Cesalgorithmes qui font des choix à votre place — Geeko. À travers la collecte de données, les algorithmes de recommandation proposent un Onse souviendra par exemple que 35% des achats sur Amazon sont la conséquence directe d’une recommandation algorithmique. 80% des films regardés sur Netflix et 75% des vidéos sur YouTube sont suggérés par un algorithme. Pagerank, l’algorithme de Google, est sans doute l’algorithme de recommandation le plus étudié, celui qui fait l’objet du plus GepostetVon Pierre-Nicolas Schwab am 2 Nov, 2017. Pour qu’un algorithme puisse produire des recommandations qui ont du sens il faut qu’il soit „alimenté“ en données qui vous renseignent sur les goûts de vos clients. Cela peut se faire de plusieurs façons : via des feedback implicites: ceci est le cas quand vous suivez le comportement d’un utilisateur et inférez ses Voilàcomment la plate-forme sait quoi vous recommander à la fin de chaque visionnage. Vous avez déjà passé des heures sur YouTube à enchaîner les vidéos ? Voilà comment la plate-forme sait quoi vous recommander à la fin de chaque visionnage. HOME. MAIL. NEWS. SPORTS. FINANCE . CELEBRITY. STYLE. MOVIES. WEATHER. MOBILE. Yahoo News. 1 Un lien doit être clairement reconnaissable. Un lien peut être un pictogramme, un logo, un texte d’une couleur différente de celle utilisée pour du texte normal (et généralement souligné). Lorsque l’utilisateur passe sur un lien avec le pointeur de la souris, le IlyesTalbi. Les algorithmes de recommandations peuvent constituer une entrave à votre liberté d’opinions. Ils choisissent ce que vous regardez, ce que vous achetez et peuvent même décider qui seront vos amis. Vous visionnez une vidéo sur YouTube et une liste interminable de vidéos du même genre vous est proposée. AeMXu. Toutes les réponses ✅ micmac35réponseWikipedia si je me souviens bien ✅ stc90Wikipedia je crois avoir déjà entendu ✅ thierry36réponseyoutube facebook amazon ✅ ibtihellkh10YouTube Amazon Facebook ✅ laura894je sais pas moi aussi j'aimerais savoir désolé mais je sais pas ✅ ananas27Tu te peux je mettre en dessous a la fin ou au centre ✅ missmetissebrlréponse explications 1 1456+522+992 = 2970 e2 1456 x 100 / 2970 = 49%montant total de la taxe 3 x 18 = e x 7 = + = e De même, Facebook, Twitter et Google sont des algorithmes qui demandent aux utilisateurs de voir ce qu’ils veulent et de prendre la décision la plus efficace pour le savoir. Ces commentaires permettent aux utilisateurs de voir facilement ce qu’ils ont déjà trouvé. Est-ce que Spotify utilise un algorithme de recommandation ? Les principales plateformes de streaming jouent un rôle de plus en plus important dans les algorithmes de recommandation. Au fur et à mesure de votre croissance, des sites comme Deezer, Spotify et LastFM évoluent, diversifient et diversifient vos outils de suggestion de titres, et leur donnent une place plus centrale dans la conception de votre page. Comment bien utiliser Spotify ? Il est facile de commencer à écouter de la musique sur Spotify Visitez le site Web de Spotify et inscrivez-vous. …Sélectionnez un niveau d’abonnement. …Téléchargez et installez l’application Spotify gratuite. …Connectez-vous à votre compte sur ces appareils et écoutez. Comment fonctionne l’algorithme de Spotify ? L’algorithme de recommandation se base sur plusieurs critères pour établir un profil, lui a expliqué le spécialiste de la personnalisation de Spotify, Ajay Kalia les chansons et les artistes qu’ils écoutent, leurs styles musicaux respectifs, l’acoustique, le tempo et la danse » de la chanson sont pris en compte. .. Quels sont les objectifs de Spotify ? Spotify est conçu pour faciliter l’accès et le partage de votre musique avec le monde entier. Le site Web est intégré à Facebook, de sorte que les utilisateurs peuvent facilement partager ce qu’ils écoutent avec leurs amis. C’est quoi un stream sur Spotify ? Le streaming est un mode de lecture en direct, qu’il soit sous forme visuelle ou auditive, qui circule sur Internet. C’est exactement le système que YouTube utilise pour diffuser des vidéos ou Spotify sur de la musique. Voici les plateformes de streaming audio Deezer, Spotify, Apple Music, Napster ou Soundcloud. Quels sont les objectifs de Spotify ? Spotify est conçu pour faciliter l’accès et le partage de votre musique avec le monde entier. Le site Web est intégré à Facebook, de sorte que les utilisateurs peuvent facilement partager ce qu’ils écoutent avec leurs amis. Quelle est la stratégie de Spotify ? Le PDG et co-fondateur de Spotify, Daniel Ek, a eu l’ambition de proposer un mode de diffusion des médias en ligne depuis la création de la plateforme, dont la rémunération serait basée sur des publicités diffusées entre les diffusions. Aujourd’hui, Spotify est le leader mondial du streaming à la demande. Quelle est la principale explication du succès de la Plate-forme Spotify ? Spotify Marketing Concept En proposant à ses abonnés une large sélection de titres dans tous les styles, Spotify a su capter leurs besoins et ainsi mieux répondre à leurs attentes. Avec cette nouvelle façon de consommer de la musique, l’entreprise