Quels sites web utilisent des algorithmes de recommandation ?




  • Qu'est-ce qu'un algorithme ? 

Les algorithmes de recommandation sont de plus en plus présents sur les sites web que nous visitons tous les jours. Ils sont utilisés pour prédire les préférences des utilisateurs et leur recommander des produits, des services ou des contenus qui correspondent à leurs goûts. Dans cet article, découvrons parmi ces sites web lesquels utilisent des algorithmes de recommandation.

Pour une meilleure compréhension, nous allons décomposer ces informations en points clés :

  • Présence croissante des algorithmes de recommandation : Ces systèmes avancés sont devenus courants dans le paysage numérique d'aujourd'hui, améliorant notre expérience de navigation quotidienne sur différents sites web.
  • Utilisation des algorithmes de recommandation : Ils ont la capacité de prédire nos préférences en analysant notre comportement en ligne. Cela permet aux plateformes de nous proposer des produits, des services ou des contenus personnalisés en fonction de nos goûts.
  • Le but des algorithmes de recommandation : Le principal objectif de ces systèmes est de fournir une expérience utilisateur plus pertinente et personnalisée, en suggérant des articles ou des services spécifiques qui correspondent aux intérêts de l'utilisateur.
  • Exemples de sites web utilisant des algorithmes de recommandation : Dans la suite de cet article, nous allons explorer quels sites web intègrent ces algorithmes pour améliorer l'expérience utilisateur et favoriser l'engagement.


Algoritme & Sites de e-commerce


Les plateformes d'e-commerce, comme Amazon, eBay et Alibaba, tirent parti des algorithmes de recommandation pour améliorer l'expérience utilisateur. Ces processus algorithmiques sont structurés de la manière suivante :



  • Analyse des habitudes d'achat : Les algorithmes évaluent les comportements d'achat des utilisateurs, y compris les articles qu'ils ont achetés et les types de produits qu'ils semblent préférer.

  • Étude des recherches d'utilisateurs : Les algorithmes prennent également en compte les termes de recherche des utilisateurs pour obtenir des informations précieuses sur leurs intérêts et leurs besoins.
  • Examen des achats précédents : En examinant les achats passés, les algorithmes peuvent déterminer les préférences des utilisateurs et prédire les types de produits qu'ils pourraient être susceptibles d'acheter à l'avenir.
  • Recommandations de produits : Sur la base des informations recueillies, les algorithmes génèrent des recommandations de produits. Ces suggestions peuvent être basées sur divers critères, tels que :
  1. Le prix : Les produits peuvent être recommandés en fonction de la fourchette de prix que l'utilisateur a tendance à préférer ou à rechercher.
  2. La popularité : Les articles les plus populaires ou les plus vendus peuvent être suggérés à l'utilisateur.
  3. Les commentaires des utilisateurs : Les produits qui ont reçu de bonnes critiques de la part des clients précédents sont plus susceptibles d'être recommandés.
 

Algoritme & Sites de Streaming 


Les plateformes de streaming ont recours à l'utilisation d'algorithmes de recommandation pour suggérer du contenu aux utilisateurs. Parmi ces sites, on peut citer :




  • Quel est l'algorithme de Netflix ? : Netflix utilise un algorithme sophistiqué qui analyse les habitudes de visionnage de l'utilisateur afin de recommander des films et des séries similaires.

    Comment Netflix compose ses algorithmes de recommandation ?

    Netflix utilise une combinaison de techniques d'apprentissage automatique, de filtrage collaboratif et de deep learning pour composer ses algorithmes de recommandation. Voici une description de haut niveau de comment ces systèmes fonctionnent en combinaison pour offrir des recommandations personnalisées :

    1. Filtrage collaboratif : Cette méthode utilise les comportements des utilisateurs pour faire des recommandations. Par exemple, si un utilisateur A a aimé les films 1, 2, et 3, et l'utilisateur B a aimé les films 2, 3 et 4, alors il est probable que l'utilisateur A aimera le film 4 et l'utilisateur B aimera le film 1.

