La majorité des sites internet et des applications que nous consultons aujourd’hui utilisent de nombreux algorithmes pour modifier et adapter notre expérience utilisateur, et notamment des algorithmes de recommandations. Ces derniers sont présents sur les sites de e-commerce, de streaming musical et de vidéos, sur les réseaux sociaux ou encore sur les moteurs de recherche. Découvrez dans cet article cinq de ces sites.
Les algorithmes de recommandation sont des formules mathématiques permettent aux programmeurs informatiques de recommander un post en se basant sur une analyse du post. Ils sont utilisés par certains sites pour proposer du contenu à leurs navigateurs. Beaucoup des sites qu’on utilise aujourd’hui utilisent des algorithmes de recommandation. Voici comment ils sont utilisés par certains sites pour proposer du contenu aux navigateurs !
Facebook est un réseau social en ligne qui permet aux utilisateurs d’interagir entre eux. C’est l’un des plus grands utilisateurs d’algorithmes de recommandation. Ces derniers permettent de suggérer aux abonnés des informations utiles pour eux. Facebook utilise l’algorithme de filtrage collaboratif pour proposer aux internautes des profils de personnes qu’ils pourraient suivre. Ce type de filtrage oriente les abonnés sur les contenus présents dans leur entourage et qui pourraient les intéresser. En fonction du nombre de vues, du nombre de personnes dans vos contacts qui l’ont aimé, cet algorithme vous proposera de suivre celle-ci. Cet algorithme permet au réseau social de fournir avec une réussite de 80% des contenus qui plaisent toujours à ses abonnés.
Youtube
Youtube est une plateforme bien connue qui diffuse des vidéos, mais que serait-elle sans ses recommandations ? En effet, chaque utilisateur de l’application dispose d’une liste différente de vidéos triées juste pour lui. L’algorithme de recommandation de YouTube est assez complexe et utilise les réseaux de neurones profonds pour fournir un contenu frais et pertinent à chaque utilisateur individuel.
L’entreprise a même été confrontée à un défi pour développer son algorithme de recommandation car elle devait gérer le plus grand ensemble de données sur les comportements des utilisateurs ainsi que la quantité de contenu qu’il contenait.
Twitter est un réseau social qui permet de partager des minimessages avec d’autres internautes que vous suivez au préalable. C’est un autre réseau social qui fait appel aux algorithmes de recommandation pour ses abonnés. En plus du filtrage collaboratif, Twitter utilise aussi des algorithmes qui prennent en charge les préférences des lecteurs. Tous ces algorithmes de recommandation permettent alors au réseau social de mieux analyser et de faire des propositions de qualité aux internautes. Ils recommandent aux autres utilisateurs qui ont des profils ressemblants, les mêmes informations.
Netflix
L’algorithme de recommandation de Netflix.com est l’un des meilleurs du marché. Bien qu’il soit difficile à croire, avant qu’il ne devienne aussi grand dans le secteur, Netflix était un service de location de DVD qui a débuté en 1997. Leur site web a commencé à être à perte au début des années 2000 car ils étaient confrontés à un défi majeur : les gens demandaient de plus en plus de nouveaux films à succès étaient disponibles à la location, ce qui faisait que les clients n’étaient pas satisfaits lorsqu’ils ne pouvaient pas l’obtenir.
Comme solution, Netflix a eu une idée : un algorithme de recommandation. Ils ont commencé à recommander aux gens des films plus anciens qu’ils pourraient aimer et qu’ils n’ont pas encore regardés. En conséquence, la demande de nouveaux films à succès a diminué de 20 % par rapport à leur concurrent à l’époque.
L’algorithme de recommandation qu’ils utilisaient initialement s’appelait « Cinematch » et en 2006, ils ont lancé un défi : quiconque pourrait améliorer Cimematch de 10 % se verrait attribuer 1 million de dollars. Depuis lors, ils se sont constamment améliorés et c’est maintenant l’un des meilleurs systèmes de recommandation au monde.
Amazon
Amazon est l’un des leadeurs mondiaux du commerce en ligne. Grâce à une analyse du profil du client, Amazon lui propose un ensemble de produit qui pourrait l’intéresser. Comme plusieurs sites d’e-commerce, celui-ci propose les articles que vous voyez sur la base des informations que vous avez entré à la création de votre profil. Si vous effectuez des recherches, les algorithmes de recommandation les prennent en compte et vous proposent des articles similaires qui pourraient vous intéresser. Les recherches des personnes ayant à peu près le même profil que vous permettent d’avoir de bons résultats. Amazon utilise plusieurs types de filtrage, mais le filtrage collaboratif est le plus utilisé.
Par ailleurs, nombreux sont les sites web qui utilisent les algorithmes de recommandation. Ils permettent de rendre la navigation des internautes plus simple et plus rapide, en leur permettant d’avoir accès au contenu de leur choix sans avoir à chercher longtemps.