Suite de la série sur les technologies de recommandations : dans cet article nous regarderons différentes approches, ainsi que la manière dont Amazon et Google utilise ces technologies. L’article de Wikipedia sur le sujet définit un système de recommandation comme un type spécial de filtrage collaboratif dont le but est de présenter des informations (films, musique, livres, informations, images, pages internet, etc…) qui sont susceptibles de plaire à un utilisateur ». Dans cette définition une emphase est mis sur le fait que ces systèmes sont généralement basé sur le contenu de l’objet ciblé (approche content based) ou sur l’environnement social (approche de filtrage collaboratif). Nous pensons que cela inclut aussi une approche de personnalisation sur laquelle Google a mis l’accent. Nous explorons ci-dessous certains de ces concepts.

Dans un article récent, Xavier Vespa du blog Hyveup analyse trois approches différentes pour les systèmes de recommandations en ligne. Il identifie Pandora, qui utilise « une analyse profonde de l’objet », Strands qui se focalise sur « une analyse du comportement social autour d’un objet » et Aggregate Knowledge qui « analyse structurellement un objet en couplant cela avec le comportement des paires autour de cet objet ».
Il y a deux ans, Alex Iskold avait souligné qu’il y avait quatre approches possible pour la recommandation :

• Recommandation personnalisée – recommander des objets sur la base du comportement passé de l’individu
• Recommandation Sociale – recommander des choses sur la base du comportement passé des utilisateurs similaires
• Recommandation Objet  – recommander des choses en se basant sur les qualités intrinsèque de l’objet lui-même
• Une combinaison des trois approches ci-dessus

Amazon: le roi des recommandations

Dans son article, Alex analyse ce que Amazon.com – probablement l’exemple canonique en terme de technologie de recommandations sur le Web – utilise pour l’alimenter ses recommandations. Sans surprise, il a constaté que Amazon utilise les 3 approches (personnalisée, sociale et objet).

Amazon possède un système très sophistiqué, mais l’ensemble de ses recommandations sont basées « sur le comportement individuel de l’utilisateur ainsi que les caractéristiques de l’objet lui-même et les comportements d’autres personnes sur Amazon ». Qui plus est, l’objectif de tout cela est que chacun ajoute plus de choses à son panier (ajout du traducteur : le système de recommandation d’Amazon représente à peu près 3 milliards de CA soit 30% du CA global de la société).

Comme Xavier le signale dans son article, d’autres sociétés ont tendance à se focalise sur des méthodes spécifiques de recommandations. Pour Pandora, c’est une analyse profonde des morceaux de musique (rythme, instruments …ce qu’il décrive comme les gènes de la musique) ; Strands a levé une quantité astronomique d’argent avec des VCs et essaye de devenir le premier fournisseur de recommandations sociales de la planète ; et Aggregate Knowledge s’attaque au problème par l’angle comportemental

Google : se focalise sur la recommandation par personnalisation

Google est sans aucun doute la plus grande réussite de l’Internet. La société utilise deux technologies de recommandations pour améliorer son produit phare : son moteur de recherche. Google utilise deux méthodes :

• Google customise vos résultats de recherche, quand cela est possible, en se basant sur votre localisation et/ou vos dernières recherches.
• Quand vous êtes connecté à votre compte Google, vous pouvez voir du contenu « encore plus pertinent » en fonction de votre historique de recherche.

Donc Google utilise votre localisation et votre histoire pour vous fournir des résultats supposément plus pertinents. Ce qui en soit est très proche des « recommandations personnalisées » - et effectivement la personnalisation est un des mots clés qui buzze depuis plusieurs années en ce qui concerne Google. Néanmoins les deux autres formes de recommandations sont présentes dans des produits clés de Google :

• L’algorithme du pagerank est de manière intrinsèque un outil basé sur de la recommandation sociale dans la mesure ou ils utilisent les liens entre les pages web.
• Google utilise aussi la recommandation objet pour sa fonction « Did you mean »

Il y a surement d’autres manières dont les technologies de recommandations sont déployées par Google dans son search, sans parlé des autres produit important de la société.  Google news, la page personnalisé iGoogle et le site de e-commerce Froogle ont aussi des fonctions de recommandations.

Ce billet a été également publié dans la version US de ReadWriteWeb
ainsi que dans le New York Times
Traduction de Raphaël Labbé

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