Jinni est une sorte de « Pandora pour films » : en effet, elle a pour but est de recommander à ses utilisateurs des films et des émissions de télé en se basant sur son « Movie Genome » ou « ADN de film » (s’inspirant du « Music Genome Project » de Pandora). Le projet de génome de Jinni contient plus de deux mille « gènes » décrivant le synopsis, le ton, le style, le contexte et plus encore. Tout comme Pandora s’est appuyée sur des employés experts pour créer une base de données musicale unique, Jinni a confié à des spécialistes du cinéma et de la vidéo le soin d’élaborer cette ontologie.
Comment cela marche ?
D’après le site, son contenu vidéo est automatiquement indexé grâce à un mélange de metadata et de notes d’utilisateurs. Les technologies sémantiques sont l’une des composantes essentielles de Jinni, puisqu’il utilise un système propre de Traitement Naturel du Langage (Natural Language Processing) pour attribuer des étiquettes sémantiques (tags) au contenu et aux utilisateurs. La société affirme que cela lui permet « d’indexer rapidement plus de titres, devenant ainsi le catalogue universel de la vidéo professionnelle ». A son lancement en décembre, le site contenait 10 000 titres de films, émissions de télé et vidéos. Il offre également des APIs pour Internet et les fournisseurs de contenu télé.
En termes de mode de recommandation, les créateurs de Jinni sont convaincus que la meilleure solution consiste en une combinaison d’algorithmes et de sélection humaine. Bien que les données initiales soient entrées dans le cas présent par des humains dans un ordinateur, les recommandations, elles, sont générées par son algorithme – lequel est « apte à analyser finement le type de contenu que vous aimez » et donc doté d’une capacité d’apprentissage de vos goûts cinématographiques. Jinni construit ses recommandations en « comparant vos Types de Goûts et les gènes de tous les titres de notre catalogue ».
Est-ce que cela marche ?
J’ai fait un tour sur Jinni pour le tester, avec une recherche sur ‘Mood’ (humeur). Mon idée d’un film du vendredi soir est plutôt quelque chose de décalé, sortant des sentiers battus ; cela me semblait donc un bon point de départ. De plus, les films ‘excentriques’ tels que « Napoleon Dynamite » sont exactement le genre de film qui ont posé de grosses difficultés aux participants du Netflix Prize. J’ai donc cliqué sur ce fameux ‘mood’ pour voir ce qui se passerait.
La sélection de titres par défaut incluait des films tels que Twin Peaks, Donnie Darko, Hot Fuzz, Monty Python, etc, … Une liste sans surprise, mais sur laquelle il est possible d’exercer des filtres ; et c’est là que Jinni commence à devenir prometteur. Doté d’un ‘Story Tuner’, le site présente d’intéressantes options de filtrage.
En utilisant le Story Tuner, j’ai filtré par ‘méconnu’, ‘léger’, ‘réaliste’, ‘rythmé’ et je me suis vu recommander un film de 1990 avec James Belushi, intitulé « Mr Destiné ». Je n’ai pas le moindre souvenir de l’avoir vu et bien que je ne sois pas vraiment un inconditionnel de James Belushi, cela vaudrait d’y jeter un coup d’oeil. J’ai ensuite réglé le baromètre léger/sérieux sur ’sérieux’ et j’ai obtenu en retour une bonne sélection de neuf films, dont quelques uns que j’avais déjà vus – mais tous semblaient intéressants. C’est cela qu’on attend d’un moteur de recommandation : qu’il nous fasse découvrir des produits dont on ne connaissait pas l’existence. De ce point de vue, Jinni semble donc plutôt bien fonctionner. Il y a une multitude d’autres critères que ‘mood’ : les notes, la date, la longueur, le genre, et plus encore.
Dans son article, Chris Gampat en arrive à la conclusion que Jinni n’est néanmoins pas le Pandora pour les films. Cela est peut-être vrai, mais il n’en demeure pas moins qu’à notre avis, Jinni vaut le détour si vous êtes un fan de cinéma ou de télé. Il est comparable à ClerkDogs, testé récemment par ReadWriteWeb. Si vous avez essayé l’un ou l’autre, n’hésitez pas à partager votre avis dans les commentaires.
Ce billet a été également publié dans la version US de ReadWriteWeb
traduction de Raphaël Labbé
A lire également :
13 mars 2009 à 12:59
Intéressant, maintenant ce qui serait bien, c’est de coupler les résultats avec les notations IMDB (et/ou Allociné) pour choisir, en plus des critères intrinsèques du film, en fonction de l’avis du public.
Edit après utilisation : cette fonctionnalité y est.
De même : ce qui pourrait être pas mal (et que je ne vois pas dans les screenshots du billet), c’est de pouvoir se faire recommander des films, en fonction d’un que l’on a beaucoup aimé.
Edit : Celle là aussi.
Après utilisation : Pour avoir cherché les films ayant des liens avec “The Shawshak Redemption”, il m’a été conseillé (par ordre de proximité) : Papillon, The Green Mile, Birdman of Alcatraz, Escape From Alcatraz, In the name of the father et cool hand Luke.
13 mars 2009 à 13:21
Je me suis inscrit il y a quelques semaines et je me souviens avoir été assez déçu par la taille du ‘catalogue’ (de nombreux films pas si obscurs que ça étaient manquants) et la navigation encore imparfaite (pas de navigation par réalisateur par ex).
J’aurais aimé pouvoir compléter les absences moi-même, quitte à attendre la modération de mon ajout.
J’aime assez le Taste Test, même si le système distingue mal entre ‘ne pas aimer’ et ‘ne pas connaître’.
13 mars 2009 à 13:41
@Gregory : Je viens de vérifier, la navigation est désormais possible par “Director” ;)
13 mars 2009 à 21:17
Thanks for the article and comments!
@Gregory, you’re right to note that our catalog is incomplete. We’re working on expanding it all the time. Due to our system of indexing each title by plot, mood, style, etc. (you can read more about this at http://www.jinni.com/movie-genome.html) it’s not straightforward for users to add new titles. But title suggestions are always welcome via feedback — we prioritize user requests!
@AbriCoCotier As well as searching “More like it” for a particular title, you can modify the results e.g. like: The Shawshank Redemption, true story.
Thanks for giving Jinni a try — we always welcome feedback!