espère réduire les téléchargements illégaux. Pourquoi des albums disparaissent de Spotify ? Déposer des chansons de Spotify dans des flux artificiels » comme ils l’appellent n’a rien de nouveau. Ils le font juste par vagues. Et la dernière vague a commencé le 1er janvier 2021. Règle d’or ne payez jamais pour un service pour promouvoir votre musique sur Spotify. Pourquoi je ne trouve pas une musique sur Spotify ? Contenu manquant dans la bibliothèque ? Si vous utilisez Spotify sur un appareil mobile, assurez-vous de ne pas avoir accidentellement caché quelque chose en activant un filtre. Balayez vers le bas pour afficher les filtres. Sinon, ce contenu peut être sur un autre compte. Pourquoi je ne vois plus l’activité de mes amis sur Spotify ? Vérifiez que l’application est à jour. Assurez-vous que le système d’exploitation de votre appareil est à jour. Redémarrez l’application. Déconnectez-vous de Spotify, puis reconnectez-vous. Comment être tenu au courant des nouvelles publications sur Twitter ? Appuyez sur Suivre dans le menu. Rendez-vous sur l’un des tweets du compte que vous souhaitez suivre. Appuyez sur l’icône en haut du tweet. Appuyez sur Suivre dans le menu. Comment être tenu informé des nouvelles publications de votre artiste préféré ? La règle est on ne peut plus simple pour suivre les nouvelles publications de l’auteur, il suffit d’entrer son nom et votre propre adresse e-mail, et vous recevrez un message à chaque nouvelle publication. Pourquoi les tweets ne se chargent pas ? Si cela ne fonctionne pas, essayez d’éteindre l’appareil et de le redémarrer. Si cela ne fonctionne pas, essayez de désinstaller l’application Twitter de votre appareil. Redémarrez ensuite votre appareil et réinstallez l’application Twitter depuis l’App Store. Pourquoi les tweets ne chargent pas ? L’erreur Twitter pourrait aussi être due à un problème de cookies, petits traceurs qui tracent notre navigation sur internet. La solution peut être de vider le cache et les cookies de votre navigateur. Pourquoi je ne peux plus ouvrir Twitter ? Dépannage général Essayez de vider le cache et les cookies du navigateur de votre appareil mobile. Vous pouvez le faire dans le menu des paramètres du navigateur. Vérifiez si JavaScript est activé sur votre appareil. Comment activer les notifications sur Twitter ? Connectez-vous à en utilisant Chrome ou Firefox. Cliquez sur l’icône Profil et sélectionnez Paramètres dans le menu déroulant. Cliquez sur Notifications Internet dans le panneau des paramètres. À côté de Activer les notifications du navigateur, cliquez sur Activer. Comment savoir si quelqu’un a activé les notifications Twitter ? Pour voir les notifications de tweet des personnes ou des comptes que vous suivez Ouvrez l’application Twitter et appuyez sur l’icône de votre profil. Appuyez sur Paramètres et confidentialité, puis sur Notifications. Pourquoi je ne reçois plus les notifications Twitter ? Installez l’application Twitter pour Android. Après avoir ouvert l’application et vous être connecté à votre compte, accédez à Paramètres et confidentialité pour réinitialiser vos notifications push. Comment suivre l’actualité sur Twitter ? Vous souhaitez suivre le sujet ? Dans le menu du profil, dans le fil d’actualités et dans les résultats de recherche, il vous sera demandé de suivre différents sujets. Si vous suivez un sujet, nous personnaliserons votre expérience Twitter avec des tweets, des publicités et des événements pertinents. Comment savoir si un message a été lu sur Twitter ? Appuyez sur le nom de la personne à qui vous avez envoyé le message pour ouvrir toute la conversation. Le message le plus récent apparaît en bas. Cliquez sur la bulle de message. Si le destinataire a lu votre message, le mot Vu apparaît juste en dessous de la bulle à gauche de la coche âœ. Comment voir l’actualité sur Twitter ? Vous pouvez voir les événements en haut de votre chaîne sous l’en-tête En fait maintenant. Lorsque vous ouvrez l’application Twitter pour iOS ou Android, nous pouvons vous montrer des événements et des sujets susceptibles de vous intéresser. Est-ce que Dropbox utilise un algorithme de recommandation ? Les fichiers Dropbox au repos sont protégés par le chiffrement AES Advanced Encryption Standard 256 bits. Les fichiers sont stockés dans des blocs de fichiers séparés dans plusieurs centres de données. Chaque bloc est fragmenté et crypté à l’aide d’un algorithme puissant. Est-ce que Twitter utilise un algorithme de recommandation ? Depuis plusieurs années, le site de réseau social propose à ses utilisateurs des tweets organisés selon des algorithmes de recommandation. Twitter admet enfin que ses utilisateurs n’apprécient pas forcément ses algorithmes de recommandation. Wikipédia utilise-t-il un algorithme de recommandation ? Wikipédia définit un système de recommandation comme une forme spécifique de filtrage d’informations, dont le but est de présenter des informations films, musique, livres, actualités, images, sites Web, etc. susceptibles d’intéresser l’utilisateur. Est-ce que Facebook utilise des algorithmes de recommandation ? Depuis le lancement de Facebook