Pourquoi implémenter un système de recommandation basé sur l’IA ?

L'« ère de l'abondance », si vivement démontrée aujourd'hui, offre une large gamme de choix grâce à la liste infinie d'articles disponibles sur Internet. La tâche principale de tout magasin est de vendre plus de biens, de les vendre plus rapidement et à un prix plus élevé, augmentant ainsi le chiffre d'affaires et apportant des bénéfices au propriétaire.

Dans les magasins physiques, la plupart de ces tâches sont résolues avec l'aide des vendeurs et consultants. Mais sur Internet, tout est différent. Systèmes de recommandation basés sur l'IA jouent le rôle de consultant, aidant le client à naviguer sur le site, suggérant le produit d’intérêt et augmentant ainsi la probabilité d’achat.
Dans tout secteur où du contenu est proposé aux utilisateurs sous une forme ou une autre, recommander un nouveau matériel est un élément essentiel du système. En effet, même une augmentation de quelques pourcents du chiffre d'affaires peut générer des millions d'euros. McKinsey estime que 35 % des revenus de Amazon ou 75 % des revenus de Netflix proviennent de produits personnalisés, et ce pourcentage est susceptible d'augmenter.

Les systèmes de recommandation sont une alternative avantageuse aux algorithmes de recherche. Ils aident les utilisateurs à découvrir des articles qu'ils n'auraient peut-être pas trouvés autrement et à proposer des produits personnalisés selon leurs préférences. Pour cette raison, toute grande plateforme a besoin d'un algorithme de système de recommandation pour rendre l'expérience d'achat plus agréable en automatisant le processus de recherche, en offrant des articles personnalisés et en faisant gagner du temps aux utilisateurs.

Ainsi, de nombreuses entreprises ont adopté le mantra « Recommandé pour vous » popularisé par des entreprises comme Amazon, Netflix et YouTube en mettant en place leur propre version des recommandations pour répondre aux besoins de leurs clients.

Qu'est-ce qu'un système de recommandation IA ?

Notre objectif principal est de comprendre ce qu'est un système de recommandation basé sur l'IA. Un intelligence artificielle le système de recommandation (ou moteur de recommandation) est une classe de algorithmes d'apprentissage automatique Utilisé par les développeurs pour prédire les choix des utilisateurs et leur proposer des suggestions pertinentes.

Source : Netflix

Avec l’utilisation de| data science et les données des utilisateurs, les systèmes de recommandation en IA filtrent et recommandent les articles les plus adaptés à un utilisateur spécifique. On dit que le système de recommandation de contenu ressemble à un assistant de magasin expérimenté qui connaît les besoins, les préférences et les exigences de l'utilisateur et peut recommander des produits plus attrayants, tout en augmentant le taux de conversion.

Avantages de la mise en œuvre d'un système de recommandation

Beaucoup estiment que la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation est trop complexe et nécessite une restructuration globale du processus de collecte et de traitement des data, ainsi que des changements dans les processus métier, etc. Ces doutes sont infondés : les systèmes de recommandation peuvent être utiles à presque toutes les entreprises, et pour commencer à recommander, les data déjà collectées suffisent souvent.

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Principaux bénéfices :

1. les recherches limitées à des éléments spécifiques réduisent le temps nécessaire pour trouver des produits et services ;
2. aider dans le processus de sélection pour le client indécis|e ;
3. améliorer la pertinence des résultats de recherche
4. augmenter de manière significative la probabilité que d'autres objets potentiellement attrayants entrent dans le champ de vision de l'utilisateur ;
5. contribuent à un taux d’achat plus élevé, à la fidélisation des utilisateurs et à l’augmentation de la satisfaction vis-à-vis des services web ;|
6. encourager les utilisateurs à interagir avec davantage de produits, ce qui conduit à une augmentation de la consommation et des profits ;
7. newsletters, publicités personnalisées et notifications push pour inciter les utilisateurs à revenir, augmenter la fréquence des visites des utilisateurs récurrents et réduire le churn client ;
8. augmenter le CTR, ce qui signifie que vous avez ciblé les bonnes personnes, et que votre offre était suffisamment attrayante pour qu'un pourcentage élevé de spectateurs de la publicité cliquent ;
9. montrez à vos utilisateurs le contenu nouvellement publié en fonction des préférences de chacun ;
10. augmenter la valeur des commandes et la marge bénéficiaire.

