Jusqu'où le Big Data peut-il révolutionner l'expérience musicale numérique ? How far the Big Data can revolutionize the digital music experience ?

Télécom Ecole de Management – Membre de l’Institut Mines-Télécom.
Master Programme Grand Ecole
Spécialisation Management Stratégique.
Etude du marché du Big data chez les annonceurs spécialisés dans l’industrie musicale.
Big data et industrie du service en streaming
Jusqu’où le Big data peut-il révolutionner l’expérience
musicale numérique ?
Auteur : Théo Baraize
Nombre de pages : 103 pages
Date de rendu : 20/06/2017
Superviseur : Marie Carpenter

Théo BARAIZE Mémoire de fin d’Etude
2
Master – Management Stratégique
Pour citer ce document, utilisez : Théo BARAIZE – « Jusqu’où le Big data peut-il
révolutionner l’expérience musicale numérique ? » - Juin 2017 – Mémoire de fin d’étude –
Télécom Ecole de Management.

3
Remerciements
Pour ce mémoire de fin d’étude, j’aimerais remercier particulièrement Marie
Carpenter qui effectue la supervision et le partage de son expertise, les
professionnels qui m’ont aidé dans mes recherches, ma famille, Nelly, Dominique,
Julie et Coline qui me suivent depuis longtemps sur cette thématique ainsi que
Miléna.
Ce mémoire sera particulièrement dédié à tous les passionnés de musique et
technologies du numérique.
Synthèse
Dans un monde en pleine révolution économique, culturelle, remettant en
question les institutions et touché par une forte crise, le numérique et l’arrivée
d’Internet dans tous les foyers a modifié en profondeur les habitudes de
consommation des Français. Les acteurs technologiques et du numérique se sont
énormément développés depuis le début des années 90 pour délivrer à toute la
population française les moyens d’accéder à internet et à ses nombreuses
fonctionnalités.
La démocratisation de ce moyen de communication a bouleversé les
économies traditionnelles, provoquant des incidents sociaux terribles, des
licenciements, mais également de fortes opportunités en France, avec un secteur
foisonnant devenant l’acteur n°1 en Europe dans le numérique en 2017. De
nombreuses licornes sont apparues comme Blablacar, Deezer pour les plus
célèbres, mais également tout un écosystème favorisant l’essor de la France au
niveau Européen : des incubateurs (Numa, The Family), des associations et une
presse spécialisée (E-Commerce Mag), un lieu (Sentier, Gare Saint Lazare et
Grands Boulevards), des capitals risques, fonds d’investissements et business
angels (Microsoft Ventures et sièges sociaux). Nous relevons également des
opportunités politiques et fiscales grâce au Brexit par exemple, des déductions
d’impôts sur le crédit pour les produits innovants par exemple, mais nous relevons
surtout, un terreau de jeunes actifs compétents et créatifs ayant pour objectif de

4
révolutionner les repères édictés par les générations précédentes. Tous ces facteurs
permettent à la France d’être en 2017 l’acteur n°1 en Europe dans l’environnement
numérique européen.
Face à cette numérisation de l’économie, la culture a dû faire face à de
nombreux changements. Cette numérisation a entrainé le partage à grande échelle
des fichiers numériques des œuvres culturelles enregistrées comme les films, la
musique, les livres, les séries. Ce phénomène de partage des biens culturels a créé
une grande crise sectorielle des industries culturelles et du divertissement. Comme
toute crise économique, cette dernière a engendré une destruction de la valeur
financière du secteur, mais parallèlement de créer un nouveau paradigme, tel une
« destruction créatrice » selon Joseph-Alois SCHUMPETER1
. De nouvelles pratiques
de consommation culturelles sont apparues. Pour lutter contre cette crise, les
nouveaux acteurs du numérique et les acteurs traditionnels culturels ont trouvé une
solution technique pérenne contre le téléchargement illégal : le streaming. Face au
téléchargement où l’utilisateur ne rémunérait pas les acteurs et auteurs, le streaming
s’est imposé. Sa propriété de consommation en directe sur un navigateur sans
posséder l’œuvre est une réelle opportunité pour monétiser la consommation. Les
acteurs ont repensé leur modèle d’affaires en proposant un modèle de freemium
(publicité, moins de fonctionnalité…) et premium (sans publicité, nombreuses
fonctionnalités) dans le but de ne pas inciter l’utilisateur à télécharger illégalement et
gratuitement les biens culturels et de divertissement.
Face à cette nouvelle manière de consommer, les acteurs digitaux doivent se
distinguer stratégiquement pour inciter l’utilisateur à rester dans le streaming. Quatre
acteurs se distinguent dans le secteur du divertissement : Amazon, Spotify, Netflix et
Steam. Comment ces acteurs sont-ils leaders et se distinguent-ils de leurs
concurrents ? En quoi l’expérience utilisateur est-elle déterminante dans le secteur ?
Comment utilisent-ils leurs ressources en Big data pour promouvoir une meilleure
expérience à leurs utilisateurs ? Les réponses à ces questions sont le propre de cet
objet de recherche. Ce dernier se concentrera principalement sur l’industrie musicale
grâce à une recherche quantitative et une recherche qualitative grâce aux
témoignages de professionnels du secteur culturel et du divertissement. Dans le but
1
Joseph-Alois SCHUMPETER - Capitalisme, Socialisme et Démocratie -1942

5
de rester objectif face aux nouvelles technologies, il sera intéressant de détailler les
aspects négatifs du Big data sur l’expérience et la satisfaction de l’utilisateur. Nous
essaierons de montrer en quoi le Big data bouleverse l’environnement et en quoi, il
peut être nocif pour les différents acteurs (utilisateurs et entreprises).

6
Sommaire
Remerciements ....................................................................................................................................... 3
Synthèse.................................................................................................................................................. 3
Sommaire ................................................................................................................................................ 6
Méthodologie de la recherche ................................................................................................................. 7
Revue de la littérature ............................................................................................................................. 9
Introduction............................................................................................................................................ 13
I - L’émergence des données et l'arrivée du nouveau paradigme de la « dataïsation »....................... 21
A) Les prémices de la numérisation et de la data en entreprise................................................ 21
B) Le big data, son exploitation, ses opportunités et ses problématiques................................. 26
II - La numérisation du divertissement et de la culture : analyse de l'industrie musicale...................... 33
A) Histoire et révolution numérique de la culture et du divertissement...................................... 33
B) La dataïsation de l’industrie culturelle et musicale................................................................ 41
III - L’expérience dans les entreprises numériques du divertissement et de la culture en 2017 .......... 45
A) Quel est l’impact du big data sur l'expérience musicale numérique ? .................................. 48
B) Quelle(s) sera la/les technologies big data stratégique(s) pour diriger le marché et
révolutionner l'expérience musicale numérique ? ............................................................................. 51
C) Cependant, le big data fait face à des limites généralisées et spécifiques à industrie
culturelle et musicale ......................................................................................................................... 59
Conclusion de l’objet de recherche ....................................................................................................... 64
Annexes :............................................................................................................................................... 68
Annexe 1 : Tableau d’analyse des entretiens qualitatifs des professionnels sur l’impact du big data
dans l’expérience musicale numérique en 2017 ............................................................................... 68
Entretien avec Olivier Poubelle – Directeur d’Asterios Spectacles, La Maroquinerie, Radio Néo, des
3 Baudets et du Bataclan – 23/01/2017 – La Maroquinerie.............................................................. 69
Entretien avec Thomas Zeilas - Cofondateur de SoundR – 20/04/2017 .......................................... 71
Entretien avec Julie Leplus – Directrice Shazam France – 24/04/2017 – La Maroquinerie ............. 75
Entretien avec Gilles Poupardin, CEO de Whyd Speaker, Whyd et d’Openwhyd - 03/05/2017....... 78
Entretien avec Noémie Lambert – Ex-Spotify, Marketing and Partnership Southern Europe - Digital
Content Editor @Digster - Universal Music France – 02/05/2017 .................................................... 83
Annexe 2 : Campagne d’augmentation des abonnés par les différents acteurs, en emailing et en
interstitiels en 2017............................................................................................................................ 89
Annexe 3 : Etude Statista - Statista – « Netflix vs Amazon : qui est le roi du streaming vidéo ? » -
11/04/2017......................................................................................................................................... 91
Annexe 4 : Tableau de la donnée Online Offline tracklable et son ROI possiblement identifiable. .. 91
Bibliographie.......................................................................................................................................... 92
Webographie ......................................................................................................................................... 96

7
Méthodologie de la recherche
La recherche optée pour ce mémoire se base premièrement sur une revue de
la littérature et deuxièmement sur une série d’entretiens professionnels sur les
problématiques abordées. Ces deux moyens de recherche ont pour but de répondre
de manière structurée et complète à l’objet d’étude. En effet, pour discerner toutes
les subtilités du sujet, il est nécessaire d’analyser au niveau sectoriel l’industrie
musicale et culturelle et à un niveau technique le Big data De plus, une vision
macroéconomique du secteur culturel et du divertissement ajoute une meilleure
compréhension de l’industrie musicale numérique au niveau microéconomique. Que
ce soit par des analyses des technologies développées, de l’analyse de l’évolution
de l’industrie musicale, de la médiation culturelle ou de l’étude des habitudes de
consommation sur les plateformes numérique, il est nécessaire de devoir faire la
synthèse et l’analyse de ces trois thématiques que sont : le Big data, l’industrie
musicale et culturelle ainsi que l’expérience utilisateur pour répondre à l’objet
d’étude.
Pour comprendre le contexte économique du marché culturel digital, l’actualité
et la presse spécialisée nous permettent d’obtenir une première base quantitative
d’informations de tendances chiffrées (études Xerfi et de l’IFPI, Observatoire de la
Cité de la Musique, des rapports chiffrés des majors de la musique enregistrée
comme Universal Music et Spotify Insights, Music Business WorldWide). Ces
sources nous permettent d’établir un premier travail empirique qui établit un socle de
données financières, stratégiques et managériales du secteur et des entreprises. De
plus, un état de l’art du marché de la musique en streaming et des différents acteurs
comme Pandora, Spotify, Soundcloud, Apple Music, You Tube, Deezer et Tidal nous
permettent de distinguer les différences de produits, de fonctionnalités, d’expérience
utilisateur mais également leurs évolutions. La période actuelle regorge
d’informations stratégiques sur les entreprises. Ces données apportent une vision
globale du marché, ses tendances et les indicateurs de performance importants à
suivre pour apprécier le marché. Enfin, toujours dans les données quantitatives, les
analyses d’André NICOLAS2
de l’Observatoire de la Musique dégagent une grille
2
André NICOLAS – 2014 – « Etat des lieux de l’offre de musique numérique, au premier semestre de l’année
2014 » - Observatoire de la musique. http://observatoire.cite-
musique.fr/observatoire/document/MNUM_S2_2014.pdf

