Algorithme de recommandation

La confidentialité n'empêche pas la personnalisation. C'est en se basant sur nos principes de confidentialité que nous avons développé un algorithme unique de recommandation de contenus que nous utilisons à la fois pour affiner nos parcours de formation mais aussi pour proposer à chaque abonné un contenu complémentaire en lien avec ses apprentissages du moment.


Pourquoi utilisons-nous un algorithme de recommandation ?

La recommandation de contenu est omniprésente dans tous les grands secteurs d’activités numériques : le e-commerce, la presse en ligne, les services de streaming vidéo et musical et bien entendu les réseaux sociaux qui y ont massivement recours. Notre choix d'utiliser un algorithme de recommandation est lié aux nombreux avantages qu'ils apportent :

  • Une amélioration de l’expérience utilisateur
  • Une gestion d’un volume croissant de données impossible à traiter manuellement
  • Une analyse pointue des données pour des recommandations personnalisées pertinentes

Notre choix d'un algorithme Content-Based

Nous avions deux possibilités : utiliser une approche Content-based ou une approche Collaborative Filtering. Nous avons choisi une approche Content-based pour deux raisons principales :

  • car c'est la garantie de respecter notre engagement "confidential by design"
  • car il est pertinent à tout moment du parcours d'apprentissage et ce même pour un utilisateur s'étant abonné récemment et disposant donc de peu de données de filtering.

Cet algorithme Content-based utilise les similarités entre les profils d’articles de contenus pour proposer des recommandations aux abonnés. Pour identifier ces similarités entre articles, le content-based utilise un profil d’article qui est constitué à la fois des metadata du contenu mais aussi de la suite logique des articles consultés (antérieurs et postérieurs). Les articles identifiés comme similaires à un article donné sont alors recommandés aux gens qui ont lu cet article.


Une complémentarité au processus de curation

Penser que la recommandation de contenu mise en place sur Rollercoaster Club est uniquement lié à l'algorithme serait une erreur. Convaincu de la puissance du jugement et de l'expérience, la curation humaine des contenu a systématiquement un facteur de poids plus important que les résultats naturels de l'algorithme qui viennent en fait compléter le processus de curation.
C'est celle alliance qui nous permet de vous proposer les recommandations les plus pertinentes.


Rollercoaster Club est adhérent de La French Tech Grand Paris et de EdTech France

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