Recommandation Nation

J'aime les livres, j'aime la musique et les nouvelles ne me dérangent pas. Quand on m'envoie un lien vers quelque chose qu'un ami pense que je devrais lire, entendre ou voir, je le prends au sérieux. Les recommandations sont essentielles à ma qualité de vie.

C'est une bonne chose que je ressens cela, car les recommandations sont partout sur Internet. Partout où je fais des achats en ligne, une partie de mon écran m'invite à faire un come-hither comme Les clients qui ont acheté cet article ont également… . Les pop-ups et les publicités contextuelles ont été complétés par ce murmure bas et séduisant de suggestion automatisée. La vérité est que je reçois maintenant plus de bonnes recommandations sur plus de choses, plus souvent, des algorithmes bayésiens que de mes meilleurs amis. Cela devrait peut-être me rendre nostalgique, mais ce n'est pas le cas. Une meilleure technologie ne signifie pas de pires amis.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de mai 2008

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Contrairement aux recommandations humaines, Apple.com, Amazon.com et Google.com ne m'insultent jamais en laissant entendre que je consacre mon temps, mon argent ou mon attention aux mauvaises choses. Ils font simplement des recommandations pertinentes – et parfois inédites – basées sur mes choix passés et les choses auxquelles je m'occupe en temps réel. L'objectif de la personnalisation numérique est passé de ce qui m'intéresse maintenant à ce qui pourrait m'intéresser ensuite. Tous les choix que je fais dans l'instant sont absorbés dans une sphère de suggestion où, après avoir été pondérés statistiquement, ils renaissent sous forme d'offres et de conseils.

De plus en plus, je me trouve aussi curieux des recommandations d'un site que de ce qu'il vend. Qu'un site essaie de me vendre autre chose m'ennuie rarement. Au contraire, j'aime que les sociétés Internet aient consacré tant d'ingéniosité, de mémoire et de puissance de traitement pour me proposer de bonnes suggestions. Mais le bien doit s'améliorer beaucoup si les recommandations doivent s'étendre au-delà de me dire ce que je pourrais aimer en ce moment.

Considérez Amazon, dont le site affiche certaines des limitations gênantes des moteurs de recommandation actuels. La société a été pionnière dans cette technologie depuis peu de temps après son lancement en 1995. Greg Linden, qui est maintenant chez Microsoft, a aidé à écrire le premier moteur de recommandation d'Amazon, Instant Recommendations, qui a réussi là où un système plus ancien appelé BookMatcher avait échoué. Le moteur a évolué progressivement. Nous avons appris ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas en voyant comment les changements dans les recommandations aidaient les gens à trouver de nouveaux livres, dit Linden. Nous avons aimé aider les gens à découvrir des livres qu'ils n'auraient probablement pas trouvés par eux-mêmes. Il n'a jamais été question de marketing – juste de faire correspondre les gens avec des livres qu'ils aimeraient. Mais il s'avère que les gens achètent plus lorsque vous les aidez à trouver ce dont ils ont besoin.

Aujourd'hui, Amazon fait des recommandations sur la base de l'historique de navigation et d'achat d'un client, d'autres articles consultés ou achetés par les clients qui ont acheté le produit consulté et des articles qui semblent liés à ce produit. Sur Amazon, les avis, les recommandations et les classements deviennent une partie essentielle de la navigation et du shopping. Par exemple, pendant que je vérifiais Irrationnel prévisible , le nouveau livre de Daniel Ariely sur la prise de décision apparemment dysfonctionnelle, la bande Customers Who Bought This Item Also Bought… m'a signalé un prochain titre dont je n'avais jamais entendu parler : Nudge, par l'économiste comportemental de l'Université de Chicago Richard Thaler et l'Université de Chicago professeur de droit Cass Sunstein. Cliquez et je suis là. C'est précisément le type de connexion en temps réel qui rend les achats d'Amazon supérieurs aux alternatives en personne et en ligne.

Les clics sont la devise du pays de recommandation. Plus vous faites de choix (ou refusez de faire), plus les recommandations sont finement ajustées. Plus vos pairs interagissent avec Amazon, mieux les moteurs d'Amazon peuvent déduire quelles recommandations auront le plus de sens pour vous et le plus d'argent pour eux. Le résultat est que les recommandations peuvent devenir des exemples à couper le souffle de ce que les économistes appellent les effets de réseau, où la valeur d'un réseau est proportionnelle au nombre de ses participants.

Mais aussi utiles que puissent être ces algorithmes, ils sont également sujets à des accès soudains de cécité apparente. Cela me dérange, par exemple, que les moteurs de recommandation d'Amazon ne distinguent pas intelligemment les livres que je consulte ou pour lesquels j'achète je parmi ceux que je consulte ou achète en tant que cadeaux . Oui, je peux cliquer sur une petite case lorsque j'achète quelque chose en cadeau. De plus, si je visite Mon Amazon, il y a un onglet qui propose d'améliorer mes recommandations : sur le long scroll de tout ce que j'ai acheté, je peux cliquer sur une case qui dit Ceci a été acheté en cadeau et une autre case qui dit Ne pas utiliser pour les recommandations. Mais ces fonctionnalités sont loin d'être évidentes (je ne les ai découvertes qu'en écrivant cette critique, et j'utilise Amazon un parcelle ). Les moteurs d'Amazon n'utilisent pas non plus mon historique d'achat de cadeaux pour suggérer des cadeaux à des amis particuliers. De telles suggestions me dérangeraient-elles ? Non. En fait, j'aimerais qu'Amazon me permette de basculer facilement entre la navigation pour moi-même et la navigation pour les autres. Je choisirais volontiers d'être un utilisateur bêta de recommandation si une telle option était offerte, tout comme je serais heureux qu'un personal shopper m'aide à venir les anniversaires et les vacances. Demandez juste gentil.

