Les algorithmes de recommandation sont omniprésents dans notre vie numérique et jouent un rôle essentiel lors de nos navigations sur le web. Que ce soit dans le domaine du e-commerce, de la presse en ligne, des services de streaming vidéo et musical, ou encore des réseaux sociaux, la recommandation de contenu est présente partout.
Pourquoi utiliser des algorithmes de recommandation ?
Les algorithmes de recommandation offrent de nombreux avantages et sont utilisés par les acteurs majeurs de divers secteurs, notamment pour :
- Améliorer l’expérience utilisateur
- Augmenter les performances clés telles que la durée de visionnage, le temps de lecture, le panier moyen, etc.
- Gérer un volume croissant de données qui serait impossible à traiter manuellement
- Analyser finement les données pour des recommandations personnalisées pertinentes
- Automatiser le filtrage des données
Les principaux algorithmes de recommandation
Filtrage collaboratif (collaborative filtering)
Le filtrage collaboratif est l’un des moyens les plus performants pour recommander du contenu à des utilisateurs déjà connus. Il repose sur le principe selon lequel si deux personnes ont aimé des contenus similaires par le passé, elles auront probablement les mêmes goûts à l’avenir.
Les recommandations personnalisées issues du filtrage collaboratif peuvent être calculées de différentes manières, en se basant sur le profil des utilisateurs (User-Based), en utilisant les profils de contenus (Item-Based), ou encore en utilisant la factorisation de matrice. Ces algorithmes de filtrage collaboratif fonctionnent de manière similaire, mais avec des approches différentes.
Content-based
L’algorithme Content-based analyse le contenu lui-même, sans prendre en compte les utilisateurs dans un premier temps. Il détecte les similarités entre les contenus pour recommander des articles pertinents à partir de l’analyse des mots-clés et des sujets traités. Par exemple, si vous lisez un article sur Game of Thrones, d’autres articles sur le même sujet vous seront recommandés.
Algorithmes basiques
En plus des algorithmes plus complexes, il existe également des algorithmes basiques tels que le Populaire et le Random.
Le Populaire se base sur le postulat que si vous ressemblez à la plupart des utilisateurs, vous devriez aimer les articles les plus populaires. Cet algorithme recommande donc les contenus les plus consultés et partagés sur le site.
Quant au Random, il propose des recommandations de manière totalement aléatoire lorsque les autres algorithmes sont à court de suggestions.
Il existe de nombreuses autres variantes et algorithmes, mais ceux-ci sont les plus simples et peuvent être utilisés pour recommander du contenu à des utilisateurs que vous ne connaissez pas encore suffisamment.
En conclusion, les algorithmes de recommandation sont essentiels dans de nombreux secteurs et offrent de nombreux avantages. Que ce soit pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter les performances clés ou automatiser le filtrage des données, ces algorithmes sont un outil précieux.
