Moteur de recommandation par embeddings

Définition

Un moteur de recommandation par embeddings est un systeme qui suggere des contenus, produits ou actions pertinents en representant les elements et les utilisateurs sous forme de vecteurs numeriques, ou embeddings, positionnes dans un espace mathematique de sorte que les elements semantiquement proches soient geometriquement voisins. La recommandation s'appuie alors sur un calcul de similarite, generalement une distance cosinus ou euclidienne, entre le vecteur representant les preferences d'un utilisateur et les vecteurs des elements disponibles, avec une recherche efficace assuree par des index vectoriels approximatifs comme HNSW ou IVF integres dans des bases vectorielles telles que Pinecone, Weaviate ou Milvus. Cette approche a largement remplace ou complete le filtrage collaboratif traditionnel car elle capture des similarites semantiques fines, y compris pour des contenus nouveaux sans historique d'interaction, un probleme connu sous le nom de demarrage a froid. Les embeddings peuvent etre generes par des modeles specialises comme ceux d'OpenAI ou de Cohere, ou par des reseaux entraines specifiquement sur les donnees comportementales de la plateforme. Les usages entreprise couvrent la recommandation e-commerce, les systemes de recherche documentaire semantique, la mise en correspondance de profils candidats et offres d'emploi, et l'alimentation des architectures RAG. Les enjeux ethiques incluent le risque de bulle de filtre et la necessite d'un audit periodique des biais de recommandation.