    2. Méthodes basées sur le contenu : Ces méthodes recommandent des films similaires à ceux que l'utilisateur a déjà aimé ou regardé. Par exemple, si un utilisateur regarde beaucoup de comédies romantiques, l'algorithme recommandera plus de films de ce genre.

    3. Factorisation de matrices : Netflix utilise aussi des techniques de factorisation de matrices pour découvrir des facteurs latents ou des caractéristiques cachées qui déterminent les préférences de l'utilisateur. Par exemple, bien que l'utilisateur n'indique pas explicitement qu'il aime les films avec un fort élément dramatique, l'algorithme peut déduire ce facteur latent à partir de son historique de visionnage.

    4. Deep learning : Netflix utilise également des réseaux de neurones profonds pour prédire les préférences des utilisateurs. Ces modèles sont capables de modéliser des interactions complexes et non linéaires entre les utilisateurs et les items.

    5. Bandit algorithms : Ces algorithmes sont utilisés pour équilibrer l'exploration et l'exploitation. C'est-à-dire, ils permettent à l'algorithme de recommandation d'explorer de nouvelles suggestions tout en exploitant les informations existantes pour faire des recommandations précises.

    6. Contextual Bandits : Ces algorithmes ajoutent un niveau supplémentaire d'adaptation en considérant le contexte de l'utilisateur lors de la prise de décisions. Par exemple, ils peuvent prendre en compte le moment de la journée, le jour de la semaine, l'appareil sur lequel l'utilisateur regarde Netflix, etc.

    Toutes ces techniques sont constamment mises à jour et ajustées en fonction du comportement de l'utilisateur. Par exemple, si l'utilisateur regarde un nouveau type de film et qu'il le note positivement, l'algorithme de Netflix s'ajustera pour inclure plus de films de ce type dans ses recommandations.

  • Est-ce que YouTube est un algorithme de recommandation ? : Cette plateforme, axée sur le partage de vidéos, utilise également un algorithme de recommandation qui propose aux utilisateurs des vidéos basées sur leurs habitudes de visionnage.
  • Est-ce que Spotify est un algorithme de recommandation ? : C'est un service de streaming musical qui utilise des algorithmes pour suggérer des chansons et des playlists aux utilisateurs en fonction de leurs habitudes d'écoute.


Fonctionnement des Algorithmes de Recommandation


Ces algorithmes analysent les habitudes d'écoute et de visionnage des utilisateurs pour leur suggérer des contenus similaires. Les recommandations sont faites en se basant sur plusieurs critères tels que :




  • Le genre : De la musique, du film ou de la série regardée par l'utilisateur est pris en compte pour suggérer du contenu similaire.
  • L'année de sortie : Les contenus sortis pendant les mêmes années que ceux appréciés par l'utilisateur peuvent également être suggérés.
  • Les évaluations des utilisateurs : Les algorithmes prennent aussi en compte les évaluations et commentaires laissés par les utilisateurs sur les différents contenus pour les recommander à d'autres utilisateurs ayant des goûts similaires.

Algorithme & Réseaux sociaux 



Ils sont largement utilisés pour la communication et le partage d'informations. Les exemples les plus notables sont Facebook, Instagram, Twitter et TikTok. Ces plateformes utilisent des algorithmes de recommandation sophistiqués pour améliorer l'expérience utilisateur.




  • Analyse des informations de profil : Les algorithmes analysent les informations de profil des utilisateurs pour comprendre leurs préférences et centres d'intérêt.
  • Interactions avec d'autres utilisateurs : Les comportements des utilisateurs, y compris avec qui ils interagissent, aident également à informer les recommandations. Ils suggèrent des amis, des groupes, des pages, et des contenus à suivre, se basant sur divers facteurs.
  • Historique de navigation : Les sites visités par les utilisateurs peuvent également fournir des informations précieuses pour les recommandations.


