Notre sélection pour vous

Un peu d’histoire

En 1992, Paul Resnick et John Riedl, deux chercheurs en informatique, ont proposé le premier système de recommandation, pour les articles d’Usenet^*. Ce système collectait des notes données par les utilisateurs lorsqu’ils lisaient des articles. Ces notes étaient ensuite utilisées pour prédire à quel point les personnes n’ayant pas lu un article étaient susceptibles de l’apprécier. Cette recommandation automatisée reposait, en ligne comme hors ligne, sur l’évaluation par les pairs : si les amis d’Alice lui suggéraient de lire un livre qu’ils ont aimé, il était probable qu’elle le lise et l’apprécie aussi, davantage qu’un livre que ses proches n’auraient pas lu ou pas aimé.

Depuis cela, le système de recommandation a bien changé, plus complexe, sous forme de machine learning. C’est le 6 septembre 2006 que tout a commencé. Facebook a annoncé une nouvelle fonctionnalité intitulée “News Feed”, permettant à ses utilisateur d’accéder à une liste constamment mise à jour des activités de leurs amis.

Notre data scientist Ghizlane vous briefe

Grâce à l’utilisation et au traitement des données générées par vous, des modèles ont permis d’optimiser la manière dont le contenu futur sera mis en avant. Ces modèles sont aujourd’hui basés sur une vingtaine de “features” qui permettent d’affiner les suggestions proposées. Chacun disposera ainsi d’une expérience utilisateur unique où le contenu affiché à l’écran sera – statistiquement – le plus à même à plaire.

Pourquoi ?

• Stimuler vos collaborateurs avec de la fraîcheur et un contenu personnalisé sur votre page d’accueil
• Permettre la découverte de nouvelles données pertinentes sans le moindre effort
• Renforcer l’engagement de vos utilisateurs sur le logiciel
• Maximiser la collaboration de vos équipes

Comment l’implémenter ?

Si ce n’est pas déjà fait, vos chefs de projets vous contacteront bientôt pour l’installation de la fonctionnalité. Curieux de voir à quoi ressemblera votre interface ?