Intelligence artificielle et neuroscience améliorent les services de recommandation

La startup Nara Logics se spécialise dans l’intelligence artificielle et l’analyse du fonctionnement du cerveau pour proposer un service de recommandation personnalisée aux entreprises.

Comprendre le fonctionnement du cerveau pour proposer des recommandations personnalisées, c’est le défi que Nara Logics s’est lancé. Cette startup lancée en 2010 et basée à Cambridge dans le Massachusetts se spécialise dans l’intelligence artificielle et compte des neuroscientifiques du MIT et des spécialistes du machine learning au sein de son équipe. En 2012, la startup a lancé sa plateforme de recommandation et de personnalisation Nara.me qui permet de trouver un restaurant ou un hôtel en fonction de ses goûts personnels, allant plus loin que des services de simple recommandation tels que Yelp ou Foursquare.

La présidente de l’entreprise, Jana Eggers, rencontrée lors de l’événement The Lean Startup Conference à San Francisco nous explique les futurs projets de Nara Logics. Après la plateforme de recommandation ciblée sur le consommateur final, l’entreprise propose aujourd’hui une offre adressée aux professionnels et entreprises. Elle opère en B2B car depuis le lancement de Nara.me, de nombreuses entreprises l’ont sollicitée afin de concevoir une plateforme pour leur domaine d’activité.

Une offre ciblée grâce à la neuroscience

Aujourdhui, Nara Logics propose une technologie de recommandation unique à des entreprises diverses spécialisées dans le paiement, le e-commerce ou encore le tourisme. Concrètement, la startup sera capable d’analyser les larges données des entreprises afin d’établir des connexions logiques entre ces différentes données grâce à un algorithme et ainsi mettre en relation ce que les consommateurs veulent et ce que les entreprises peuvent leur proposer. Jana Eggers précise qu’il est important que leurs clients aient un flux continu de données analysables afin de transposer au mieux le fonctionnement du cerveau et les différentes connexions qu’il établit.

Au final, les données sont réunies autour d’un graphique de connaissances pour chaque entreprise, qui sera mis en relief avec l’"ADN digital" de ses clients, c’est-à-dire ses préférences en termes de recherche et de personnalisation. "Si vous avez une préférence pour un restaurant en particulier, mais que votre ami a une autre préférence, elle se verra proposer des recommandations différentes des vôtres car votre ADN digital n’est pas le même." Les entreprises auront ainsi une meilleure compréhension des comportements de leurs clients. En effet, la spécificité de cet algorithme est de vouloir capter les interactions dans le comportement des consommateurs d’un point de vue neuroscientifique.

La neuroscience nécessite encore de la recherche

La performance des systèmes informatiques et des machines permet de bouleverser de nombreuses industries grâce à des technologies telles que le deep learning, la reconnaissance d’images ou les API prédictives. L’intelligence artificielle fait partie de ces technologies qui révolutionnent peu à peu toutes les industries. "De nombreuses recherches ont été faites sur la manière dont les machines fonctionnent, mais peu d’entreprises se sont intéressées à la manière dont le cerveau fonctionne. C’est là qu’intervient la neuroscience dans notre démarche." explique Jana Eggers. Pour elle, l’objectif de Nara Logics est d’amener l’intelligence réelle à l’intelligence artificielle.

Néanmoins, le nombre de neuroscientifiques reste assez restreint dans le milieu professionnel. En effet, la présidente de la startup précise que la neuroscience est un domaine encore récent et qu’il n’existe pas encore suffisamment de documentation sur le fonctionnement du cerveau pour établir une tendance neuroscientifique en intelligence artificielle. L’algorithme utilisé par Nara Logics se base sur des études qui ont été publiées il y a seulement quelques années. Pour la suite, l’entreprise souhaite améliorer sa technologie en s’associant avec des acteurs de domaines différents, qui ont déjà essayé d’autres systèmes d’intelligence artificielle sans succès et sont désormais prêts à tester la nouvelle technologie de recommandation personnalisée.