Comment fonctionne l'algorithme YouTube : j'ai lu l'article de 2016 et ce que YouTube a dit depuis

Ce que j'ai lu : un article d'ingénierie de 2016, et les explications de YouTube depuis

Ma principale source d'ingénierie est « Deep Neural Networks for YouTube Recommendations », de Paul Covington, Jay Adams et Emre Sargin, chez Google, présenté à la conférence RecSys en 2016. confirmé · 1 Il décrit le système en production chez YouTube en 2016, évalué par des expériences en direct sur de vrais utilisateurs, avec des exemples centrés sur l'Accueil. confirmé · 1 Il a dix ans et YouTube a changé depuis : lis-le comme la base de la conception, pas comme la recette d'aujourd'hui. confirmé · 2, 7

Depuis, YouTube s'explique surtout dans des billets officiels et des pages d'aide :

• 2021, blog officiel de YouTube : « On YouTube's recommendation system », de Cristos Goodrow, vice-président de l'ingénierie, sur les signaux et l'évolution des objectifs de YouTube. confirmé · 2
• Sans date, How YouTube Works : la page officielle sur les recommandations, qui traite de la qualité des chaînes et des évaluateurs externes. confirmé · 3
• Sans date, Aide YouTube : « Search & discovery tips » (versions vidéos longues et Shorts) et « Good to know about recommendations », qui répondent aux questions des créateurs. confirmé · 4, 5, 6
• Mai 2025, blog officiel de YouTube : « Shorts truths », qui dit que les Shorts et les vidéos longues ont des systèmes de recommandation séparés. confirmé · 7

Ce sont les propres mots de YouTube : précis et utiles, mais sans détail sur les modèles, et personne à l'extérieur ne peut les vérifier. Moi comprise.

L'article de 2016 ne prétend pas avoir inventé la conception en deux étapes ; ses auteurs qualifient cette séparation de « classique ». confirmé · 1 On retrouve la même forme dans ce que d'autres plateformes ont publié depuis : le code open source de X en 2023 (sources de candidats, un classement par réseau de neurones, puis des filtres) et l'article de LinkedIn de 2025 sur la présélection du fil, qui ramène des centaines de millions de publications à un petit ensemble à classer. confirmé · 9, 10

C'est un entonnoir : des millions de vidéos, quelques centaines de candidates, quelques dizaines affichées

Pourquoi c'est important : YouTube dit que les recommandations, sur l'Accueil et dans les Suggestions, génèrent plus de visionnage que les abonnements ou la recherche. confirmé · 2

1Comprendre la vidéo. YouTube a peu publié là-dessus. L'article de 2016 ne décrit pas d'analyse des images ou du son : son premier modèle apprend à connaître les vidéos à partir des habitudes de visionnage (quelles vidéos regardent les mêmes types de personnes), et son modèle de classement ajoute des variables comme la langue de la vidéo. confirmé · 1 Les pages d'aide actuelles disent que le système suit les sujets que les spectateurs regardent et, pour les Shorts, les chansons tendance ou les extraits audio repris. confirmé · 4, 5 Elles ne disent pas comment.

2Trouver des vidéos candidates. Le premier modèle lit l'historique d'un spectateur et tire quelques centaines de vidéos parmi des millions. confirmé · 1 En 2016, ses entrées comprenaient les vidéos que la personne avait regardées, les mots de ses recherches récentes, et des détails comme la région, l'appareil, l'âge, le genre et le statut de connexion, qui aident les recommandations à rester sensées pour les nouveaux utilisateurs. confirmé · 1 Il donne à chaque spectateur et à chaque vidéo un profil chiffré, puis cherche les vidéos dont le profil correspond le mieux à celui du spectateur, en quelques dizaines de millisecondes. confirmé · 1 YouTube le dit encore simplement : il compare tes habitudes de visionnage avec celles de spectateurs semblables. confirmé · 2

