Prévoir des suggestions personnalisées de produits à partir d'un échantillon aléatoire d'avis de consommateurs fonctionne avec les articles populaires. Mais il n'en va pas de même pour d'autres, moins visibles.

La recommandation des produits de niche ne peut s'en remettre au hasard

Dans le cas des recommandations personnalisées, se baser sur un échantillon d'avis laissés par une population aléatoire pour prédire le succès d’un produit n’est pas forcément la meilleure façon de procéder. C’est la conclusion à laquelle sont parvenus Chen-Jun Zhang et An Zheng, deux chercheurs  de l’université de Fribourg. La méthode généralement employée consiste ainsi à se servir d’échantillons supposés représentatifs de la population. Mais il semblerait que cette méthode, fidèle à la réalité dans le cas des produits soumis à une forte demande, rencontre des difficultés d’estimation dès que l’on tente de l’appliquer à des produits "de niche".

Des marchés de niche difficilement modélisables...

La recherche s’est effectuée de la manière suivante : les deux chercheurs ont tout d’abord effectué une étude des recommandations réelles faites par les acheteurs, en se basant sur les données obtenues auprès de 4 sites de vente en ligne (Amazon, Movielens, Netflix, et Delicious) . Par la suite, ils ont élargi leur recherche à un échantillon de la population, qui ne s’était  initialement pas portée acquéreuse de l’objet (en les dotant dudit objet et en leur demandant d’émettre un avis). En comparant les courbes d’évaluation, il est apparu que les produits sujets à une forte demande  rencontraient un succès plus ou moins équivalent  tant chez les acheteurs qu’auprès de la population en général. A l’inverse, dans le cas des produits plus spécifiques, les deux méthodes présentaient des résultats très différents.

...Du fait du type d’acheteur que l’on y trouve

Il est à noter que si la méthode d’évaluation n’est pas personnalisée, mais uniquement basée sur la popularité du produit, les écarts disparaissent. Le but de l’étude est de pointer les failles d’un système d’évaluation dont l’utilisation est assez généralisée. En effet, celui-ci ne prend pas en compte l’impact que peut avoir le type d’acheteurs sur les recommandations personnalisées, alors que les marchés de niche sont logiquement réservés à des acheteurs bien particuliers, aux habitudes de consommation orientées, et aux attentes bien précises. A l’inverse, la notation basée sur la popularité est plus "neutre" par nature, et donc moins susceptible d’être influencée par ces mêmes habitudes de consommation. A terme, et en utilisant les résultats de l’étude, les deux chercheurs espèrent pouvoir mettre au point des algorithmes d’évaluation plus robustes aux spécificités des différents marchés et produits.