Une plateforme de streaming utilise un nouvel algorithme de recommandation qui doit proposer aux utilisateurs des films et séries personnalisés.
L'algorithme analyse le comportement de visionnage passé et le compare à des profils similaires.
Au début, les utilisateurs sont satisfaits, car les recommandations semblent pertinentes et intéressantes.
Mais après un certain temps, beaucoup remarquent :
Les suggestions se ressemblent de plus en plus – et diffèrent à peine de celles des autres utilisateurs.
Indépendamment des préférences individuelles, ce sont souvent les mêmes titres qui apparaissent dans différents profils.
La diversité des recommandations diminue, et les utilisateurs se sentent moins compris.
Pourquoi un algorithme de recommandation personnalisé conduit-il à ce que tous les utilisateurs reçoivent des contenus toujours similaires ?
Question :
Pourquoi une IA, qui doit générer des recommandations personnalisées, peut-elle faire en sorte que tous les profils utilisateurs deviennent de plus en plus similaires ?
Solution à suivre demain.