13.07.2017

Equipe NWS

Sites de rencontre, de recrutement ou e-shop, les matchs sont partout !

C’est le phénomène du moment, une révolution invisible et silencieuse qui se passe à l’intérieur des systèmes d’information. Loin de la Ligue 1 Conforama ou de la Ligue 2 Domino’s pizza (à quand la ligue des Champions Zara ?), nous nous intéresserons au « match » dans le sens « correspondance », et matching : « faire correspondre » (en anglais of course).
La forte croissance des plateformes de “mise en relation” par exemple s’appuie de plus en plus sur le big data (“les mégadonnées” en français, avouez c’est quand même plus sexy en anglais). A partir du moment où l’on dispose d’une grande quantité d’information, il s’agit de faire correspondre des éléments entre eux. L’utilisation d’algorithmes de recherche de correspondance (ou algorithmes de matching) est alors indispensable pour gérer ces flux et arriver à des résultats exploitables.

Non, Tinder n’a pas inventé le “match”

Si vous suivez l’actualité, vous devez connaître Tinder. Si vous n’en avez jamais entendu parler, il s’agit d’une application mobile de rencontres. Vous parcourez une liste de personnes suggérées et glissez à gauche pour ignorer ou glissez à droite pour signifier votre intérêt. (ndlr : le mouvement de “swipe” ne fonctionne que sur écran tactile, RIP aux possesseurs de Nokia 3310, même dans sa version 2017). Si deux personnes se glissent mutuellement à droite, c’est un “match”, sinon, votre choix reste anonyme.
Derrière ces deux gestes réside une complexité insoupçonnée (attention c’est en anglais). Pour résumer, l’application ne se contente pas de vous afficher une liste de personnes proches de vous, mais détermine un score complexe (proche du système ELO aux échecs) basé sur de nombreux éléments : l’analyse de vos photos, votre performance (ratio de personnes vous ayant “glissé vers la droite”), etc… Le tout en tenant compte des écarts de score lors des interactions : si une personne avec un meilleur score vous trouve attirant, cela augmentera votre score de façon plus importante que si c’était une personne avec un score inférieur.

Jeu, set et match

Dans les jeux utilisant ce système de score, on parle de matchmaking (recherche d’un adversaire/partenaire adapté), et de MMR (MatchMaking Rank), le nom donné à ce “score”. Le système utilisé par Tinder est finalement très proche d’un jeu tel que League of Legends et c’est d’ailleurs la raison pour laquelle certains utilisent l’application de façon récréative (à chacun son usage).
Enfin, Tinder est également un magnifique jeu de mots :
– Entre les deux sens anglais du mot match : correspondance et allumette
– Le rapprochement du sens “Allumette” avec celui de Tinder (allume-feu)
– Le champ lexical du feu, l’action de “matcher” est symbolisée par un départ de flamme, la “flamme de l’amour” (ou pas, toujours selon votre usage).
Et pourtant, Tinder, les échecs ou les jeux vidéos ne sont pas les seuls à bénéficier du “match”, lorsqu’on analyse la technologie qui nous entoure, on retrouve ce principe un peu partout.

Il y a le ciel, les oiseaux et Tinder.

« It’s a match ! …

Si on remonte aux principes fondamentaux d’un “match”, il s’agit de relier une chose à une autre en fonction de différents critères de convergences.
On peut donc considérer que Google est une plateforme de matching :
– Pour la recherche, il s’agit de mettre en relation des mots-clés avec des ressources présentant un contenu en rapport (sans pour autant contenir les mots recherchés).
– Pour les annonces publicitaires ciblées : lorsque l’une d’elle vous est présentée, c’est que votre “vous” digital a “matché” avec le profil ciblé par l’annonceur
Ceux qui sont familiers avec le marketing savent qu’un prospect qualifié a beaucoup plus de valeur qu’un prospect non qualifié. Donc quoi de mieux que d’appliquer des algorithmes de matching pour qualifier à votre place ? Un profil ciblé se monnaie au final plus cher qu’une personne dont on ne sait rien.