Aujourd’hui, chaque entreprise doit mettre en place la collecte de data et être capable de l’utiliser efficacement dans le business, en optimisant et en améliorant le contenu utilisateur, en réduisant les coûts, en augmentant le chiffre d’affaires et le ticket moyen, et en accroissant la rentabilité de l’entreprise.

Construire un système de recommandation basé sur l'IA

Pour atteindre un revenu plus élevé, la mise en œuvre d'un système de recommandation personnalisé sera le meilleur choix. Lors du développement du système de recommandation basé sur l'IA le plus adapté à une entreprise particulière, il est préférable de suivre l'ordre des actions suivant :

1. analyse initiale

Nous analysons les chiffres actuels, les actifs data et les objectifs, processus et| Big Data pour les affaires. À cette étape, l'équipe définit les leviers de croissance, détermine le calendrier et le budget, et élabore toute la documentation correspondante.

2. déploiement du prototype

Nous développons une ébauche du recommendation engine selon les données recueillies lors de la phase précédente. En portant également attention aux risques probables, nous validons l’hypothèse et démontrons l’efficacité du prototype de système de recommandation.

3. Publication et mise en œuvre du système de recommandation

Nous apportons les ajustements finaux au prototype du système de recommandation pour satisfaire les besoins des clients et l’intégrer à l’infrastructure existante.
Pour qu'un système de recommandation soit utile, il doit être flexible face aux nouveaux comportements des utilisateurs. Dans le cas où quelques clients se connectent pour utiliser vos services, utilisent différents appareils et recherchent des produits de manière anonyme, il serait bénéfique d'examiner un modèle probabiliste pour identifier un utilisateur unique au fil du temps et à travers les appareils.

Indépendamment du produit annoncé, chaque entreprise peut mettre en œuvre un système de recommandations sur mesure, en tenant compte de la spécificité des produits et du nombre d'articles et d'utilisateurs. Les spécialistes vous aideront à développer le système de recommandations le plus adapté et efficace avec des outils qui peuvent aider votre entreprise à prospérer.

Quatre phases des processus des moteurs de recommandation

En analysant la data pour fournir aux utilisateurs les recommandations les plus adaptées, les systèmes de recommandation basés sur l'IA suivent les étapes suivantes :

1. collecte des données

Systèmes de recommandation basés sur l'IA collecter des données utilisateur en utilisant une combinaison de méthodes explicites et implicites. Parmi les exemples de collecte explicite de données figurent :

• Demander l'évaluation de l'objet ;
• Demander de classer un groupe d'objets du meilleur au pire ;
• Présenter deux objets à l'utilisateur avec la question de savoir lequel est le meilleur ;
• Demander la création d'une liste d'objets attirants pour l'utilisateur.

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Exemples de collecte implicite de données :

• Surveillance de ce que l'utilisateur recherche et consulte dans les magasins en ligne ;
• Conserver des traces du comportement des utilisateurs en ligne ;
• Suivi du contenu de l'ordinateur de l'utilisateur ;
• Analyser le réseau social de l'utilisateur et découvrir les goûts et dégoûts similaires.

Quand le système a recueilli suffisamment de données, il propose des recommandations plus pertinentes, augmentant les chances d’intéresser les utilisateurs.

2. accumulation des données

L'explication habituelle est que plus le système recueille de données, meilleures sont les recommandations qu'il fournit. Ainsi, vous devriez créer plus de données pour que les algorithmes aient des recommandations plus attrayantes.

3. Analyse des données

Pour trouver des éléments avec vision par ordinateur, il est nécessaire de les filtrer à l'aide de diverses méthodes d'analyse. Selon le temps nécessaire pour analyser les données des utilisateurs, on peut distinguer les systèmes suivants :

• Analyse en temps réel. Quand chaque seconde compte, rapides Systèmes de recommandation IA fournira des recommandations immédiatement, dès la création des données.
• Analyse quasi en temps réel. Quand la rapidité est importante, mais que vous n'en avez pas besoin immédiatement, ce système est le meilleur. Avec le catalogue Netflix sans cesse croissant, trouver le bon contenu pour le public en quasi temps réel offre la meilleure expérience personnalisée.
• Analyse par lot. Cette analyse peut prendre des heures, voire des jours. Ce n'est qu'après avoir rassemblé une quantité considérable de données qu'elle présente des recommandations, par exemple sous forme de courriels quotidiens.

