Apprenez à planifier, construire et lancer une application mobile avec des recommandations basées sur l'IA — des données et UX au choix du modèle, tests et bonnes pratiques de confidentialité.
Les recommandations basées sur l'IA sont des fonctionnalités d'application qui décident quoi afficher ensuite pour chaque utilisateur — produits, vidéos, articles, leçons, destinations, ou même raccourcis d'interface — en se basant sur le comportement et le contexte.
La plupart des expériences de recommandation dans les applis mobiles se résument à quelques briques :
Les recommandations doivent se traduire en résultats mesurables. Les métriques typiques incluent CTR (taux de clic/tap), conversion (achat/abonnement), temps de visionnage/lecture, et la rétention sur le long terme (retour jour 7/jour 30).
Choisissez une métrique phare et ajoutez quelques garde-fous (par ex. taux de rebond, remboursements, churn, ou temps de chargement du fil) pour éviter d'optimiser pour des clics sans valeur.
Un moteur de recommandation n'est pas une fonctionnalité ponctuelle. Il commence généralement simple et s'améliore à mesure que votre appli collecte de meilleurs signaux (vues, clics, sauvegardes, achats, skips) et apprend du feedback au fil du temps.
Les recommandations fonctionnent mieux lorsqu'elles résolvent un « moment bloqué » précis — quand l'utilisateur ne sait pas quoi faire ensuite ou quand il y a trop d'options.
Avant de penser aux modèles, choisissez l'étape précise du parcours où les recommandations peuvent supprimer la friction et créer une victoire claire pour l'utilisateur et pour le business.
Commencez par le chemin qui génère le plus de valeur (et qui contient le plus de points de décision). Par exemple :
Cherchez les écrans avec forte chute d'engagement, un long « temps avant la première action », ou des endroits où les utilisateurs reculent et réessaient souvent.
Pour garder votre MVP focalisé, commencez par une surface et faites-la bien :
Un choix pratique par défaut pour beaucoup d'applis est la page produit/détail, car l'item courant est un signal fort même si vous ne connaissez rien de l'utilisateur.
Écrivez-les en une phrase chacun pour la surface choisie :
Cela vous empêche de construire quelque chose de « précis » en théorie mais qui n'améliore pas les résultats.
Restez spécifique et testable. Exemples :
Une fois clairs, vous aurez une cible concrète pour la collecte de données, le choix du modèle et l'évaluation.
Les recommandations sont aussi bonnes que les signaux que vous leur fournissez. Avant de choisir un algorithme, cartographiez ce que vous avez déjà, ce que vous pouvez instrumenter rapidement et ce qu'il vaut mieux éviter de collecter.
La plupart des applis démarrent avec un mélange de « vérité backend » et de « comportement en appli ». La vérité backend est fiable mais parcellaire ; le comportement en appli est riche mais nécessite du tracking.
Considérez l’« exposition » comme une donnée de première classe : si vous n'enregistrez pas ce qui a été montré, il est difficile d'évaluer le biais, diagnostiquer des problèmes ou mesurer le lift.
Commencez avec un petit ensemble d'événements bien définis :
view (détail ouvert, pas seulement rendu)click (depuis une liste/module de recommandation)add_to_cart / savepurchase / subscribeskip (rejet explicite ou rebond rapide)like / rating (si vous le collectez)Pour chaque événement, décidez (et documentez) : timestamp, item_id, source (search/feed/reco), position, et session_id.
Les recommandations s'améliorent beaucoup avec des champs d'item propres. Commencez par category, tags, price, length (ex. temps de lecture/durée vidéo), et difficulty (pour apprentissage/fitness).
Maintenez un seul « schéma d'item » partagé entre l'analytics et votre service de catalogue, ainsi le modèle et l'appli parlent le même langage.
Définissez l'identité tôt :
Rendez explicites les règles de fusion (quoi fusionner, combien de temps garder l'historique invité) et documentez-les pour que vos métriques et données d'entraînement restent cohérentes.
