Les systèmes de recommandations

Nous vous proposons une série d'articles sur les systèmes de recommandation.

Depuis les années 90, ces systèmes de recommandation ont émergé en réponse à la croissance exponentielle des données sur le web.

Avec l'explosion des quantités de données en ligne, il est devenu essentiel de filtrer, prioriser et proposer des contenus adaptés aux besoins des utilisateurs.

Les systèmes de recommandation sont présents dans plusieurs secteurs d'activité tels que l'industrie, les entreprises, le service financier, la musique/radio en ligne, les vidéos, les publications en lignes ...

Ces technologies jouent un rôle prépondérant pour offrir une expérience utilisateur personnalisée, fidéliser les clients et ainsi augmenter les ventes.

Qu'est-ce que les systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation sont des outils de filtrages conçus pour traiter les problèmes de surcharges d'informations. Ils utilisent plusieurs types de données en entrées :

1. Les informations explicites: Ce sont des données personnels recueillies directement auprès des utilisateurs par le biais de réponses à des questions. Par exemple, lors de la création d'un compte Netflix, l'utilisateur est invité à fournir des informations personnels et à choisir quelques titres de films pour aider à établir une base de recommandations.

2. Les informations implicites: Ce sont des données recueillies à partir du comportement de l'utilisateur, telles que le nombre de clics sur une page, les contextes des pages sélectionnées, etc.

Les données recueillis servent à alimenter un modèle algorithmique capable de filtrer et de sélectionner les contenus adaptés aux besoins des utilisateurs. En utilisant ces informations, les systèmes de recommandation peuvent offrir une expérience utilisateur personnalisée et pertinente.

Quels sont les avantages des systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation sont bénéfiques à la fois pour les fournisseurs de services et pour les utilisateurs. Leur objectif est d'être efficaces, fiables et précis, afin de diriger l'utilisateur vers l'information la plus pertinente selon ses besoins.

Les avantages des systèmes de recommandation incluent :

• la réduction des coûts de transaction : Ils diminuent le temps et les efforts nécessaires pour rechercher et sélectionner des articles dans un environnement d'achat en ligne.

• l'amélioration des processus de prise de décision : En offrant des suggestions pertinentes, ces systèmes aident les utilisateurs à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer la qualité de leurs choix.

En outre, dans un contexte de e-commerce, les systèmes de recommandation présentent des avantages supplémentaires :

• l'augmentation des revenus : En incitant les utilisateurs à acheter des produits, ils contribuent à augmenter les ventes et les profits des entreprises.

Ces systèmes jouent donc un rôle crucial dans la personnalisation de l'expérience utilisateur et l'optimisation des résultats notamment commerciaux.

Quels sont les différents types de systèmes de recommandation ?

Les systèmes de recommandation peuvent être divisés en plusieurs types selon les données d'entrée et les techniques algorithmiques utilisées. Voici les 3 types de systèmes de recommandation les plus connus :

1. les systèmes de filtrage collaboratifs

2. les systèmes de filtrage basé sur le contenu

3. les systèmes hybrides ou multistage

Voyons à présent les deux principaux types de systèmes de recommandation. Nous aborderons le troisième type dans un prochain article.

Les systèmes de recommandation basés sur le fitrage collaboratif

Les systèmes de filtrage collaboratif sont parmi les systèmes de recommandation les plus utilisés et les plus efficaces.

Ce type de filtrage recommande des items en identifiant d'autres utilisateurs ayant des goûts similaires et en utilisant leurs opinions pour suggérer des articles à l'utilisateur actif.

Le filtrage collaboratif se base exclusivement sur les informations implicites de l'utilisateur. Il est efficace car les données implicites sont généralement plus faciles à identifier, puisque l'utilisateur n'est pas sollicité pour les fournir.

Les systèmes de recommandation basé sur le contenu

Les systèmes de recommandation basés sur le contenu recommandent des items en fonction des caractéristiques personnelles de l'utilisateur et ignorent complètement les opinions des autres utilisateurs. Ces systèmes peuvent nécessiter que l'utilisateur fournisse des données explicites, mais ils se basent principalement sur les habitudes de navigation et les interactions passées de l'utilisateur pour créer un profil.

