Analyse, architecture et développement d’un système de recommandation en tandem avec un Data Scientist
Basé sur mes recherches lors de mon mémoire, le projet visait à construire un système de recommandation de produits en utilisant trois modèles distincts : Collaborative Filtering, Content-Based et Recommandation Basée sur la Session.
Ce projet a impliqué l’analyse complète, la conception et le développement d’un système de recommandation, réalisé en collaboration avec un Data Scientist. En m’appuyant fortement sur les recherches effectuées lors de mon mémoire, j’ai travaillé sur tous les aspects du système, y compris la R&D, la structuration et l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique (ML), ainsi que le développement de la plateforme. Le système a été conçu pour recommander des produits en fonction des préférences, comportements et interactions des utilisateurs avec la plateforme.
Objectifs clés du projet :
- Recherche et développement (R&D) : Une grande partie du projet a porté sur la recherche et le développement pour explorer les meilleurs algorithmes pour la recommandation de produits. Nous avons fortement exploité les résultats issus de mes recherches lors de mon mémoire, qui ont servi de base pour la conception du système.
- Développement des modèles : Le système de recommandation s’est appuyé sur trois modèles clés :
- Collaborative Filtering : Utilisation des données historiques d’interaction des utilisateurs pour recommander des produits basés sur les similarités entre utilisateurs.
- Content-Based : Utilisation des attributs des produits pour recommander des produits similaires à ceux avec lesquels l’utilisateur a interagi ou acheté.
- Session-Based : Recommandation de produits basée sur l’activité de la session en cours, permettant des suggestions en temps réel adaptées aux intérêts immédiats de l’utilisateur.
- Architecture du système : L’architecture a été conçue pour être scalable et efficace, garantissant que le moteur de recommandation puisse gérer un grand volume de trafic et fournir des suggestions en temps réel. Nous avons intégré les différents modèles dans un pipeline de recommandation unifié qui traite et renvoie efficacement des suggestions personnalisées.
- Entraînement des modèles de machine learning : Les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans le système ont été soigneusement entraînés à l’aide de données historiques, garantissant ainsi que les recommandations étaient pertinentes et précises. Ces modèles ont été optimisés pour la performance, assurant une latence minimale en utilisation réelle.
- Développement du système : En plus des travaux de recherche et de machine learning, j’ai pris en charge le développement complet du système, intégrant le moteur de recommandation avec le backend et garantissant son bon fonctionnement en environnement de production. Cela a inclus l’optimisation des API, la mise en œuvre des fonctionnalités destinées aux utilisateurs et la garantie de haute disponibilité et faible latence.
Approche du projet :
- Analyse des besoins et collecte des exigences : Nous avons commencé par comprendre les besoins de la plateforme et définir les principales exigences pour le système de recommandation. Cela a impliqué des discussions avec les parties prenantes pour s’assurer que nous résolvions le bon problème et offrions une expérience centrée sur l’utilisateur.
- Sélection et évaluation des modèles : Sur la base des recherches et des premiers prototypes, nous avons sélectionné les trois modèles de recommandation : Collaborative Filtering, Product Content et Session-Based. Chacun a été testé et évalué à l’aide de plusieurs critères pour déterminer son efficacité à fournir des recommandations de qualité.
- Entraînement et réglage des modèles : La phase suivante a consisté à entraîner les modèles avec des données réelles. Nous avons testé différents algorithmes et ajusté les paramètres pour améliorer la précision et la pertinence des recommandations. Les modèles ont été évalués et ajustés sur la base des retours continus des tests et de l’utilisation réelle.
- Intégration et développement du système : Les modèles de recommandation ont été intégrés dans une architecture fluide permettant au backend de délivrer efficacement des recommandations de produits personnalisées. Le système a été conçu pour être scalable, afin de supporter une croissance future et des données de plus en plus complexes.
- Tests et déploiement : Des tests approfondis ont été effectués pour valider les performances du système dans des conditions réelles. Le système a été déployé et surveillé pour optimisation et amélioration continue en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles.
Résultats et bénéfices :
- Recommandations très précises : La combinaison des modèles Collaborative Filtering, Product Content et Session-Based a permis de fournir des recommandations de produits précises et personnalisées, adaptées à chaque utilisateur.
- Traitement en temps réel : Le système a été conçu pour traiter les données des utilisateurs en temps réel, offrant ainsi des suggestions dynamiques de produits basées sur les sessions et les interactions en cours.
- Solution scalable : L’architecture a été construite pour supporter la croissance des données, garantissant que le système puisse évoluer avec la base d’utilisateurs sans compromettre la performance.
- Expérience utilisateur optimisée : En intégrant plusieurs techniques de recommandation, le système a permis de créer une expérience utilisateur plus engageante et pertinente, améliorant ainsi la fidélisation et les ventes.
Conclusion :
Ce projet a permis de développer avec succès un système de recommandation robuste et performant, capable de fournir des recommandations personnalisées basées sur le comportement, les préférences et l’activité des utilisateurs. La collaboration avec le Data Scientist a assuré une approche basée sur les données, tandis que mes recherches et mes compétences techniques ont joué un rôle clé dans la conception et le développement du système. Le système est conçu pour évoluer, garantissant qu’il répondra aux besoins de la plateforme à mesure qu’elle grandit et évolue au fil du temps.
