Dans les semaines à venir, ReadWriteWeb publiera une série de billets concernant ce que nous pensons être les 5 innovations les plus prometteuses du Web en 2009. Nos deux premiers articles de ce volet concernaient le Web de Données et le Web en Temps Réel. Cet article traite de la Personnalisation du Web.

La Personnalisation est depuis longtemps qu’on peut lire à droite à gauche sur Internet. Avec la prolifération des informations sur le Web en 2009, la Personnalisation signifie pour l’instant fournir des filtres efficaces et un système de recommandations. Dans sa version aboutie, la personnalisation de services internet reviendra à donner à l’utilisateur ce qu’il veut lorsqu’il le veut. Voyons si les nouveautés de 2009 s’approchent de cet idéal.

Toutes les innovations majeures que nous étudions ces jours-ci se chevauchent. C’est particulièrement vrai pour la personnalisation comme nous allons le voir.

Filtrer le débit colossal de données disponibles en temps réel

La Personnalisation est souvent utilisée comme un outil d’organisation des données fournies en temps réel. Comme Ken Fromm le dit dans son analyse du Web en Temps Réel :

« Internet est train de passer d’un ensemble composé de sites et de pages à un ensemble composé d’informations organisées d’une manière pertinente et propre à chaque utilisateur, grâce à des données collectées dans le graphe social ainsi qu’à un système de recommandation et de personnalisation qui permet aux utilisateurs de définir leurs préférences. »

Si vous utilisez une application telle que TweetDeck, Seesmic ou Peoplebrowsr qui reposent sur Twitter, vous êtes alors capables de regroupe rdes personnes, des mots clés et des sujets. C’est de la personnalisation en pleine action.

Le Web Ouvert : Plus de Données Personnelles permettent une Meilleure Personnalisation

Un autre aspect de la personnalisation est la part de plus en plus importante qu’occupent les données ouvertes sur le Web. De nombreuses entreprises rendent ces données accessibles sur le Web via des APIs (Application Programming Interface ou Interface de Programmation), des services Web et des standards de données. Et comme nous l’avions évoqué dans notre premier article de cette série , beaucoup de ces données sont structurées et permettent de facto à des tiers de les lier et les réutiliser.

De quelle manière des données ouvertes conduisent vers de la personnalisation ? Pour simplifier, plus des données concernant vous et votre graphe social sont disponibles à d’autres applications, plus les services et le contenu de celles-ci vous seront spécifiques. Bien sûr, cela soulève certaines problématiques de protection de la vie privée, mais les avantages retirés de la personnalisation pourraient être intéressants.

De nombreux initiatives promeuvent aujourd’hui l’ouverture des données sur Internet, dont :

• La portabilité des Données : la capacité d’exporter vos données et vos amis d’un site vers l’autre
• OpenID : la portabilité des données et une étape unique pour s’identifier sur Internet
• OpenSocial : l’initiative de Google qui permet de standardiser la programmation de gadgets destinées aux plateformes sociales : MySpace l’a adopté, Facebook non.
• APML (Attention Profiling Mark-up Language) : un standard qui se répand peu à peu et qui condense l’ensemble des informations éparpillées sur Internet qui concernent ce que vous lisez, écrivez, partagez et consommez.

Les systèmes de Recommandations

De nombreux services grands publics sur le Web ont pour objectif de vous recommander ce que serait susceptible de vous intéresser. Il y a déja 2 ans, Alex Isklod a souligné ce qu’il considérait comme les 4 principales approches de tels systèmes :

• Des recommandations personnalisées: des recommandations reposant sur votre comportement passé
• Des recommandations sociales : des recommandations basées sur le comportement passé d’utilisateurs semblables
• Des recommandations contextuelles : des recommandations basées sur le sujet de la page elle-même
• Une combinaison de ces 3 approches

Amazon est certainement le meilleur exemple de système de recommandations sur le Web, mais un exemple issu de 2009 est Netflix qui a amélioré son système de recommandations en mars. Il prend désormais en compte le goût des utilisateurs : vous pouvez par exemple choisir entre des films de genre romantiques, dramatiques ou sombres. De plus, une nouvelle page d’accueil personnalisée vous permet de mélanger et d’associer des genres.

Conclusion

La Personnalisation a été un phénomène qui a progressé lentement mais surement. Ce n’a pas généré autant de bruit que les Données Liées ou le Web en Temps Réel, mais nous le considérons comme un aspect clé de l’évolution du Web

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