Un exemple tiré de l'article : si tu venais de chercher Taylor Swift, un modèle qui prédit ta prochaine vidéo recopierait cette page de recherche sur ton Accueil, ce qui, selon les auteurs, donne de très mauvais résultats ; ils ont donc caché au modèle l'ordre des recherches. confirmé · 1 Le modèle apprenait aussi de tous les visionnages YouTube, y compris les vidéos intégrées sur d'autres sites, pour que les vidéos découvertes ailleurs puissent se propager vers des spectateurs semblables. confirmé · 1

La fraîcheur a eu sa propre solution, une variable appelée « example age » (l'âge de l'exemple). confirmé · 1 Un modèle entraîné sur plusieurs semaines de visionnage passé tend à prédire la popularité moyenne d'une vidéo sur ces semaines, et rate le pic qui suit la mise en ligne. confirmé · 1 À l'entraînement, l'équipe a donc indiqué au modèle l'âge de chaque exemple et, au moment de recommander, a mis cet âge à zéro, c'est-à-dire « maintenant ». confirmé · 1 Dans les tests en direct, cela a fortement augmenté la durée de visionnage des vidéos récemment mises en ligne. confirmé · 1 L'article ajoute que les utilisateurs préfèrent les contenus frais, mais pas au détriment de la pertinence. confirmé · 1 Ce n'est donc ni un bonus fixe pour les nouvelles vidéos, ni un compte à rebours après lequel une vidéo cesse d'être montrée. déduit · 1

3Le classement. Un second modèle, plus détaillé, note chaque vidéo candidate, et les vidéos s'affichent dans l'ordre de leur note. confirmé · 1 Comme il traite des centaines de vidéos au lieu de millions, il peut utiliser des centaines de variables. confirmé · 1 Selon l'article, les plus importantes sont les interactions passées du spectateur avec la vidéo et des vidéos semblables, par exemple combien de vidéos il a regardées sur cette chaîne et quand il a regardé ce sujet pour la dernière fois. confirmé · 1 Une vidéo recommandée mais pas regardée descend au prochain chargement de la page. confirmé · 1 L'emballage compte aussi : l'exemple de l'article est un spectateur qui regarderait probablement la vidéo en général, mais qui a peu de chances de cliquer dessus à cause du choix de la miniature. confirmé · 1

En 2016, l'objectif du classement reposait en général sur la durée de visionnage attendue par impression, pas sur la probabilité d'un clic. confirmé · 1 La raison donnée par l'article : classer par taux de clics met souvent en avant des vidéos trompeuses que l'utilisateur ne regarde pas jusqu'au bout (les pièges à clics), alors que la durée de visionnage reflète mieux l'engagement. confirmé · 1

Dans un texte plus récent, YouTube dit avoir compris en 2011 qu'un clic ne veut pas dire que la personne a regardé, avoir ajouté la durée de visionnage en 2012, puis être allé au-delà pour savoir si les spectateurs jugeaient ce temps bien investi. confirmé · 2 Il cite comme signaux les clics, la durée de visionnage, les réponses aux sondages, les partages, les « J'aime » et les « Je n'aime pas ». confirmé · 2 Les sondages demandent de noter une vidéo d'une à cinq étoiles, et seules les notes de quatre ou cinq comptent comme du « temps de visionnage valorisé ». confirmé · 2 Un modèle entraîné sur ces réponses prédit la réponse probable de tout le monde. confirmé · 2

4Filtres finaux et qualité. L'article de 2016 s'arrête au tri par note. confirmé · 1 Les déclarations plus récentes de YouTube ajoutent une couche de qualité : depuis 2019, il rétrograde les vidéos « limites », qui frôlent la violation de ses Règles de la communauté sans les enfreindre. confirmé · 2 Il dit que cela a réduit de 70 % la durée de visionnage, aux États-Unis, de ces vidéos recommandées à des non-abonnés. confirmé · 2 Pour l'actualité et l'information, des évaluateurs humains notent des vidéos selon des consignes publiées, YouTube entraîne ses systèmes sur leurs jugements, et les vidéos qui font davantage autorité sont mises en avant. confirmé · 2 YouTube tient aussi compte de la réputation et de la qualité d'une chaîne pour décider comment, quand et à qui montrer un contenu. confirmé · 3 Aucune de ces sources ne dit s'il s'agit d'une étape finale séparée ou d'une partie du classement.