en 2006, son algorithme de recommandation a subi de nombreuses modifications pour l’aligner sur les habitudes de consommation des utilisateurs. Aujourd’hui, l’entreprise est accusée de hype » au détriment de publications et d’articles de qualité. Est-ce que LinkedIn utilise un algorithme de recommandation ? Publié le 5 décembre 2021. Les ingénieurs de LinkedIn ont cependant été suffisamment flexibles. En effet, ils ont combiné ces stratégies classiques avec leurs outils internes pour de meilleurs résultats. Par conséquent, LinkedIn utilise des algorithmes de recommandation développés par lui-même. Quel est l’algorithme utilisé par Facebook ? Facebook utilise l’apprentissage automatique pour son algorithme L’algorithme actuel s’appelle le Newsfeed Algorithm ». Cela vous permet de noter chaque publication par rapport à plusieurs critères pour savoir si elle est pertinente afin de pouvoir l’afficher au plus grand nombre. Est-ce que Dropbox est sécurisé ? Dropbox utilise le protocole Secure Sockets Layer / Transport Layer Security SSL / TLS pour protéger les données échangées entre les applications Dropbox et nos serveurs. Le protocole SSL/TSL crée un tunnel sécurisé protégé par un cryptage AES Advanced Encryption Standard d’au moins 128 bits. À qui appartient Dropbox ? Est-ce que Dropbox est sûr ? Protection de vos fichiers De par sa conception, Dropbox inclut plusieurs couches de protection dans une infrastructure distribuée et fiable. Accédez à vos fichiers en toute sécurité depuis l’application de bureau, l’interface Web et les applications mobiles, ou via des applications tierces connectées. Qu’est-ce que Dropbox gratuit ? Le service d’entrée de gamme de Dropbox est gratuit pour le grand public. Peut stocker jusqu’à 2 Go de fichiers. La solution appelée Dropbox Basic comprend un système de cryptage AES 256 bits et permet de revenir à une version précédente d’un document jusqu’à 30 jours en arrière. Quel est l’utilité de Dropbox ? Soyez organisé. Consolidez vos fichiers traditionnels, votre contenu cloud, vos documents Dropbox Paper et vos raccourcis Web en un seul endroit pour rester organisé et travailler plus efficacement. Stockez vos fichiers dans un espace sécurisé accessible depuis un ordinateur, un téléphone ou une tablette. Quel est l’utilité de Dropbox ? Soyez organisé. Consolidez vos fichiers traditionnels, votre contenu cloud, vos documents Dropbox Paper et vos raccourcis Web en un seul endroit pour rester organisé et travailler plus efficacement. Stockez vos fichiers dans un espace sécurisé accessible depuis un ordinateur, un téléphone ou une tablette. Pourquoi choisir Dropbox ? Avec Dropbox, tous vos fichiers sont synchronisés avec le cloud et disponibles en ligne. Ainsi, vous pouvez enregistrer tout ce qui est important pour pouvoir le visualiser et le partager n’importe où, n’importe quand et sur tous vos appareils. Comment se servir de Dropbox ? Dropbox est un service de stockage de fichiers en ligne cloud disponible sur presque tous les appareils et systèmes d’exploitation. Il vous permet de créer un dossier en ligne synchronisé où tous les fichiers sont disponibles à tout moment depuis votre smartphone, tablette ou ordinateur. Comment se font les suggestions LinkedIn ? Ces recommandations sont basées sur des caractéristiques communes entre vous et les autres membres de LinkedIn, ainsi que sur des contacts importés à partir de carnets d’adresses électroniques et mobiles. Comment fonctionnent les invitations LinkedIn ? Une adresse e-mail principale est requise pour envoyer des invitations. Les membres deviennent des contacts de niveau 1 lorsqu’ils acceptent votre invitation. Les connexions de premier niveau ont accès à toutes les informations que vous affichez sur votre profil. Comment savoir si on est suivi sur LinkedIn ? Cliquez sur l’icône Réseau en haut de votre page d’accueil LinkedIn. Cliquez sur Contacts sur Je suis à gauche. Cliquez sur l’onglet Abonnés [nombre] en haut de l’écran pour afficher vos abonnés. Quelle est la différence entre suivre et se connecter sur LinkedIn ? Lorsque vous suivez quelqu’un sur LinkedIn, vous pouvez voir ses publications et ses articles sur votre page d’accueil sans y être connecté. Cependant, la personne que vous suivez ne verra pas vos messages. Comment suivre une personne sur LinkedIn ? Pour suivre quelqu’un, cliquez sur Suivre sur sa page de profil. Si vous ne voyez pas le bouton Suivre Cliquez sur plus dans la section d’introduction du profil de la personne. Sélectionnez Suivre dans le menu déroulant. Comment les gens voient mon profil LinkedIn ? Dans la barre latérale gauche, cliquez sur l’onglet Visibilité ». Cliquez maintenant sur le lien Modifier votre profil public ». Une nouvelle page s’ouvre à nouveau. Cette fois, vous voyez un aperçu de votre profil. Comment cacher son profil sur LinkedIn ? Appuyez sur votre photo de profil. Appuyez sur Paramètres, puis sur Visibilité, puis sur Modifier votre profil public. Pour masquer votre profil de la vue publique, définissez la visibilité publique de votre profil sur Désactivé. Est-ce que les gens voient quand on regarde