4. Filtrage des données

Quand le système a collecté et analysé suffisamment de données pour faire des recommandations pertinentes, la dernière étape consiste à filtrer les données. On peut filtrer les données de différentes manières, selon les algorithmes qui constituent la base du moteur de recommandation.

Systèmes basés sur le contenu

Les algorithmes de filtrage basé sur le contenu s'appuient sur les données collectées sur chaque élément spécifique et un profil des préférences de l'utilisateur. Ces systèmes analysent les attributs des éléments pour recommander d'autres éléments ayant des propriétés similaires. Ces méthodes sont préférables lorsque nous connaissons des informations sur un élément, mais pas sur l'utilisateur.

Le filtrage basé sur le contenu est une méthode simple dans laquelle nous considérons les caractéristiques du contenu qui ont intéressé l'utilisateur et recherchons des contenus similaires. Par exemple, pour les recommandations de films, nous utilisons des caractéristiques telles que le réalisateur, les acteurs, la durée du film, le genre, etc., pour trouver des similitudes entre les films. Si une personne a regardé le film “Fast & Furious” sur Netflix, le système peut recommander d'autres films avec Vin Diesel dans le genre “thriller”.

Nous pouvons souligner plusieurs| avantages disponible pour les utilisateurs de systèmes de recommandation basés sur le contenu :

• Ce système a très peu d'informations nécessaires pour démarrer ;
• Indépendance vis-à-vis des données des autres utilisateurs ;
• Il n'y a pas de problème de « démarrage à froid » pour les nouveaux éléments, car ils peuvent facilement trouver des éléments similaires en utilisant les caractéristiques des éléments ;
• Vous pouvez faire des recommandations même auprès d'utilisateurs non familiers, les impliquant dans le service ;
• Les résultats sont plus faciles à interpréter.

Systèmes de filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif utilise des informations sur le comportement de tous les utilisateurs dans le passé – par exemple, des informations sur les achats ou les évaluations. Ce modèle est ensuite utilisé pour prédire les articles (ou les évaluations d'articles) qui pourraient intéresser l'utilisateur.

L'idée sous-jacente de cette approche est que si A et B achètent des produits similaires, A est plus susceptible d'acheter le produit que B a acheté plutôt que celui qu'une personne au hasard a acheté. Contrairement à l'approche basée sur le contenu, il n'y a pas d'attributs qui correspondent aux utilisateurs ou aux sujets.

Le plus grand avantages des systèmes de filtrage collaboratif incluent :

• Il est capable de recommander avec précision des éléments complexes tels que des films sans nécessiter une « compréhension » de l'élément lui-même
• Il ne nécessite pas de connaître tous les produits ou utilisateurs. Le modèle peut aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux intérêts puisqu'il peut recommander des éléments auxquels des utilisateurs similaires s'intéressent.
• Ces systèmes sont plus polyvalents, ce qui signifie qu'ils peuvent être appliqués à n'importe quel domaine et fournir des recommandations inter-domaines.

Parmi les plus fréquentes inconvénients des systèmes de filtrage collaboratif, on peut citer :

• Tout nouveau produit ou utilisateur nécessite des retours pour faire des recommandations précises (c'est un exemple du problème de démarrage à froid);
• En raison de nombreux utilisateurs et produits, une puissance de calcul importante est souvent nécessaire pour calculer les recommandations ;
• La liste infinie de listes laisse la plupart d'entre elles non évaluées avec zéro case vide. Ainsi, même les éléments les plus populaires ont très peu d'évaluations.

Systèmes basés sur les connaissances

Les recommandations basées sur les connaissances nécessitent une connaissance du domaine (et non de chaque produit). Cette connaissance supplémentaire permet de formuler des recommandations non pas basées sur la « similarity » de quelque chose, mais selon des conditions plus complexes. Par exemple, si vous achetez un appareil photo, le système peut vous proposer une remise de 10 % sur votre sacoche pour appareil photo.

