Algorithmes

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Comment savoir quels résultats remonter en premier ?

Pour certains designers, cette question peut effrayer. Mais il est très important que les designers et les développeurs travaillent conjointement à sa réalisation. Bien évidemment, des problématiques marketing et business auront sûrement beaucoup de réponses à cette question, mais voyons comment l’expérience utilisateur, modélisée à travers les algorithmes, peut apporter également sa pierre à l’édifice.

Pour cela, on fait appel à un algorithme surnommé “L’algorithme de recherche d’information”. Son but est de calculer et de retourner un contenu en fonction de la requête indiquée. Ils peuvent être très simples ou à l’inverse très complexes en fonction de la nature du dataset. L’exemple le plus simple est un algorithme à qui on passe un mot-clé, qui retourne les contenus les plus récents qui contiennent ce mot-clé. Un algorithme trouve donc des contenus correspondants à des propriétés, en les triant selon une autre propriété. Un algorithme assez simple, pas de calculs compliqués, ni de datas multiples. Twitter se sert de cet algorithme.

Un autre algorithme de recherche d’information plus complexe cette fois, celui d’Instagram, plus précisément celui retrouvant les publications “populaires”
Le calcul de cette “popularité” se fait en mixant des données des publications qui permettent de quantifier cette popularité :

• Nombre de vues
• Nombre de likes
• Nombre de commentaires
• Nombre de followers
• etc.

Instagram utilise probablement toutes ces propriétés pour calculer les publications populaires. Mais comment représenter une différenciation d’importance entre telle ou telle propriété ? Le facteur. Chaque propriété est assignée à un facteur. Pour l’exemple d’Instagram, les likes sont sûrement plus importants que les commentaires.

Il convient donc à nous, designers, de réfléchir d’abord à l’importance des propriétés de notre base de données, et comment prioriser certaines peuvent affecter l’expérience utilisateur.

Un dernier exemple d’algorithme est celui de Dribbble, la version web, mais la logique reste la même sur application mobile.

L’exemple de Dribbble

Dribbble dispose d’une page d’accueil, que vous connaissez probablement, où apparaît un ensemble de publications considérées comme “populaires”. Dribbble se sert donc de l’algorithme qu’on a vu précédemment, avec comme propriétés les vues et les likes, surement par jour.

Le problème est que la communauté Dribbble n’est pas satisfaite de cette page. Pourquoi ?
Car ce sont souvent les mêmes utilisateurs qui la squattent pendant plusieurs semaines voir des mois, ce qui décourage les nouveaux utilisateurs qui ne sont pas motivés à publier leurs travaux, et qui finalement ne postent plus rien, car ils n’obtiennent pas la reconnaissance de leurs pairs.

Comment Dribbble peut-il résoudre ce problème ?

En changeant le facteur de certaines propriétés. Par exemple un utilisateur qui vient de s’inscrire et qui publie ses premières publications pourrait voir son facteur augmenter. Deux designers ayant 1000 vues sur leurs publications pourraient être départagées par leur nombre d’abonnés. Celui qui en a le moins pourrait voir son facteur augmenter et ainsi apparaître sur la page “Populaire.”