🏗️Exemple concret
Spotify génère des playlists personnalisées en analysant 400 millions d'utilisateurs. Si tu as écouté Daft Punk et Air, et que 80% des gens ayant ces goûts ont aussi écouté Phoenix, le système te recommande Phoenix avec une forte confiance.
∑ Concept clé
Filtrage collaboratif : sim(u,v) = cosine(vecteur_utilisateur_u, vecteur_utilisateur_v). Score item i pour user u = Σ sim(u,v) × rating(v,i) / Σ sim(u,v)
🎯Quand l'utiliser ?
✓E-commerce : suggestions de produits
✓Streaming : films, musique, podcasts
✓Plateformes de contenu : articles, vidéos
✓Applications B2B : recommandation de formations, de collègues experts
✅ Avantages
+Augmente significativement les conversions et l'engagement
+S'améliore automatiquement avec plus de données
+Ne nécessite pas de comprendre le contenu (CF)
⚠️ Limites
−Cold start : difficile pour les nouveaux utilisateurs ou items sans historique
−Filtre bulle : peut sur-spécialiser les recommandations
−Scalabilité complexe avec des millions d'utilisateurs et d'items
🛠️ Outils principaux
Surprise (Python)
LightFM
TensorFlow Recommenders
AWS Personalize
Dataiku RecSys plugin
MLRecommandationCollaboratifE-commercePersonnalisation