… everywhere. »

Ça vous est surement arrivé d’entendre votre entourage dire : “Amazon ils sont forts, ils savent à l’avance ce que je veux, c’en est même inquiétant”, ce qui fait sourire, car un algorithme se fiche bien de savoir qui vous êtes “vous précisément”, mais cherche plutôt à déterminer qui vous êtes “par rapport aux autres”. Un grain de sable seul n’a aucune valeur, mais accumulez en des milliards de milliards et vous obtenez une plage (c.f. image ci-dessus). Pour un algorithme, vous êtes ce grain de sable, et la seule chose qui l’intéresse est de savoir à quelle plage vous appartenez.
A cela, ils ajoutent : “C’est trop facile pour eux, ils ont toutes nos données !”. Mais aujourd’hui avoir les données ne fait pas tout, il est primordial de savoir les exploiter. On a donc besoin d’agréger un volume de données considérable pour en faire ressortir des profils types. C’est-à-dire qu’il faut par la suite chercher les correspondances entre un consommateur et les profils existants (en comparant les centres d’intérêts, les précédents achats…). C’est tout de suite plus compliqué que de se contenter de stocker l’information.
Si vous n’étiez pas déjà familiers avec cette notion, vous devez vous demander quels sont les services que vous utilisez qui comportent des algorithmes de matching ? A vrai dire tout et n’importe quoi, de votre fil d’actualité Facebook ou Twitter à votre recherche d’emploi sur Monster en passant par Uber et compagnie.

Je ne suis pas Meetic, en quoi cela pourrait m’être utile ?

Prenons l’exemple d’un fleuriste : pourquoi ne pas imaginer un service gratuit où l’on renseigne des informations sur son logement (les principaux tons de couleurs, la dimension, les pièces, les plantes déjà présentes…), les goûts de la personne, sans oublier les allergies éventuelles, etc… L’algorithme de matching se chargerait ensuite de retourner des suggestions de fleurs et plantes adaptées, des conseils personnalisés, une sorte de Valérie Damidot virtuelle.
Mais à quel moment je gagne de l’argent en proposant un service “gratuit” ? C’est simple, reliez les suggestions aux produits de votre boutique en ligne (c’est un pré-requis). Utilisez ensuite une stratégie de réductions pour garder l’utilisateur sur votre site et créer un effet viral : “Livraison gratuite pour tout achat à partir des suggestions”, “Partagez le résultat de votre test et profitez de 5% de réduction supplémentaire”.
Après tout, pour jauger du potentiel il n’y a qu’à voir le nombre de tests qui pullulent sur facebook “Quelle fleur es-tu ?” ou encore “Quelle plante te correspond le plus ?”. De plus, les fleuristes utilisent déjà cette stratégie en proposant des articles de blog conseillant certaines plantes pour certains usages. Ce service n’en est que l’évolution.

Félicitations ! Vous avec le tempérament d'une lavande 🙂

Mais comment ça marche ?

Comme pour tous les algorithmes, avec des maths, de la logique (et du café). Tout dépend du volume à gérer et du niveau de pertinence souhaité. Vous pouvez très bien construire votre propre site de rencontre avec un algorithme de matching ne prenant en compte qu’un seul paramètre (le sexe de l’individu par exemple). Cependant ne vous attendez pas à un engouement exceptionnel en ne reposant que sur cela.
Si vous souhaitez aller plus loin, il va falloir que votre modèle prenne en compte beaucoup d’autres dimensions dont le temps, le lieu et le hasard. On utilisera donc les statistiques, la stochastique (hasard), la théorie des graphes (Liens, relations) et autres modèles prédictifs… Mais ce n’est pas ce qui nous intéresse pour cet article.

Ce qu’il faut retenir

“Plus vous achetez, plus il y a de chances que vous achetiez de nouveau…”, autrement dit, plus vous alimentez un système, plus votre profil en son sein sera précis et fiable.
Au final, le matching c’est un peu comme la météo, on saisit un important volume de données, on prend en compte un historique et une zone géographique, on passe le tout dans la moulinette et on obtient une prédiction. Qui dit prédiction, dit qu’elle n’est pas fiable, mais c’est un résultat qui reste malgré tout pertinent.
A vous à présent de creuser ce que nous vous exposons, de passer de l’abstrait au concret. Disons que dans le monde du digital, il n’y a de limite que votre imagination et votre capacité à commercialiser votre idée.

Méditez sur cet article (partagez-le avant au cas où vous vous endormiez), peut-être trouverez-vous une utilité au matching dans votre activité ?

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