leur profil LinkedIn ? Vous ne pouvez donc pas consulter les profils Linkedin de manière anonyme… Par exemple, même avec un profil standard » pas premium, une personne peut voir les visites récentes sur son profil. Ainsi, recruteurs, vos clients potentiels verront qui vous êtes lorsque vous visiterez leur profil… By Bastien LIEBGOTT Qu'est-ce qu'un Algorithme de recommandation? Le but d’un algorithme de recommandation est de suggérer des éléments pertinents aux d’approfondir les détails d’algorithmes particuliers, discutons brièvement de ces deux paradigmes principaux classons généralement les algorithmes des moteurs de recommandation en deux types Les modèles de filtrage collaboratif et les modèles basés sur le contenu. Ils diffèrent par le type de données modèles de filtrage collaboratif calculent leurs prédictions à l’aide d’un ensemble de données de commentaires des utilisateurs sur les éléments généralement des notes par étoiles ou pouce vers le haut/pouce vers le bas.Les modèles basés sur le contenu n’utilisent que les caractéristiques des articles comme le prix d’un produit ou sa couleur. Le modèle de filtrage collaboratif Tout d’abord, plongeons dans les modèles de filtrage collaboratif. Ils sont construits sur un ensemble de données de commentaires d’utilisateurs/d’ peut s’agir d’un retour explicite tel qu’un nombre d’étoiles ou d’un pouce vers le haut/le pouce vers le bas, ou un retour implicite tel que le nombre d’épisodes regardés dans une émission catégorisons davantage ces modèles en fonction de la façon dont ils traitent ces données. Voyons les avantages et les inconvénients de chaque L’algorithme de recommandation le plus couramment utilisé suit la logique des gens comme vous, comme ça ».Nous l’appelons un algorithme utilisateur-utilisateur » car il recommande un élément à un utilisateur si des utilisateurs similaires ont déjà aimé cet similarité entre deux utilisateurs est calculée à partir de la quantité d’éléments qu’ils ont en commun dans l’ensemble de algorithme est très efficace lorsque le nombre d’utilisateurs est bien inférieur au nombre d’ pouvez penser à une boutique en ligne de taille moyenne avec des millions de produits. L’inconvénient majeur est que l’ajout d’un nouvel utilisateur est coûteux car cela nécessite de mettre à jour toutes les similitudes entre les élément-élément » utilise la même approche mais inverse la vue entre les utilisateurs et les éléments. Il suit la logique si vous aimez ceci, vous aimerez peut-être aussi cela ».Il recommande des articles similaires à ceux que vous aimiez auparavant. Comme auparavant, la similarité entre deux éléments est calculée en utilisant le nombre d’utilisateurs qu’ils ont en commun dans l’ensemble de algorithme est préférable lorsque le nombre d’articles est bien inférieur au nombre d’utilisateurs, comme les boutiques en ligne à grande échelle. Il est bien adapté si vos articles ne changent pas trop, car vous pouvez pré-calculer le tableau complet des similitudes article-article, puis proposer des recommandations en temps mise à jour de ce tableau pour l’ajout d’un nouvel élément est malheureusement existe plusieurs formes d’algorithmes de recommandation utilisateur-élément » qui combinent les deux approches pour générer des recommandations. Les plus simples sont basées sur des techniques de factorisation est d’apprendre des vecteurs de faible dimension embeddings » pour tous les utilisateurs et tous les éléments, de sorte que leur multiplication permet de récupérer si un utilisateur aime ou non un pouvez afficher ces vecteurs comme encodant à quel point un élément a une certaine fonctionnalité comme un film étant un drame, et respectivement à quel point un utilisateur aime cette fonctionnalité dans les factorisation est mieux entraînée à l’aide de SVD, mais comme cet algorithme est très gourmand en calculs, nous préférons souvent des alternatives. Pour les ensembles de données à moyenne échelle, l’ALS donnera des performances les grands ensembles de données, seul l’algorithme SGD pourra évoluer, mais sera très fois que les intégrations d’utilisateurs et les intégrations d’éléments ont été pré-calculées, les recommandations peuvent être servies en temps autre avantage de cette approche est que vous pouvez en savoir plus sur les utilisateurs et les éléments à l’aide de leurs exemple, vous pouvez regrouper des utilisateurs ou des éléments en fonction de leurs préférences. Les algorithmes User-Item partagent l’inconvénient qu’il n’y a pas de méthode efficace pour mettre à jour les intégrations après l’ajout d’un nouvel élément ou d’un nouvel utilisateur. Webast vous accompagne pour développer votre présence en ligne Création de site Web, SEO, Campagne Google... Le modèle basé sur le contenu Tous les modèles précédents souffrent de ce qu’on appelle le problème de démarrage à donné que les recommandations sont calculées à l’aide d’un ensemble de données de commentaires des utilisateurs sur les éléments, ils ne peuvent pas recommander des éléments sans ou seulement quelques commentaires, tels que de nouveaux même, ils ne peuvent rien recommander à un nouvel