Système de Recommandation
Algorithme visant à suggérer des éléments pertinents (films, produits) à un utilisateur selon son profil.
Un système de recommandation aide à trier l’abondance de contenus en proposant à chaque personne des éléments susceptibles de l’intéresser. Il s’appuie sur des signaux comme l’historique de navigation, les achats, les notes, les clics, le temps passé, ou encore le contexte (heure, appareil, localisation). L’objectif est d’augmenter la pertinence perçue, la découverte et l’engagement, tout en réduisant l’effort de recherche.
Comment ça fonctionne
Deux grandes familles dominent :
- Filtrage collaboratif : “des utilisateurs similaires aiment des choses similaires”. On recommande selon les comportements d’un groupe proche (matrices utilisateur-objet, factorisation, embeddings).
- Filtrage basé sur le contenu : on recommande des éléments proches de ceux déjà appréciés (tags, genres, texte, caractéristiques produit).
En pratique, beaucoup de systèmes sont hybrides et ajoutent une couche de ranking (classement) optimisée via des modèles de machine learning. On combine aussi des contraintes : diversité, fraîcheur, popularité, règles métier.
Usages et exemples
E-commerce (produits complémentaires), streaming (films/séries), réseaux sociaux (posts), médias (articles). Un défi clé est le cold start (nouvel utilisateur ou nouvel item) et la gestion des biais (bulles de filtres, sur-représentation).