8
d’analyse nous permettant d’effectuer un audit complet des offres de musique
enregistrée en ligne.
Suite à cette première ébauche quantitative, il est judicieux de d’approfondir
les thématiques abordées manière qualitative et théorique par une revue de la
littérature selon dans l’industrie de la musique enregistrée en ligne, la révolution
numérique, le Big data mais également dans le domaine de la culture et du
divertissement en général. Ces recherches et ces lectures nous révèlent l’historique
du Big data, des habitudes de consommations du numérique, du marché de
l’industrie musicale et enfin de la culture enregistrée. Par la lecture de ces différentes
sources et de leurs analyses, nous pouvons établir 4 grandes thématiques de
recherche à explorer: l’innovation, les habitudes de consommation culturelles, le
Big data et l’expérience utilisateur. Grâce à la revue de la littérature, nous
pourrons analyser si certains concepts sont toujours pertinents, analyser l’évolution
du marché et proposer des recommandations stratégiques aux acteurs du secteur.
Pour finir, la méthodologie qualitative par des témoignages d’experts dans le
domaine du numérique est une valeur ajoutée pour la profondeur et l’objectivité de
l’objet de recherche. Nous connaîtrons davantage les opinions des experts en
marketing et en Big data dans le secteur culturel numérique. Leurs différents points
de vue sur les nouvelles technologies, sur la consommation de la culture seront
capitaux pour obtenir une réponse objective à la problématique de recherche et
proposer des recommandations stratégiques pertinentes et légitimes.
Les entretiens structurés par thématiques et des questions adaptées aux
interlocuteurs aborderont les thématiques citées. Sous forme d’entonnoir, nous
commencerons le dialogue par la description des entreprises, du parcours de
l’interviewé, de son métier, puis de la concurrence du secteur. Ensuite, nous
aborderons, les aspects stratégiques à leurs entreprises et de ce qui distingue
l’entreprise sur le marché (valeur ajoutée). Nous aborderons également les
infrastructures techniques et l’utilisation du Big data dans leur entreprise. Puis, nous
ouvrirons le débat sur l’expérience utilisateur, sur le Big data dans le secteur du
numérique et culturel mais également de la synthèse entre Big data et expérience
musicale et numérique. Ensuite, le débat abordera leur vision de la personnalisation
de l’interface, de l’évolution de l’expérience utilisateur dans le domaine de la culture

9
et du divertissement. Enfin, nous donnerons plus d’objectivité à ce mémoire de
recherche par une critique du Big data, ses problèmes et ses limites ainsi que les
éléments nocifs de la numérisation dans l’industrie culturelle et musicale.
Revue de la littérature
Premièrement, la revue de la littérature nous a permis d’aborder la première
thématique : le Big data. L’ouvrage de Bill SCHMARZO3
, nous permet d’obtenir une
introduction et un approfondissement au Big data. Cet ouvrage est une première
approche technique du domaine nous permettant de définir et de comprendre
techniquement les spécificités. SCHMARZO nous indique les opportunités futures du
Big data mais également ses utilisations en entreprise, sa valeur lorsqu’il est exploité
et ses opportunités à l’heure actuelle. Il analyse également la valeur ajoutée du Big
data dans l’expérience utilisateur aux consommateurs et aux entreprises (Business
to consumer, Business to Business). Dans le cadre de l’expérience utilisateur dans le
secteur musical numérique, les articles de presse spécialisée (Journal du Net,
TechCrunch, Maddyness), nous permettent d’avoir une cartographie des différentes
entreprises du secteur du Big data, de la culture et du divertissement numérique ainsi
que de leurs tailles. Cela nous apporte une réelle vision de l’environnement marché
du streaming. En effet, les articles illustrent les nouveaux moyens de consommation
de la musique avec le numérique, l’évolution de cette consommation (passage d’une
consommation de « file sharing » au « file streaming ») et en quoi l’expérience
3
Bill SCHMARZO - “Big Data: Understanding How Data Powers Big Business” - 2013
Intérêt pour
l’industrie digitale
culturelle, ses
évolutions et ses
problématiques.
Littérature
Terrain et actualités
Thématiques de
recherche, lectures
pratiques sur la
presse spécialisée.
Thématique plus
définie, question de
recherche et mise en
place de la réflexion,
entretiens qualitatifs.
Résultats et prise
de recul sur l’objet
d’étude.

10
utilisateur et le contenu (l’accessibilité du contenu) sont hautement stratégiques pour
les entreprises du numérique. Ainsi, il est intéressant de comparer les évolutions
dans toutes les entreprises numériques de culture et du divertissement pour en tirer
des analyses, des mouvements économiques et des opportunités sectorielles.
Dans un second temps, pour donner plus de profondeur théorique, la
littérature, les thèses et les articles des différentes thématiques citées précédemment
(l’innovation, les habitudes de consommation culturelles (BOURDIEU4
,
BAUDRILLARD5
, ANDERSON6
…), le Big data et l’expérience utilisateur) nous
permettent d’analyser deux paradigmes dans la littérature. En effet, elle se distingue
par deux écoles : les technophiles et optimistes concernant le Big data face aux
« humanistes » qui critiquent l’impact des nouvelles technologies dans le secteur de
la culture et du divertissement. Ainsi, comme la bataille entre les Classiques et les
Modernes, nous essaierons dans faire la synthèse lors de la qualification des
entretiens. Grâce à des articles théoriques et quantitatifs nous appuieront certains
propos des différentes écoles. Il sera également intéressant de montrer à la fois, les
limites et les contraintes de la technologie dans le secteur culturel, mais également,
les changements et ses effets positifs dans l’industrie du divertissement et de la
culture, en particulier dans l’industrie musicale numérique.
Les travaux d’André NICOLAS, de l’Observatoire de la Cité de la musique de
Paris, nous permettent d’établir un état de l’art global l’offre de diffusion numérique
musical au niveau mondial. Sur les 100 sites web internationaux étudiés, NICOLAS a
classé les sites selon leur essence : boutique en ligne, éditorial, de streaming, etc…
Dans ces thèmes, ces travaux ont amené à catégoriser les sites selon leurs offres,
leurs contenus, leurs répertoires (qualitatif, quantitatif), le régime juridique des
œuvres, l’accès aux contenus, les fonctionnalités et la qualité de l’offre des diffuseurs
numériques.7
Dans le cadre de recherche, ces travaux sont une première ébauche
pour répondre à l’objet de recherche. Cette grille d’analyse nous permettra de
connaître les raisons pour lesquelles l’expérience utilisateur est déterminante pour le
4
Pierre BOURDIEU – « Esquisse d’une théorie de la pratique » - 1972
5
Jean BAUDRILLARD – « La société de consommation » 1970.
6
Chris ANDERSON – “The Long Tail : Why the future of business is selling less of more” - 2008
7
André NICOLAS – « Etat des lieux de l’offre de musique numérique, au premier semestre de l’année 2014 –
2014 - Observatoire de la musique. http://observatoire.cite-
musique.fr/observatoire/document/MNUM_S2_2014.pdf

11
distributeur de contenu numérique et en quoi ses fonctionnalités lui permettent de se
distinguer (en bien ou en mal) sur le marché.
Ajouté à cela, les travaux de Daniella CAPODILUPO, « Big Data and
Analytics : The future of music marketing »8
est un complément aux travaux d’André
NICOLAS. Ils ajoutent la dimension stratégique du Big data pour les entreprises du
streaming. Ces travaux peuvent être classés dans les auteurs optimistes concernant
les nouvelles technologies. Ils illustrent l’impact du Big data dans le domaine du
marketing de la musique enregistrée numérique dans le passé, de nos jours et dans
le future. Certains paragraphes seront cités dans au cours de ma recherche comme
le rôle des algorithmes dans la recommandation, les data collectées par les réseaux
sociaux, les habitudes de consommation culturelles, la personnalisation et l’impact
du Big data pour les professionnels de la musique. Les modes de consommation
culturels numériques nécessitent pour le distributeur d’avoir le catalogue le plus large
possible dans tous les styles musicaux ou culturels. Cela permet d’attirer les
passionnés, ceux qui valorisent la plateforme, tout comme les néophytes (Chris
ANDERSON concernant les habitudes de consommation liées à internet et la long
tail9
). L’application du Big data a donc une vocation à l’éveil culturel et à la
stimulation de la découverte musicale. Son impact pourrait modifier les pratiques de
consommation, les habitus des catégories sociaux professionnelles et aider
l’utilisateur à se repérer dans l’hyper choix culturel sur internet. Cependant, ces
recherches datant de 2016, restent pour autant, très superficiels et nécessitent un
approfondissement, ainsi qu’une part d’objectivité.
Cependant, pour pouvoir analyser le présent, il nous faut étudier le passé.
C’est par l’étude de recherches sur les courants musicaux, leurs avancées, l’arrivée
des technologies dans l’industrie musicale et culturelle (informatisation), et, plus
récemment avec l’arrivée d’internet, que nous pourrons prendre du recul face à
l’objet d’étude, en discerner le potentiel tous comme les risques. En effet, nous
pouvons nous demander comment l’industrie musicale ne cesse d‘avoir une
expérience de plus en plus forte avec les utilisateurs. Nous trouverons ici certains
auteurs historiens de l’art, des professionnels réticent aux nouvelles technologies
8
Daniella CAPODILUPO – “Big data and analytics: the future of music marketing” – College of Business Florida
Atlantic University - May 2015.
9
Chris ANDERSON – “The Long Tail: Why the future of Business is Selling Less of More” - New York, Hyperion -
2004.

12
mais également des technophiles. Pour la partie historique, nous baserons notre
étude sur les travaux de CORONIN10
qui ajoutent une vision synthétique de
l’industrie culturelle face au changement du numérique, pour l’avancée des produits
et l’aspect stratégique des entreprises du numérique. Les recherches de Paul
BOUQUILLION11
, ainsi que de Jean-Paul BENGHOZI12
nous permettront d’analyser
spécifiquement l’industrie musicale et ses évolutions historiques en profondeur
(analyse d’une technologie sur les courants musicaux, aspect de viviers et étude des
consommateurs). Pour finir, les études de cas spécifiques comme les travaux de
Kate SWAMSON13
m’ont permis de détailler des entreprises comme Spotify et son
évolution stratégique à travers le temps. Les entretiens qualitatifs nous permettront
également d’avoir le point de vu d’acteurs majeurs dans le domaine (à la fois les
optimistes, les traditionnels et les modérés).
Enfin, pour un aspect technique, il est important d’aborder la notion de Big
data et d’expérience utilisateur numérique. Dans l’ouvrage de Bill SCHMARZO14
, on
y relate l’historique du Big data depuis les années 80 jusqu’à aujourd’hui. Pour lier
avec les notions d’expérience utilisateur la culture, les travaux d’Ioana Cristina
OCNARESCU15
font l’état de l’art des différentes manières de concevoir une
expérience dite, esthétique. En effet, la culture est déjà une expérience à part
entière. Est-il nécessaire de « l’optimiser » par le numérique ? Quelles sont les
possibilités d’innovation et de R&D dans la culture ? De plus, les travaux d’un groupe
de chercheur sur l’interaction Homme-Machine16
nous donnerons une revue de la
littérature et des principes et définition de l’expérience utilisateur. Tout cela rappelle
10
Chiara CORONIN – “Streaming services are a source of income for the music industry: a study on consumer’s
behaviour and new business models” - Copenhagen Business School - 2014.
11
P. BOUQILLION : « Mutations des industries de la culture et de la communication, et contenus
informationnels », Les cahiers du Journalisme http://www.surlejournalisme.com/wp-
content/uploads/2009/01/eco_journalisme-texte_bouquillion.pdf
12
P-J BENGHOZI - « L’industrie de la musique à l’âge d’Internet : Nouveau enjeux, nouveaux modèles, nouvelles
stratégies » - Gestion 2000 http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/23/10/11/PDF/2004-03-30-308.pdf
13
Kate SWANSON – 2013 – “A Case Study on Spotify Exploring Perceptions”
14
Bill SCHMARZO – 2013 - “Big Data: Understanding How Data Powers Big Business”
15
Ioana Cristina OCNARESCU – “Aesthetic experience & innovation culture: the aesthetic experience in an R&D
department through design and for innovation culture” - Ecole nationale supérieure d’arts et métiers - ENSAM,
2013.
16
Katy Tcha-Tokey, Emilie Loup-Escande, Olivier Christmann, Gaëlle Canac, Fabien Farin, et al... Vers un Modèle
de l'Expérience Utilisateur en Environnement Virtuel Immersif : une Analyse de la Littérature. 27eme
conférence francophone sur l'Interaction Homme-Machine., Oct. 2015, Toulouse, France. ACM, IHM-2015,
pp.w5, 2015, <10.1145/2820619.2825006>. <hal-01219070>