utilisateur avant d’avoir commencé à donner des commentaires sur suffisamment d’ problèmes sont atténués à l’aide de modèles basés sur le est identique aux précédents algorithmes User-User ou Item-Item, sauf que les similitudes sont calculées en utilisant uniquement des fonctionnalités basées sur le former un modèle résolvant le démarrage à froid de l’élément resp. démarrage à froid de l’utilisateur, vous avez besoin d’un ensemble de données comprenant des descriptions détaillées de vos éléments resp. de vos utilisateurs, comme le genre d’un film, son budget, sa durée, ou toute variable qui peut aider la recommandation. Les récents progrès de la reconnaissance de formes dans l’apprentissage automatique ont permis de grandes améliorations dans le modèle basé sur le contenu à l’aide d’informations extraites d’images brutes ou de descriptions de texte nombreux outils et modèles d’apprentissage en profondeur pré-entraînés de vision par ordinateur ou de traitement du langage naturel sont disponibles en évident de l’utilisation d’un modèle pré-entraîné est que vous n’avez pas besoin d’un ensemble de données énorme et de serveurs coûteux pour former votre moteur de recommandation. Modèles hybrides et deep learning Les algorithmes de moteur de recommandation les plus modernes, et ceux que nous utilisons ici chez Crossing Minds, tirent parti de l’apprentissage en profondeur pour combiner le filtrage collaboratif et les modèles basés sur le algorithmes hybrides de Deep Learning nous permettent d’apprendre des interactions beaucoup plus fines entre les utilisateurs et les qu’ils ne sont pas linéaires, ils sont moins enclins à trop simplifier les goûts d’un modèles d’apprentissage en profondeur peuvent représenter des goûts complexes sur divers éléments, même à partir d’ensembles de données interdomaines par exemple, couvrant à la fois la musique, les films et les émissions de télévision.Dans les algorithmes Hybrid Deep Learning, les utilisateurs et les éléments sont modélisés à l’aide à la fois d’intégrations apprises à l’aide de l’approche de filtrage collaboratif et de fonctionnalités basées sur le fois les intégrations et les fonctionnalités calculées, les recommandations peuvent également être fournies en temps réel. Les schémas d’apprentissage de tels algorithmes sont proches de l’apprentissage profond traditionnel, c’est-à-dire du SGD mini-batch avec heuristique d’ le fait que les ensembles de données de recommandation soient assez différents des ensembles de données de vision par ordinateur habituels rend beaucoup plus complexe l’utilisation de la mise en œuvre et des outils existants par exemple, de nombreux optimiseurs dans des bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch ne prennent pas en charge la mise à jour éparse de l’élan, qui est la pierre angulaire de formation de modèles profonds pour recommandation.Les ingénieurs et les chercheurs sont souvent laissés à eux-mêmes pour mettre en œuvre et former davantage de choses, ce qui nécessite à la fois du temps d’expert et beaucoup de ressources autre inconvénient des modèles d’apprentissage en profondeur est qu’ils nécessitent une optimisation poussée des hyperparamètres. Comparés à la pléthore d’architectures open source en vision par ordinateur, les moteurs de recommandation n’ont quasiment pas d’architecture bien connue ou de modèle pré-entraîné. Quels Sites web connus utilisent les algorithmes de recommandation ? NetflixYouTubeTinderAmazonVoici des exemples de site web qui utilisent des algorithmes de systèmes attirent les utilisateurs avec des suggestions pertinentes en fonction des choix qu’ils systèmes de recommandation peuvent également améliorer les expériences pour Sites d’actualitésJeux d’ordinateurBases de connaissancesPlateformes de médias sociauxSystèmes de soutien aux opérations sur actionsEt la liste n’est pas exhaustive. En bout de ligne ?Si vous souhaitez offrir aux utilisateurs des choix ciblés, les systèmes de recommandation sont la un exemple de système de recommandation dans le commerce a adressé les recommandations suivantes aux utilisateurs qui ont cliqué sur jupe plissée » comme achat potentiel Pourquoi l'ajout d'un système de recommandation à votre site Web est bénéfique Alors, quels sont les avantages d’ajouter un système de recommandation à votre site Web ou logiciel ?Voici une liste de quelques-uns Augmentation des ventes grâce à des offres client de temps passé sur la de la clientèle grâce au fait que les utilisateurs se sentent étude récente d’Epsilon a révélé que 90 % des consommateurs trouvent la personnalisation attrayante. De plus, 80 % supplémentaires affirment qu’ils sont plus susceptibles de faire affaire avec une entreprise lorsqu’elle leur propose des expériences a également révélé que ces consommateurs sont 10 fois plus susceptibles de devenir des clients VIP, qui effectuent plus de 15 achats par morale de l’histoire? Si vous êtes intéressé par la vente croisée ou la diffusion d’offres personnalisées, un système ou algorithme de recommandation est fait pour vous. Webast vous accompagne pour développer votre présence en ligne Création de site Web, SEO, Campagne Google... Découvrez nos derniers articles de blog Messages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1201 AM Modification du message 04-12-2019, 1218 AM par a supprimer merci. Oui c'est evident, la musique reste la meme aux delires d'idiophiles près. Mais le sujet n'est pas la ! Ce qui est souvent reproché aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversité. