Pendant des années, la recommandation produit a reposé sur un dogme : il faut connaître l’utilisateur.
Historique d’achat, navigation passée, segment, CRM enrichi… Le “profil” était roi.
Mais un problème persiste : que fait-on des visiteurs inconnus, nouveaux, non logués, non trackés ?
Réponse classique : on ne peut rien faire de vraiment pertinent.
❌ Faux.
Démontons le mythe : non seulement il est possible de recommander sans profil, mais c’est souvent plus efficace — à condition de changer de logique.
La limite des systèmes déductifs : sans historique, ils sont aveugles
Les moteurs classiques fonctionnent comme des oracles du passé : ils analysent les comportements précédents, les transforment en règles ou modèles, et les appliquent au présent.
Mais cette méthode a trois limites majeures :
- Elle ne peut rien prédire pour un inconnu.
- Elle généralise à partir de moyennes (et donc efface la nuance et la complexité existante).
- Elle réagit trop tard : l’historique se construit… après l’opportunité.
Et si on raisonnait autrement ? Par situation, pas par profil
L’IA inductive propose une autre voie :
- elle n’interprète pas un individu, mais une session.
- elle ne prédit pas à partir de ce que vous êtes, mais agit selon ce que vous faites.
Ce changement est profond : on passe de “ce type de personne achète ça” à
“dans cette situation, ce type d’action a fonctionné”.
Comment ça fonctionne ?
En analysant en temps réel ce que fait le visiteur, le moteur inductif génère une signature situationnelle sur la base de 232 marqueurs contextuels, comportementaux et psychologiques.
Ce “vecteur” est ensuite comparé à des milliers de sessions passées similaires.
On observe ce qui a marché dans ces situations, et on en infère une recommandation immédiate.
Sans profil. Sans délai. Sans cold start.
Et ça marche ?
Oui. Les données observées avec NetUp montrent :
- Jusqu’à +55 % de taux de clic sur les recommandations personnalisée,
- Une couverture totale (100 % des visiteurs peuvent être recommandés)
- Une mise en œuvre rapide, sans dépendre du CRM, du login ou du RGPD
Recommandation inductive ≠ hasard contrôlé
Ce n’est pas du guessing. C’est une forme de raisonnement par analogie : “Cette session ressemble à celles où l’on a vendu X → donc on recommande X.”
Ce type d’IA est capable de traiter cette logique en moins de 35 ms, même sur fort trafic.
Il fonctionne même (et surtout) quand le profil est absent, incomplet, ou erroné.
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FAQ – Peut-on vraiment personnaliser sans connaître l’utilisateur ?
Comment recommander sans connaître le profil du visiteur ?
Oui. En se basant sur la situation en cours (comportement, contexte, environnement), plutôt que sur un historique. C’est la logique de l’IA inductive.
Est-ce aussi pertinent qu’une recommandation basée sur un profil riche ?
Plus. Parce qu’elle capte l’intention réelle du moment, au lieu de s’appuyer sur des traces passées qui peuvent être périmées.
Est-ce compatible avec les règles métiers ?
Oui. La couche symbolique permet de définir des priorités stratégiques (marge, stock, gamme…) qui cadrent l’action du moteur.
Peut-on l’utiliser en complément d’un moteur “classique” ?
Absolument. L’inductif peut servir en fallback, en cold start, ou même en priorité, avec un moteur segmenté en backup.
Est-ce RGPD compliant ?
Oui. Aucun besoin de stocker ou croiser des données personnelles. La recommandation est contextuelle, pas identifiante. Elle s’intéresse à la visite, pas au visiteur.
Sources & approfondissements
- Kolodner (1993) – Case-Based Reasoning
🔗 https://www.cs.umd.edu/~nau/courses/678/fall03/papers/kolodner-cbr.pdf - NetUp – Signature situationnelle & recommandation sans profil
- NetUp – Technologie IA inductive temps réel