De bonnes recommandations nécessitent des données, mais la confiance garde les utilisateurs. Si les gens ne comprennent pas ce que vous collectez (ou se sentent surpris), la personnalisation peut vite paraître « creepy » plutôt qu'utile.
L'objectif est simple : être clair, collecter moins et protéger ce que vous gardez.
Demandez la permission au moment où elle a du sens — juste avant qu'une fonctionnalité en ait besoin — pas tout au démarrage.
Par exemple :
Rédigez le libellé du consentement simplement : ce que vous collectez, pourquoi, et ce que l'utilisateur y gagne. Fournissez un chemin « Pas maintenant » chaque fois que la fonctionnalité peut encore fonctionner (même moins personnalisée). Lien vers la politique via /privacy.
Un moteur de recommandation a rarement besoin de détails sensibles bruts. Commencez par définir les signaux minimaux requis pour votre cas d'usage :
Collectez moins de types d'événements, réduisez la précision (ex. localisation grossière) et évitez de stocker des identifiants inutiles. Cela réduit les risques, la charge de conformité et souvent améliore la qualité des données en se concentrant sur les signaux réellement utiles au classement.
Définissez une fenêtre de rétention pour les logs comportementaux (par ex. 30–180 jours selon votre produit) et documentez-la. Assurez-vous de pouvoir honorer une suppression demandée par l'utilisateur : supprimer les données de profil, les identifiants et les événements associés à la personnalisation.
Concrètement, cela implique :
Soyez particulièrement vigilant avec les données de santé, les données concernant les enfants et la localisation précise. Ces catégories déclenchent souvent des obligations légales plus strictes et des attentes utilisateurs plus élevées.
Même si c'est autorisé, demandez-vous : en avez-vous vraiment besoin pour l'expérience ? Si oui, ajoutez des protections renforcées — consentement explicite, rétention plus courte, accès limité en interne et paramètres par défaut conservateurs. Pour les applis destinées aux enfants, supposez des restrictions supplémentaires et consultez un avis légal tôt.
Un moteur de recommandation peut être excellent et pourtant sembler « faux » si l'expérience in-app est confuse ou intrusive. Votre objectif : rendre les recommandations faciles à comprendre, faciles à actionner et faciles à corriger — sans transformer l'écran en mur de suggestions.
Commencez par quelques modules familiers qui s'intègrent naturellement aux layouts mobiles :
Gardez les titres de module spécifiques (ex. « Parce que vous avez écouté Jazz Classics ») plutôt que génériques (« Recommandé »). Des libellés clairs réduisent l'impression que l'appli devine au hasard.
La personnalisation n'autorise pas des carrousels sans fin. Limitez le nombre de rangées de recommandations par écran (souvent 2–4 suffisent pour un MVP) et gardez chaque rangée courte. Si vous avez plus de contenu, proposez une seule entrée « Voir tout » qui ouvre une liste dédiée.
Réfléchissez aussi à où les recommandations s'intègrent le mieux :
Les recommandations s'améliorent plus vite quand les utilisateurs peuvent les corriger. Intégrez des contrôles légers :
Ces contrôles ne servent pas qu'à l'UX — ils génèrent des signaux de feedback de haute qualité pour le moteur.
Les nouveaux utilisateurs n'auront pas d'historique : prévoyez un état vide qui reste personnalisé. Options : un court onboarding (thèmes, genres, objectifs), « Tendances près de chez vous », ou sélections éditoriales.
Rendez l'état vide explicite (« Dites-nous ce que vous aimez pour personnaliser vos choix ») et laissez-le contournable. La première session doit être utile même sans données.
Vous n'avez pas besoin d'un modèle complexe pour commencer à fournir des recommandations utiles. L'approche dépend du volume de données, de la vitesse de renouvellement du catalogue et du degré de personnalisation attendu.
Les recommandations basées sur des règles fonctionnent bien quand les données sont limitées ou quand vous voulez un contrôle éditorial serré.
Options simples courantes :
Les règles servent aussi de secours pour le cold start.
