Big data et systèmes de recommandation – bulles de filtres

InformatiqueDonnées, IA et apprentissage automatique17–18 ans

La moitié haute montre la chaîne de traitement des mégadonnées : les enregistrements bruts sont collectés, puis nettoyés (suppression des doublons, des champs manquants et des entrées mal formatées) avant l’analyse ; les élèves font varier le nombre d’enregistrements et le niveau de nettoyage pour voir évoluer le nombre d’enregistrements utilisables et la fiabilité du résultat. La moitié basse fait tourner un système de recommandation tour après tour : il propose sans cesse le thème que vous regardez le plus, votre intérêt pour ce thème grandit, la diversité mesurée par l’entropie diminue et une bulle de filtres se forme ; augmenter le taux d’exploration fait éclater la bulle.