Il peut inviter l'utilisateur à fournir une série de règles ou de directives sur l'apparence des résultats ou un exemple d'élément. Ici, vous pouvez ajouter des filtres : maison en ville ou à la campagne, nombre d'étages et de mètres carrés, matériau des murs.

Lorsque vous utilisez cette approche, vous ne serez pas confronté à la situation "Vous venez d’acheter une TV ? Probablement, ces 5 TVs vous seront utiles aussi !" Alors que les systèmes de content-based et de collaborative filtering sont susceptibles de vous faire cette offre. Cependant, le problème avec cette approche est la forte complexité de son développement et collecte de données.

Facteurs influençant l'efficacité des systèmes de recommandation IA

Lors de la construction d’un recommender system, prenez en compte les points suivants qui peuvent influencer son efficacité :

a) Diversité (Il doit y avoir un bon compromis entre précision et diversité). Cela contribue à l’expérience utilisateur pour les nouveaux éléments.
b) Vie privée (Les recommender systems (en particulier ceux de collaborative filtering)) doivent généralement faire face à des préoccupations liées à la vie privée car les utilisateurs hésitent à fournir des informations et préférences authentiques.
c) Sérendipité (Pour améliorer la satisfaction des utilisateurs, les recommender systems devraient proposer des suggestions fortuites : non seulement des éléments pertinents, mais aussi significativement différents de ceux que l’utilisateur a évalués.)
d) Persistance des recommandations (Il pourrait être préférable de permettre aux utilisateurs de rouvrir ou de réévaluer des éléments plutôt que d’en afficher de nouveaux). Un utilisateur pourrait manquer une recommandation la première fois, simplement parce qu’il était pressé et n’y a pas prêté attention.

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e) Confiance (la fiabilité des utilisateurs doit être une considération importante). Si les utilisateurs n’ont pas confiance dans le système de recommandation, ils ne fourniront pas d’informations, ce qui nuit aux performances des recommender systems. Pour accroître la confiance, une entreprise peut expliquer le fonctionnement de son système de recommandation à ses utilisateurs en termes simples.
f) Longue traîne (Cela inclut quelques éléments populaires, et le reste se trouve dans la très longue traîne. Il y a très peu d'articles que tout le monde connaît, donc il est peu utile de les recommander. Faire des recommandations pour des articles moins populaires est plus utile : il y a du contenu intéressant que l'utilisateur est peu susceptible de trouver lui-même.)
g) Données démographiques utilisateur (Les données démographiques peuvent également influencer la satisfaction de l’utilisateur vis-à-vis des recommandations). Les systèmes peuvent analyser les données démographiques d’un utilisateur pour déterminer quels éléments peuvent être appropriés pour une recommandation.
h) Décalage des vues personnalisées (Par exemple, un utilisateur regarde la première vidéo recommandée, non pas parce que c’est ce qu’il souhaite regarder, mais parce que c’est la première de la liste). Ce biais doit être contourné afin de ne pas créer un effet de boucle de rétroaction.

Dernière note

Le rôle et la popularité des systèmes de recommandation basés sur l'IA sont évidents dans la nouvelle ère numérique. En particulier avec l'utilisation de l'intelligence artificielle, les recommandations rapides sont de plus en plus répandues, ce qui est efficace en termes de temps et pragmatique. Elles aident le client à comprendre ce dont il a besoin pour prendre une décision d'achat plus rapidement. En conséquence, leur fidélité augmente, et avec une forte probabilité, ils reviendront en magasin pour de nouveaux achats.

En fin de compte, de tels systèmes servent à la fois d'outil pour améliorer l'expérience utilisateur et de levier pour maximiser l'efficacité de l'entreprise. Il est donc vital pour votre société de formuler des recommandations pertinentes pour rester compétitive sur le marché et satisfaire les besoins des clients.

Pour construire un système de recommandation, il est préférable de considérer chaque type d'algorithme, de choisir le plus approprié ou de les combiner, et enfin, de personnaliser tous les détails en fonction de vos activités commerciales. Il n'est pas nécessaire de s'adapter à un système de recommandation spécifique. Vous pouvez construire un système de recommandation sur mesure pour votre entreprise, qui combinerait les meilleures caractéristiques de chaque algorithme de système de recommandation.

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