13
également les fondamentaux des caractéristiques de l’expérience de
consommation17
et de son évolution par le numérique.
Enfin, les travaux de CAPODILUPO18
restent les plus pertinents pour
l’approfondissement de la problématique du Big data sur l’expérience utilisateur dans
l’industrie musicale. CAPODILUPO montre toutes les opportunités futures dans le
marketing musical en mai 2015. Cependant, ses travaux proposent une vision
subjective concernant le Big data dans le marketing de la musique en ligne. Ces
travaux effleurent les capacités du Big data, mais aussi ses limites et ses problèmes
qui peuvent affecter la profession musicale. L’objet de cette recherche dans un
premier temps, est d’analyser les impacts du Big data dans l’industrie culturelle et en
particulier musical, mais également d’apercevoir les opportunités futures. Il est
nécessaire dans un second temps, de donner une réelle objectivité et un regard
critique face à l’arrivée du Big data dans le marketing musical numérique grâce aux
travaux et articles de chercheurs, de l’analyse de l’environnement musical et du
divertissement culturel numérique et d’entretiens qualitatifs d’acteurs culturels et
technologique en lien avec l’industrie musicale et culturelle.
Pour finir, cette revue de la littérature nous permettra de mettre en place des
hypothèses de réponses à la problématique suivante « Jusqu’où le Big data peut-il
révolutionner l’expérience musicale numérique? », de les challenger et de leur
donner une réponse qualitative.
Introduction
Le Big Data, terme anglophone utilisé en premier par Douglas LANEY en
2001, se définit par : “high-volume, - velocity and – variety information assets that
demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced
insight and decision making”19
. On peut y voir les premiers 3V connus que sont le
Volume de données générées par internet, la Vélocité des données (également la
vitesse à laquelle elles sont générées, capturées et intégrées dans les bases de
17
HOLBROOK, M. B. & HIRSCHMAN, E. C. (1982) – “The Experiential Aspects of Consumption:
Consumer Fantasies, Feelings and Fun.” - Journal of Consumer Research, 9, 132-140.
18
Daniella CAPODILUPO – “Big data and analytics: the future of music marketing” – College of Business Florida
Atlantic University - May 2015.
19
Doug LANEY – Meta Group – 6 February 2001 – “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity,
and Variety”.

14
données) et la Variété de données à devoir gérer dans une entreprise aidant et
améliorant les indicateurs, les informations et la prise de décision en entreprise.
Cependant, par des recherches plus poussées, il y a des références académiques
non publiées plus précoces avec WEISS et INDURKHY (1998) et également
DIEBOLD (2000)20
qui citent et décrivent les prémices du Big Data. Une deuxième
définition est aussi également répandue : « Collection of data from both digital and
traditional sources, outside and inside your company that represents a source for
ongoing analysis and innovation »21
d’après Lisa ARTHUR. Cette définition plus
récente du Big Data met davantage l’accent sur toutes les différentes sources de
capture de la donnée, son importance dans le processus de création d’un produit et
son aspect stratégique dans un environnement concurrentiel. Les problématiques
stratégiques liées au Big Data, au stockage, à leur analyse et aux données elles-
mêmes, se sont accentuées dans toutes les entreprises par la numérisation. Le
terme Big Data s’est donc répandu rapidement en passant dans le langage commun.
Dorénavant, on y voit les 5V puis les 6V du Big Data, la Véracité, la Valeur et la
Visualisation qui s’additionnent aux autres « V » cités précédemment.
Ainsi, nous pouvons définir le Big Data par la collecte d’un grand volume et
d’une variété de données en ligne et hors-ligne depuis des sources numériques et
traditionnelles, interne tout comme externe à l’entreprise, stockables et visualisables
instantanément, dotées d’une véracité et d’une valeur qui par leur analyse, extraient
à moindre coûts une information stratégique pour la prise de décision et l’innovation
d’une entreprise. Cette définition est une synthèse des deux définitions de LANEY et
d’ARTHUR.
Cependant les problématiques associées au Big Data sont déjà présentes
depuis de nombreuses années. En effet, par exemple, l’apparition de l’index en
début de certains livres révèle une problématique Big Data d’optimisation de la
vitesse et la pertinence de la recherche dans un livre. Ce sont aussi les premières
problématiques des moteurs de recherche comme Google ou Yahoo qui ont dû faire
face dès le début des années 90 à l’indexation des pages web et à leurs pertinences
dans les listes de résultats.
20
Francis X. DIEBLOD - “On the Origin(s) and Development of the Term “Big Data”” – University of Pennsylvania
21
Lisa ARTHUR – “What Is Big Data?” – Forbes – 15 August 2013

15
Ensuite, dans l’objet de recherche, le terme « expérience », du latin
experientia, signifie « éprouvant ». La définition du latin « experientia » nous permet
de connaître davantage le sens du mot « expérience » si utilisé à l’heure actuelle. En
effet, il peut s’entendre comme « fait de provoquer un phénomène pour l’étudier »22
ou « action par laquelle on cherche à atteindre un but »23
. L’histoire économique et
sociale nous montre qu’entre 1960 et 1980, les consommateurs trouvaient une
satisfaction particulière dans l’acquisition d’un bien ou d’un service suite à la crise de
la seconde guerre mondiale. L’approche marketing était similaire. Depuis les années
90, le consommateur et le marketing tendent vers une nouvelle dynamique : la
production d’expériences. Les travaux de CARÙ et COVA24
synthétisent la littérature
dans le domaine expérientiel et font la distinction entre la « production d’expérience »
et le « marketing expérientiel ». Ce dernier correspond à l’implication du client dans
le processus de générateur d’émotions tandis que le marketing expérientiel facilite la
relation entre la marque et l’utilisateur25
. Ainsi, dans ce cadre, nous parlerons de
l’expérience de consommation et en particulier de l’expérience de consommation
musicale. En effet, nous étudierons la musique principalement comme un
bien/service qui se consomme. Nous aborderons également l’effet de l’expérience,
dite « artistique », puisque l’objet de recherche a pour cadre le domaine culturel et
artistique, ce qui se distingue d’une expérience commerciale numérique.
Par ailleurs, l’objet de la recherche a pour cadre l’expérience de
consommation musicale numérique. Ainsi, nous supprimons du cadre de la
recherche l’expérience du spectacle vivant comme les concerts et autres
performances vivantes qui ne sont pas visionnées par le biais d’un écran.
Cependant, nous incluons toutes les formes de cultures et de musiques enregistrées.
Nous pourrons prendre en compte différentes expériences visuelles et auditives de
transmission de spectacle vivant. Ainsi, nous définissions la musique enregistrée
comme « l’ensemble du système social, réglementaire, technique et économique qui
met en rapport une offre musicale originale avec des consommateurs qui sont
22
Dictionnaire de Latin – Expérience - http://www.dicolatin.com/FR/LAK/0/EXPERIENTIA/index.htm
23
Dictionnaire de Latin – Expérience http://www.dicolatin.com/FR/LAK/0/EXPERIENTIA/index.htm
24
Antonella CARU et Bernard COVA – Expériences de consommation et marketing expérientiel - Revue
française de gestion – N° 162/2006
25
Patrick HETZEL – « Planète Conso: marketing expérientiel et nouveaux univers de consommation » - 2002

16
disposés à l’écouter »26
. Nous pouvons donc inclure dans cette étude les différents
acteurs permettant à la musique enregistrée d’être plus riche et de proposer au
consommateur une expérience plus proche de ses besoins : une expérience
« fortement significative et inoubliable »27
. Les acteurs principaux de l’objet d’étude
sont les distributeurs numériques puisqu’ils sont, l’opérateur qui met en relation la
production de musique enregistrée avec une audience. Il est nécessaire de prendre
également en compte les acteurs soutenant l’amélioration de cette expérience
comme la production (artistes, labels, producteurs), les distributeurs de contenu
enregistré et les fabricants d’appareil d’écoute (enceintes, amplificateurs). Dans
l’objet d’étude, nous allons également étudier les consommateurs de musique
enregistrée, de culture et de divertissement puisque tous les acteurs du secteur ont
pour objectif de satisfaire le consommateur.
Nombreuses ont été les analyses déjà présentes sur l’expérience créée par
les différents types de musique. Par exemple, la bossa nova est particulièrement
influente pour relaxer les personnes dans les ascenseurs. A l’époque, pour que les
ascenseurs soient utilisés et pour éviter l’anxiété de cette nouvelle technologie, les
ingénieurs ont, après une série de tests, inséré de la musique Bossa Nova pour que
l’utilisateur ait davantage confiance et n’ait plus peur. Par cette expérience positive, il
aura une grande probabilité de réutiliser l’ascenseur.
Le même type d’analyse a été effectué par les grandes enseignes. Selon
l’utilisateur, la zone géographique, la diffusion d’une « ambiance » musicale propice
à la cible de la surface de vente, favorisera l’expérience utilisateur et augmentera sa
propension à l’achat. Par exemple, les magasins Abercrombie & Fitch utilisent une
musique électronique, des lumières sombres et des odeurs précises pour que
l’expérience utilisateur soit la plus adéquate à l’achat : en faisant profiter l’utilisateur
d’une véritable « expérience » d’achat.
Ces deux exemples montrent tout l’intérêt des analyses sur la diffusion de
musique pour améliorer l’expérience utilisateur selon diverses fins. Grâce à l’arrivée
26
Marc BOURREAU, Michel GENSOLLEN et François MOREAU – « Musique enregistrée et numérique : quels
scénarios d’évolution de la filière ? » - 2007-1 - PRODUCTION, DIFFUSION ET MARCHÉS -
http://www2.culture.gouv.fr/culture/deps/2008/pdf/Cprospective07-1.pdf
27
Page 18 - Antonella CARU et Bernard COVA – Expériences de consommation et marketing expérientiel -
Revue française de gestion – N° 162/2006 https://www.cairn.info/revue-francaise-de-gestion-2006-3-page-
99.htm