Le filtrage basé sur le contenu rapproche des items similaires à ceux que l'utilisateur a aimés, en se basant sur des features d'item : catégorie, tags, fourchette de prix, ingrédients, artiste/genre, niveau de difficulté, ou embeddings issus de texte/images.
C'est adapté quand les métadonnées sont bonnes et que vous voulez des recommandations sensées même avec peu d'utilisateurs. Il peut devenir répétitif sans contrôles de variété.
Le filtrage collaboratif regarde le comportement utilisateur (vues, likes, sauvegardes, achats, skips) et détecte des motifs du type : « Les personnes qui ont interagi avec X ont aussi interagi avec Y. »
Cela peut produire des suggestions surprenantes et performantes, mais nécessite suffisamment d'interactions et peut peiner avec les items tout neufs.
Les systèmes hybrides combinent règles + contenu + signaux collaboratifs. Ils sont utiles quand vous avez besoin :
Un setup hybride courant : générer des candidats depuis des listes curatées/populaires, puis reranker avec des signaux personnalisés quand disponibles.
L'endroit où vit votre moteur de recommandation impacte le coût, la latence, la posture privacy et la vitesse d'itération.
Les APIs de recommandation hébergées sont souvent le meilleur choix pour un MVP : installation plus rapide, moins de pièces à gérer et monitoring intégré. Le compromis : moins de contrôle sur les détails du modèle et parfois un coût long terme plus élevé.
Un service de recommandation custom (votre backend) donne un contrôle total sur la logique de ranking, l'expérimentation et l'usage des données. Cela nécessite plus d'ingénierie : infra data, entraînement, déploiement et maintenance.
Si vous êtes en phase early, une approche hybride marche bien : commencez par un service custom simple + règles, puis ajoutez des composants ML au fur et à mesure que les signaux augmentent.
Si votre goulot d'étranglement est la construction rapide des surfaces et du plumbing backend, une plateforme de prototypage comme Koder.ai peut aider à prototyper l'UI de recommandation et les endpoints rapidement depuis un workflow conversationnel. Les équipes l'utilisent souvent pour générer une admin React, un backend Go + PostgreSQL et une appli Flutter, puis itèrent avec des snapshots/rollback pour les expériences.
La plupart des setups production incluent :
Côté serveur est la valeur par défaut : plus simple pour updates de modèle, A/B tests, et compute. Le revers : dépendance réseau et contraintes privacy.
Sur l'appareil réduit la latence et garde certains signaux locaux, mais les mises à jour de modèle sont plus difficiles, le compute est limité et l'expérimentation/debugging est plus lent.
Un compromis pratique : ranking côté serveur avec de petits comportements UI côté appareil (réordonnancement local, tuiles « reprendre la lecture »).
Mettez des attentes claires dès le départ :
Cela maintient l'expérience stable pendant que vous itérez sur la qualité.
Un moteur de recommandation est aussi bon que le pipeline qui l'alimente. Le but : une boucle répétable où le comportement de l'app devient données d'entraînement, qui produisent un modèle, qui améliore les recommandations suivantes.
Un flux simple et fiable :
App events (vues, clics, sauvegardes, achats) → SDK collecteur d'événements → ingestion backend (API ou stream) → store d'événements bruts → tables traitées pour entraînement → job d'entraînement → registry/versioning du modèle → API de serving → UI de l'app.
Gardez le rôle de l'app léger : envoyer des événements cohérents avec timestamp, user IDs (ou anonymous IDs), item IDs et contexte (écran, position, referrer).
Avant d'entraîner, vous ferez généralement :
Définissez aussi ce qui compte comme signal « positif » (clic, add-to-cart) vs exposition (impression).
Évitez les splits aléatoires qui laissent fuir le futur. Utilisez un split basé sur le temps : entraînez sur des événements antérieurs et validez sur des événements plus récents (souvent par utilisateur), ainsi les métriques offline reflètent mieux le comportement réel.
