L'impact des algorithmes de machine learning sur les systèmes de recommandation a été profond et transformateur. En exploitant la puissance des données massives et des techniques avancées de machine learning, les entreprises peuvent offrir des expériences de recommandation qui non seulement répondent mieux aux besoins actuels des utilisateurs mais essaient d’anticiper leurs futures préférences. Ils sont d’ailleurs plus adaptés, par nature, à cette seconde fonction qu’à la première.
Mais, n’étant pas initialement conçus pour prendre des décisions - et faire une recommandation c'est prendre une décision -, ils comportent de lourdes limites.
Manque de pertinence et de personnalisation
Bien que les systèmes traditionnels de machine learning puissent offrir des recommandations plus précises que les systèmes basés sur des règles manuelles, ils présentent néanmoins des limites en termes de personnalisation.
Les algorithmes de machine learning se basent généralement sur des données historiques agrégées pour formuler leurs recommandations. Cela signifie qu'ils analysent les comportements passés des utilisateurs pour identifier des tendances et des patterns communs. Ils ne comprennent pas, ils émettent une probabilité prédictive. Cependant, cette approche manque totalement de sensibilité aux contextes individuels et aux préférences instantanées des utilisateurs.
Par exemple, un algorithme peut recommander des produits basés sur des comportements passés sans tenir compte des changements récents dans les préférences ou les besoins des clients. Si un utilisateur a récemment modifié ses habitudes d'achat ou ses centres d'intérêt, les recommandations basées sur des données historiques ne reflèteront pas ces nouvelles préférences. Cette limitation entraîne une diminution très importante de la pertinence des recommandations, ce qui se traduit par une expérience utilisateur moins satisfaisante et une baisse de l'engagement et des conversions.
Impact des biais sur les modèles
Les systèmes de recommandation traditionnels peuvent également souffrir de biais inhérents aux données sur lesquelles ils sont entraînés. Si les données historiques contiennent des biais ou des lacunes, les recommandations produites par les algorithmes refléteront ces imperfections. Par exemple, si les données d'entraînement sont biaisées en faveur de certains produits ou groupes d'utilisateurs, les recommandations pourront être injustement générées, conduisant à des suggestions non optimales ou même discriminatoires. Cela peut non seulement nuire à l'expérience utilisateur, mais aussi poser des problèmes éthiques et légaux pour les entreprises.
Pas d'adaptation en temps réel
Par ailleurs, la capacité des modèles traditionnels à s'adapter rapidement aux nouvelles tendances est limitée. Les algorithmes de machine learning nécessitent souvent des retrainings coûteux et des ajustements manuels pour intégrer les nouvelles données et les tendances émergentes. Ce processus est long et coûteux - quand, dans le meilleur des cas il est réalisé - ralentissant la capacité des entreprises à réagir de manière agile aux changements du marché et aux nouvelles préférences des utilisateurs. Pendant ce temps, les recommandations deviennent obsolètes, réduisant leur efficacité et leur pertinence.
Bien que les systèmes de recommandation traditionnels basés sur des algorithmes de machine learning aient apporté des améliorations significatives par rapport aux approches antérieures, ils sont encore confrontés à des défis majeurs. La complexité de leur mise en œuvre, la consommation élevée de ressources humaines et les limitations en termes de précision et de personnalisation soulignent la nécessité de solutions plus avancées et plus flexibles.
En intégrant l'IA inductive de Netwave, les entreprises peuvent désormais offrir une expérience utilisateur plus engageante et personnalisée, tout en réduisant la complexité et les coûts associés à la gestion et à l'optimisation des systèmes de recommandation traditionnels. Cette technologie permet non seulement de répondre aux attentes des consommateurs, à l’instant T, au cas par cas, créant ainsi un avantage concurrentiel durable dans le marché du e-commerce.