dans le Big Data notamment dans la gestion des données via le Cloud et des logiciels de traitement. A tel point qu’ils ont même créé Cumul8, filiale proposant des services autour du Big Data qui n’ont plus aucun lien avec le cinéma (stockage des données, outils d’analyse, reporting etc…).

A noter que HP aussi se positionne sur le créneau du cinéma en proposant des solutions de gestion des données, de distribution des films et même d’écoute des tendances sur les réseaux sociaux pour trouver les futurs sujets à succès (cf HP Next).

 

Le Big Data comme outil d’aide à la distribution

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Comme tout produit fini un film a besoin d’être vendu, avec des questions légitimes du type « quelle cible? », « quels atouts à mettre en avant? », « où et quand distribuer le film? », « par quel canal? » etc…

Ces questions peuvent être anticipée et corrigée en temps réel en intégrant par exemple:

  • le « prébuzz » avant la sortie du film, ce que les réseaux sociaux en pensent et en attendent, comme par exemple avec le l’outil « Film Forecaster » développé par IBM et Annenberg Innovation Lab. Cela aide à faire la promotion, allant du montage de la bande-annonce jusqu’au contenu du site internet du film
  • l’étude de notre consommation audiovisuelle, scrutée par exemple par Rentrak : qui regarde quoi? à quelle heure? sur quel écran? à quel prix? etc… Cela aide à choisir les meilleurs canaux et les meilleurs formats
  • l’écoute des réseaux sociaux (Twitter et Facebook principalement) qui permettra de voir si le bouche à oreille est intense et positif, par exemple avec l’outil d’IBM Social Sentiment Index. Ceci est très utile pour anticiper l’échec ou le succès afin de prévoir le nombre de salles nécessaires dans x semaines

Bien entendu un mauvais film, quelque soit sa distribution et promotion, ne rencontrera jamais un grand succès. A l’inverse, les outils d’aide à la distribution pourront éviter des échecs injustes (qui finissent en général par être reconnus à leur juste valeur en location).

 

Que l’impact soit perçu comme positif ou négatif le Big Data n’en est de toute façon qu’au début de sa prise de pouvoir au sein de l’industrie du cinéma tout simplement car il sert la rentabilité du secteur. Espérons alors que la standardisation redoutée n’aura pas lieu et que la créativité et l’originalité seront finalement d’autant plus valorisées que tout le reste est sous contrôle.

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