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Le deuxième reproche vise le système de remunetation. On a meme accusé Spotify de créer de faux artistes pour diminuer les redevances dues aux maisons de disques. En regardant de près les exemples cités on s'apperçoit qu'il s'agit essentiellement d'artistes utilisant des pseudos ou d'artistes qui ecrivent des morceaux d'un certain type ex mood piano music exclusivement pour le streaming c'est a dire qu'ils ne publient meme pas de CD. Voici un article sur le sujet Concernant la rémunération des artistes il y a deux aspects - le premier rejoint le manque de diversité. Quelques artistes percoivent la tres grande majorité des revenus - le deuxième est lié a la faible qualité des méta-données qui fait qu'au moins 25% des redevances ne peuvent pas etre attribuées précisément aux ayants-droit. Sur ce point, il y a un projet pour ameliorer l'identification des artistes que j'ai mentionné dans un autre fil Messages 13,461 Sujets 57 Inscription Feb 2018 Type Particulier Localisation région Caenneaise 14 La rénumération des artistes est vraiment le point noir, là dessus c'est indiscutable , surtout en ce qui concerne le streaming, nous n'allons pas refaire le débat , nous en avions parlé , c'est vérifié . Messages 4,990 Sujets 66 Inscription Nov 2015 Type Particulier Localisation Paris 04-12-2019, 0828 AM Modification du message 04-12-2019, 0925 AM par l'Arédien. 04-12-2019, 1201 AMpaulw a écrit Ce qui est souvent reproché aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversité. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Tu as raison, c'est en effet le reproche qui est fait avec, en arrière plan, une vision critique de la technologie, qui asserviraitt plus qu'elle ne libèrerait les gens. Soit dit au passage, ce n'est pas une exclusivité, mais les français sont particulièrement enclins à avoir cette représentation ! Vaste débat. En trompe l'oeil puisqu'l y a toujours une intelligence humaine derrière les algorythmes - plus ou moins vive certes Je pense qu'il faut aussi intégrer les éléments de contexte de l'expérience utilisateur. Quand l'algorythme est bien conçu exemple Roon, et que l'ergonomie est également bien faite, la découverte se faisant en un clic exemple Roon toujours, l'efficacité est au rendez-vous j'ai pour ma part incroyablement diversifié mes écoutes grâce à ces "machines". Ce qui ne m'empêche absolument pas de m'appuyer sur l'intelligence humaine Au fond, opposer l'intelligence humaine et celle des machines, je pense que c'est juste de la bêtise Système ici Streamer Ambre Metrum avec serveur PC fanless i7 Roon Rock ou Daphile et EtherRegen, dac Sonic Frontiers SFD2 MKII, Ampli Kinki EX M1, enceintes JMR Offrande Sup. V2 Messages 13,461 Sujets 57 Inscription Feb 2018 Type Particulier Localisation région Caenneaise 14 " Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... " Est ce vraiment un choix? N'est ce pas plutôt une forme d'obéissance à un marché? Messages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1048 AM Modification du message 04-12-2019, 1048 AM par a supprimer merci. 04-12-2019, 0828 AMlArédien a écrit 04-12-2019, 1201 AMpaulw a écrit Ce qui est souvent reproché aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversité. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Tu as raison, c'est en effet le reproche qui est fait avec, en arrière plan, une vision critique de la technologie, qui asserviraitt plus qu'elle ne libèrerait les gens. Soit dit au passage, ce n'est pas une exclusivité, mais les français sont particulièrement enclins à avoir cette représentation ! Vaste débat. En trompe l'oeil puisqu'l y a toujours une intelligence humaine derrière les algorythmes - plus ou moins vive certes Je pense qu'il faut aussi intégrer les éléments de contexte de l'expérience utilisateur. Quand l'algorythme est bien conçu exemple Roon, et que l'ergonomie est également bien faite, la découverte se faisant en un clic exemple Roon toujours, l'efficacité est au rendez-vous j'ai pour ma part incroyablement diversifié mes écoutes grâce à ces "machines". Ce qui ne m'empêche absolument pas de m'appuyer sur l'intelligence humaine Au fond, opposer l'intelligence humaine et celle des machines, je pense que c'est juste de la bêtise C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalités donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualité des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. Messages 1,859 Sujets 30 Inscription Sep 2017 Type Particulier Le processus "démat" est séduisant pour débuter une discothèque. L'amateur de musique qui part de rien, organise sa database. Pour les autres, faire du téléchargement ou du