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Prescription et recommandation : agir et faire agir ?

Une histoire de machines à recommander des biens de consommation : de l’Internet documentaire à l’Internet des données

A History of Consumer Recommendation Machines: From the Internet of Documents to the Internet of Data
Jean-Sébastien Vayre
p. 89-106

Résumés

Depuis le succès d’Amazon et avec le développement du mouvement big data, les agents de recommandation connaissent une importante diffusion auprès des e-commerçants. Du point de vue de la sociologie économique, ces agents sont intéressants dans la mesure où ils constituent une forme relativement nouvelle de prescripteurs marchands. Aussi, afin de mieux saisir le rôle que ces intelligences artificielles jouent entre l’offre et la demande, nous proposons dans cet article de traiter le questionnement suivant : quelles sont les logiques de prescription des agents de recommandation numériques et comment ont-elles évoluées dans le temps ?

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Plan

Introduction
1. L’histoire des agents de recommandation
1.1. Les agents de recommandation à intelligence documentaire
1.2. Les agents de recommandation à intelligence sociale
1.3. Les agents de recommandation à intelligence contextuelle
2. Deux agents de recommandation à intelligence contextuelle
2.1. L’agent de recommandation de DataCrawler
2.2. L’agent de recommandation de DataCognitive
2.3. De nouvelles logiques de prescription
Conclusion

Aperçu du début du texte

Introduction

Figure 1 : exemple de prescriptions réalisées par un agent de recommandation

Figure 1 : exemple de prescriptions réalisées par un agent de recommandation

Avec le mouvement big data que nous connaissons aujourd’hui, les technologies d’automatisation de la relation client connaissent un succès toujours plus important auprès des « professionnels du marché » (Cochoy et Dubuisson-Quellier, 2000) : elles se multiplient et gagnent en efficacité. De nombreuses entreprises proposent ainsi divers dispositifs d’intelligence artificielle qui ont pour fonction de permettre aux acteurs économiques d’automatiser une partie du travail qu’ils opèrent pour communiquer avec leurs clients. Parmi ces types d’instruments, les agents de recommandation de biens de consommation font partie des plus répandus. Ces agents sont des systèmes de traitement d’information qui ont pour fonction de prédire les préférences des consommateurs à partir des données que ceux-ci produisent durant leurs usages de l’Internet et de façon à leur proposer des produi...

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Pour citer cet article

Référence papier

Jean-Sébastien Vayre, « Une histoire de machines à recommander des biens de consommation : de l’Internet documentaire à l’Internet des données », Études de communication, 49 | 2017, 89-106.

Référence électronique

Jean-Sébastien Vayre, « Une histoire de machines à recommander des biens de consommation : de l’Internet documentaire à l’Internet des données », Études de communication [En ligne], 49 | 2017, mis en ligne le 01 décembre 2019, consulté le 19 octobre 2018. URL : http://journals.openedition.org/edc/7178 ; DOI : 10.4000/edc.7178

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Auteur

Jean-Sébastien Vayre

LITEM, Télécom Ecole de Management
jean-sebastien.vayre@telecom-em.eu

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Droits d’auteur

© Tous droits réservés

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