Grâce à une interface, ces systèmes suivent les interactions des utilisateurs avec les items pour prédire les items susceptibles de les intéresser. Basés sur les profils des utilisateurs, ils utilisent des métriques pour calculer la similarité entre les documents, comme le TF-IDF ou la similarité cosinus, à partir des données comportementales de l'utilisateur.

Cette technique est parfois moins utilisée que celle basée sur le filtrage collaboratif, elle nécessite un volume significatif de données personnelles sur les utilisateurs, qui sont naturellement plus rare. Cependant, elle est très utile pour les nouveaux utilisateurs ou dans des contextes où les données de filtrage collaboratif sont insuffisantes.

Exemples d'application des systèmes de recommandation en entreprise

Netflix

Pour évaluer la probabilité qu'un utilisateur aime un titre spécifique de leur catalogue, Netflix prend en compte plusieurs facteurs, notamment :

• les interactions de l'utilisateur avec leur service, telles que l'historique de visionnage et les évaluations d'autres titres ;

• les préférences des autres utilisateurs ayant des goûts similaires ;

• les informations relatives à chaque titre, y compris le genre, les catégories, les acteurs et la date de sortie.

Netflix intègre également d'autres éléments pour personnaliser davantage les recommandations, tels que :

1. le moment de la journée où l'utilisateur regarde Netflix,

2. les langues préférées de l'utilisateur,

3. les appareils utilisés pour regarder Netflix,

4. la durée pendant laquelle un utilisateur a regardé un titre ou joué à un jeu.

Voici un aperçu de l'évolution de leur système et de l'influence de chaque information sur le choix des titres affichés.

Lors de la création d'un compte Netflix ou de l'ajout d'un nouveau profil, Netflix demande à l'utilisateur de sélectionner quelques titres appréciés. Ces choix initiaux aident à configurer le système de recommandations. Les titres récemment visionnés auront progressivement plus de poids dans les recommandations, par rapport à ceux regardés il y a plus longtemps.

Sur la page d'accueil de Netflix, leurs systèmes classent et présentent les titres de manière optimale selon les préférences de l'utilisateur. Chaque page comporte plusieurs niveaux de personnalisation, par exemple :

• sélection des sections (comme "Reprendre la lecture"),

• choix des titres dans chaque section,

• ordre des titres dans les sections.

Netflix exploite les informations de chaque visite sur leur service (les titres que l'utilisateur commence à regarder, ceux terminés ou non, et leur évaluation, comme les pouces levés) et alimente continuellement leurs algorithmes avec ces nouvelles données pour améliorer la précision des prédictions quant aux titres les plus susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Leurs données, algorithmes et systèmes de calcul se complètent en permanence pour générer de nouvelles recommandations, assurant ainsi que l'expérience sur Netflix reste toujours pertinente et agréable.

Amazon

Amazon utilise massivement les systèmes de recommandations pour augmenter leurs revenus, fidéliser les clients et cibler efficacement les recherches des utilisateurs.

Il utilise les deux types de systèmes de recommandation : le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu.

Comme pour Netflix, les facteurs pris en compte sont les historiques de navigation et d'achats, les avis et les évaluations, le comportement des autres utilisateurs et la personnalisation en temps réel pour améliorer l'expérience client. En général, ces recommandation apparaissent dans des sections comme "Articles fréquemment achetés ensemble", "les clients ayant acheté cet article ont aussi acheté" ou "Recommandation pour vous"... Amazon améliore ainsi la découverte de produits et augmente le nombre de ventes.

Nous avons exploré les fondements des systèmes de recommandation, en examinant leur rôle crucial dans la gestion de la surcharge d'informations et la personnalisation de l'expérience utilisateur. Nous avons également discuté des principaux types de systèmes de recommandation, notamment le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu, et avons mis en lumière leurs avantages et leurs mécanismes.

Dans les prochains articles, nous approfondirons les techniques spécifiques employées pour mettre en œuvre ces différents types de systèmes de recommandation. Nous aborderons en détail les techniques de filtrage collaboratif, les méthodes basées sur le contenu, ainsi que les approches hybrides ou multistage. Ces explorations nous permettront de mieux comprendre comment ces systèmes analysent les données pour offrir des recommandations précises et pertinentes.

Restez avec nous pour découvrir comment ces techniques innovantes sont appliquées dans divers secteurs, de l'e-commerce à la diffusion de contenu en ligne, pour optimiser l'engagement des utilisateurs et améliorer la satisfaction client.

Ce qu'il faut retenir !