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.

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.

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.