Qu'est-ce qu'un moteur de recommandation ?

Comment fonctionnent les moteurs de recommandation ?

Les moteurs de recommandation sont des systèmes logiciels qui appliquent des algorithmes et des analyses de données pour donner un sens aux données recueillies sur les visiteurs du web, les clients et les prospects. Les moteurs de recommandation utilisent cette compréhension pour suggérer des produits que ces personnes sont susceptibles d'acheter ou des contenus qui pourraient les intéresser.

Ces moteurs comportent généralement quatre étages de recommandation :

1. Collecte de données. Les organisations collectent des données pertinentes sur les visiteurs. La collecte de données est de deux types : implicite et explicite. Les données implicites comprennent les pages vues et le temps passé sur la page. Les données explicites sont des données non structurées, telles que les commentaires des utilisateurs, les évaluations, les critiques, les goûts et les aversions.
2. Stockage. Les données sont conservées dans une base de données, un entrepôt de données ou une plateforme de données clients avant d'être analysées. Le type de plate-forme de stockage utilisé dépend du type et de la quantité de données utilisées. Le choix du bon type de stockage améliore les performances et l'évolutivité d'un moteur de recommandation.
3. Analyse. Un algorithme de recommandation analyse les données des clients. Il existe différentes techniques d'analyse, telles que l'analyse des utilisateurs similaires, qui consiste à définir une personne en fonction de ses caractéristiques et à l'intégrer dans une cohorte partageant les mêmes préférences.
4. Filtrage. Les informations non pertinentes sont filtrées des données afin d'améliorer la précision et la pertinence des recommandations.

À quoi servent les moteurs de recommandation ?

Les entreprises et les organisations utilisent les moteurs de recommandation à différentes fins. Ces cas d'utilisation varient d'un secteur à l'autre.

Commerce électronique

Ces entreprises utilisent des moteurs de recommandation pour anticiper les préférences des clients et les orienter vers des choix mieux adaptés à leurs besoins. L'objectif est d'encourager les clients à acheter davantage et à renouveler leurs achats.

Des entreprises telles que Netflix et Amazon utilisent des moteurs de recommandation pour personnaliser les écrans d'accueil en suggérant des produits et des contenus pertinents, ainsi que des articles populaires, en fonction de ce qu'elles savent de la personne qui navigue. Par exemple, lorsqu'un client achète un livre sur Amazon, l'entreprise lui recommande des livres sur des sujets similaires qu'il pourrait vouloir lire, des livres du même auteur ou des livres que d'autres clients ont achetés par la suite. Netflix utilise l'historique, les cohortes et l'analyse émotionnelle d'un spectateur pour lui recommander des contenus qu'il est susceptible d'apprécier.

Moteurs de recherche

Les fournisseurs de moteurs de recherche utilisent des moteurs de recommandation pour renvoyer un contenu pertinent en fonction de la requête d'un utilisateur. Par exemple, Google utilise la localisation d'une personne, son historique de navigation et d'autres types de métadonnées pour générer des résultats en temps réel. Google et d'autres moteurs de recherche utilisent également leurs moteurs de recommandation pour collecter des données précieuses sur un utilisateur particulier, en regroupant ses recherches et en vendant ces informations aux annonceurs dans le cadre du capitalisme de surveillance.

Médias sociaux

Des plateformes telles que Facebook, Instagram, TikTok et X, anciennement Twitter, utilisent des moteurs de recommandation pour suggérer de nouveaux contenus et des personnes à suivre.

L'intelligence artificielle au service des opérations informatiques

AIOps utilise des moteurs de recommandation pour analyser les données des réseaux distribués et recommander des solutions. AIOps automatise la détection des problèmes dans l'infrastructure informatique.

Quels sont les différents types de moteurs de recommandation ?

