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RÉSUMÉ
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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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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5. Ébauche d'encadrement du système
5.1 Dérives du système
5.1.1 Protection de la vie privée
Nous avons présenté en début d'article la complexité des liens entre les réseaux socionumériques, les plateformes de distribution de produits et services comme les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon, les quatre grandes firmes américaines qui dominent le marché du numérique) et les usagers des systèmes. Le rapport FaberNovel présente un nouveau modèle économique centré sur l'attention : proposer des services de qualité gratuits pour maximiser le nombre d'usagers, convertir leur expérience utilisateur en données qui permettront de personnaliser une offre de service.
Les « lois » du CRM en Marketing digital mettent en avant la contradiction entre le besoin de vie privée et l'absolue nécessité d'avoir une information proposée pré-filtrée, en rapport direct avec les centres d'intérêt des utilisateurs.
L'adoption des plateformes utilisant la recommandation ne semble pas être entravée par les préoccupations des clients au sujet de la confidentialité des informations. Ainsi, un groupe de recherche a mené une étude pour déterminer si la confidentialité (vs ) la qualité d'un service de recommandation aurait un impact significatif sur son adoption par la clientèle . Dans ce cadre, une suite d'expériences en ligne a fourni des données pour analyser l'impact de la confidentialité et de la qualité sur l'utilisation de personnalisation. De façon un peu inattendue, les enquêtes montrent que des utilisateurs sont prêts à divulguer...
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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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(2) - STENGER (T.), COUTANT (A.) - La prescription ordinaire sur les réseaux socionumériques. - In Médias 09, entre communautés et mobilité, p. 1-24 (2009).
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(3) - DE CERTAU (M.) - L'invention du quotidien. Tome 1 : Arts de faire. - Folio. Gallimard, Paris(1990).
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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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