17
des nouvelles technologies et en particulier d’internet, les données recueillies par les
nouveaux acteurs numériques permettent de créer des analyses beaucoup plus
poussées avec de nombreuses dimensions. Avec l’émergence des analyses Big
Data et du « Machine Learning » (apprentissage par la machine), nombreuses sont
les entreprises qui qualifient davantage l’expérience utilisateur, grâce à l’historique,
aux cookies dans les navigateurs et toutes les traces laissées sur la toile par les
utilisateurs. Ainsi, les nouvelles technologies ont le potentiel et les unités de calculs
suffisantes pour améliorer l’expérience utilisateur de la musique enregistrée grâce à
une meilleure connaissance client.
Dans un cadre historique, la musique est enregistrable depuis 1857 par le
Français Edouard Léon Scott de Martinville mais surtout par Thomas Edison en
1877. Son phonographe a permis la démocratisation de la musique enregistrée. La
musique, art vivant, était uniquement interprétable par le biais de musiciens avant
que la musique enregistrée ne soit fonctionnelle. Elle était écrite sur des partitions
pour que des musiciens puissent l’interpréter. Or, chaque performance était une
interprétation de la composition et non pas une reproduction parfaite du compositeur.
Ainsi, par la musique enregistrée, la musique est devenue standardisée. Grâce à
cette standardisation, elle est devenue de plus en plus consommée et abordable aux
catégories les plus modestes jusqu’à nos jours grâce au format de la musique
enregistrée. Le format a rendu possible une expérience utilisateur standardisée qui a
su démocratiser la musique. Dans ce cadre, nous nous intéresserons également aux
cultures enregistrées stockables pour en retirer des similitudes d’analyses entre les
cultures face à l’expérience que l’utilisateur a par le Big data.
Par la numérisation de l’économie et des moyens de communication, le
secteur musical et culturel est en pleine révolution numérique. L’arrivée des
nouvelles technologies et de l’économie de partage, débutée en 1999 par Napster
(considéré comme le premier réseau de partage en pair à pair ou Peer-To-Peer)
jusqu’aux années 2000 a entrainé une révolution dans le secteur du divertissement.
Par l’arrivée de You Tube, des plateformes de téléchargement ou du streaming,
l’industrie cinématographique a dû faire face à la fermeture des vidéothèques, a
remis en question la proposition de valeur des cinémas et du DVD. Les jeux vidéo
ont été également piratés et distribués sur les réseaux en Peer-To-Peer. Cette
numérisation s’est répercutée dans tous les pans de l’économie et dans toutes les

18
industries du secteur culturel: théâtre, BD, littérature, presse, dessin, peinture et
musique.
Grâce à la croissance des données liées à la consommation culturelle
numérique, la valeur économique pour les entreprises du secteur culturel et du
divertissement a pris de l’ampleur face aux acteurs traditionnels. Actuellement,
l’impact du Big Data dans les diverses industries permet aux acteurs de comprendre
toutes les interactions que l’utilisateur a avec un produit, une page, une vidéo ou une
musique à la seconde prêt. Grâce à cette analyse, l’expérience produite à l’utilisateur
peut être améliorée. C’est ce qui nous intéresse dans cet objet de recherche.
Enfin, nous utilisons dans cet objet de recherche le terme « révolutionner »
puisque le Big Data et la numérisation de l’économie change littéralement les
manières de consommer et de produire des biens, services, cultures, relation, etc…
de nos jours. D’après le Larousse, une révolution se définit comme un
« Changement brusque, d'ordre économique, moral, culturel, qui se produit dans une
société »28
. Or, la société Française est actuellement en pleine révolution politique,
sociale, morale et culturelle. La numérisation de l’économie a pour effet une vraie
rupture entre les générations. L’expérience de consommation de la musique
enregistrée est donc face à une révolution d’ampleur pour l’utilisateur. La musique
enregistrée, auparavant bien et produit de consommation physique, redevient un
service comme à son origine. Or, comparé à la radio, l’expérience de consommation
de la musique enregistrée numérique est perfectible grâce à l’action des différents
acteurs du secteur et aux technologies qui s’y apparentent.
Ainsi, en ayant définit les différents concepts et termes utilisés dans l’objet
d’étude « Jusqu’où le Big data peut-il révolutionner l’expérience musicale
numérique ? » nous pouvons établir différentes hypothèses de réponses à cette
problématique.
La première partie consistera à étudier historiquement, l’émergence des
données et de l’arrivée du nouveau paradigme de la dataïsation29
de l’économie et
du monde qui nous entoure. Nous étudierons son émergence dans les entreprises
28
Larousse – Dictionnaire de la Langue Française – 2017 –
http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/r%C3%A9volution/69167
29
Jérémy RIFKIN – « La troisième révolution industrielle » - 2012

19
numériques internationales, puis progressivement à tous les secteurs confondus.
Nous mettrons en avant l'impact du Big data au niveau de la stratégie de
différentiation et concurrentielle d’une entreprise. En effet, de plus en plus
d’entreprises investissent dans ce secteur pour rester compétitif : elles ont besoin de
données en temps réel pour prendre des décisions rapidement. Grâce à l’apparition
du Big Data dans d’autres secteurs, nous pourrons analyser les phénomènes
similaires ou différents en les comparants au secteur du divertissement et de la
musique en streaming. L’émergence du Big Data, nous amènera à étudier ses
différents problèmes liés à son utilisation mais également les solutions trouvées.
Pour finir, nous étudierons les principaux défis à relever par les entreprises pour
exploiter toutes les opportunités du Big Data.
Hypothèse 1 : Comment le Big data est-il un outil stratégique pour les entreprises
numériques ? Quels sont ses avantages et ses inconvénients pour les acteurs de la
musique en streaming ?
La deuxième partie de l’objet de recherche nous amènera à développer
l’aspect historique de l’industrie culturelle et du divertissement. L’évolution
progressive de la culture enregistrable au 20ème
siècle met en lumière un continuum
de démocratisation de la musique. Cette dernière a été permise par le numérique qui
révolutionne à la fois la culture (créateurs, artistes et distributeurs), l’accès à sa
consommation (consommateurs) et les fabricants d’appareils électroniques
permettant sa consommation.
Hypothèse 2 : L’expérience utilisateur a évolué historiquement par les nouveaux
formats de distribution, comment les distributeurs de musique en ligne innovent-ils
pour améliorer l’expérience musicale numérique ? Par quels moyens ?
Enfin, avec ces deux analyses historiques, économiques, sociologiques et
culturelles, nous essaierons de répondre de manière pertinente à l’objet de
recherche et de recenser toutes les problématiques pertinentes concernant le Big
data et l’expérience utilisateur. Certes, le Big data peut adapter le contenu, la rapidité
d'une interface, mais est-ce que la clientèle souhaite ces différentes innovations ?
Pourquoi You Tube n'a-t-il pas une interface plus ergonomique et des
recommandations plus adaptée à la découverte ? Est-ce que l’industrie musicale

20
attend uniquement le prochain format pour que l'expérience utilisateur soit disruptive
? Nous nous appuierons également sur des témoignages d’experts ainsi que sur des
études de cas dans le secteur culturel pour donner une vision globale de la valeur de
l’expérience utilisateur dans le divertissement et la culture. Pour finir, nous
analyserons les opportunités du Big data dans le secteur du divertissement. Nous
dégagerons les principales spécificités des services proposés par les acteurs du
numérique (ASNS : Amazon, Spotify, Netflix et Steam), et en quoi révolutionnent-ils
le secteur en terme d’expérience utilisateur. Nous dégagerons également toutes les
limites et contraintes du Big data dans l’expérience utilisateur et dans l’industrie
musicale et culturelle numérique.
Hypothèse 3 : Quelle/s sera/ont la/les technologies clés du marché du streaming
musical et du divertissement améliorant l'expérience utilisateur et de devenir le
leader du marché ? Quelles sont les principales limites du Big data dans l’industrie
musicale et culturelle ?

21
I - L’émergence des données et l'arrivée du nouveau paradigme de
la « dataïsation30
»
Aujourd’hui, le terme Big Data, démocratisé, popularisé et banalisé, a perdu
une partie de ses origines. De nos jours, il englobe tout le potentiel et la valeur des
données lorsqu’elles sont exploitées et utilisées par les entreprises. Le Big data est
perçu comme une tendance novatrice qui changera de manière disruptive les
entreprises. Comment le big data a-t-il évolué depuis son apparition jusqu’à nos
jours ?
A) Les prémices de la numérisation et de la data en entreprise
Le big data est depuis déjà une trentaine d’année présent dans la littérature et
dans les infrastructures. Il a déjà modifié énormément l’expérience utilisateur sur
internet. Auparavant difficilement exploitable parce qu’il nécessitait de nombreuses
connaissances techniques, des interfaces ergonomiques ont permis d’instaurer une
relation simplifiée entre l’humain et la machine pour exploiter tout son potentiel.
Dans l’histoire, la numérisation des données a commencé avec l’arrivée des
ordinateurs pour les entreprises dans les années 90. Puis, la généralisation des
systèmes d’informations comme le réseau connecté, le world wide web, a permis la
diffusion à grande échelle des données : e-mail, site web, moteur de recherche,
serveur et base de données. Les premières entreprises à devoir gérer les
problématiques et faire face au big data étaient donc, les pionnières dans le
domaine : Yahoo en 1994, Google en 1998, Amazon en 1994 et plus tardivement les
réseaux sociaux, avec notamment Facebook en 2004. Il est aussi important de noter
que les grandes entreprises capitalistiques, comme Wal-Mart ou les Bourses
internationales, ont été pionnières dans le domaine puisqu’elles devaient avoir de
nombreux calculateurs pour gérer de nombreuses données liées aux marchandises.
Grâce à l’accès à l’informatique et au réseau dans les foyers les problématiques de
big data se sont accrues. En effet, les Direction des Systèmes d’informations ou les
Chief Technical Officer étaient déjà présents dans une moindre mesure dans le cœur
des entreprises. C’est l’accès à l’ « UGC » ou, le « contenu généré par l’utilisateur »
qui a davantage créé les problématiques de stockage et d’analyse Big Data, mais
également ses opportunités. Les entreprises de service pour l’utilisateur comme
30
Jérémy RIFKIN - "La nouvelle société du coût marginal zéro" - 2014

22
Google ou Facebook ont du se surpasser techniquement pour devenir leader du
marché. Ils ont rapidement compris, face à d’autres entreprises, que la valeur ajoutée
de leur produit serait l’expérience utilisateur. Il était donc nécessaire d’investir temps,
financement et priorité dans le développement de technologie et du produit par des
ressources humaines compétentes. Les quatre entreprises ayant su tirer de ce
leitmotiv, elles sont devenues les GAFA : Google, Amazon, Facebook et Apple. Ainsi,
le Big Data était déjà problématique à l’époque pour tous ces acteurs sans pour
autant qu’il y ait un nom qui rassemble ces problématiques.
La structure de ces entreprises nous permet de mieux comprendre les
problématiques :
Schéma d’analyse de la collecte, d’intégration, d’organisation et de restitution de la donnée
dans une entreprise
31
Dans ce schéma nous pouvons analyser les principales problématiques de
ces entreprises au tout début de l’Internet. L’objectif étant d’analyser les utilisateurs
pour avoir un meilleur produit, il était donc pertinent de mettre en place un système
viable et agile pour développer cette partie stratégique à l’entreprise.
Tout d’abord, force est de constater que de nombreuses données sont
récoltées en ligne par les entreprises32
. Cependant, les acteurs ont également su
récolter les données hors ligne, comme par exemple, lorsque l’utilisateur n’est pas
31
http://perso.univ-lyon1.fr/haytham.elghazel/BI/img/schema_decisionnel_d.png
32
Annexe 4 - Tableau de la donnée en ligne et hors ligne et son ROI possiblement identifiable.