Différents problèmes émergent avec le moteur de recommandation Just for You sur iTunes d'Apple, qui a été introduit en 2005. Je peux pardonner le fait que mon achat de Rhapsodie bohémienne invité Just for You à recommander Le meilleur de l'étranger en direct , mais pas que l'achat de Dance the Night Away de Van Halen ait provoqué une recommandation pour Rush. Bien que j'accepte que les moteurs de recommandations aient leurs propres bizarreries et excentricités quantitatives, ces suggestions sont tout simplement terribles. Le moteur d'Apple semble donner plus de poids à l'époque qu'au genre, au tempo ou au style. (Un porte-parole d'Apple que j'ai contacté a refusé d'être plus précis sur le fonctionnement de ses moteurs de recommandation.)

Le logiciel de recommandation d'Apple est également pire que celui d'Amazon à d'autres égards. Quand j'achète une chanson ou deux d'un groupe, pourquoi le moteur me demande-t-il si je veux acheter un album entier à un autre ? Je devrais obtenir des recommandations de chansons individuelles avant de recevoir des suggestions d'albums. iTunes d'Apple pousse les albums et les chansons : cela ressemble à une vente difficile. Je veux être séduit par le son, pas agressé commercialement. Faites-moi goûter - gratuitement, bien sûr - une autre chanson avant de demander si je possède ou si je veux posséder l'intégralité de l'album. Si j'aime la chanson, je l'achèterai. Honnête!

L'interface Just for You est assez jolie. Mais en tant qu'expérience interactive, c'est déplaisant. Contrairement à Amazon, le site ressemble plus à un magasin de disques qui veut déplacer des produits qu'à l'antre d'un ami avec un bon goût musical. Les moteurs de recommandation devraient libérer les détaillants de la mauvaise conception des magasins en ligne, mais le site iTunes me rappelle ce que j'aime le moins dans les achats. Où est Jonathan Ive, le légendaire designer industriel d'Apple, quand on a besoin de lui ?

Malgré ces plaintes, je parie que les algorithmes et les interfaces de recommandation se diversifieront rapidement. À l'avenir, Gmail de Google vous dira peut-être à qui vous devez transférer cet e-mail urgent ou vous rappellera de rester en contact avec un ami que vous avez ignoré par inadvertance. Associer la publicité contextuelle de Gmail à un moteur de recommandation décent augmenterait la valeur des deux. De plus, il est facile d'imaginer Facebook suggérer quelles informations devraient être partagées avec qui - ou qui devrait partager davantage avec vous.

L'essor du graphe social (représentation abstraite des liens sociaux entre utilisateurs de réseaux numériques ; voir Between Friends , mars/avril 2008) devrait permettre aux moteurs de recommandations de différentes entreprises de travailler ensemble, en proposant des conseils financiers, des options de voyage, etc. Ne serait-il pas intriguant de voir quelles actions et quels fonds des gens comme vous ont achetés ? Peut-être que ces technologies finiront par devenir méta, certaines startups proposant des moteurs de recommandation qui vous permettront de choisir les meilleurs moteurs de recommandation pour vous. Des conseils sur des conseils pourraient être une excellente affaire.

Malgré toute mon enthousiasme pour l'avenir des services de recommandation, je ne peux m'empêcher de ressentir ce que je ressentais à propos de la recherche en 2001. Les moteurs de recommandation existants ont beaucoup de valeur, mais ils sont encore primitifs. Les distinctions entre navigation et comparaison (c'est-à-dire entre regarder les produits et choisir entre eux) sont mal comprises. Nous n'avons pas encore vu comment les balises générées par les utilisateurs rendent les descriptions de produits et de services plus précises et utiles. Plus le tag est spécifique, explicite et sensible au temps, meilleures seront les recommandations potentielles.

Partout dans le monde, des gens intelligents travaillent sur ces problèmes. Des milliards de dollars sont en jeu. Netflix offre un million de dollars à quiconque peut améliorer l'efficacité de son moteur de recommandation (exceptionnellement réussi). C'est un petit prix à payer pour une entreprise dont l'avenir dépend de sa capacité à rivaliser avec Blockbuster et les sociétés de livraison de vidéo numérique du futur. C'est un problème intéressant et important, car ce ne sont pas seulement les individus qui regardent les films, mais les couples, les familles et les amis. Peut-être que l'algorithme gagnant sera optimisé pour les préférences des groupes.

Lorsque je reçois de bonnes recommandations, je dépense mon temps et mon argent différemment. Des recommandations encore meilleures augmenteront considérablement la valeur de ce temps et de cet argent. C'est un avenir numérique dont j'ai envie et que j'attends. J'espère que les innovateurs d'Internet prendront mes recommandations aussi au sérieux que je prends les leurs.

Michael Schrage est consultant en innovation, chercheur à la Sloan School du MIT et auteur de Serious Play : Comment les meilleures entreprises du monde simulent pour innover .

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