{"id":34468,"date":"2023-07-13T16:56:50","date_gmt":"2023-07-13T15:56:50","guid":{"rendered":"https:\/\/le12.ma\/fr\/?p=34468"},"modified":"2023-07-13T16:56:50","modified_gmt":"2023-07-13T15:56:50","slug":"usa-une-equipe-dinformaticiens-dont-un-marocain-concoit-un-nouvel-algorithme-pour-generer-des-resultats-plus-utiles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/le12.ma\/fr\/usa-une-equipe-dinformaticiens-dont-un-marocain-concoit-un-nouvel-algorithme-pour-generer-des-resultats-plus-utiles\/","title":{"rendered":"USA: Une \u00e9quipe d\u2019informaticiens, dont un Marocain, con\u00e7oit un nouvel algorithme pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats \u201cplus utiles\u201d"},"content":{"rendered":"

Une \u00e9quipe d\u2019informaticiens de l\u2019Universit\u00e9<\/a> de New York, dont un Marocain, a con\u00e7u un nouvel algorithme appel\u00e9 \u201cPyrorank\u201d qui r\u00e9duit l\u2019impact des profils des utilisateurs et \u00e9largit les recommandations.<\/strong><\/h2>\n

\u201cPyrorank\u201d g\u00e9n\u00e8re les recommandations <\/a>qui refl\u00e8tent toujours l\u2019objectif de la recherche, produisant des r\u00e9sultats plus diversifi\u00e9s et utiles, souligne l\u2019universit\u00e9 am\u00e9ricaine dans un communiqu\u00e9.<\/strong><\/p>\n

\u201cEn ce qui concerne l\u2019inspiration pour trouver des solutions aux probl\u00e8mes informatiques, la nature est l\u2019endroit id\u00e9al pour chercher\u201d, explique le Marocain Anasse Bari, professeur agr\u00e9g\u00e9 d\u2019informatique \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de New York et co-cr\u00e9ateur de l\u2019algorithme.<\/strong><\/p>\n

\u201cLes ph\u00e9nom\u00e8nes naturels, tels que les vols d\u2019oiseaux \u00e0 la recherche de nourriture, montrent que la nature peut souvent trouver des solutions optimales, mais simples, pour r\u00e9pondre aux besoins\u201d, a-t-il ajout\u00e9.<\/strong><\/p>\n

En effet, les outils d\u2019intelligence artificielle sur lesquels de nombreuses entreprises s\u2019appuient poussent les utilisateurs dans une \u201cbulle de filtrage\u201d, ce qui entra\u00eene des recommandations identiques ou tr\u00e8s similaires \u00e0 ce qui a \u00e9t\u00e9 achet\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment.<\/strong><\/p>\n

Les syst\u00e8mes de recommandation, utilis\u00e9s par Google, Netflix et Spotify, entre autres, sont des algorithmes qui utilisent des donn\u00e9es pour sugg\u00e9rer ou recommander des produits ou des choix aux consommateurs en fonction des achats ant\u00e9rieurs, de l\u2019historique des recherches et des donn\u00e9es d\u00e9mographiques des utilisateurs.<\/strong><\/p>\n

Cependant, ces param\u00e8tres biaisent les r\u00e9sultats de recherche car ils placent les utilisateurs dans des bulles cet de filtres.<\/strong><\/p>\n

\u201cLe fonctionnement traditionnel des syst\u00e8mes de recommandation consiste \u00e0 baser les recommandations sur la notion de similarit\u00e9\u201d, explique Bari, qui dirige le laboratoire de recherche sur l\u2019analyse pr\u00e9dictive et l\u2019IA du Courant Institute of Mathematical Sciences de l\u2019Universit\u00e9 de New York.<\/strong><\/p>\n

\u201cCela signifie que vous verrez des r\u00e9sultats similaires dans les listes de choix et des recommandations sur la base d\u2019utilisateurs similaires \u00e0 vous ou d\u2019articles similaires \u00e0 ceux que vous avez achet\u00e9s\u201d, ajoute l\u2019informaticien marocain, auteur de cet algorithme en collaboration avec Nicholas Greenquist et Doruk Kilitcioglu.<\/strong><\/p>\n

Les limites des syst\u00e8mes de recommandation existants sont devenues \u00e9videntes de mani\u00e8re frappante, souligne l\u2019Universit\u00e9 de New York.<\/strong><\/p>\n

Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces pr\u00e9occupations, Bari et ses coll\u00e8gues ont cr\u00e9\u00e9 Pyrorank, un algorithme qui prend en compte le contenu qu\u2019un utilisateur recherche en capturant un \u00e9ventail de recommandations tout en diminuant l\u2019importance de ce que l\u2019utilisateur a d\u00e9j\u00e0 achet\u00e9 ou avec lequel il a interagi.<\/strong><\/p>\n

Pyrorank fonctionne comme un \u201ccompl\u00e9ment\u201d algorithmique aux syst\u00e8mes de recommandation disponibles.<\/strong><\/p>\n

En testant la viabilit\u00e9 de l\u2019algorithme, les chercheurs ont compar\u00e9 les r\u00e9sultats de recherche g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par le module compl\u00e9mentaire Pyrorank avec ceux des syst\u00e8mes de recommandation traditionnels en utilisant trois grands ensembles de donn\u00e9es : MovieLens, qui propose des classements de films g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l\u2019utilisateur, ainsi que Good Books et Goodreads, qui h\u00e9bergent les notes des livres des lecteurs.<\/strong><\/p>\n

Ils ont ensuite men\u00e9 une s\u00e9rie d\u2019exp\u00e9riences pour d\u00e9terminer quels syst\u00e8mes cr\u00e9aient une plus grande diversit\u00e9 de contenus recommand\u00e9s tout en restant fid\u00e8les aux objectifs des recommandations principales.<\/strong><\/p>\n

Dans l\u2019ensemble, les syst\u00e8mes utilisant Pyrorank ont g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des recommandations plus diversifi\u00e9es que celles existantes, souligne l\u2019universit\u00e9 am\u00e9ricaine.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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