5Apprendre de la suite. En 2016, les tests A/B en direct avaient le dernier mot, et l'objectif du classement était ajusté en permanence selon leurs résultats. confirmé · 1 Les pages d'aide actuelles décrivent la boucle : quand une vidéo est recommandée, les gens choisissent-ils de la regarder, de l'ignorer ou de cliquer sur « Pas intéressé » ; restent-ils ; et l'ont-ils appréciée, d'après les « J'aime » et les sondages après visionnage. confirmé · 4, 5 YouTube cite la durée moyenne de visionnage et le pourcentage moyen visionné comme signaux de classement et, pour les Shorts, ajoute la part des spectateurs qui ont choisi de regarder. confirmé · 4, 5

Les Shorts. YouTube dit avoir construit des systèmes de recommandation séparés pour les Shorts et les vidéos longues, parce que les spectateurs s'intéressent à un éventail plus large de contenus dans le fil Shorts. confirmé · 7 Il dit que ce fil peut miser davantage sur la fraîcheur des contenus, et qu'il se personnalise selon les Shorts, chaînes, sujets et sons tendance qu'un spectateur a aimés ou avec lesquels il a interagi. confirmé · 5, 6 L'intérêt peut passer d'un format à l'autre, mais YouTube dit que ce passage n'est pas un comportement courant. confirmé · 6

Ce que je ferais : mériter le visionnage et la satisfaction, pas seulement le clic

Ce sont mes déductions à partir des sources ci-dessus, pas des règles publiées par YouTube.

• Fais en sorte que la miniature et le titre promettent ce que la vidéo offre vraiment. Le classement de 2016 était conçu pour que les clics sans visionnage ne rapportent rien, et YouTube dit aussi demander aux spectateurs de noter ce qu'ils ont regardé. confirmé · 1, 2 Un emballage qui promet trop peut gagner le clic, mais perdra probablement au classement. déduit
• Coupe le remplissage au lieu de viser une durée. YouTube cite à la fois la durée moyenne de visionnage et le pourcentage moyen visionné, dit qu'il n'existe pas de durée idéale universelle, et déconseille le remplissage. confirmé · 4, 6 Ça pointe vers une vidéo que les gens regardent jusqu'au bout, à la durée dont l'idée a besoin. déduit
• Pense au retour du spectateur. En 2016, les signaux de classement les plus importants étaient les interactions passées d'un spectateur avec des vidéos semblables, par exemple ta chaîne et ton sujet. confirmé · 1 Aujourd'hui, YouTube dit que les performances à long terme peuvent souffrir si un spectateur arrête régulièrement de regarder les vidéos d'une chaîne quand elles lui sont recommandées. confirmé · 6 Il dit aussi qu'une bibliothèque de bonnes vidéos aide les nouveaux spectateurs à aller plus loin. confirmé · 6 Un sujet clair et un catalogue qui donne envie de regarder la suite comptent donc probablement plus qu'une vidéo isolée. déduit
• Publie ce que ton public va choisir, pas juste davantage. En 2016, une recommandation ignorée descendait pour ce spectateur la fois suivante. confirmé · 1 Aujourd'hui, « Pas intéressé » est un signal nommé, et YouTube dit qu'il n'y a pas de rythme de publication minimum. confirmé · 5 Quelques vidéos que les gens choisissent valent probablement mieux que beaucoup qu'ils ignorent. déduit
• Amène tes premiers spectateurs. En 2016, le système apprenait de tous les visionnages, y compris les vidéos intégrées sur d'autres sites, pour que les découvertes faites hors des recommandations puissent se propager vers des spectateurs semblables. confirmé · 1 Envoyer une nouvelle vidéo à des gens qui s'intéressent déjà à son sujet, par une infolettre, une communauté ou une intégration sur ton site, lui donne probablement des données de visionnage utiles dès le début, s'ils en ont vraiment envie. déduit
• Juge les Shorts et les vidéos longues séparément. Les deux formats tournent sur des systèmes séparés, et peu de spectateurs passent de l'un à l'autre. confirmé · 6, 7 Dans YouTube Studio, les statistiques des Shorts montrent combien de fois les spectateurs ont choisi de regarder plutôt que de balayer pour passer, ce qui correspond à un signal sur lequel YouTube dit classer. confirmé · 5, 8 C'est donc un meilleur premier indicateur pour un Short que le nombre brut de vues. déduit

