Ces sites web lesquels utilisent des algorithmes de recommandation

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L’utilisation des algorithmes de recommandation était peut-être une chose complexe et même un luxe pour les sites web dans le passé. Voici quelques sites web lesquels utilisent des algorithmes de recommandation

Si elle a révolutionné le e-commerce et les services de streaming vidéo/musique, de nombreux autres domaines semblent également tirer le meilleur parti de cette technologie.

Maintenant, les algorithmes de recommandation sont utilisés pour la personnalisation dans de nombreux secteurs tels que la santé, l’apprentissage en ligne, la nutrition, le marketing et bien plus encore.

Cela dit, certaines entreprises ont donné l’exemple de la manière dont les algorithmes de recommandation peuvent être davantage utilisés. Jetons un coup d’œil à 5 de ces entreprises.

1. Youtube

YouTube a commencé en 2005 en tant que plate-forme de partage de vidéos et est maintenant devenue l’une des applications les plus utilisées dans le monde, créant de nombreux nouveaux emplois et étant un pionnier dans la création de contenu.

C’est une plateforme bien connue qui diffuse des vidéos, mais que serait-elle sans ses recommandations ? Chaque utilisateur de l’application dispose d’une liste différente de vidéos triées juste pour lui. L’algorithme de recommandation de YouTube est assez complexe et utilise les réseaux de neurones profonds pour fournir un contenu frais et pertinent à chaque utilisateur individuel.

L’entreprise a même été confrontée à un défi pour développer son algorithme de recommandation car elle devait gérer le plus grand ensemble de données sur les comportements des utilisateurs ainsi que la quantité de contenu qu’il contenait.

2. Facebook

Facebook compte plus de 2,24 milliards d’utilisateurs dans le monde. Inutile de dire que c’est un exploit incroyable de pouvoir recommander chaque jour un contenu personnalisé à chacun de ces utilisateurs. Inutile de dire aussi quel défi cela doit être !

Facebook utilise non seulement un algorithme de recommandation, mais plusieurs différents pour différentes sections. Par exemple, le fil d’actualités en utilise un tandis que la section « personnes que vous connaissez peut-être » en utilise un autre. De même, la section des actualités, le marché, les vidéos Facebook, etc. sont différentes sections de Facebook, chacune recommandant différentes choses en fonction de vos préférences.

3. Netflix

L’algorithme de recommandation de Netflix.com est l’un des meilleurs du marché. Bien qu’il soit difficile à croire, avant qu’il ne devienne aussi grand dans le secteur, Netflix était un service de location de DVD qui a débuté en 1997. Leur site web a commencé à être à perte au début des années 2000 car ils étaient confrontés à un défi majeur : les gens demandaient de plus en plus de nouveaux films à succès étaient disponibles à la location, ce qui faisait que les clients n’étaient pas satisfaits lorsqu’ils ne pouvaient pas l’obtenir.

Comme solution, Netflix a eu une idée : un algorithme de recommandation. Ils ont commencé à recommander aux gens des films plus anciens qu’ils pourraient aimer et qu’ils n’ont pas encore regardés. En conséquence, la demande de nouveaux films à succès a diminué de 20 % par rapport à leur concurrent à l’époque.

L’algorithme de recommandation qu’ils utilisaient initialement s’appelait « Cinematch » et en 2006, ils ont lancé un défi : quiconque pourrait améliorer Cimematch de 10 % se verrait attribuer 1 million de dollars. Depuis lors, ils se sont constamment améliorés et c’est maintenant l’un des meilleurs systèmes de recommandation au monde.

4. Amazone

L’utilisation des algorithmes de recommandation dans le commerce électronique n’est pas un concept nouveau, mais le site web Amazon.com possède certains des meilleurs et l’un des pionniers dans ce domaine.

Amazon est un site web d’un magasin hautement personnalisé pour chacun de ses utilisateurs. Tout le monde voit des produits différents lorsqu’il entre dans l’interface utilisateur d’Amazon. Et cela a sûrement fait des merveilles pour l’entreprise, car elle est maintenant devenue la plus grande entreprise de commerce électronique au monde, surpassant d’autres géants du commerce électronique comme Alibaba. Et son algorithme de recommandation très puissant contribue à 35% de son chiffre d’affaires !

Fondée en 1994 en tant que librairie en ligne, Amazon.com a vraiment parcouru un long chemin, et son système de recommandation peut être hautement reconnu pour avoir rendu ce voyage possible.

5. Tinder

Contrairement à Amazon et Netflix qui ont ensuite intégré des systèmes de recommandation dans leur application existante, Tinder était une application conçue pour récolter les bénéfices de cette technologie. Ciblant uniquement les étudiants au début, Tinder s’est imposé comme une application de rencontres qui sélectionnait des partenaires pour vous en fonction de vos goûts et de vos aversions.

Tinder a un algorithme de recommandation assez intéressant pour faire correspondre les gens. Les facteurs clés qui y contribuent sont les personnes sur lesquelles vous avez glissé (les personnes que vous avez aimées), vos statistiques de réactivation, votre emplacement, vos profils, etc. Mais ce n’était que la pointe de l’iceberg pour Tinder.

Maintenant, il continue de se mettre à jour et continue d’ajouter des stratégies de recommandation plus avancées. Par exemple, Tinder avait un problème selon lequel 1 % des personnes obtenaient une tonne de correspondances de plus que les autres et rendaient tous les autres mauvais en comparaison. Pour résoudre ce problème, ils ont commencé à montrer ces profils moins souvent et ont changé la tendance, c’est ce qu’on a appelé « l’appariement intelligent ».

Tinder est l’un des plus grands systèmes de recommandation utilisés. On estime que plus de 50 millions de personnes utilisent Tinder dans le monde en 2020.

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