23
connecté à internet. Dès qu’il se reconnectera, par l’acceptation des conditions
générales d’utilisation, il acceptera de transmettre ses données hors ligne aux
entreprises qu’il a autorisées. Les entreprises ont su mettre en place les techniques
de collectes des données via des tags internes : les ETL (Extract, transform and
load) comme par exemple Google Tag Manager. Avec cette collecte de données,
nous pouvons collecter toutes sortes de données : le clic sur un bouton, le temps
resté, l’origine de l’utilisateur… Ceci correspond à plusieurs catégories de données :
1
st
party data, 2
nd
party data, 3
rd
party data et l’open data.
La 1
st
party data correspond à toutes les données collectées par l’annonceur,
comme les données personnelles de l’utilisateur (données déclaratives comme un
email, son nom et prénom… et les données anonymes comme le clic, le temps
passé devant une bannière publicitaire ou son historique en non logué). Cette
donnée est collectée via les différents collecteurs de données comme les logiciels
d’emailing et d’analytics qui sont ensuite stockées dans des DMP, Data Management
Plateform. Ce DMP a deux objectifs : tagger donc collecter la donnée mais aussi de
la stocker. Cette donnée est considérée comme très qualifiée, puisque qu’en contre
partie du service, l’utilisateur donne des moyens de le cibler. Certains annonceurs
collectent énormément de données sur l’utilisateur comme les opérateurs
téléphoniques sans pour autant toutes les analyser.
La 2nd
party data correspond aux données fournies par une entité externe
dans le cadre d’un partenariat avec l’annonceur. Ce partage de données a pour but
de partager davantage de données à l’annonceur pour augmenter la qualification de
sa base d’utilisateur et faire profiter de la notoriété des deux entités par un bon
procédé. Par la pose de tag sur des pages web du partenariat ou par le partage de
données par le DMP, on peut avoir toutes sortes de données partagées comme les
adresses mail des utilisateurs intéressés par le partenariat, leurs comportements,
leurs données d’achats dans le but de mieux cibler les publicités des deux
annonceurs. Ainsi, il s’agit d’une donnée importante pour les entreprises puisqu’il
s’agit d’un véritable complément pour deux entités grâce à une action commune.
La 3rd
party data correspond aux données achetées par un prestataire
agrégateur de données. Ces bases de données permettent à l’annonceur de puiser
dans des ressources externes, de déceler de nouvelles opportunités pour les

24
professionnels ou pour les particuliers. Ces données ont souvent un prix élevé et une
qualité insatisfaisante. Ainsi, les entreprises dans le domaine commencent à se
spécialiser sur certains types de données spécifiques pour augmenter la qualité de
ces bases de données. Elles font face à une concurrence acharnée par les grands
acteurs du web comme Facebook ou Google qui proposent une grande qualité et
quantité de 3rd
party data.
Enfin, l’annonceur peut trouver sur le marché de l’Open Data. Elle est souvent
distribuée par les entités publiques. L’objectif est de créer un écosystème favorable à
l’utilité publique comme les transports en commun ou la smart city. Ainsi, les acteurs
du secteur privé peuvent s’en nourrir pour développer des applications aidant
l’utilisateur et le secteur.
Toutes ces données étant collectées, elles seront classifiées par un
dictionnaire de tables. Ce dictionnaire est une grille de lecture. Cela permet une
identification et une exploitation plus rapide par l’annonceur. Elles seront collectées
et stockées par l’Operating Data Store (ODS) qui aura pour objectif de les enregistrer
dans un entrepôt de données ou « data warehouse ». L’annonceur pourra retrouver
de manière historique, en fonction de la catégorie et du type, les données collectées.
Ce data warehouse peut se diviser en de nombreuses « datamarts » selon la
définition de KIMBALL33
. Les datamarts correspondent à des sous-ensembles de
données spécifiques permettant de définir tout un spectre de données correspondant
à une activité précise. Par exemple, les paniers moyens des utilisateurs (taux de
panier abandonnés, panier moyen…) peut faire partie d’un datamart à différencier
des données utilisateurs (mail, nom, ID…) qui correspondrait à un autre datamart.
Ce système nécessite d’avoir des outils d’administration, d’organisation et
d’intégration de ces données pour pouvoir les restituer. Google, IBM, Oracle, Adobe
et Microsoft ont donc mis en place leurs propres outils pour alimenter la demande
croissante mondiale d’exploitation des données web de l’annonceur : calculateurs,
serveurs, moyens de stockage pour subvenir aux besoins croissants des entreprises.
Les outils d’analyses permettront aux entreprises de dégager et de connaître
toute l’activité de leur site web : outils de reporting (Tableau Software, Google
33
Ralph KIMBALL, Margy ROSS - “The Data Warehouse Toolkit” - Wiley Computer Publishing – 2002 – P78.

25
Analytics), outils de requête (Google Big Query), outils d’analyses (Tableau), outils
datamining (Spark, Hadoop). Ces outils sont nécessaires pour une entreprise ; ils lui
permettent de suivre son activité en temps réel, ses améliorations et ses points de
difficulté interne ou numérique. Elle peut également analyser plus facilement ses
concurrents pour améliorer son produit. Cependant, ceci n’est possible qu’avec les
moyens nécessaires pour exploiter et analyser en temps réel l’activité.
Ces moyens techniques ont été surtout propulsés par une révolution dans le
domaine des logiciels. Les logiciels sont pour le moment la plupart du temps installés
sur les ordinateurs des entreprises. Les problématiques de ces logiciels étaient
multiples dans les entreprises.
Les premiers CRM ou ERP d’entreprises sont pour la plupart des logiciels
difficiles à installer, demandant une adaptation spécifique à l’entreprise, de
nombreuses ressources humaines et financières. Il est également nécessaire d’avoir
un management d’équipe adapté au pro logiciel, d’avoir des équipes techniques et
informatiques capables d’installer le produit et de maintenir en exploitation. De plus,
les premiers logiciels ne possédaient pas d’interfaces ergonomiques pour l’utilisateur,
sans citer les nombreux bugs. Sa maintenance et sa mise à niveau demandait de
nombreuses ressources internes et externes. Les projets étaient de longs projets
pour réussir à remettre à niveau le logiciel. Ajouté à cela, les Directions des
Systèmes d’Informations des entreprises ont su tirer profit de l’arrivée de nouvelles
technologies dans l’entreprise. Leur position centrale, par les données qu’ils
possédaient et les compétences spécifiques requises pour la gestion informatique,
les systèmes d’informations traditionnels ont obtenu un statut important comparé aux
autres métiers dans l’entreprise.
Par l’arrivée du SaaS (Software as a Service) dans les années 2010, les
entreprises du numériques ont eu accès rapidement à des logiciels rapides,
ergonomiques, sans installation, avec des ressources mises à jour continuellement
contournant de nombreuses problématiques confrontés par les DSI. De nos jours, il
suffit de mettre en lien le service avec les bases de données associées pour avoir
accès à des services pertinents et performants par le moyen des navigateurs. De
plus, cela réduit le risque financier puisque le modèle d’affaires des SaaS s’effectue
à la demande et de moins en moins par licence. Le SaaS est une valeur ajoutée non

26
négligeable par l’entreprise puisqu’il permet de donner un accès rapide, partout et
instantanément des données aux équipes marketing. Enfin, cette rapidité se
répercute sur les performances et la pertinence des projets internes à l’entreprise par
l’appui statistiques. Pour résumer, le SaaS permet d’externaliser les équipes et des
problèmes propres aux DSI vers un prestataire. Cependant, on peut mettre en
lumière des problèmes de sécurité des données ainsi qu’une dépendance forte aux
fournisseurs d’accès aux logiciels Big Data.
L’application des SaaS en l’entreprise peut s’illustrer dans de nombreux
domaines comme la gestion de projets agile (JIRA et Trello), la messagerie
instantanée (Slack), la gestion de l’infrastructures Cloud (IaaS, comme des serveurs,
des calculateurs comme IBM, Microsoft Azur, AWS, Google), les outils collaboratifs
(Google Drive), les outils d’analyse (Google Analytics, Omniture, Tableau Software),
les logiciels de CRM (Neolane, SalesForce, Swrve…), les logiciels d’analyses et
d’AB testing (AB Tasty, Qubit…) et pour l’affichage de publicité en ligne (Double Click
For Publisher, Ads4Screen…). Nombreuses sont les opportunités de développement
pour les entreprises de SaaS. En 2016, le marché mondial des SaaS atteint 92,75
milliards de dollars à travers le monde et en 2020, il atteindrait 132 milliards.34
Ainsi, par la révolution du SaaS, le Big Data n’est plus cloisonné dans des
bases de données inaccessibles. Son exploitation est possible et analysable par les
équipes de l’entreprise.
B) Le big data, son exploitation, ses opportunités et ses
problématiques
Par la démocratisation du Big Data, la valeur ajoutée des entreprises se
recentrent de plus en plus sur sa transformation en information. Nous constations
une rupture numérique avec l’apparition d’entreprises basée sur la donnée : dans
l’organisation, dans le produit et le service et dans la relation commerciale et les
ventes. Certaines entreprises tentent de se digitaliser, cependant, les données et le
big data sont davantage mises au second plan. La taille et la complexité de
l’entreprise ne permet pas l’entreprise de « pivoter »35
rapidement. Face à elles, les
34
Etude Statista – Total Size of the public cloud Software as a Service (SAAS) market from 2008 to 2020 (in
billions of US dollars – 2016.
35
Eric RIES – “The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically
Successful Businesses Hardcover” – September 13, 2011

