Comment ça marche

Recommander

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« À chaque lecteur son livre, à chaque livre son lecteur » : ces deux lois du bibliothécaire indien S. R. Ranganathan (1931) décrivent déjà ce que font aujourd'hui les plateformes. Recommander, c'est très ancien. En 1900, un fabricant de pneus offre aux automobilistes un guide des hôtels et des restaurants : c'est le premier Guide Michelin. En 1958, le magazine américain Billboard lance le « Hot 100 », qui mélange ventes de disques, passages à la radio et écoutes sur juke-box.

Chaque recommandation est un choix : ranger un livre sous un numéro, c'est décider à côté de quoi on le trouvera. Dans la classification de Melvil Dewey (1876), huit divisions sur neuf de la religion sont consacrées au christianisme, et toutes les autres se partagent la dernière. Les machines ont repris ces questions à grande échelle : comment classer par les notes, comment juger l'importance d'une page web, et, avec l'IA, comment deviner tes goûts. Ici, on regarde les deux : avec et sans IA.

Les modules

Avant les algorithmes

Range des livres comme Dewey ou Ranganathan, découvre les guides et les jurys d’autrefois, et compose la recette d’un hit-parade… avant de le truquer.

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Classer par les notes

Trie des produits par moyenne ou prudemment, regarde l’incertitude fondre avec le nombre d’avis, fais vieillir un fil d’actualité et découvre pourquoi les avis forment un J.

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PageRank : les liens comme des votes

Ajoute des liens dans un petit web, suis un surfeur qui clique au hasard, monte une ferme de liens et découvre que l’idée venait des citations scientifiques.

Disponible

Les IA qui recommandent

Note des vidéos, regarde un modèle découvrir des goûts cachés, change ce qu’il optimise, et observe les boucles de popularité.

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Voir aussi