Imparfaits systèmes de recommandations

Francis Pisani relaie les 3 points clés d'une note du blog Radar (O'Reilly).

Le deuxième point m'intéresse qui exprime l'inquiétude d'une mono-culture galopante par la faute des mécaniques de recommandations. Plus un produit est recommandé, plus il est visible, plus il est recommandé... Et feu la long tail, et vive les arguments faciles pour des types comme Pascal Nègre...

Intuitivement, c'est évident. L'explication en est toutefois peut-être que ce principe de recommandations manque singulièrement de finesse et d'intelligence. Il est certain que lorsque ce critère de recommandations sera élaboré à partir de différents indicateurs éventuellement pondérés, cela prendra une autre allure. Si je recommande un produit alors que je ne l'ai pas acheté, il est évident que j'ai moins de poids que la recommandation d'un acheteur. D'ailleurs, on pourrait même pondérer dans le temps en considérant qu'une recommandation positive émise quelques semaines ou mois après l'achat a beaucoup plus de valeurs qu'une recommandation dès la passation de commande ou à réception du produit (quand tout est beau, tout est neuf ! et inversement).

Les seuls acteurs à avoir assez tôt intégré ce mode d'analyses et de valorisations des actions / informations sont les éditeurs de plates-formes de brainstorm ou gestion d'innovations type Feedback ou Talkspirit qui ont dès le départ pris en compte le fait qu'une idée avait de la valeur en fonction du nombre de lectures, du nombre de commentaires, de la valeur moyenne de la note attribuée, du nombre de votants.

Il reste encore beaucoup de boulots pour introduire de l'intelligence dans ces amas de données binaires...