27
entreprises à plus petites tailles du numériques se sont dotées dès 2010 de logiciels
en SaaS. Grâce à cette mise en place extrêmement rapide avec de logiciels peu
couteux (en acquisition et en amortissements), elles peuvent supporter des
croissances rapides pour s’imposer sur un marché. Les ressources internes à
l’entreprise sont donc organisées et managées autour de la donnée et de son
exploitation. Pour être en situation de monopole temporaire36
, elles doivent
rapidement atteindre une masse suffisante d’utilisateurs pour mettre à contribution le
modèle « data-driven » et exploiter ses données pour améliorer et/ou monétiser son
produit.
Ainsi, nous pouvons nous nourrir de la vision de Noémie Lambert, ayant travaillé
chez Spotify et dorénavant chez Universal : « Spotify est vraiment très data drivée.
C’est une entreprise Tech avant tout. C’est son cœur de métier face à la musique. ».
« Il est clair qu’Universal possède énormément moins de reporting que Spotify. On
est moins obnubilé par les chiffres et la donnée. Leur principale activité, c’est leur
activité de distributeurs. » 37
. Nous pouvons constater dans le domaine du
divertissement et du secteur musical, la différence entre une entreprise numérique et
une entreprise traditionnelle (toutes les deux ayant une grande taille d’entreprise).
Spotify travaille sur son cœur de métier qu’est la maîtrise du Big data, tandis
qu’Universal met en avant la distribution de son catalogue.
Par l’exploitation du Big Data, les entreprises du numérique ont su changer de
paradigme en mettant la donnée au cœur de leur modèle d’affaires. Par les
investissements croissants dans le Big Data, le besoin de solution de captation, de
tracking, de collecte, de stockage, de data visualisation et d’analyse le marché s’est
créé avec en 2016 un marché à 130,1 milliards de dollars selon Forbes38
. C’est par
une croissance exponentielle du Big data que de nombreux acteurs, comme Google,
Facebook, Baidu, Amazon, IBM, Intel et Microsoft sont arrivés avec des solutions
clés en main. D’autres acteurs ont également créé leurs parts de marché en se
36
Joseph Alois SCHUMPETER – “Business Cycles: a Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist
Process “– 1939.
37
Entretien avec Noémie Lambert – Ex-Spotify, Marketing and Partnership Southern Europe - Digital Content
Editor à Digster - Universal Music France – 02/05/2017
38
Forbes - ICD Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide 2015.
https://www.forbes.com/sites/gilpress/2017/01/20/6-predictions-for-the-203-billion-big-data-analytics-
market/#522411b22083

28
spécialisant dans chaque catégorie, repoussant les barrières du Big data d’années
en années.
Dorénavant, nous analysons 7V au Big Data avec la Véracité, la Variabilité, la
Visualisation et la Valeur selon Mark VAN RIJMENAM39
. La véracité peut s’entendre
comme le garant d’une donnée correcte pour l’entreprise. Si elle est erronée, elle
peut être mauvaise pour l’utilisateur et l’entreprise. La variabilité, comparée à la
variété de la donnée, s’entend comme les différentes variances de lexiques utilisés
entre entreprises. Ainsi, certains chiffres ou statistiques sont incomparables puisque
l’on ne compare pas l’exacte même donnée. La visualisation correspond aux
différents moyens techniques de visualiser une série de données pour l’exploiter et
en tirer une information. Enfin, la valeur, correspond à sa valeur, selon différents
points de vue : utilisateurs, entreprise, unités de l’entreprise, concurrents, comité de
régulation des entreprises du numérique et fournisseurs. Chacun accorde à sa
propre valeur la donnée.
Ces 7V illustrent de nombreuses problématiques devant lesquelles les
entreprises doivent faire face. Ainsi, de nombreux secteurs se développent dans le
but de combiner les meilleurs outils pour délivrer une donnée d’extrême qualité à
l’annonceur :
- Les Services, applications et infrastructures Cloud.
- L’intégration numérique
- L’Internet of Things (les objets connectés), l’intelligence artificielle et le
Machine Learning
- Les réseaux sociaux
- Les systèmes mobiles
- La cyber sécurité de la donnée
- Le traitement du Big Data
- Les outils analytiques
Cette nouvelle économie met en place les principes de la dataïsation de
l’économie selon RIFKIN40
. Toute l’activité se mesure et diffuse de la donnée en
temps réel. Par exemple, les objets connectés (Internet of Things) pourront nous
39
https://datafloq.com/read/3vs-sufficient-describe-big-data/166
40

29
permettre d’analyser directement un individu ou « quantifier un individu »41
. Cette
nouvelle économie a pour but de centrer la data dans le processus de valorisation du
service. L’objectif étant de satisfaire au mieux le client ; encore faut-il l’analyser. Par
l’évolution du big data, le concept de « Customer 360°» ou vision du client à 360
degrés a émergé. Ce dernier permet d’obtenir une vue complète des clients par
l’agrégation de toutes les données disponibles laissées par le client dans plusieurs
phases : la prospection, l’acquisition, l’affiliation, la rétention, la conversion,
l’activation et la fidélisation du client. La vision à 360 degrés s’alimente de données
quantitatives et qualitatives, internes et externes, directes et indirectes, en ligne et
hors ligne dans le but d’analyser les tendances globales des clients, de segments de
clients et enfin précisément sur un client.
Cette vision du client et l’analyse des tendances permet de mieux le satisfaire et
de lui proposer une expérience en constante évolution selon ses comportements et
la tension concurrentielle. L’entreprise peut donc analyser et prendre décisions en
temps réel grâce au langage Python qui effectue un flux quasi instantané des
données dans l’outil de data visualisation.
Dans les grandes entreprises du numériques internationales, les barrières entre
les marchés (financières, douanières, légales en particulier et habitudes de
consommation du numérique) sont très peu élevés. Ainsi, le Big data peut ouvrir
rapidement de nouveaux marchés à l’international, élément stratégique dans le
processus d’innovation ou d’internationalisation. En effet, cela peut lui permettre un
développement rapide permettant une situation de monopole temporaire42
face à ses
concurrents. Nous pouvons dire que grâce à cette dataïsation de l’économie, les
startups ont réussi à devenir de réels acteurs aussi puissants que des grands
groupes historiques. Ainsi, par l’avènement du Big Data, la citation « L’information,
c’est le pouvoir »43
retentie de manière exponentielle pour les entreprises
numériques. C’est par les investissements massifs dans le Big Data que les
entreprises du numérique deviennent toujours plus pertinentes dans leurs produits :
l’arrivée d’analyses prédictives, des recommandations personnalisées et de
41
42
Joseph Alois SCHUMPETER – “Business Cycles: a Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the
Capitalist Process “– 1939.
43
John ay GRISHAM – “Le Contrat” - 2008

30
nombreux autres services leur permettent d’avoir une meilleure activité, de
l'engagement et relation client en constante évolution.
Face à cet aspect stratégique, les entreprises font face à de nombreuses
opportunités mais également à de nombreuses problématiques à surpasser. Les
équipes marketing doivent faire face à une concurrence accrues des grands acteurs
du numérique (GAFA) qui imposent dans nos vies le Big Data pour nous délivrer une
plus grande expérience. Par exemple, Google nous recommande de nombreux
contenus spécialisés selon nos historiques de recherche. Les applications de
rencontre nous proposent des personnes que l’on croise dans un rayon de moins de
250 mètres. Les services de divertissement anticipent à l’avance si un artiste à la
possibilité de faire un concert dans une ville plutôt qu’un autre ou bien de cibler le
bon contenu, au bon moment, avec le bon message à la bonne personne. Cette
infiltration, étape après étape, dans notre vie engendre une dépendance à cette
assistance. Même si la publicité est souvent antonyme d’expérience utilisateur dans
le domaine du numérique, elle est également en pleine révolution. Que ce soit par un
meilleur ciblage lié aux données des utilisateurs ou par des ressources de
calculateurs d’affichage en temps réel des publicités, elle commence à faire part de
l’expérience utilisateur. Cette révolution est principalement menée par deux acteurs
que sont Facebook et Google qui englobent 68% du marché de la pub44
.
Les prochains grands domaines de prédilection du Big Data dans les prochaines
années selon le « hype Cycle » de Gartner de 201645
sont le Machine Learning, le
Deep Learning, les intelligences artificielles, la Smart Data, l’Internet of Things et les
BlockChains. Selon Arthur SAMUEL, pionnier dans les jeux vidéo et l’intelligence
artificielle, le Machine Learning a pour première définition (dans un le cas précis des
jeux d’échecs) un “computer can be programmed so that it will learn to play a better
game of checkers than can be played by the person who wrote the program.”46
. En
d’autres termes, cela peut se traduire par l’habilité d’une machine à apprendre par
les données sans exiger une écriture explicite d’un code de programmation. Le Deep
44
Les Echos – 26/01/2017 – Nicolas Rauline - Pub en ligne : le duopole Google-Facebook pointé du doigt -
https://www.lesechos.fr/26/01/2017/lesechos.fr/0211734893066_pub-en-ligne---le-duopole-google-facebook-
pointe-du-doigt.htm
45
Gartner – The Hype Cycle 2016 - http://www.gartner.com/newsroom/id/3412017
46
SAMUEL, Arthur L. - "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”- 1959 - IBM Journal of
Research and Development.

31
Learning est une sous-catégorie du Machine Learning. Contrairement au Machine
Learning, il s’organise avec une architecture articulée avec des transformations non
linéaires. Comparé au Machine Learning qui étudie un lot global de données, ici, les
données sont organisées et traitées par les transformations non linéaires pour avoir
de meilleures performances de calcul. Le Deep Learning est utilisé dans la
reconnaissance faciale et vocale, mais également dans les jeux, tel que le jeu de
Go47
. Nombreuses sont les entreprises ayant investi dans le Deep Learning comme
les GAFA (dont AlphaGo de Google, avec Google DeepMind). Le Deep learning se
rapproche de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle se définit, selon Marvin
LEE MINSKY un des pionniers en la matière comme “the building of computer
programs which perform tasks which are, for the moment performed in a more
satisfactory way by humans because they require high level mental processes such
as: perception learning, memory organization and critical reasoning”. La smart data,
lié au Big data correspond à la pertinence des données pour pouvoir les exploiter.
Ensuite, l’Internet of Things, ou des objets connectés, représente également un
nouveau marché, à la fois pour les fabricants et pour le Big data. Ces objets émettent
des données à basse fréquence. Grâce à l’internet of Things, nous pourrons
connaître les habitudes de consommation de ces objets. Selon l'ETH de Zurich48
, le
nombre croissant d’objets connectés liés aux Smartphone atteindrait en 2025 plus de
150 milliards d’objets connectés à internet pour 1 milliards de personnes. Une autre
problématique big data est à anticiper. Enfin, les BlockChains, ou chaîne de blocks, a
pour définition, « une base de données distribuée qui gère une liste
d'enregistrements protégés contre la falsification ou la modification par les nœuds de
stockage. Une BlockChain est donc un registre distribué et sécurisé de toutes les
transactions effectuées depuis le démarrage du système réparti. »49
.
Ces différents domaines du big data ont un impact sur les technologies actuelles
dont le secteur musical numérique. Ajouté à cela, nous faisons face à une
algorithmisation du monde selon L. DORMEHL : “being able to examine as many
data points as possible about someone ad creating equations that solely are meant
47
Le Monde – 3 Décembre 2016 - Jeu de go : victoire décisive de l’intelligence artificielle contre Lee Sedol -
http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/03/12/jeu-de-go-victoire-decisive-de-l-intelligence-artificielle-
contre-lee-sedol_4881624_4408996.html
48
Dirk Helbing & Evangelos Pournaras (2015) Share/bookmark Society: Build digital democracy [archive],
Nature, 2015-11-02
49
Wikipédia – 2017 – Chaîne de block - https://fr.wikipedia.org/wiki/Cha%C3%AEne_de_blocs

