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Journée d’étude sur les moteurs de recommandation

11 juin 2012 @ 9 h 00 min - 17 h 00 min
CNAM, 292, rue Saint Martin
Paris, Sélectionner un Etat : 75003 France

Journée d’étude co-organisée
par les laboratoires Dicen (CNAM) et Paragraphe (Paris 8 )

Lundi 11 juin 2012 au Conservatoire National des Arts et Métiers

Consultez les diapositives de la journée :

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Comité organisationnel

  • Pr Ghislaine CHARTRON, directrice de l’INTD, laboratoire Dicen
  • Pr Imad SALEH, directeur du laboratoire Paragraphe
  • Gérald KEMBELLEC, doctorant SIC au laboratoire Paragraphe et enseignant INTD

Axes de la journée

  • Axe 1. Les moteurs de recommandation et e-commerce, historique
  • Axe 2. Les moteurs de recommandation, modèles et méthodes
  • Axe 3. Les moteurs de recommandation et les offres de contenus : développement et bilan
  • Axe 4. Impact des moteurs de recommandation sur les usages

Les actes de la journée seront soumis au comité scientifique des éditions Hermès Sciences, collection « Information, hypermédias et communication » pour une publication papier.

Les moteurs (et systèmes) de recommandation

Placer l’usager au cœur du système d’information n’est pas une idée nouvelle, mais certaines enseignes ont organisé et implémenté cette pratique avec une rigueur scientifique. Les moteurs de recommandation sont nés de l’observation des pratiques d’usagers, mais ont évolué dans d’autres directions pour proposer une offre toujours plus en adéquation avec les habitudes, les goûts et besoins des usagers. Dès 2000, Burke faisait remarquer que de nombreux sites commerciaux comme Amazon ou encore e-Bay avaient compris l’intérêt (commercial) de contextualiser des offres d’hyperliens périphériques à l’hypertexte consulté par l’usager . Les moteurs de recherche commerciaux ont même créé des produits dérivés comme le « Google AdSense » afin d’optimiser leurs profits publicitaires en exploitant les systèmes de recommandation. La recommandation commence à être utilisée également en recherche d’information scientifique et technique par les acteurs du domaine. Même si ce type de technologie n’est pas encore généralisé, certains éditeurs, comme Elsevier avec sciencedirect proposent des systèmes de recommandation.

Les fonctionnalités de recommandation s’appuient aujourd’hui principalement sur deux grands types de technologies. La première approche est fondée sur l’analyse statistique et sémantique des contenus (content-based approach). La seconde approche, plus sociologique, est basée sur l’étude des comportements des utilisateurs que ce soit en terme de statistiques de groupe (collaborative filtering) ou de parcours individuels (user-based recommender system), comme l’analyse de traces.

Cette dernière méthode, basée sur l’analyse de trace ouvre de nouvelles perspectives en matières publicités ciblées, ce qui permet d’aborder l’autre facette des moteurs de recommandation. Avec le schéma de pensée de masse prônant la gratuité des services sur l’Internet, la stratégie commerciale des producteurs de contenus a du s’adapter. La nouvelle économie des sites Internet dépend de la monétisation de l’audience auprès des annonceurs . L’enjeu majeur de ces médias est de capter, retenir et rediriger l’attention de ses utilisateurs vers certains sites et services, ce qui sera la source de revenus. Les sites cinéphiles, comme le français Allociné ou l’anglo-américain IMDB (propriété d’Amazon), sont passés maîtres dans la technique de capter et de rediriger l’attention de l’usager pour la monétiser. Une économie de l’attention envahit le marché de la culture sur Internet plus efficacement que sur n’importe quel autre vecteur informationnel. Salaün déclare que grâce à Internet, le marché de l’attention inverse le sens de l’affichage publicitaire . En effet, message publicitaire commence à accompagner le cheminement de l’internaute et non celui du document support.

Quel est l’historique des moteurs de recommandation ? Quels sont ses impacts sur les habitudes des usagers de l’information ? Qui sont les acteurs scientifiques et commerciaux les plus impliqués ? Quels sont les méthodes et modèles les plus efficients de recommandation ? Quels sont les développements majeurs dans le domaine des plateformes de contenu ?

Voilà autant de questions que la journée d’étude « Les moteurs de recommandation » du 11 juin tentera d’éclairer.

Programme

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Programme de la matinée 09h00 – 12h30

Accueil autour du petit déjeuner

Ouverture de session

Le moteur de recommandation : un nouveau médiateur des contenus ?

G. Kembellec, Université Paris 8, Laboratoire Paragraphe et CNAM

G. Chartron, Dicen, CNAM, Conservatoire National des Arts et Métiers, Laboratoire DICEN, Paris

Les Systèmes de Recommandations en Recherche d’Information

Laurent Candillier, Etienne Chai

Société Nomao

Toulouse

Comment exploiter les commentaires d’internautes pour la recommandation automatique ?

D. Poirier, LIFO, Université d’Orléans

Approches topologiques pour la prévision de liens dans des grands graphes de terrain : application au calcul de recommandation

N. Benchettara, R. Kanawati, M. Pujari, C. Rouveirol, G. Santini

Equipe A3, LIPN CNRS UMR 7030, Université Paris Nord

Villetaneuse

Une approche de recommandation hybride guidée par la sémantique

Roza Lémdani, Nacéra Bennacer, Géraldine Polaillon, Yolaine Bourda

Supélec Sciences des Systèmes (E3S), Département Informatique

Gif sur Yvette

Espaces cognitifs : les frontières de la recommandation

Hakim Hachour, Samuel Szoniecky,

Université Paris 8, Laboratoire Paragraphe

Saint-Denis

Programme de l’après midi 14h00 – 17h00

Recommandeurs et diversité

M. Foulonneau, V. Grouès, Y. Naudet

Tudor Public Research Centre, Knowledge Intensive Systems and Services

Luxembourg

Système de recommandation par niveau dans la classification à facettes pour la recherche documentaire

M. Hmimida

CNAM, Conservatoire National des Arts et Métiers, Laboratoire DICEN

Paris

A combined configuration and recommendation of Product Lines

C. Salinesi, R. Triki, R. Mazo

CRI, Université Panthéon Sorbonne

Paris

Partir des usages pour analyser les systèmes sociotechniques de recommandation

J.C Domenget, A Coutant

Université de Franche-Comté, Laboratoire ELLIADD – Equipe OUN

Montbéliard

Tour de table des entreprises

Conclusion et clôture de la journée