Etude des systèmes de personnalisation

Plusieurs systèmes contribuent à des avancées dans le domaine de la personnalisation en interaction homme-machine. La plupart de ces systèmes sont destinés à l’aide à la navigation sur le web. Ils assurent les fonctions d’observation du comportement utilisateur, de recherche, de filtrage et de présentation de ces informations.

1.2.3.1. Systèmes de personnalisation dédiés

Une grande majorité des systèmes de personnalisation existants sont fournis sous forme d’application dédiée à une fonction particulière pour un objectif fixe.

Letizia [Lieberman 95] : est un agent intelligent pour le parcours du web. Il enregistre les URLs

choisies par l’utilisateur, lit les pages et dessine un profil de l’utilisateur au fur et à mesure que celui-ci visite des pages. A partir de là, il recherche d’autres pages susceptibles d’intéresser l’utilisateur et présente ses résultats sur une fenêtre indépendante. A chaque fois que l’utilisateur change de pages, Letizia recentre ses recherches en fonction de la nouvelle page.

10 l’application proposée par http://www.netvibes.com/, par exemple, permet à l’utilisateur de choisir les éléments de son portail web et de le personnaliser par rapport à ses préférenes. Ce portail permet une

IFWeb [Asnicar et Tasso 97] : est un agent qui effectue la recherche et le filtrage des documents en

prenant en compte les besoins spécifiques de l’utilisateur. Lorsqu’un document est pointé par l’utilisateur, le système recherche dans le web les documents similaires et les montre à l’utilisateur en les classant par ordre d’intérêt.

ConCall [Waern et al., 98] : est un service d’information adaptatif à base d’agents logiciels. Le

système sert à rassembler, filtrer et diffuser des appels pour des conférences, des workshops, etc., sur internet. Les utilisateurs sont classés selon leur profil (chercheur, éditeur, …). Le modèle utilisateur est basé sur un ensemble de mots clés. Le profil utilisateur est utilisé à la fois comme filtre lors de la recherche d’informations et comme moyen d’ordonner les résultats de la recherche (évaluation de la pertinence du résultat).

RESCUER (Reasoning System about Commands Using Evidence Reasonably) [Virvou et Du Boulay

99] : est un système d’aide aux utilisateurs du système d’exploitation Unix. Il génère des hypothèses concernant les croyances de l’utilisateur à partir de l’observation de ses actions. Le modèle de l’utilisateur consiste en un ensemble de valeurs associées aux objets, états du système Unix : cet ensemble représente les croyances de l’utilisateur par rapport au système. Le modèle est basé sur l’historique des commandes et donc sur l’état précédent des croyances de l’utilisateur.

IFM (Intelligent File Manipulator) [Virvou et Kabassi 02] : est un système d’aide pour la

manipulation graphique des systèmes de fichiers. Il intervient automatiquement et propose des conseils lorsqu’un utilisateur fait des démarches inconsistantes ou commet des erreurs de manipulation. IFM se base sur les stéréotypes et incorpore un mécanisme de reconnaissance des buts de l’utilisateur.

InfoSleuth [Deschaine et al., 00] : est un système multi-agents qui met en relation les requêtes des

utilisateurs et les fournisseurs de services correspondants. Le travail des agents d’InfoSleuth repose sur l’utilisation d’ontologies, qui leur permettent de préciser les requêtes, de les décomposer, puis de fusionner les informations collectées à partir de sources hétérogènes et distribuées.

Gulliver’s Genie [O’Hare et O’Grady 03] : est un guide touristique à base d’agents logiciels qui

fournit aux utilisateurs des informations personnalisées sur un PDA. Le système se base sur la localisation, la direction et les préférences de l’utilisateur pour chercher les endroits culturels ou touristiques qui pourraient intéresser l’utilisateur. Le système se base sur le modèle BDI (Beliefs, Desires and Intentions) [Rao et Georgeff 91] pour déduire l’état mental de l’utilisateur.

WebMate [Keeble et Macredie 00] : est un agent d’aide à la recherche d’informations sur le web. Il

apprend le profil de l’utilisateur, lui prépare un journal d’actualités (de news) personnel et l’aide à améliorer sa recherche d’information. Le profil de l’utilisateur est un ensemble de mots clés trouvés dans les pages que celui-ci a sélectionnées. Ces pages sont des exemples positifs pour l’algorithme d’apprentissage. Cet algorithme utilise la fréquence d’apparition des mots dans les pages. Il existe un mécanisme d’ « expansion » des mots clés : l’adjonction de mots de connotation voisine à un mot clé donné afin d’en préciser la signification.

Smart Radio [Hayes et Cunningham 01 ; Hayes et Cunningham 04] : permet aux utilisateurs

d’écouter leur musique préférée ou un programme musical recommandé par le système. Afin de connaître leurs goûts musicaux, Smart Radio demande à ses utilisateurs de noter de 1 à 5 (5 étant la note la plus élevée) un ensemble de morceaux musicaux, ou des programmes musicaux, afin de constituer des profils utilisateurs. L’utilisateur a ainsi la possibilité de se constituer une playlist personnelle pour une écoute ultérieure de ces morceaux préférés. Mais, grâce à ce profil, le système peut trouver un ou plusieurs utilisateurs ayant des goûts communs en matière de musique et ainsi recommander à chacun la playlist des autres.

