Chaque jour, selon Statista, plus de 400 millions de téraoctets de données sont produits dans le monde. L’avènement et la diffusion rapide de l’intelligence artificielle pourraient d’une part entraîner une augmentation exponentielle de ce chiffre – soulevant même des problèmes critiques potentiels pour la résilience des modèles d’IA eux-mêmes – mais d’autre part, elles pourraient aider les gens à comprendre lesquelles de ces données sont pertinentes et utiles pour eux.
Prenons un exemple tombé dans la vie quotidienne. Chacun d’entre nous aura connu une sorte de « paralysie du choix » face à la multiplication des contenus de divertissement parmi lesquels choisir : films, documentaires, séries télévisées ou encore chansons à écouter en streaming.
Pourtant, de nombreuses plateformes de streaming telles que Netflix ou Spotify ont mis en place des mécanismes qui aident les gens à s’y retrouver dans les différentes propositions, en fonction de leurs préférences ou des choix faits précédemment.
Chaque fois que Netflix suggère la série parfaite pour passer notre soirée ou que Spotify propose une liste de lecture personnalisée, nous faisons l’expérience de la puissance des systèmes de recommandation alimentés par l’IA. Cette même technologie qui nous aide dans notre vie quotidienne peut également révolutionner la façon dont les gens travaillent, collaborent, se forment et partagent des connaissances au sein des entreprises.
Dans cet article, nous vous présentons les systèmes de recommandation mis en place au sein des communautés d’entreprises numériques, leurs fonctionnalités et leurs avantages.
Communauté d’affaires et systèmes de recommandation : les fondamentaux
Qu’est-ce qu’une communauté d’affaires numérique ?
Les communautés d’affaires numériques deviennent progressivement un outil de plus en plus précieux pour les entreprises hybrides et les organisations aux prises avec des changements constants.
Ils répondent à un besoin de plus en plus ressenti par les gens : selon le Randstad Workmonitor 2025, 87 % des employés recherchent un sentiment de communauté au travail. La promotion des liens et du sentiment d’appartenance au travail améliore le bien-être au travail et les performances.
Et ce n’est pas tout ; selon Nicola Favini, PDG de la société de design Logotel, qui conçoit et anime des communautés d’affaires pour ses clients depuis 2001, la construction et l’entretien de liens communautaires au sein des entreprises et des organisations sont également essentiels dans une perspective de rétention : « Plus il y a de liens dans un réseau, plus les gens développent un sentiment d’appartenance et sont enclins à rester. »
Le point de départ des communautés, ce sont les personnes : des groupes qui se rencontrent sur la base de quelque chose en commun, partagent des expériences, communiquent entre eux, se soutiennent mutuellement, créent et renforcent des liens, génèrent de la valeur. Cela rend les communautés vivantes et en mouvement constant, sur mesure en fonction des besoins d’une organisation ou d’une entreprise.
Dans leur dimension numérique, grâce à des plateformes spécifiques, les communautés deviennent des environnements qui, à travers des équipes dédiées, des calendriers de contenus et d’initiatives, des services et des activités, motivent et impliquent les personnes, à l’intérieur ou à l’extérieur d’une organisation.
Que sont les systèmes de recommandation et comment fonctionnent-ils ?
Les systèmes de recommandation sont des outils informatiques puissants qui, grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et à des modèles d’intelligence artificielle, peuvent suggérer des contenus, des produits ou des services pertinents aux utilisateurs d’une application ou d’un site web, aux personnes utilisant une plateforme de commerce électronique, un site web, un service de streaming vidéo ou audio.
Ces systèmes peuvent s’appuyer sur différentes approches, notamment :
- Filtrage collaboratif : Cette méthode s’appuie sur les préférences et les comportements d’utilisateurs similaires pour faire des recommandations. Par exemple, si deux utilisateurs ont des goûts similaires, le contenu aimé par l’un d’eux sera également suggéré à l’autre.
- Filtrage basé sur le contenu : Cette approche se concentre sur les caractéristiques des éléments eux-mêmes. Il analyse le contenu des articles qu’un utilisateur a déjà aimés et suggère des articles similaires en fonction de ces caractéristiques.
- Méthodes hybrides : De nombreux systèmes de recommandation modernes combinent les deux approches mentionnées ci-dessus pour améliorer la précision des recommandations. Ils utilisent à la fois les données comportementales de l’utilisateur et les caractéristiques du contenu pour fournir des suggestions plus précises.
Le système de recommandation Logotel, un mécanisme pour autonomiser les communautés
Au sein des communautés d’affaires numériques, bien que nous puissions être dans un contexte homogène, chaque personne apporte avec elle ses propres caractéristiques qui la rendent unique et différente. Il est donc nécessaire de concevoir ces environnements numériques en prêtant attention aux besoins individuels et en s’assurant que chaque personne puisse se sentir accueillie et trouver ce dont elle a besoin.
Pour cette raison, Logotel a développé son propre système de recommandation, un outil qui utilise des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle dans une approche hybride pour analyser la communauté et proposer les articles les plus adaptés à chaque utilisateur.
Le système analyse en permanence chaque nouvel article ou contenu publié et en même temps surveille les articles lus par chaque utilisateur des communautés, de cette façon, il est en mesure d’identifier le contenu le plus approprié en équilibrant l’exploration de nouveaux contenus et la proposition de contenus similaires à d’autres déjà vus.
