À chaque navigation sur Internet, les algorithmes de recommandation se présentent comme par hasard. Afin d’améliorer l’expérience utilisateur, plusieurs sites web et réseaux sociaux, tels que YouTube, Netflix, Facebook ou Spotify, l’utilisent.
Cet algorithme permet de recommander aux utilisateurs des produits ou des services selon leurs préférences et leurs informations sur le web. La note peut ainsi apparaître dans une newsletter, une notification mobile ou une publicité digitale.
Comment ça fonctionne ? Le filtrage des informations utilise l’historique de vos achats, des sites visités, des données personnelles et bien d’autres, pour vous suggérer une offre ou un service, susceptible d’être acheté. C’est pourquoi, les algorithmes de recommandation optimisent ainsi les ventes des entreprises.
Voyons en détail quels sites web utilisent cet algorithme ?
Algorithmes de recommandation : définition
Les algorithmes de recommandation sont des calculs numériques utilisés pour analyser plusieurs données afin de suggérer un contenu pertinent aux utilisateurs.
Le but est de personnaliser l’expérience utilisateur, en proposant des produits ou services vers les utilisateurs selon leur comportement et leurs préférences sur Internet. Ces recommandations sont notées par l’algorithme dans des sections personnalisées. L’utilisateur reçoit ainsi sur son écran, des notifications, des newsletters, ou des pubs digitales surtout en retargeting.
Ce genre de programme est très utilisé sur des sites web et des applications mobiles, pour stimuler l’achat et optimiser la marge des entreprises. Pour y parvenir, ces algorithmes s’appuient sur des données variées collectées sur le web, telles que les achats en ligne, les abonnements, les pages visités et autres.
Récemment, ce type de programme utilise le filtrage collaboratif, résultant du comportement commun de deux utilisateurs différents sur un même contenu.
Ainsi, les algorithmes de recommandation contribuent à l’optimisation des offres et la personnalisation de l’expérience utilisateur. Le calcul va créer une bulle d’informations relatives pour chaque internaute.
Les sites web qui utilisent des algorithmes de recommandation
Pour améliorer l’expérience utilisateur sur les plateformes, certains sites web génèrent des algorithmes de recommandation selon leur besoin. YouTube, Amazon, Netflix, Twitter, Facebook et LinkedIn en font partie.
Ces sites exploitent des mathématiques complexes pour personnaliser leur contenu. De ce fait, ils peuvent proposer des produits ou des services adaptés aux habitudes de chaque utilisateur.
Par contre, Skype, Wikipedia, Dropbox et Outlook ne font pas recours aux algorithmes de recommandation pour améliorer leurs plateformes. Leurs objectifs quant à eux sont axés sur la communication, l’accès à l’information ou la gestion des fichiers.
Prenons maintenant des exemples d’algorithmes de recommandation appliqués à différents types de sites web. Le but étant d’expliquer en détail à quoi ça sert et comment ça fonctionne :
YouTube
YouTube, spécialisé dans les vidéos, utilise un programme de recommandations varié, tel que la factorisation matricielle, le filtrage collaboratif de contenu et de profils. Ces outils servent à identifier les contenus qui pourraient intéresser ses membres utilisateurs.
Grâce à cela, ces derniers peuvent rapidement trouver la vidéo qu’ils recherchent parmi des millions d’autres. De plus, ils seront informés des nouvelles publications de leurs YouTubeurs préférés. En s’appuyant sur ces algorithmes, YouTube tient à améliorer au fil du temps l’expérience de ses utilisateurs.
Le célèbre Facebook est le plus habitué des algorithmes de recommandation. Ces algorithmes lui permettent de suggérer à ses utilisateurs des profils pertinents. Le réseau social utilise une méthode de calcul collaborative pour proposer à un membre des profils similaires à leur préférence.
Ce filtrage va orienter les utilisateurs vers les contenus préférés de leurs contacts sur la page. Par exemple, en fonction du nombre de vues et des mentions « j’aime » de vos amis, Facebook peut vous suggérer certaines publications. Ainsi, Facebook peut fournir des contenus adaptés aux attentes de ses membres.
Amazon
Comme la plupart des sites e-commerce, Amazon utilise des algorithmes pour afficher les produits les plus pertinents et similaires à chaque recherche. Ces recommandations sont basées sur le profil de l’utilisateur, ses recherches précédentes et les informations d’autres clients ayant les mêmes profils.
Amazon utilise différents types de filtrages mais le collaboratif filtering reste le plus utilisé. Le résultat affiche les articles qui correspondent aux préférences et aux habitudes d’achat du client.
Google Discover
Chez Google Discover, les algorithmes de recommandation servent à améliorer la navigation de ses utilisateurs. Ainsi, les entreprises peuvent accroître leur visibilité en fournissant des données qui permettent à la plateforme de proposer des contenus pertinents. Ces recommandations sont basées sur les préférences de l’utilisateur et son comportement sur le navigateur.
De plus, Google Discover créer des groupes d’utilisateurs qui ont les mêmes profils et les mêmes intérêts. Ce qui permet de leur présenter les articles les plus populaires via leur groupe. Ces méthodes servent à anticiper les attentes des lecteurs afin de fournir les informations dont ils ont besoin au bon moment.
Netflix
La plateforme de streaming, Netflix use également du génie des algorithmes de recommandation pour fidéliser ses abonnées. Le calcul leur permet de suggérer des jeux, séries et films selon les préférences de chaque utilisateur.
Dès votre inscription, Netflix ne peut se baser que sur les profils des autres utilisateurs pour faire des suggestions. À partir de la deuxième connexion, la plateforme utilise les données collectées.
Elle filtre le temps passé sur chaque page et les rubriques consultées, pour affiner ses recommandations. Le filtrage par contenu devient alors plus pertinent pour permettre l’affichage des films et des jeux adaptés aux goûts de l’utilisateur.
Twitter, comme les autres réseaux sociaux, utilise fréquemment les algorithmes de recommandation. En plus du filtrage collaboratif, Twitter intègre des algorithmes prenant en compte le profil des utilisateurs et leurs interactions.
Ces outils analysent les informations recherchées et recommandent des contenus similaires aux profils similaires. Bien que certains considèrent cela comme une intrusion, d’autres y voient un moyen efficace de naviguer rapidement sur la plateforme.
Spotify
Spotify emploie plusieurs critères pour établir les profils de ses utilisateurs et proposer des recommandations musicales de qualité. Leurs algorithmes de recommandation enregistrent les données fournies par les utilisateurs et les contenus précédemment écoutés pour suggérer des titres. Chaque suggestion est calculée pour correspondre aux préférences du profil.
Divers types de filtrages sont regroupés dans ces recommandations, ce qui fait de Spotify une référence de personnalisation de contenu musical. Bien que ces algorithmes ne soient pas toujours parfaits, les avancées de l’IA ne cessent de les améliorer.