Acheter plus futé grâce à la physique théorique

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Acheter plus futé grâce à la physique théorique

La recherche fondamentale fait une découverte surprenante : un groupe de physiciens théoriques a développé une méthode qui permet à des systèmes de recommandation, tels que le site Amazon.com qui met en vente des livres, de faire des propositions plus originales, donc meilleures et plus utiles.

Des systèmes de recommandation, comme les utilisent par exemple les vendeurs online Amazon.com ou Buch.ch pour leurs propositions de vente, utilisent les données des précédents achats d’un utilisateur afin de déduire ses possibles intérêts à l’avenir. Les algorithmes utilisés dans ce but se basent avant tout sur les produits que d’autres utilisateurs présentant le même profil commandent également. Dans la pratique, cela implique que sont avant tout recommandés des produits courants tandis que les produits plus spécifiques, mais au cas par cas peut-être plus intéressants, n’ont aucune chance. Avec le temps, la diversité des recommandations a ainsi tendance à diminuer de manière importante. Un groupe de chercheurs en physique théorique, mené par le Prof. Yi-Cheng Zhang à l’Université de Fribourg, a développé un algorithme qui pourrait résoudre ce dilemme et rendre possibles des recommandations à la fois sûres et variées.

Ces résultats sont un très bon exemple pour illustrer le fait que d’une manière inattendue la recherche fondamentale apparemment très éloignée de la pratique – comme la physique théorique – peut offrir des solutions étonnantes et élégantes pour résoudre des problèmes pratiques. Les chercheurs en physique théorique ont non seulement brisé la parcellisation toujours croissante dans les sciences, qui empêche l’indispensable enrichissement mutuel entre les disciplines, mais en même temps trouvé un moyen pour lutter contre le renforcement de cette parcellisation par les systèmes de recommandation automatiques.

CW