MAPIS (MultiAgent Personalized Information System) [Petit-Rozé 03] : développé au LAMIH,

MAPIS est un système de personnalisation à base d’agents logiciels qui aident les usagers des transports publics de personnes dans leur choix d’itinéraire. Le profil de l’utilisateur correspond aux poids associés par rapport aux différents modes (bus, train, metro, marche, …), la durée du voyage, le nombre de changement et le coût (prix) du voyage. MAPIS utilise un mécanisme d’apprentissage par

ce travail ; l’un des objectifs de nos travaux étant de rendre plus générique MAPIS afin qu’il puisse prendre en compte d’autres types de personnalisation (prendre en compte la diversité des plates-formes d’interaction, personnaliser les informations de perturbations, etc.).

1.2.3.2. Systèmes de personnalisation pour l’aide au développement de système d’information personnalisé

D’autres systèmes ont pour objectif de faciliter la conception des systèmes d’information personnalisée. Ils se présentent généralement sous forme d’application configurable assurant la représentation du profil utilisateur et les mécanismes d’inférence pour le choix de la solution à proposer. La collecte d’information utilisateur est effectuée au niveau de l’application interagissant directement avec l’utilisateur final qui transmet ces données au système de personnalisation.

BGP-MS (Belief, Goal and Plan Maintenance System) [Kobsa et Pohl 95][Pohl et Höhle 97] : est un

système de modélisation de l'utilisateur qui permet de prendre en compte les buts, croyances et connaissances de l'utilisateur. Il fonctionne selon différents types d'inférence (il comprend un moteur d'ordre 1) à partir d'hypothèses basées sur un questionnaire initial, les actions observées et des connaissances sur un ensemble de sous-groupes prédéfinis. Ce système peut être utilisé dans un serveur avec multi-utilisateurs et multi-applications.

BroadWay [Trousse et al., 99] : est un système qui s’utilise comme proxy pour la personnalisation du

parcours du web. Il se base sur la navigation des utilisateurs pour recommander des liens à un utilisateur particulier, en exploitant pour cela un moteur de raisonnement à base de cas. Typiquement, il permet, par exemple, d’anticiper les besoins informationnels de l’utilisateur en lui proposant un lien sur la page sur laquelle l’utilisateur aimerait accéder. BroadWay est indépendant du navigateur.

Eperson [Dickinson et al., 03] : l’objectif du projet est de fournir une plate-forme commune ouverte

permettant à des agents logiciels de pouvoir assister l’utilisateur tout en préservant la confidentialité des informations sur l’utilisateur. Le système se présente sous forme d’un serveur fournissant des services web pour la gestion des profils utilisateur. Les données utilisateurs sont organisées sous forme d’ontologie [Chandrasekaran et al., 99] en utilisant le langage DAML+OIL [Van Harmelen et al., 01].

1.2.3.3. Systèmes de personnalisation commerciaux

Des systèmes de personnalisation commerciaux sont aussi disponibles. Ils permettent la mise en œuvre de la personnalisation dans des systèmes d’information existants ou en construction. Ces systèmes sont généralement utilisés pour des objectifs de marketing dans le commerce électronique. On parle souvent de systèmes de Gestion de la Relation Client (ou CRM, Customer Relationship

Management).

NetP 711 : est un système qui permet de prédire les centres d’intérêts des utilisateurs pour le commerce

électronique. La prédiction s’effectue à partir d’inférences sur des données fournies explicitement par l’utilisateur et des données recueillies implicitement par les requêtes et les commandes (achats de produits) de l’utilisateur. Ce système peut être utilisé pour les applications web, les centres d’appel téléphonique, le courriel, les catalogues publicitaires, etc. Ce système est, par exemple, utilisé sur le site de vente Musician's Friend12 pour la recommandation des produits de musique.

WebSphere13 : IBM fournit dans sa suite WebSphere une application logicielle permettant de détecter

les tendances et les préférences des utilisateurs. Cette application gère le contenu et la structure du site commercial en les adaptant par rapport au client. Par exemple, la personnalisation d’information sur le site de vente de matériels de randonnée REI14 est effectuée avec WebSphere.

11 http://www.tornago.com 12 http://www.musiciansfriend.com 13 http://www.ibm.com

PassPort.Net [Oppliger 04] : est un serveur de profil utilisateur. L’utilisateur s’inscrit au service en

donnant ses données personnelles. Ces données sont exploitées par les applications externes (intégrant leurs propres méthodes de personnalisation) pour fournir à l’utilisateur des services personnalisés correspondant à son profil. L’objectif global de PassPort.Net est de permettre à l’utilisateur de bénéficier de services personnalisés dans des applications différentes sans pour autant lui demander à chaque applications de préciser ses données personnelles ou ses préférences. Par exemple, MSN15 utilise le serveur PassPort.net pour retrouver les informations de l’utilisateur sur les sites et les applications qu’il propose (MSN hotmail, MSN Messenger, MSN Music, etc.).