Spotify a récemment intensifié son attention sur l'intelligence artificielle (IA), modifiant considérablement sa main-d'œuvre et son approche commerciale.
Malgré les défis, cette stratégie a recueilli l'approbation de Wall Street, comme en témoigne la flambée des cours des actions de la société.
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La transformation : IA et restructuration des effectifs
Spotify, une société de streaming audio, s'appuie depuis toujours sur 9,800 XNUMX employés pour créer une expérience utilisateur hyper-personnalisée. Cependant, cette année a été marquée par un changement radical : l'entreprise licencier un nombre important d'employés : 590 en janvier, 200 en juin et 1,500 XNUMX supplémentaires récemment. Cette décision s'aligne sur l'investissement accru de Spotify dans l'IA pour améliorer ses divisions de podcasting et de livres audio, signalant une refonte stratégique.
De plus, Justin Patterson, analyste chez KeyBanc Capital Markets, a souligné la mise en œuvre de l'IA par Spotify sur sa plateforme. Il a mentionné que les innovations incluent l'AI DJ, qui simule les expériences radio traditionnelles sur 50 marchés, et la traduction vocale AI pour les podcasts. Selon lui, ces initiatives, associées au déploiement de livres audio auprès des abonnés Premium, présentent de nombreuses opportunités pour Spotify de stimuler l'engagement et la monétisation des utilisateurs.
"Spotify exploite l'IA sur sa plate-forme, lance AI DJ, simule une expérience radio traditionnelle sur 50 marchés supplémentaires et déploie AI Voice Translation pour les podcasts."
De plus, les actions de Spotify ont réagi positivement à ces changements, avec une augmentation de plus de 30 % sur six mois et une croissance de plus de 135 % depuis le début de l'année. Cette réussite s’inscrit dans le cadre d’une tendance plus large au retrait des entreprises technologiques après la pandémie. Il vise à compenser l’investissement de plus d’un milliard de dollars dans le podcasting, y compris les accords avec des célébrités et les acquisitions de studios de podcast.
Tirer parti de l’IA pour une expérience utilisateur améliorée
Spotify's La stratégie tourne autour de la personnalisation de l’expérience utilisateur, une tactique qu’elle maîtrise au cours de la dernière décennie. Cette expertise a été considérablement renforcée en 2014 lorsque Spotify a acquis The Echo Nest Corp., intégrant l'apprentissage automatique avancé et le traitement du langage naturel.
La technologie de l'entreprise crée désormais une vaste base de données de chansons et d'artistes, reconnaissant les hauteurs musicales, les tempos et les contextes culturels. Les métadonnées et les mesures telles que la date de sortie, le volume et la probabilité d'inciter à danser jouent également un rôle dans l'adaptation des préférences des utilisateurs. Les listes de lecture personnalisées qui en résultent, comme « Daily Mix » et « Discover Weekly », maintiennent l'intérêt des utilisateurs avec des morceaux familiers ou leur en font découvrir de nouveaux.
En novembre, Spotify a encore avancé cette approche grâce à un effort conjoint avec Google Cloud. Grâce à Vertex AI Search de Google Cloud, Spotify réorganise la façon dont il recommande les livres audio et les podcasts. Vertex AI Search prend en compte des facteurs tels que le comportement des utilisateurs en temps réel et la similarité du contenu, améliorant ainsi les capacités de découverte de contenu sur différents formats multimédias.
Défis et opportunités à venir
Malgré cette trajectoire prometteuse, l’utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) pour améliorer la personnalisation et les recommandations comporte son propre ensemble de défis. Reece Hayden, analyste senior chez ABI Research, a reconnu que même si les LLM offrent une meilleure réflexion sur les intérêts des utilisateurs, ils sont gourmands en ressources et posent des problèmes de confidentialité des données et de coûts.
« Les LLM posent des problèmes supplémentaires en matière de confidentialité des données et de coûts/ressources, qui seront importants. »
De plus, l'utilisation de l'outil Whisper d'OpenAI pour la traduction de podcasts met en évidence le potentiel et les limites de l'IA en matière de localisation de contenu. Bien qu’il promette une précision améliorée au fil du temps, sa fonction principale de traduction vers l’anglais limite son efficacité pour le contenu non anglais.
« L’inconvénient du murmure est que sa compétence principale est de traduire d’autres langues vers l’anglais… La plupart des podcasts sont enregistrés en anglais et ne peuvent donc pas être appliqués efficacement à tous les niveaux. »
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- La source: https://metanews.com/spotify-trims-workforce-to-fast-track-ai-development/
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