Les algorithmes de recommandation ont le pouvoir de changer la manière dont nous découvrons de nouveaux produits et services en ligne. Ils sont utilisés par les principales plateformes web pour fournir des informations ou des produits personnalisés à leurs utilisateurs. Dans cet article, nous allons étudier de plus près quels sites web utilisent des algorithmes de recommandation et comment ces algorithmes peuvent aider à améliorer l’expérience utilisateur et à renforcer la position concurrentielle des entreprises. Nous examinerons également les principales méthodes et technologies qui sous-tendent l’utilisation et la mise en œuvre d’algorithmes de recommandation.
Contenu de l'article :
Quel est le rôle des algorithmes de recommandation et comment fonctionnent-ils ?
Les algorithmes de recommandation sont des formules mathématiques qui attribuent une note à chaque publication sur Internet. Ils permettent aux développeurs d’analyser et de recommander un post à un utilisateur basé sur ses préférences. Ces algorithmes enferment les visiteurs dans un environnement d’informations censées être importantes pour eux. Voilà comment ces algorithmes sont utilisés sur certains sites web pour proposer des contenus aux internautes !
Quels sites Web utilisent des algorithmes de recommandation ?
Ce sujet est abordé dans le test de compétences numériques PIX. Voici la réponse :
- Youtube : oui
- Amazon : oui
- Skype : non
- Netflix : oui
- Wikipedia : non
- Twitter : oui
- Facebook : oui
- Linkedin : oui
- Dropbox : non
- Outlook : non
Examinons maintenant des cas concrets d’algorithmes de recommandation appliqués à divers types de sites Web pour en savoir plus sur ce à quoi ils servent et sur leur fonctionnement.
Youtube
Le site de diffusion vidéo s’appuie sur les méthodes de recommandation standards telles que :
- les filtrages de contenu ;
- les filtrages de profils ;
- la factorisation matrice ;
- les collaboratifs.
Ces moyens permettent de toucher le plus grand nombre d’utilisateurs. Plus précisément, le site va analyser le comportement des abonnés pour savoir quels contenus leur sont plus adaptés.
Les internautes peuvent ainsi trouver facilement la vidéo qu’ils recherchent dans des millions de vidéos enregistrées. Ils sont également alertés sur les nouvelles publications de leurs YouTubeurs favoris. L’expérience utilisateur est donc continuellement optimisée et mise à profit sur YouTube.
Le célèbre réseau social emploie des algorithmes de filtrage collaboratif afin de proposer à ses membres des informations qui pourraient les intéresser. Facebook sert à orienter les utilisateurs du site vers les contenus se rapportant à leur cercle social. En effet, en fonction du nombre de vues qu’une publication a obtenu et des personnes avec qui vous êtes connecté qui l’ont aimée, le réseau social vous encouragera à suivre ce contenu. Ce mécanisme permet à Facebook de fournir à ses abonnés des contenus qui répondent à leurs attentes.
Amazon
De même que beaucoup de plateformes de commerce électronique, Amazon fait appel à des algorithmes informatiques pour présenter les produits les plus recherchés par un client. Cela est réalisé grâce à l’examen de son profil. En réalité, les articles ne vous seront présentés que sur la base des informations fournies sur votre compte. Les recherches précédentes effectuées par vous-même ou d’autres personnes ayant des informations similaires vous offriront également des résultats satisfaisants. Pour ce faire, Amazon utilisera différentes méthodes de filtrage. Toutefois, le filtrage collaboratif sera le plus employé.
Google Discover
Google Discover n’utilise pas uniquement des robots de recommandation pour améliorer l’expérience des utilisateurs. En effet, plusieurs entreprises cherchent à améliorer leur visibilité grâce à ce site. Pour tirer parti des services de ce géant, vous devez fournir des informations. Grâce à celles-ci, vous pouvez facilement et rapidement obtenir ce dont vous avez besoin.
Les éléments de l’algo Discover sont basés sur les préférences de l’utilisateur et son historique de navigation. Mais le système va plus loin en créant des groupes d’utilisateurs qui ont des caractéristiques et des intérêts de recherche communs pour pousser les articles qui ont le plus de succès dans leur groupe. Ces méthodes de corrélation permettent de deviner les attentes des lecteurs et de leur offrir l’information qu’ils souhaitent au bon moment.
Netflix
Netflix tire parti d’algorithmes de recommandation pour vous suggérer des jeux, des séries télé et des films qui correspondent à votre historique de recherche. Toutefois, lors de votre première visite, il ne pourra pas bénéficier du filtrage par contenu. Il ne prendra en compte que votre profil pour vous montrer des produits. En vous connectant une seconde fois, il aura déjà les informations dont il a besoin pour vous présenter des contenus qui vous plairont. Ce n’est qu’à ce moment-là qu’il pourra mettre en œuvre le filtrage par contenu. Il analysera plusieurs données liées au temps que vous passez sur les pages, aux différentes catégories parcourues et à vos favoris.
Twitter est une autre plateforme sociale dans laquelle les algorithmes de prédiction sont largement utilisés. En plus de la méthode de filtrage collaboratif qu’il partage avec ses concurrents, il incorpore également des algorithmes qui tiennent compte du profil des lecteurs et des contenus qu’ils ont lus.
Ces deux types de programmes informatiques aident les moteurs de recherche du réseau social à mieux analyser les informations recherchées par les utilisateurs. Ceux-ci serviront à recommander aux abonnés ayant des profils similaires, les mêmes informations. Si certains considèrent ces données comme une intrusion informatique, d’autres les utilisent comme outil pour se retrouver facilement sur ces sites.
Spotify
Le site Spotify évalue les profils de ses abonnés en tenant compte de divers critères. Les systèmes de recommandation du site ont pour but de fournir une meilleure expérience aux utilisateurs. Les informations fournies par ceux-ci sont enregistrées et servent à afficher des données en cohérence avec leurs intérêts. De nombreux filtres sont mis en place afin de proposer des recommandations personnalisées.
Le fonctionnement des algorithmes de recommandation représente l’ingéniosité humaine et pourrait être amélioré. Les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle aideront à perfectionner ces systèmes.
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Quelle est la principale fonction des algorithmes de recommandation ?
Réponse : La principale fonction des algorithmes de recommandation est d’aider les utilisateurs à trouver des contenus pertinents et personnalisés en fonction de leurs intérêts et de leurs préférences.
Quel type de sites web utilisent des algorithmes de recommandation ?
Réponse : De nombreux sites web tels que les médias sociaux, les sites de streaming vidéo et de musique, les sites de vente en ligne et d’autres services en ligne utilisent des algorithmes de recommandation pour fournir des contenus personnalisés aux utilisateurs.
Comment fonctionnent les algorithmes de recommandation ?
Réponse : Les algorithmes de recommandation fonctionnent en analysant les données des utilisateurs et en utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour créer des modèles qui peuvent prédire leurs préférences et leurs intérêts. Ces modèles sont ensuite utilisés pour recommander des contenus pertinents aux utilisateurs.