Commencez avec une cadence soutenable — hebdomadaire est courante pour un MVP ; quotidienne si l'inventaire ou les tendances changent vite.
Versionnez tout : snapshot du dataset, code des features, paramètres du modèle et métriques d'évaluation. Traitez chaque release comme une release d'application pour pouvoir revenir en arrière si la qualité baisse.
Un modèle de recommandation n'est pas qu'un seul algorithme. Les applis performantes combinent quelques idées simples pour que les résultats paraissent personnels, variés et opportuns.
Un pattern courant est la recommandation en deux étapes :
Cette séparation maintient la réactivité tout en permettant un ordre plus intelligent.
Les embeddings transforment utilisateurs et items en points dans un espace multidimensionnel où « proche » signifie « plus similaire ».
En pratique, les embeddings alimentent souvent la génération de candidats, et un modèle de ranking affine la liste en utilisant le contexte (heure, intention de session, fourchette de prix, récence, règles business).
Le cold start survient quand il manque de données comportementales pour un utilisateur ou un nouvel item. Solutions fiables :
Même un bon ranker peut se concentrer trop sur un thème. Ajoutez des garde-fous simples après le ranking :
Ces règles rendent les recommandations plus humaines — utiles plutôt que monotones.
La qualité des recommandations ne se mesure pas à l'impression — il faut des chiffres qui montrent si les utilisateurs reçoivent de meilleures suggestions. Mesurez hors ligne (données historiques) et en ligne (dans l'app live).
L'évaluation offline permet de comparer rapidement des modèles avec des interactions passées. Métriques courantes :
Les scores offline sont utiles pour l'itération, mais peuvent manquer d'effets réels comme la nouveauté, le timing, l'UI et l'intention.
Une fois live, mesurez le comportement en contexte :
Choisissez une métrique principale (conversion ou rétention) et gardez des métriques secondaires comme garde-fous.
Sans baseline, « mieux » n'a pas de sens. Votre baseline peut être la popularité, « récemment vu », sélections éditoriales ou règles simples.
Un baseline solide rend les améliorations significatives et vous protège d'un modèle complexe qui ferait pire qu'une approche basique.
Exécutez des A/B tests contrôlés : des utilisateurs voient le contrôle (baseline) vs la variante (nouveau recommender).
Ajoutez des garde-fous pour détecter rapidement les dommages : taux de rebond, tickets support/plaintes, impact sur le revenu (y compris remboursements ou churn). Surveillez aussi la performance (temps de chargement) — des recommandations lentes tuent les résultats discrètement.
Livrer des recommandations, ce n'est pas qu'une question de qualité modèle : il faut une expérience rapide, fiable et sûre sous charge réelle. Un excellent modèle lent (ou qui échoue silencieusement) semblera « cassé » pour les utilisateurs.
Visez une navigation fluide et des transitions rapides :
Surveillez la chaîne complète, de la collecte d'événements au rendu côté device. Au minimum :
Ajoutez des alertes avec des owners clairs et des playbooks (quoi rollbacker, quoi désactiver, comment dégrader).
Offrez des contrôles explicites : pouce haut/bas, « montrer moins ceci », « pas intéressé ». Convertissez-les en signaux d'entraînement et, si possible, en filtres immédiats.
Préparez-vous à la manipulation : items spammy, faux clics, trafic bot. Utilisez des limites de taux, détection d'anomalies (rafales de clics suspectes), déduplication et downranking pour les items nouveaux/low-quality jusqu'à ce qu'ils gagnent en confiance.
Déployer des recommandations n'est pas un unique « go live » — c'est un déploiement contrôlé plus une boucle d'amélioration répétable. Une roadmap claire évite de suradapter aux premiers retours ou de casser l'expérience centrale.
Commencez petit, prouvez la stabilité, puis élargissez l'exposition :
Gardez l'ancienne expérience disponible comme contrôle pour comparer et isoler l'impact des recommandations.