streaming en ayant une discothèque chargée et classée...bof. Qui a déjà téléchargé l'intégrale des cantates de Bach ou son oeuvre pour orgue ? Sans doute personne. La notion de "démat" ouverture de ses goûts sur l'extérieur est essentiellement commerciale avec la facilité du "clic". Chacun doit évidemment y trouver son compte. Messages 332 Sujets 11 Inscription Aug 2018 Type Particulier Hello. Je n'ai forcement une très grosse bibliothèque 2500 albums mais j'adore l'offre éditoriale de Qobuz, avec de très bon articles qui en dehors du cercles des amis me permet de découvrir plein de choses. Et là pour moi, il n'y a pas photo. Il m'arrive de craquer et d'acheter assez souvent, et même plus qu'avant. J'écoute de la musique le matin en faisant du sport et là c'est 2 heures de bonheur. Quand je commence un album, je le fini et le savoure, et le réécoute. Lumin U1mini, Nas DS918+, iPad, Ps Audio Directstream, Clearaudio Emotion, Kallyste Duel et Pré Trilogy 909, HPS C8-38, Full WhyNot Cables, Musique toujours. Casques Grado PS1000i + Project Headbox ds, B&W PX, P7, intra bose, B&W C2.... Dyslexique, sorry.... Messages 4,990 Sujets 66 Inscription Nov 2015 Type Particulier Localisation Paris 04-12-2019, 1048 AMpaulw a écrit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalités donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualité des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. Système ici Streamer Ambre Metrum avec serveur PC fanless i7 Roon Rock ou Daphile et EtherRegen, dac Sonic Frontiers SFD2 MKII, Ampli Kinki EX M1, enceintes JMR Offrande Sup. V2 Messages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1117 AM Modification du message 04-12-2019, 1132 AM par a supprimer merci. La "demat" peut se faire sans streaming c'est à dire à partir de fichiers locaux, avec l'avantage de facilité d'accès à ses fichiers, et le gain de place. Les inconvénients "potentiels" sont 1 l'utilisation de l'informatique - tout le monde ne maîtrise pas 2 la qualité par rapport au CD - le débat reste ouvert - voir les nombreux fils sur l'optimisation des serveurs, du reseau 3 les informations disponibles dans les fichiers versus ce que l'on trouve sur une pochette de CD. La aussi, c'est discutable - on peut avoir "plus" d'informations, par exemple avec l'accès dans Roon aux critiques d'AllMusic, bios sur les artistes ou avec Qobuz comme mentionné au dessus - ou parfois "moins" lorsque les données disponibles dans les bases de meta-données ou les tags sont incomplètes Concernant les sites de streaming donc utilisation de la demat sans fichiers locaux - le point 1 est moins important, c'est beaucoup plus simple à utiliser et implémenter si on ne doit pas monter chez soi un serveur/NAS - le point 2 reste d'actualité - le point 3 également, voir plus car on ne peut pas bénéficier des informations que l'on choisit de gérer dans ses fichiers. A cela s'ajoute les critères suivants - le coût abonnement versus achat - l'offre plus grand choix et possibilité de "découvertes" avec les algorithmes, mais indisponibilité de certains titres - l'accès à distance compliqué à mettre en place avec des fichiers locaux On a fait le tour de la question ? 04-12-2019, 1114 AMlArédien a écrit 04-12-2019, 1048 AMpaulw a écrit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalités donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualité des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. Ecoutée hier - Modern Jazz Quartet - The Last Concert - Summertime... Messages 3,488 Sujets 32 Inscription Feb 2016 Type Particulier F 04-12-2019, 1114 AMlArédien a écrit 04-12-2019, 1048 AMpaulw a écrit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalités donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualité des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. L’algorythme de Roon est absolument génial. Bien meilleur qu’un être humain, et largement meilleur que moi. Je n’arriverais jamais à faire des playlists d’une telle qualité et aussi opportunes, même en y passant des heures à regarder toute ma biblio. J’ai découvert déjà beaucoup d’artistes de cette manière, plus que je n’aurais jamais réussi à faire en épluchant des magazines, chroniques ou autres blogs spécialisés...qui donnent envie mais déçoivent le plus souvent à l’écoute. Dans leur lutte face aux nouveaux acteurs, les plateformes historiques semblent se résigner à diluer leurs différences. Pour quel résultat ? / Publié le 12 août 2022 à 13h08 Les plateformes bêlent, et nous regardons ailleurs. © Baronb - LinkedIn, Teams, Instagram tous les mêmes Ce matin, LinkedIn annonce le lancement d’un nouvel onglet, Discover. Il permet de découvrir des contenus suggérés, publiés par des personnes que vous ne suivez pas. Comme si les posts inspirants de nos contacts ne suffisaient pas. Le réseau social professionnel a repris le nom du flux de Google, l’icône de YouTube Explorer, les principes de TikTok, et a placé tous ces contenus dans un onglet, comme sur Facebook – à une différence près il ne s’agit pas encore du flux par défaut. Le flux Discover de LinkedIn permet de découvrir de nouveaux