Les contenus sportifs sont le moteur de la télévision, et l'élargissement de leur diffusion sur le marché en pleine expansion de la télévision connectée (CTV) permet aux fans d'accéder à une offre de programmes plus riche que jamais. La décentralisation de la diffusion a toutefois compliqué la découverte des contenus, même pour des événements d'envergure tels que la récente Coupe du monde de la FIFA 2026.
La difficulté à savoir où trouver des matchs et des compétitions spécifiques montre bien que la disponibilité ne rime plus avec la facilité à trouver ces informations. En l’absence d’un guide unifié, les supporters ne savent souvent pas où trouver les matchs qu’ils recherchent. Internet est la ressource qu’ils utilisent le plus, mais un tiers d’entre eux affirment qu’il ne fournit pas d’informations précises sur les matchs locaux.
– Enquête mondiale auprès des amateurs de sport « Gracenote » 2026
Malgré les difficultés liées à la recherche de contenus, les fans ont adopté les services d’ streaming s pour assouvir leur passion pour le sport : près de 24 % d’entre eux paient au moins trois abonnements pour regarder du sport, et 50 % déclarent qu’ils envisageraient de souscrire un abonnement supplémentaire pour les retransmissions sportives en direct qu’il propose.
Compte tenu de l’attrait pour le sport et de l’engouement inébranlable des fans pour les contenus sportifs, les agrégateurs, les fabricants de téléviseurs et les éditeurs peuvent marquer des points auprès des fans en centralisant les contenus qu’ils recherchent, notamment les calendriers des matchs et la liste des chaînes. Avec 85 % des fans intéressés par des plateformes sportives centralisées, la facilité de découverte des contenus, la fidélisation de la clientèle et l’engagement accru qui en résulteraient pourraient changer la donne pour les éditeurs et les fournisseurs de contenus.



Les téléspectateurs de FAST ont désormais le choix entre 26,6 % de programmes d'actualité et 37,5 % de programmes sportifs de plus qu'il y a un an.
Les modèles de langage de grande envergure (LLM) joueront un rôle clé dans la découverte de contenus, mais les stratégies d'IA efficaces ne reposeront pas sur des modèles plus volumineux.
Sans données de référence adéquates, les réponses fournies par les modèles LLM concernant des épisodes de séries télévisées seront généralement erronées.
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