32
to build an accurate representation of a consumer.”50
. Grâce à toutes ces
technologies, l’expérience utilisateur est en tous les jours en mutation. Le Big data
assiste l’être humain dans ses tâches quotidiennes et lui libère davantage de temps.
Pour la mise en place de toutes ces technologies par les entreprises du
numérique, ces dernières doivent relever des défis techniques, légaux et
managériaux. Premièrement au niveau technique, les entreprises doivent améliorer
la délivérabilité de leurs projets. Nombreuses sont les entreprises se définissant
comme agile, mais ne respectant pas la délivérabilité de leurs projets. Ajouté à cela,
certaines entreprises du numérique, ont des infrastructures techniques vieillissantes.
Ces infrastructures engendrent un retard en termes de productivité et de
performances techniques nuisant à la compétitivité et à toute l’entreprise. Puis, le
manque de ressources humaines compétentes et expérimentées peut causer un
manque de recherche et de développement pour innover au sein de l’entreprise.
Ensuite, le Big data, par sa quantité astronomique peut être un frein à l’extraction et
à l’analyse de toutes ses données. Il faut à la fois les ressources techniques et
surtout humaines pour en faire la synthèse. Enfin, comme abordé, les problèmes de
smart data (d’une données de qualité) peuvent engendrer une perte de temps à la
fois pour le consommateur et pour les entités marketing qui ont traité des mauvaises
données.
Deuxièmement, les entreprises doivent respecter les accords et les
jurisprudences mises en place par la CNIL (en France) ou par les autres instances
internationales protégeant les droits des utilisateurs. Par exemple, les utilisateurs ont
depuis le 13 Mai 2014 le droit à l’oubli grâce à la Cour de Justice de l’Union
Européenne. L’utilisateur peut mieux gérer sa réputation numérique51
.
Troisièmement, les entreprises du numériques doivent relever des défis
managériaux pour mettre en place ces technologies dans l’entreprise. Tout d’abord,
pour faire évoluer son entreprise, il est nécessaire d’investir le top management dans
les processus d’innovation. Sans leur implication dans ce processus, le top
management ne comprendra pas les problématiques ou solutions novatrices que ces
50
L. DORMEHL – “The Formula: How Algorithms Solve All Our Problems and Create More” – 2014 - New York:
Perigee Trade. page 30
51
Arrêt de la Cour (grande chambre) du 13 mai 2014 - Données à caractère personnel — Protection des
personnes physiques à l’égard du traitement de ces données — Directive 95/46/CE — Articles 2, 4, 12 et 14
http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?qid=1429715845859&uri=CELEX:62012CJ0131

33
technologies apportent en termes de compétitivité. Ajouté à cela, il faut que les
équipes soient solidement formées et mises à l’épreuve pour qu’elles soient incitées
à développer leurs compétences. Enfin, ces technologies signifient également
beaucoup de temps de mise en place et une forte complexité d’administration
managériale, des investissements et des ressources.
De par l’amplification de la force pléthorique du Big data dans les entreprises
technologiques et non technologiques, le secteur du divertissement et de la culture
s’est numérisé. Analysons au niveau historique, technologique et économique
l’avènement d’une culture réservée aux élites, à sa démocratisation par l’internet :
ses effets mélioratifs et péjoratifs sur ce secteur.
II - La numérisation du divertissement et de la culture : analyse de
l'industrie musicale
La capacité de stockage est à distinguer du format d’écoute : la capacité de stockage
était déjà présente auparavant (par le biais de la partition par exemple) tandis que le
format de la musique enregistrée, du disque vinyle, par le CD (compact disque) aux
cassettes jusqu’au streaming a démocratisé l’accès à la musique enregistrée en la
rendant ubique.
A) Histoire et révolution numérique de la culture et du divertissement
La culture a pour première définition, l’enrichissement de l’esprit par des
exercices intellectuels52
. Dans cette définition, nous pouvons englober tous les
domaines possibles comme le médical par exemple. Ainsi, nous entendrons la
culture comme ensemble des connaissances qui enrichissent l’esprit, affinent le goût
et l’esprit critique. Cette définition permet de distinguer culture de divertissement, qui
lui se définie par l’égayement, l’amusement et la procuration de distraction
détournant quelqu’un de quelque chose. Ces deux termes se différencient
principalement sur la stimulation intellectuelle que la culture propage. Ainsi, nous
allons dans un premier temps analyser l’arrivée de technologie dans le phénomène
de création culturelle par le biais de l’industrie musicale.
52
Première et deuxième définition Larousse 2017 - ttp://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/culture/21072

34
La musique a toujours fait partie de l’Homme, puisque depuis la nuit des temps,
avec sa voix dans le cadre d’une œuvre musicale, l’Homme peut émettre et gérer
des sons mélodiques. Même si, l’instrument musical le plus vieux de l’histoire date de
45 000 ans avant notre ère53
, il est difficile de dater la création de la musique. Ainsi,
la musique a évolué de par l’arrivée des techniques de fonte du bronze, de l’argent et
des autres techniques de fonte. Grâce à ces évolutions, de nombreuses civilisations
ont pu créer leurs propres instruments et leurs propres formules mathématiques
harmoniques d’accord musical (gammes). Or, la musique n’était transmise
qu’oralement. Les civilisations par leur système d’écriture ont ressenti le besoin de
représenter la musique par un système de notation dont la plus vieille, date
d’approximativement 1400 avant JC : des tablettes de chants hourrites en écriture
cunéiforme. 54
Ainsi, grâce à cette volonté de reproduire et de garder une trace de la musique
jouée, nous pouvons voir le passage d’une culture transmise à une culture écrite,
mais également, nous pouvons distinguer l’apparition de l’art et de la culture
conservée et reproductible. Cette notion de reproduction a permis l’arrivée de
l’interprétation d’un art en fonction de l’artiste. Toutes les performances avant
l’arrivée des nouvelles technologies étaient donc différentes les unes aux autres
avec une structure et un corps similaire selon les arts. Dans le domaine musical par
exemple, un chef d’orchestre peut gérer son orchestre de la manière dont il le
souhaite pour interpréter les partitions de l’œuvre selon sa vision.
L’arrivée de l’électricité a chamboulé la vie humaine en 1879 par l’invention de
Thomas Edison de l’ampoule électrique. Cette seconde révolution industrielle a
changé les moyens de consommation et amélioré la vie des Hommes. L’électricité
fait apparaître également de nouveaux moyens de télécommunication avec
télégraphe de Morse en 1832, puis du téléphone électrique par Alexander BELL et
Elisha GRAY en 1876 et sa distribution en France en 1880. Suite à ces innovations,
la première transmission radio fut possible entre le Canada et l’Angleterre en 1901
par Guglielmo Marconi, avec en plus un prix Nobel à la clé de 1909. La diffusion de
la radio dans les pays industrialisés (France, Etats-Unis, Angleterre) débuta dans les
années 20, mais c’est surtout après la Seconde Guerre Mondiale que les réseaux de
53
https://en.wikipedia.org/wiki/Divje_Babe_Flute
54
https://fr.wikipedia.org/wiki/Partition_(musique)

35
communications se démocratisent pour les citoyens des pays industrialisés. En effet,
la radio à transistor permet aux consommateurs d’écouter partout les émissions de
radios normalisés. Egalement aux débuts des années 50, nous voyons l’apparition
des téléviseurs dans les foyers grâce à la diffusion d’image par transmission
hertzienne. Ces technologies de diffusion ont permis l’apparition de la culture via des
nouveaux modes de consommation et accessible à une plus grande partie de la
population.
Cette révolution industrielle a changé la consommation de la culture et de l’art. En
effet, ces technologies de diffusions et de communication ont mis en place un cadre
standardisant les performances artistiques selon des formats et des supports de
reproduction standardisés.
Au niveau musical, l’écoute musicale se normalise et se démocratise par l’arrivée
d’un premier support
d’enregistrement, le cylindre
phonographique en 1877 de
Thomas Edison et surtout par le
disque à 78 tours minutes.
Réservé aux catégories aisées,
c’est surtout par l’invention du
microsillon en 1948, que
l’industrie musicale nait. De
toute évidence les artistes ont
contribués à faire exploser le
vinyle support sur lequel ils
enregistraient leurs œuvres.
Ainsi, l’expérience musicale
s’est standardisée par l’arrivée
d’un support d’enregistrement,
par les outils d’écoute et par le
talent des artistes enregistrés
sur ce support. On peut alors
distinguer le support et le
Figure 1 - Schéma simplifié de la filière musicale - Etude Xerfi -
Marché de la musique enregistrée – 2016 – P11

36
format. Le disque à 45 tours par minutes s’est plié à des contraintes prescriptrices
comme les jukebox ou les radios mettant en avant certains des titres, tandis que le
disque à 33 tours par minutes a mis en place le concept. Nous pouvons remarquer
alors la normalisation des œuvres artistiques par le format et le support. Selon ces
deux contraintes, l’expérience musicale n’est pas la même. Ajouté à cela, la
consommation de l’expérience musicale sur le support vinyle est limitée dans le
temps par l’usure. Par exemple, en 1963, la cassette audio fait son apparition. C’est
un nouveau support, adapté au format « album » imposé par le disque vinyle à 33
tours par minutes. Or, par ce support, la musique devient de plus en plus
transportable, dans la voiture et dans des lecteurs cassettes audio portables comme
le walkman. De plus, la cassette a la possibilité d’enregistrer pratiquement en illimité
des titres par l’utilisateur à l’aide du magnétophone. Cette propriété a permis une
révolution de l’expérience utilisateur par l’apparition de bootlegs, compilations et
échanges possibles comparé aux autres supports. Ainsi, par l’arrivée d’un nouveau
support, l’expérience musicale a changé. Dans le domaine cinématographique ou de
la peinture, nous pouvons voir la même modification des œuvres par l’arrivée d’une
nouvelle technologie. L’apparition de l’appareil photo a changé la manière de
percevoir une œuvre picturale. L’art pictural était auparavant de rester le plus fidèle
au réel a été contraint d’explorer davantage la perception d’une œuvre. C’est grâce à
cela, que l’impressionnisme s’est développé et à explorer des nouvelles facettes à
l’œuvre picturale se distinguant de la photographie55
.
Selon CAPODULIPO, l’arrivée de la radio a été le premier moyen de standardiser
la diffusion avec les 45 tours. Par ce média, les consommateurs ont commencé à
écouter de nombreux artistes musicaux. Ainsi, la radio a été un des principaux
moyens de découverte artistique dans les années 60 jusqu’aux années 2000
influençant des modes et des habitudes de consommation. Le consommateur était
davantage passif, ce qui rejoint la pensée de McLuhan affirmant que « le message,
c’est le medium »56
. Cela signifie que la nature du média comme la radio, la
télévision, compte plus que le sens ou le contenu du message pour l’individu. Dans
le cadre de la radio, pour l’artiste, le passage à la radio était un moyen quasi sûr
d’avoir du succès, de diffuser son art et de se faire connaître par le public. Nous
55
Jean-Jacques LEVEQUE- « Les Années Impressionnistes : 18070 – 1889 » - ACR Edition - 1990, p 62.
56
Marshall McLUHAN – “Understanding Media: The Extensions of Man” - 1964