Ce que personne hors de YouTube ne sait, et quatre croyances répandues vérifiées

La seule description d'ingénierie détaillée du système de recommandation de YouTube que j'ai pu vérifier date de 2016. Je n'ai trouvé aucun article d'ingénierie de YouTube sur le classement des Shorts. Aucune source que j'ai lue ne donne le poids de chaque signal, ni ne dit comment les systèmes des Shorts et des vidéos longues partagent l'information. Je regarde des vidéos toute la journée, et je ne vois toujours pas les pondérations de YouTube. Personne à l'extérieur ne les voit.

• « YouTube teste chaque nouvelle vidéo sur un petit groupe d'abord. » À moitié vrai. Aucun article publié ni aucune page officielle que j'ai trouvés ne décrit de groupe test, de taille ou de délai. Mais le système de l'article de 2016 choisit des candidates pour chaque spectateur à chaque requête et montre celles qui ont le meilleur score, et YouTube dit observer comment une vidéo se comporte quand elle est recommandée. confirmé · 1, 4 Les premiers spectateurs d'une nouvelle vidéo sont donc surtout ceux à qui elle est censée plaire, pas un groupe pris au hasard, et leur façon de la regarder influence la suite ; c'est ma déduction. déduit (voir la page des mythes)
• « Publier des Shorts nuit à tes vidéos longues. » Contredit par YouTube, qui dit que les performances des Shorts n'ont pas d'effet négatif sur les recommandations des vidéos longues, et qu'il n'a vu aucune preuve d'un tel effet. confirmé · 5, 7 C'est la parole de YouTube, et personne à l'extérieur ne peut la vérifier.
• « Les vidéos plus longues gagnent toujours, parce que YouTube compte la durée de visionnage. » Vrai en partie, et daté. Le classement de 2016 reposait sur la durée de visionnage attendue par impression. confirmé · 1 À lui seul, ce critère favorise les vidéos qui retiennent les gens plus longtemps. déduit Mais les déclarations plus récentes de YouTube comptent aussi les sondages de satisfaction, citent le pourcentage moyen visionné à côté de la durée de visionnage, et disent qu'il n'existe pas de durée idéale. confirmé · 2, 4, 6
• « Un flop nuit à toute ta chaîne. » Contredit, avec une nuance. YouTube dit que la contre-performance d'une vidéo ne pénalise pas une chaîne dans son ensemble. confirmé · 6 Mais il dit que les performances à long terme peuvent souffrir si certains spectateurs arrêtent régulièrement de regarder tes vidéos quand elles leur sont recommandées. confirmé · 6

Et « l'algorithme » n'est pas une seule chose. YouTube dit que la recherche, le fil Shorts et l'onglet Abonnements peuvent être réglés pour des objectifs différents ; l'onglet Abonnements, par exemple, liste les vidéos des chaînes suivies, les plus récentes d'abord. confirmé · 6