Moteur de recommandation

Nom masculin, évoquant un outil d'aide à la décision capable d'analyser des patterns cachés au sein d'un catalogue de données et de suggérer des chemins.

Maestro Engine

Maestro Engine est un pur produit de la Deep Tech. Il est issu de travaux de recherche menés dans un laboratoire de sciences cognitives, sous la tutelle de Paris-Sorbonne et du CNRS.

Deep tech

Une association d'algorithmes innovants pour répondre à de réels enjeux.

Réseau rythmique

Maestro recommande le bon produit, toujours dans les temps.

Singularité

Maestro accorde peu d'importance à la popularité, mais beaucoup aux patterns singuliers.

Recommandations vs. prédictions

Pourquoi recommander un produit dont on sait prédire l'acquisition future ?

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Publications scientifiques

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Jours de travail

Lignes de codes

Une boucle rétroactive

Entre notre cognition naturelle et celle de l'IA

Les moteurs de recommandation nous aident à faire des choix face à de larges ensembles de possibilités. Pour faciliter notre quotidien, nous les laissons prendre part à notre processus de réflexion. Aujourd'hui, il est difficile d'imaginer pouvoir s'en passer. Or à l'origine, leur fonctionnement est calqué sur ce même processus de réflexion. Le tout forme alors un nouvel appareil cognitif qui impacte nos décisions d’une manière inédite. Le naturel nourrissant l’artificiel, puis réciproquement, le modèle évoluerait de manière itérative, produisant un glissement continu de nos comportements.

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Des biais cognitifs

Que l'on retrouve dans nos IA

Nos processus de réflexion sont souvent altérés par des biais cognitifs, comme par exemple le biais de popularité ou le biais de confirmation. Lors de travaux de recherche, nous avons démontré que selon les techniques de recommandations employées, nous retrouvions des formes de ces biais au sein des moteurs. Pris dans la boucle retroactive, ces biais sont suceptibles de grandir avec le temps, et de réduire notre champ de vision au sein de ces ensembles larges et diversifiés.

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Exploration vs. Exploitation

Comment disposer de recommandations pertinentes, diverses et représentatives ?

Aujourd'hui, les mesures à prendre pour concevoir un moteur apte à restituer l'étendue de vos données et d'éviter les dérives, sont connues. Elles nécessitent de s'inscrire dans une logique d'exploration, contre une logique d'exploitation, trop souvent mise en oeuvre par facilité, ignorance ou profit.

Au sein de Maestro, nous avons intégré des mécanismes qui permettent à vos utilisateurs d'explorer efficacement votre catalogue, en bénéficiant de recommandations représentatives à la fois de leur background et de la diversité de vos produits.

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Des possibilités illimitées

Questions fréquentes

Q. Comment intégrer le moteur à mon ERP ?

Maestro fonctionne en service Cloud, via une API Restfull qui vous permettra de charger vos données et d'effectuer les requêtes dont vous avez besoin, aussi librement que si le service était hébergé au sein de votre DSI. Demandez des recommandations de produits pour vos clients, ou des clients pour vos produits. Le moteur fonctionne dans les deux sens !

Q. Sur quelle technologie repose Maestro ?

Maestro organise vos données au sein d'une base de données orientée graphe, spécialement conçue pour nos algorithmes.

Q. Puis-je garder la main sur les recommandations ?

Nous avons prévu une option qui prend le pas sur l'algorithme de recommandations, afin de pondérer les scorings. Vous pourrez faire ressortir des produits peu visibles ou à l'inverse, diminuer la présence d'autres produits, jusqu'à les faire disparaître des recommandations.

Q. Quid des informations personnelles ?

Maestro fonctionne uniquement à partir des parcours utilisateurs. Tous les utilisateurs sont anonymisés. Il n'a besoin d'aucune donnée à caractère personnel pour fonctionner.

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