Les différents types de moteurs de recommandation utilisent diverses mesures. Les types de moteurs de recommandation les plus courants sont les suivants :

• Filtrage collaboratif. Les services de streaming utilisent couramment cette méthode de filtrage. Le filtrage collaboratif recueille les données relatives à l'activité et au comportement des utilisateurs et les utilise pour définir les préférences et prédire les comportements futurs. Les recommandations sont formulées en fonction de la similarité de l'utilisateur avec d'autres personnes et de l'hypothèse qu'il pourrait aimer des articles ou des actions connexes. Les sites de commerce électronique utilisent ce type de recommandation pour suggérer des produits dans certaines catégories. Le filtrage collaboratif nécessite beaucoup de maintenance pour sa mise à jour et sa précision, ce qui le rend difficile pour les entreprises à fort volume.
• Filtrage basé sur le contenu. Cette approche analytique compare les préférences d'une personne aux descriptions de produits ou d'articles. Les descriptions comprennent des mots-clés qui sont utilisés pour suivre et définir le comportement de l'utilisateur. Cette méthode part du principe que si une personne aime un produit, elle est susceptible de vouloir un article similaire suggéré par le système de recommandation basé sur le contenu.
• Systèmes de recommandation hybrides. Ces systèmes combinent des éléments de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu. L'approche hybride est considérée comme le moteur de recommandation le plus précis.

Comment construire un moteur de recommandation

Un moteur de recommandation est conçu pour répondre aux besoins d'une organisation. Cependant, le processus de base pour en construire un avant de le personnaliser comprend généralement les six étapes suivantes :

1. Objectif et champ d'application. Avant de commencer toute activité de développement, il est important de déterminer l'objectif du moteur de recommandation et de restreindre son champ d'application pour cibler des clients spécifiques. Cela permet de réduire le budget et les ressources qui pourraient être gaspillés avec un champ d'application inutilement large.
2. Collecte et nettoyage des données. Des informations sont recueillies sur l'historique des achats des clients, les évaluations de produits et les interactions avec les équipes de vente et de service à la clientèle. Ces données sont formatées et les valeurs sont étiquetées afin que le modèle comprenne ce qu'il doit en faire.
3. Entraînement du modèle. Les développeurs disposent de différentes méthodes, telles que le filtrage collaboratif ou basé sur le contenu, pour former un modèle afin de découvrir des informations à partir de données d'apprentissage. D'autres techniques incluent la factorisation de la matrice, une technique de filtrage collaboratif qui réduit une liste d'articles à ceux qui conviennent le mieux à un client en fonction des similitudes entre les articles et le client. Divers langages de programmation, tels que Python, et des bibliothèques, telles que TensorFlow, sont utilisés pour simplifier ce processus.
4. Essais. Les tests de prototypes révèlent comment le moteur de recommandation fonctionne dans des scénarios réels. Les problèmes de fonctionnalité sont identifiés avant que le modèle officiel ne soit déployé.
5. Déploiement. Une fois le prototype testé avec succès, le modèle fini est intégré à l'infrastructure technologique existante de l'entreprise, y compris les serveurs et les applications.
6. Le suivi. Les performances du modèle sont suivies en permanence afin de repérer les défauts et de l'entraîner à nouveau avec de nouvelles données si nécessaire.

Avantages du moteur de recommandation

Les moteurs de recommandation nécessitent un budget ainsi que du temps et des efforts pour être créés. Cependant, ils sont de plus en plus indispensables en raison de leur valeur commerciale. Les avantages des moteurs de recommandation sont les suivants :