37
pouvons alors distinguer, les moyens et supports d’enregistrements, les formats
d’enregistrement, le stockage des œuvres numérisées et les moyens de
consommation. Dans le domaine du cinéma, l’arrivée de la cassette, du DVD, puis du
Blue Ray à remis en question la diffusion de films dans un lieu adapté tel que le
cinéma qui a subi une grande crise dans les années 90. Cependant, cela a permis
au cinéma de se renouveler dans une nouvelle expérience par les trois dimensions.
L’arrivée d’une nouvelle technologie a permis l’évolution de l’expérience
cinématographique au grand public, modifiant le format, l’exploitation d’une œuvre
cinématographique.
Dans le domaine musical, c’est par l’arrivée du compact disc ou du CD en 1982
que la musique passe au format numérique avec une expérience musicale
considérée comme « synthétique » par les mélomanes. La musique numérique
couplée à l’arrivée d’internet a chamboulé l’industrie musicale qui n’a pas pu interdire
rapidement le partage d’œuvre de particulier à particulier (Peer to peer) à grande
échelle grâce à l’accès de l’ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) dans les
foyers. Limités à l’éducation, le prix, les conseils de professionnels et des particuliers
(relations), les moyens de médiation culturelle ont été révolutionnés par l’internet
grâce aux nouveaux moyens de communication et aux plateformes de diffusion
d’œuvres culturelles. Elles ont permis une plus grande proposition et mise en relation
de médiateurs aux consommateurs. Appelé phénomène de « file sharing », la
consommation de la culture numérisée a engendré un accès quasi gratuit à une
quantité illimitée de fichiers aux utilisateurs, entrainant des pertes colossales pour les
industries culturelles (musique, cinéma, livres, connaissances historiques, jeux
vidéo…) mais paradoxalement une augmentation de la consommation culturelle.
La crise de l’économie culturelle a commencé au début des années 2000.
Précisément, la première décroissance du marché de l’industrie musicale date de
1999 selon l’IFPI57
. Elle est principalement reliée avec l’arrivée du file sharing et des
réseaux de pair à pair. Les coûts de reproduction de fichiers numériques étant quasi
nuls, les coûts de réseaux devenant accessible et avec l’arrivée des nouvelles
techniques de compression avec le MP3 (Motion Picture Expert Group Layer 3), ces
57
IFPI 2000 - http://www.ifpi.org/content/library/worldsales2000.pdf

38
différents éléments ont stimulé le file sharing. Paul KRUGMAN en 200858
, s’exprimait
sur la nécessité de trouver un nouveau modèle d’affaires pour faire face à cette crise
et citait Esther DYSON qui prédisait en 1994 l’avènement de la « gratuité de la
propriété intellectuelle pour vendre des services et des relations »59
. Par ce file
sharing, le consentement du consommateur à payer est dévalué. Le produit, il peut le
trouver gratuitement et pour une reproduction quasi gratuite. Or, ce n’est pas la
première fois que la propriété intellectuelle musicale est sujette à une diffusion à
grande échelle. L’arrivée de la Radio et de la diffusion de contenus musicaux par
cette dernière était à l’époque perçue comme annonciateur de la fin des industries
discographiques, la cassette également par la reproduction. Cependant, force est de
constater que par la diffusion à grande échelle, les radios ont fait progresser les
ventes de disque faisant mentir les prévisions. Dans le cadre du cinéma, la crise de
la numérisation des œuvres cinématographique par internet a causé la destruction
d’intermédiaires comme les vidéoclubs dont le rôle était la location de film.
Pour résumer, l’arrivée d’internet a complètement révolutionné les habitudes de
consommation précédentes quelles que soient les industries (grandes surfaces et
commerces, industrie culturelle et du divertissement, jeux vidéo, presse et
télévision…). Par ce nouveau média, les consommateurs ont pu découvrir des biens
introuvables auparavant grâce à internet. Ce phénomène de long tail60
a modifié la
manière de consommer mais également modifié les stratégies des entreprises
comme Amazon, Netflix. Ces derniers ont privilégié un catalogue profond pour
devenir leader dans leur domaine. Ces nouvelles habitudes de consommation grâce
à internet et au phénomène de long tail ont permis aux utilisateurs de découvrir
davantage de biens culturels. Plus les consommateurs découvrent de biens culturels,
plus ils avanceront sur la long tail. Les entreprises musicales et les artistes après
avoir découvert les nouvelles limites et contraintes de marché (piratage et file
sharing) ont du se réinventer. De nouvelles idées autour du financement des artistes
sont apparues comme le crowdfunding. L’apparition d’objets dérivés et surtout une
58
Numérama - Le Nobel d’économie P. KRUGMAN favorable au téléchargement gratuit – 13/10/2008
http://www.numerama.com/magazine/10833-Le-Nobel-d-economie-P-Krugman-favorable-au-telechargement-
gratuit.html
59
Intellectual Value, Wired 3.07, juillet 1995 (repris de Release 1.0, décembre 1994) :
http://www.wired.com/wired/archive/3.07/dyson.html
60
Chris ANDERSON -“The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More” - July 11, 2006 -
Hyperion.

39
offre très large sur de nouveaux et nombreux festivals ont dynamisé le secteur tout
entier. La gratuité de la diffusion lissant le marché, les artistes se sont recentrés et
impliqués dans des performances vivantes, des shows pour se différencier. Les trois
labels majeurs, Universal Music Group, Sony et Warner Music Group, surnommés
« Major » ont dû trouver de nouvelles sources de financement pour rester pérenne
dans un secteur en décroissance. Ces groupes ont donc exploité le digital :
plateformes de téléchargement légales en ligne, mais également les vidéos en ligne
et clips, la vente de musique sur le format vinyle 61
, le téléchargement de sonneries
de téléphone et dans les publicités visionnées. C’est surtout grâce au streaming que
le marché de la musique enregistrée lui permet de revenir vers la croissance. En
effet, en 2014 que le streaming se voit comme première sources de revenus pour les
majors.62
En effet le marché du numérique se structure et passe d’un phénomène de file
sharing au file streaming. Le streaming, se traduisant par « flux direct » a pour
propriété d’envoyer du contenu (audio et vidéo) directement ou en léger différé sur
une plateforme. Il s’oppose alors au téléchargement qui nécessite le téléchargement
global du fichier pour pouvoir visionner le contenu. Le streaming bénéficie d’un gain
de temps et d’une expérience sur navigateur. Il se distingue également au niveau
légal puisque l’utilisateur ne possède ni ne reproduit l’œuvre contrairement au
téléchargement. Pour les entreprises, le streaming a une propriété sans précédent
dans le web : il réapproprie l’œuvre et donne « accès ». Ainsi, il est possible de
générer du revenu par la pub pour dégrader l’expérience utilisateur, rémunérer les
propriétaires de l’œuvre, se financer et développer son activité.
La structuration du marché dans le streaming génère dans le marché culturel un
véritable écho de fin de crise puisqu’en 2015, le chiffre d’affaires mondial de la
musique enregistrée rebascule en croissance avec 14,8 milliards de dollars, en
croissance de 1,3%, mais surtout un regain de +5,9% comparé à 2015 en 2016 avec
15,8 milliards de dollars au niveau mondial en termes de chiffres d’affaires selon
61
+91% de croissance du vinyle au premier trimestre 2016 – Etude Xerfi – Le marché de la musique enregistrée
– Sept 2016 – Page 3.
62
Etude Xerfi – Le marché de la musique enregistrée – Sept 2016 – Page 3.

40
l’IFPI63
. Cette croissance est liée à la montée en puissance du streaming dans
l’industrie musicale mais également dans de nombreux secteurs comme dans
l’industrie cinématographique. Les entreprises proposant du contenu en streaming
ont un potentiel de ressources big data permettant de déployer un produit qualitatif
en recommandant des contenus, en proposant une expérience personnalisée et
performante en analysant et en rationnalisant leur production par les données des
utilisateurs. Selon CAPODILUPO, auparavant, les entreprises dans l’industrie du
divertissement et de la culture indiquaient au médium traditionnels quels étaient le
contenu à diffuser au consommateur. Dorénavant, ce sont les utilisateurs qui
indirectement indiquent aux entreprises le contenu qu’ils souhaitent recevoir par le
biais de leurs données.
Pour analyser davantage l’histoire de l’industrie musicale, nous pouvons
reprendre les travaux de CAPODILUPO concernant l’arrivée des nouveaux supports
d’écoute.
Tout d’abord, l’arrivée du vinyle engendrait une acquisition (achat de l’écoute)
limitée (peu de contenu disponible à un prix élevé) sédentaire (pas de possibilité
d’avoir de station d’écoute mobile) de musique enregistrée labellisée. Puis, le
Walkman avec la cassette ou le lecteur CD, ont permis l’acquisition (achat de
l’écoute) limitée (contrainte par le prix mais avec des catalogues plus variés et
développés) et nomade (possibilité d’écoute partout) d’enregistrements musicaux
labellisés ou autoproduits (possibilité d’enregistrer ses propres compilation ou
musique). Par le passage au format numérique dont le MP3, l’IPod a permis
l’acquisition (téléchargement illégal ou légal avec un prix peu élevé) quasi illimitée
(limitée par la mémoire) d’enregistrements musicaux labellisés ou autoproduits.
Enfin, avec l’arrivée du streaming, nous n’avons plus le besoin d’acquérir le produit
musical : le streaming permet l’accès (prix très abordable voir quasi gratuit) illimité
(sans contrainte de mémoire) nomade (en fonction du réseau et de la batterie des
appareils d’écoute) d’enregistrements musicaux ou autoproduits, tel un « Music as a
Service » selon CAPODILUPO. Nous sommes passé d’un service luxueux détenu
par des minorités riches, par un produit de consommation de masse, jusqu’à un
63
Le Monde – « Deuxième année de croissance dans l’industrie musicale mondiale » - 26/04/2017 – Nicole
Vulser – Global Music Report – IFPI http://www.lemonde.fr/economie/article/2017/04/26/deuxieme-annee-
de-croissance-dans-l-industrie-musicale-mondiale_5117670_3234.html#RkOeQS0bpq8Ppbvw.99

Jusqu'où le Big Data peut-il révolutionner l'expérience musicale numérique ? How far the Big Data can revolutionize the digital music experience ?

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