Avant d'augmenter le pourcentage de rollout, vérifiez :
Améliorez en cycles courts (hebdomadaires ou bimensuels) avec un rythme :
Si vous souhaitez des détails d'implémentation et des options d'accompagnement pour le déploiement, voyez /pricing. Pour des guides pratiques et des patterns (analytics, A/B testing, cold start), consultez /blog.
Si vous voulez aller vite de l'idée à une surface de recommandation fonctionnelle (modules feed/détail, endpoints de tracking, et un service de ranking simple), Koder.ai peut vous aider à construire et itérer plus rapidement avec un mode planning, déploiement/hosting et export de code — utile quand vous voulez la vitesse d'un workflow géré sans perdre la propriété du code.
Commencez par une surface où les utilisateurs se retrouvent souvent « coincés », comme une page produit/détail ou les résultats de recherche. Rédigez un objectif utilisateur et un objectif business (par ex. « m'aider à comparer rapidement » vs « augmenter le taux d'ajout au panier »), puis définissez 3–5 user stories testables.
Un MVP ciblé est plus facile à instrumenter, évaluer et itérer qu’un fil d’actualité personnalisé trop large dès le premier jour.
La plupart des applications utilisent un petit ensemble d'événements d'interaction :
view (détail ouvert, pas seulement affiché)impression/exposure (ce que les recommandations ont affiché)click (toucher depuis un module de recommandation)save / add_to_cartpurchase / subscribeskip / dismiss / rebond rapideIncluez des champs cohérents comme user_id (ou ID anonyme), item_id, timestamp, source (feed/search/reco), position et session_id.
Enregistrez une exposition (impression) chaque fois qu’un module de recommandations est rendu avec une liste ordonnée d'IDs d'items.
Sans ce logging d'exposition, vous ne pouvez pas calculer de façon fiable le CTR, détecter le biais de position, auditer ce qui a été montré aux utilisateurs ou comprendre si un « non-clic » vient d'un affichage inefficace ou d'une absence d'affichage.
Choisissez une métrique principale (« métrique phare ») alignée sur la surface (par ex. conversion pour une page produit, watch time pour un fil média). Ajoutez 1–3 garde-fous comme le taux de rebond, les remboursements/annulations, le taux de réclamation ou la latence.
Cela évite d’optimiser pour des gains faciles (ex : CTR) qui n’améliorent pas les résultats réels.
Adoptez une stratégie de secours en couches :
Concevez l'UI pour que les états vides n'affichent jamais un écran blanc — montrez toujours une liste par défaut sûre.
Les règles sont idéales quand vous avez besoin de rapidité, prévisibilité et d’un bon baseline (popularité, nouveautés, listes curatoriales). Le filtrage basé sur le contenu fonctionne bien si les métadonnées sont solides et que vous voulez de la pertinence avec peu d'interactions. Le filtrage collaboratif nécessite généralement plus de volume d'interactions et a du mal avec les items tout neufs.
Beaucoup d'équipes adoptent un hybride : règles pour la couverture et ML pour le reranking quand des signaux existent.
Un système hybride combine :
Cette approche améliore la couverture, réduit la répétition et offre des filets de sécurité quand les données sont rares.
Fixez des cibles produit/techniques claires :
Utilisez du cache (par utilisateur/segment), renvoyez les résultats en pages (10–20 items) et préchargez la première page pour que les écrans paraissent instantanés même sur des réseaux médiocres.
Utilisez une séparation temporelle : entraînez sur des interactions plus anciennes et validez sur des interactions ultérieures. Évitez les splits aléatoires qui peuvent laisser fuiter des comportements futurs dans l'entraînement.
Définissez aussi ce qui compte comme positif (clic, add-to-cart) vs. simple impression, et dédupliquez/sessionisez pour que vos labels reflètent l'intention réelle.
Collectez le strict nécessaire, expliquez-le clairement et donnez du contrôle aux utilisateurs :
Lien vers la politique avec une URL relative comme et assurez-vous que les suppressions se propagent aux analytics, feature stores et jeux d'entraînement.
/privacy