• Exposition des produits. Les moteurs de recommandation augmentent le nombre d'articles que les visiteurs d'un site web regardent et achètent potentiellement. Cela peut augmenter le volume de trafic et les revenus d'un site de commerce électronique.
• L'expérience client. En facilitant la recherche, la navigation et l'achat de produits pertinents, on rationalise l'expérience des clients et on leur simplifie le travail.
• Satisfaction du client. Les bonnes expériences des clients sont généralement évaluées à l'aide d'avis ou d'enquêtes en ligne. Les commentaires positifs permettent aux clients potentiels de savoir que d'autres personnes ont été satisfaites de leur expérience et de leurs achats antérieurs.
• Rétention et fidélisation des clients. Une bonne expérience client peut également conduire à une fidélisation de la clientèle à long terme et à une fidélité à la marque.
• Vente croisée. Les moteurs de recommandation permettent aux clients de voir les avantages des produits compatibles avec les produits achetés précédemment ou généralement achetés en même temps qu'eux. Cela peut augmenter les ventes.
• Taux de conversion des clients. Les moteurs de recommandation aident les entreprises à affiner leurs stratégies de vente de manière à améliorer les taux de conversion des clients.

Inconvénients du moteur de recommandation

Malgré leurs multiples avantages, les moteurs de recommandation présentent de nombreux défis et limites. Il s'agit notamment des points suivants :

• Qualité des données. Le bon fonctionnement des moteurs de recommandation dépend de la qualité des données. Des données incomplètes ou linguistiquement ambiguës peuvent affecter la pertinence ou la valeur des recommandations.
• Types de données. Les moteurs de recommandation éprouvent généralement des difficultés avec certains types de données non structurées, telles que les images, car leurs données d'apprentissage doivent être formatées et étiquetées correctement pour comprendre les préférences des clients. Les images non étiquetées rendent difficile l'identification de ce que le modèle doit rechercher.
• Manque de dates et d'heures. Ces moteurs ont parfois du mal à intégrer le temps dans leurs modèles. Par exemple, un moteur de recommandation qui ne connaît pas les saisons où vit un client risque de ne pas suggérer le bon type de vêtements à des acheteurs spécifiques.
• Démarrage à froid. Les moteurs de recommandation sont formés sur la base des données historiques des clients, mais ils peuvent disposer de données historiques limitées lorsqu'ils traitent avec de nouveaux clients. C'est ce qu'on appelle le problème du démarrage à froid.
• Suivi des réactions des clients. Les réactions des clients à des recommandations sous-optimales peuvent être difficiles à identifier et à suivre.
• Biais. Les biais dans les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique peuvent conduire à des recommandations inexactes.
• Conformité. Les règles de conformité peuvent compliquer la collecte et le stockage des données par les entreprises. Par exemple, la loi sur l'IA de l'Union européenne exige des entreprises qu'elles prouvent que leurs méthodes de collecte et de stockage des données ne portent pas atteinte à la vie privée des citoyens de l'UE.
• Le scepticisme des clients. Certains utilisateurs peuvent choisir de ne pas participer aux efforts de collecte de données d'une organisation pour des raisons de protection de la vie privée.

L'avenir des moteurs de recommandation

Les moteurs de recommandation s'appuient sur des technologies relativement nouvelles qui continuent d'évoluer, telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'IA et le big data. L'apprentissage profond et les réseaux neuronaux visent à améliorer la capacité des moteurs de recommandation à intégrer les préférences saisonnières et à enregistrer les réactions des utilisateurs aux recommandations sous-optimales. Ces moteurs pourront ainsi générer des profils d'utilisateurs plus détaillés et plus précis.

Les applications et les techniques telles que le traitement du langage naturel (NLP) piloté par l'IA ont également une incidence sur l'avenir des moteurs de recommandation. L'amélioration de la capacité du NLP à comprendre les textes et les données non structurés rend les recommandations de ces moteurs plus précises.

Les moteurs de recherche tels que Bing et Google commencent à intégrer des capacités d'IA générative. Ces programmes peuvent générer des réponses originales et en temps réel aux requêtes de recherche au lieu de renvoyer des pages de résultats provenant de différents auteurs. Cette technologie basée sur l'utilisateur est un développement important pour les recommandeurs, mais elle s'accompagne de ses propres récompenses et défis.

Les moteurs de recommandation sont une application importante des systèmes d'apprentissage automatique. En savoir plus sur l'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'entreprise.