Présentation
EnglishRÉSUMÉ
Cet article a pour objectif de présenter les fondements des systèmes de recommandation. Ces systèmes sont très développés aujourd'hui, mais demeurent au final peu visibles, l'utilisateur ne percevant que le résultat, à savoir une liste de suggestions. Les champs d'application de ces systèmes de recommandation sont divers et variés (suggestion de films, de produits marchands, de services...).Cet article présente les champs d'application les plus représentatifs. Les différentes dimensions (culturelles, légales ainsi qu'algorithmiques) sont également abordées sans oublier le niveau implantation au travers de différents outils tels qu'Excel, PHP ou encore java/Mahout.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Gérald KEMBELLEC : Maître de conférences - Docteur en sciences de l'information et de la communication - CNAM, Laboratoire Dispositifs d'information et de communication à l'ère numérique – Paris, Île-de-France, France
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Max CHEVALIER : Maître de conférences - Docteur en informatique - Institut de recherche en informatique de Toulouse, Université de Toulouse, Toulouse 3, France
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Damien DUDOGNON : Ingénieur R&D - Docteur en informatique - Overblog, Toulouse, France
INTRODUCTION
Dans le contexte numérique actuel, caractérisé par une surabondance d'informations, que l'on appelle infobésité ou déluge informationnel, il apparaît que les capacités humaines ne permettent pas l'analyse exhaustive de l'offre d'un corpus au sein d'une plateforme. Même dans le cadre de l'utilisation d'un moteur de recherche intégré, les résultats pertinents sont généralement noyés dans un « bruit » informationnel, ce qui en empêche, ou tout du moins en ralentit, le repérage. Pour aider l'esprit humain dans son processus de sélection, des systèmes de recommandation grand public ont vu le jour dans la dernière décennie du vingtième siècle.
Un système de recommandation est un outil de filtrage de l'information offrant à un usager l'assistance à la sélection personnalisée face à un catalogue d'items. Les cadres d'application de ces systèmes sont multiples : au sein des réseaux socionumériques, du marketing digital avec la relation client pour la vente en ligne ou encore des services personnalisés liés à une offre culturelle.
Après un tour d'horizon des domaines d'application des moteurs de recommandation, les principales stratégies de recommandations sont présentées sur les plans théoriques et algorithmiques. La personnalisation de ces systèmes peut se baser sur plusieurs méthodes algorithmiques, principalement orientées autour des aspects sociaux et/ou sur les caractéristiques des objets manipulés. Cet article propose également une mise en lumière de l'approche collaborative au travers d'un exemple reposant sur des outils open source.
Avec un recul de plus de 20 ans sur ces dispositifs, des questionnements émergent autour de l'éthique, du respect de la vie privée et de la confiance de l'usager. Des réflexions sont ainsi menées pour une normalisation et un encadrement légal du phénomène de recommandation.
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1. Place des moteurs de recommandation dans la société numérique
Lorsque qu'actuellement on parle de systèmes – voire de moteurs – de recommandation, les notions de systèmes d'information, de dispositifs numériques, d'analyse statistique de critiques, de réseaux socionumériques se télescopent dans l'imaginaire collectif. On imagine une entité plus ou moins abstraite capable de juger les éléments d'un catalogue, de les filtrer et d'en prescrire une quantité réduite de manière autonome à l'usager, en se focalisant sur les plus à même d'entrer en résonance avec les besoins, les envies ou les attentes de l'usager.
Pour mieux comprendre la typologie des systèmes de recommandation et les méthodes qui concourent à les rendre opérationnels, il n'est pas inutile de faire une petite analyse rétrospective de ce qui fut les prémisses de la recommandation et qui en est encore l'un des matériaux de prédilection : la critique.
Dans l'histoire moderne, en particulier depuis la Renaissance, il a été d'usage dans les hautes sphères sociétales de se recommander les biens et les services proposés en art, artisanat d'art ou littérature. De manière triviale, les meilleurs artisans étaient remarqués pour la qualité de leur travail par les commanditaires, puis recommandés par ces derniers à leurs pairs qui pouvaient devenir leur mécène et leur assurer un mode de vie aisé.
Ce phénomène, que l'on peut qualifier de « bouche-à-oreille » s'est formalisé au XVI e siècle à l'écrit avec l'inscription de la critique, d'abord réservée à une élite liée à la poésie, puis généralisée avec les critiques littéraires analytiques. Il est à noter que la critique d'art littéraire, forme spécifique des œuvres de l'esprit, a trouvé un élargissement dans la critique d'art au XVIII e siècle avec les salons de peinture dans lesquels les premiers prescripteurs d'art, comme l'abbé Du Bos ou Denis Diderot analysaient, comparaient et recommandaient une sélection d'œuvres de leurs contemporains.
Au XIX e siècle, les critiques d'art ou de littérature étaient principalement des auteurs connus qui collaboraient à des revues spécialisées pour évaluer les œuvres littéraires et l'art au sens plus large.
Les participants aux cafés littéraires et rédacteurs des journaux comme le Conservateur littéraire ou le Mercure du XIX e...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - RESNICK (P.), IACOVOU (N.), SUCHAK (M.), BERGSTROM (P.), RIEDL (J.) - GroupLens. - In Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work – CSCW '94, p. 175-186 (1994).
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(4) - COUTANT (A.) - Quelle place pour l'innovation dans les médias sociaux ? - Commun. Organ., n° 43, p. 123-134, juin 2013.
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(5) - STENGER (T.), COUTANT (A.) - Web 2.0 et médias sociaux. - In E-marketing et E-commerce. Concepts, Outils, Pratiques, Management., STENGER (T.) ET BOURLIATAUX-LAJOINIE (S.), Éd. Dunod, Paris, p. 63-115 (2011).
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ANNEXES
The R Project for Statistical Computing. Sous licence GPL, disponible pour plateformes Microsoft, Apple, Unix et Linux à l'URL http://www.r-project.org/ (page consultée le 3 août 2015).
BiostatGV propriété de l'institut Pierre Louis d'Épidémiologie et de Santé Publique UMR S 1136, affilié à l'INSERM et l'Université Pierre et Marie Curie (anciennement UMR S 707). Interface PHP en ligne avec R pour un calcul de corrélation, permet également de formater des valeurs d'entrée vers R depuis un tableur par copier/coller http://marne.u707.jussieu.fr/biostatgv/?module=tests/pearson (page consultée le 3 août 2015).
Mahout, Copyright © 2014, The Apache Software Foundation, Sous licence...
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