 Recommandations pertinentes


L'objectif est de recommander des connexions qui sont pertinentes pour chaque utilisateur. Ces recommandations peuvent être basées sur :

  • Localisation : Les utilisateurs sont souvent intéressés par des événements ou des personnes proches de leur emplacement physique.
  • Centres d'intérêt : Les hobbies, les activités et les préférences des utilisateurs sont un facteur clé dans les recommandations.
  • Interactions précédentes : Les interactions passées de l'utilisateur peuvent donner des indices sur ce qu'il pourrait trouver intéressant à l'avenir.


TikTok  


Contrairement aux autres réseaux sociaux, TikTok se concentre davantage sur la recommandation de contenu vidéo basée sur le comportement de visionnage des utilisateurs. Les vidéos que vous avez aimées, partagées, et le temps que vous avez passé à regarder certaines vidéos, jouent un rôle important dans la génération des recommandations de TikTok.


@lamethodeantoine Avec cette video tu vas comprendre un peu mieux comment fonctionne l’#algorithme de TikTok. C’est pas parce que tu pas eu une vidéo viral que toutes tes futures vidéos auront les mêmes résultats. #comprendretiktok #coachtiktok #formationtiktok #commentfonctionnelalgorithme ♬ original sound - Phoebe


Sites d'actualités et de Voyage


Les sites d'actualités utilisent des algorithmes de recommandation pour proposer des articles aux utilisateurs.  

  • Analysent les habitudes de lecture des utilisateurs pour leur recommander des articles similaires. 
  • Recommandations basées sur : Le sujet de l'article, l'auteur et la popularité de l'article.

Des sites de voyage tels que Booking et TripAdvisor utilisent également des algorithmes de recommandation pour suggérer des destinations, des hébergements et des activités aux utilisateurs.

  • Analysent les recherches et les réservations précédentes des utilisateurs pour leur recommander des options similaires.
  • Recommandations basées sur : La localisation, le budget et les centres d'intérêt de l'utilisateur.


Avantages des algorithmes de recommandation


  • Recommandations personnalisées : Les algorithmes de recommandation offrent des suggestions adaptées à chaque utilisateur en se basant sur leurs habitudes et préférences personnelles.
  • Pertinence des recommandations : En analysant les comportements et les intérêts des utilisateurs, ces algorithmes permettent de proposer des contenus, des produits ou des services spécifiquement pertinents pour chaque individu.

Inconvénients des algorithmes de recommandation


  • Bulles de filtres : Ces algorithmes peuvent parfois limiter la diversité des recommandations en se concentrant uniquement sur les préférences déjà établies de l'utilisateur, ce qui peut restreindre leur exposition à de nouveaux contenus ou produits.
  • Perte de contrôle : Les utilisateurs peuvent sentir qu'ils perdent le contrôle sur les informations qu'ils reçoivent, car les algorithmes déterminent ce qui est montré ou recommandé.


Comment fonctionne l'algorithme de recommandation ?


  • Analyse des données : Ils utilisent des techniques de filtrage pour analyser les données des utilisateurs et identifier des modèles.
  • Utilisation des systèmes de notation : Les algorithmes collaborent avec des systèmes de notation, qui permettent aux utilisateurs de donner une note ou un avis sur un produit ou un service.
  • Identification des tendances : À partir de ces données, l'algorithme identifie les tendances et les préférences des utilisateurs pour recommander des produits similaires.


Quels sont les principaux algorithmes de recommandation ?


  • Algorithmes de recommandation basés sur le contenu : Ils analysent les caractéristiques d'un produit ou d'un service pour fournir des recommandations similaires.
  • Algorithmes de recommandation collaboratifs : Ils analysent les préférences des utilisateurs pour recommander des produits similaires à ceux qu'ils ont aimés par le passé.
  • Algorithmes de recommandation hybrides : Ils combinent les deux méthodes précédentes pour offrir des recommandations plus précises et personnalisées.