contenus. © LinkedIn LinkedIn est ainsi devenu le dernier réseau social en date à se jeter corps et âme dans les abysses de la recommandation. Ces plateformes avaient tout misé sur les relations connues et déclarées entre leurs utilisateurs elles s’en détournent désormais, impressionnées par les miracles de l’algorithme de TikTok. Snapchat, en son temps, avait été un précurseur. L’application avait su attirer grâce à ses messages éphémères et ses stories. Instagram l’a rapidement copié, avec succès. Snapchat ne pouvait plus compter sur l’originalité de ses formats pour retenir ses utilisateurs, qui ont migré petit à petit vers d’autres apps. Après la réussite, les premiers échecs Toutes les plateformes se sont alors lancées dans la course à celle qui reproduira la première, la dernière fonctionnalité qui fait parler. Les stories ont débarqué un peu partout, et déjà, des signes de fatigue ont fait leur apparition. Twitter et LinkedIn ont rapidement fait marche arrière. Ce constat d’échec n’a pas refroidi Microsoft, qui après tout monde, a décidé d’en ajouter sur Teams, Outlook, et Yammer… Les stories arrivent sur les outils professionnels de Microsoft. © Microsoft Autre exemple récent, autre échec cuisant Instagram, évidemment. L’application, qui avait réussi en copiant Snapchat, pensait réussir à nouveau en reprenant les ingrédients de TikTok. Mais cette fois, Instagram s’est planté la fronde de quelques influenceurs, partagée par de nombreux utilisateurs, aura eu raison de cette obsession. Ce n’est que temporaire les Reels et les recommandations sont les deux éléments sur lesquels Adam Mosseri compte bien s’appuyer pour poursuivre le développement d’Instagram, sur les platebandes de TikTok. Copier, au détriment de sa propre identité À l’instar des plateformes e-commerce, qui développent des marketplaces pour proposer l’ensemble de l’offre de produits, les réseaux sociaux se copient pour proposer l’ensemble des formats et des fonctionnalités. Si cela a parfois marché, force est de constater que les réussites sont aujourd’hui beaucoup plus limitées. La faute, notamment, à un désintéressement de l’expérience de leurs utilisateurs. Les plateformes ont dilué leurs singularités Car à force de se copier, les plateformes n’ont plus vraiment d’identité. Instagram a d’abord bâti son succès sur une promesse forte et singulière, celle de partager des photos avec ses amis et d’y accéder facilement en retour. C’était simple. C’était pour cette raison qu’on lançait Instagram. Qu’on y retournait. Twitter, c’était la certitude d’accéder à des messages courts. La plateforme est passée de 140 à 280 caractères, et développe désormais des Notes de 2 500 mots. LinkedIn permettait de trouver du contenu professionnel, avant de se perdre dans les stories, les recommandations et les posts qui n’inspirent plus grand monde. Tout le monde ne résiste pas, évidemment Clubhouse en a clairement fait les frais, même s’il est aujourd’hui difficile de dire quelle plateforme en a tiré un bénéfice. Les plateformes refusent de laisser à leurs concurrents l’exclusivité d’une fonction ou d’un format. Et l’innovation est plus coûteuse à moyen terme, et plus risquée, que la copie conforme des autres fonctionnalités. À quoi bon concevoir quand on sait qu’on sera copié ? À quoi bon concevoir quand on sait qu’on pourra copier ? Elles ont été battues sur le terrain technologique Seulement à long terme, privilégier la copie aux innovations engendre des difficultés. Si les utilisateurs ont demandé à Instagram de redevenir ce qu’Instagram était auparavant, c’est parce que l’app avait perdu de vue d’où elle venait. Elle avait oublié ce qui avait forgé son identité. Pourquoi les utilisateurs l’aimaient, l’utilisaient. Instagram a troqué l’expérience des utilisateurs et leur appréciation de la marque au profit de l’espoir de voir certains indicateurs quantitatifs augmenter. Et dans le cas présent, cela n’aura même pas fonctionné. C’est aussi l’une des leçons à tirer de ces échecs récents on a beau s’appeler Facebook, Instagram, YouTube, on n’est pas à l’abri de l’arrivée d’acteurs plus agiles, en mesure de développer très vite des algorithmes bien plus efficaces. Le flux For You de TikTok est impressionnant, tandis qu’Instagram expérimente encore avec ses posts suggérés. Meta a pourtant toutes les cartes en main, en tous cas toutes nos données, pour mettre en place des algorithmes optimisés… Les plateformes devraient à nouveau assumer leurs différences Pour dresser des barrières à l’entrée, les copies n’attirent plus. Elles ne permettent pas non plus de retenir ses utilisateurs. Les plateformes devraient retrouver le goût d’innover. Celui de la singularité, de la nouveauté, de la différence assumée face aux autres acteurs du marché. En gardant en tête ce qu’elles sont. En acceptant ce qu’elles ne sont pas. C’est ainsi qu’elles entretiendront le lien unique qui les unit à leurs utilisateurs et qu’elles pourront faire face à l’offre grandissante d’applications, cherchant à tout prix à capter notre si précieux temps d’attention. 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