Résumé
De nos jours, la prise de décision se fait de de plus en plus en interaction avec une machine notamment via les algorithmes de recommandation. Ce travail de thèse vise à utiliser les outils développés dans le domaine des systèmes de recommandation afin d’ accompagner un utilisateur dans un processus de modification de ses habitudes de consommation. Ainsi nous considérons le changement de comportement de l’utilisateur comme l’objectif de la recommandation, et appelons cette tâche de recommandation « coaching ». L’objectif est d’explorer la manière de concevoir un tel système. Pour ce faire, nous proposons un modèle de l’interaction utilisateur-système, sous la forme d’un jeu itéré à deux joueurs. Nous explorons ensuite, via une étude formelle de ce modèle, les politiques de recommandation possibles, et leurs caractéristiques.Nous mettons en évidence l’importance de la personnalisation, et l’intérêt des stratégies non-myopes. Dans un second temps, nous étudions ce problème dans le contexte particulier de la recommandation alimentaire. En effet, les habitudes alimentaires jouent un rôle prépondérant sur la santé. Nous explorons donc l’applicabilité d’un tel système dans le monde réel et montrons l’importance pour l’acceptabilité des proposition du système, de l’implication de l’utilisateur dans l’élaboration des recommandations. Enfin, nous nous intéressons à l’introduction de données contextuelles dans l’évaluation du comportement utilisateur. Nous proposons une méthode originale basée sur la recommandation de cycles de consommations, pour contourner les limitations intrinsèques des utilisateurs.
Source: http://www.theses.fr/2023UPASB019
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