Les avantages du système de recommandation Logotel
Les communautés numériques sont confrontées à des défis de plus en plus complexes qui peuvent nuire à leur efficacité et à leur engagement. La surcharge d’informations est un problème crucial : les gens sont submergés par une quantité écrasante d’informations qui rend difficile de distinguer les contenus pertinents des contenus superflus. Dans le même temps, la durée d’attention de plus en plus courte conduit à une utilisation fragmentée et superficielle du contenu.
Une autre limitation importante est représentée par la standardisation du contenu, qui est proposée uniformément à tous les utilisateurs, sans tenir compte des spécificités individuelles et des différents niveaux d’intérêt. Cette généricité se traduit inévitablement par une baisse progressive de l’engagement, les utilisateurs perdant progressivement leur motivation et leur intérêt pour la communauté.
La combinaison de l’intelligence artificielle et du système de recommandation développé par Logotel répond à ces enjeux, générant plusieurs impacts positifs :
- Découverte de contenu améliorée : chaque utilisateur reçoit un contenu pertinent à son rôle et à ses intérêts ;
- Out of the bubble : chaque utilisateur est exposé à des contenus pertinents mais pas seulement sélectionnés parmi ceux présents dans la bulle d’utilisateurs similaires, cela vous permet de créer un environnement agréable sans négliger le volet exploratoire.
Personnalisation et exploration pour enrichir l’expérience digitale
Le système de recommandation développé par Logotel représente un tournant dans l’utilisation des communautés numériques, en répondant de manière innovante aux défis croissants de la communication en ligne. La véritable révolution réside dans la capacité à surmonter les limites traditionnelles des systèmes de recommandation standard, en créant une expérience de navigation profondément personnalisée et étonnante.
L’intelligence artificielle devient ici un allié précieux qui dessine des connexions sémantiques invisibles, permettant aux utilisateurs de s’immerger dans un flux de contenu qui va au-delà des catégorisations rigides. Il ne s’agit pas seulement de fournir de l’information, il s’agit de créer un parcours de découverte unique pour chaque participant de la communauté.
La magie du système réside dans le fait qu’il est à la fois ciblé et exploratoire. Chaque utilisateur reçoit un contenu parfaitement aligné avec son rôle et ses intérêts spécifiques, mais il est également doucement poussé au-delà des limites de sa « bulle », en introduisant des perspectives nouvelles et inattendues. Cette approche rompt avec la nature statique typique des plateformes numériques, où les algorithmes ont trop souvent tendance à enfermer les utilisateurs dans des chambres d’écho répétitives.
La flexibilité est un autre atout clé. Conçu en mode autonome, le système peut s’intégrer à tout type de communauté sans nécessiter de configurations complexes. L’API développée par Logotel devient ainsi un outil universel d’enrichissement de l’expérience numérique.
L’analyse sémantique permet de représenter le contenu dans un espace multidimensionnel, en traduisant les concepts et les significations dans un langage que les machines peuvent comprendre et interpréter. Le résultat est un mécanisme de recommandation sophistiqué, capable de comprendre les nuances et les connexions qui échapperaient à un système traditionnel.
Le résultat final est un environnement numérique vivant et dynamique qui maintient l’intérêt des utilisateurs, respecte leur individualité et les stimule en même temps continuellement à la découverte. Ce n’est plus de simples utilisateurs passifs, mais des explorateurs actifs d’un univers de contenus toujours en mouvement.
Solutions digitales et plateforme : le cœur technologique de l’innovation de Logotel
Le système de recommandation spécifique pour les communautés numériques n’est que l’une des solutions créées par le domaine des solutions numériques et de la plateforme de Logotel, dont l’objectif est de créer des solutions numériques pour soutenir les projets de transformation et d’innovation, pour accélérer la performance des entreprises et accompagner les organisations dans les défis du présent et de l’avenir.
Grâce à une approche technologique axée sur l’humain et la communauté, les équipes pluridisciplinaires travaillant chez Logotel agissent à différentes échelles : avec une plateforme propriétaire qui s’intègre dans les écosystèmes d’affaires, avec des solutions propriétaires telles que les moteurs d’engagement et de formation, avec des interventions ciblées, avec des projets de transformation des plateformes d’entreprise les plus populaires en écosystèmes collaboratifs et aussi en travaillant avec des outils d’IA et des agents conversationnels alimentés par l’IA directement dans les environnements Microsoft.
Le géant de Redmond est un partenaire technologique de Logotel, qui a obtenu la certification de Microsoft Solutions Partner for Modern Work, avec une spécialisation en adoption et gestion du changement.
Conclusions
À une époque caractérisée par une surcharge d’informations et une capacité d’attention de plus en plus courte, la mise en œuvre de systèmes de recommandation avancés n’est plus une option mais une nécessité stratégique pour les communautés numériques des entreprises. La possibilité d’offrir à chaque membre un contenu personnalisé et pertinent, tout en conservant un volet exploratoire qui évite les chambres d’écho, représente la véritable valeur ajoutée de ces systèmes.
Le système de recommandation développé par Logotel répond à ces besoins, en améliorant l’expérience numérique des personnes qui peuplent les communautés numériques et en transformant ces environnements en écosystèmes numériques dynamiques où les connaissances circulent intelligemment, les compétences se rencontrent naturellement et le sentiment d’appartenance est renforcé par des connexions significatives.
L’avenir des communautés numériques réside dans cette personnalisation intelligente, où chaque personne peut trouver son propre espace unique au sein d’un environnement collectif en constante évolution.
Riccardo Ruta, Data scientist chez Logotel, a collaboré
