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Hunch : le moteur de recommandation qui vous surprendra

Hunch est un service de recommandation qui n’est pas basé sur des relations simples mais sur une large base statistique. Le résultat ? Hunch met en lumière des corrélations surprenantes dans vos goûts.

Hunch  est un service de recommandation qui n’est pas basé sur des relations simples mais sur une large base statistique. Le résultat ? Hunch met en lumière des corrélations surprenantes dans vos goûts.

Là où le moteur de recommandation d’Amazon vous propose ce que d’autres acheteurs se sont offert en même temps qu’un objet : par exemple, vous achetez le dernier album de Imogen Heap, il vous proposera les albums plus anciens de la jeune femme et quelques artistes similaires.

Hunch, lui, va utiliser toutes les données collectées grâce à des questionnaires et à des notes de 1 à 5 que vous donnerez à des livres, CD, etc. Grâce à ces données, il pourra faire des recoupements qui ne pourraient pas paraître évidents au premier abord.

Par exemple, les personnes qui croient aux enlèvements extra-terrestre ont plus de chance de préférer boire du Pepsi que ceux qui n’y croient pas. Ou encore, les personnes qui mangent des fruits frais chaque jour ont généralement plus de chance d’avoir le béguin pour le Canon EOS 7D.

C’est également Hunch qui était à l’origine de cette étrange étude (dont vous avez parlé Eric) sur la différence entre utilisateurs iPhone & Android où l’on apprenait notamment qu’un utilisateur Android avait plus de chance d’aimer Radiohead alors qu’un utilisateur iPhone avait plus tendance à aimer Belle & Sebastian.

Qui est derrière Hunch ?

«Szia. Vous savez maintenant dire bonjour en hongrois !»

Est-ce que cette phrase vous fait penser à quelque chose ?

Si vous avez jamais créé un compte sur Flickr, vous avez forcément vu une phrase de ce type et vous vous êtes peut-être même fait la réflexion que ce service de partage de photos à une approche très sympathique envers ses utilisateurs.

Tout cela est dû à Caterina Fake, co-foundatrice de Flickr qui a toujours eu cette facilité pour réaliser des outils qui incitent les gens à participer. C’est donc tout naturellement que Caterina allait co-fonder Hunch où la taille de la communauté est un élément déterminant pour collecter le plus grand nombre de données.

L’autre co-fondateur est Chris Dixon, il occupe le poste de CEO chez Hunch après avoir occupé cette place avec SiteAdvisor, autre site qu’il a co-fondé et qui a été racheté depuis par McAfee. Il a aussi investit très tôt dans de nombreuses sociétés parmi lesquelles Skype, Foursquare, Kickstarter et une quinzaine d’autres.

Carte d’identité

Nom : Hunch

Date de lancement : 2009

Lieu des bureaux : New York City

Nombre d’employés : environ 23

Modèle économique : affiliation (si vous achetez un album/livre/etc. au travers du site web, Hunch touchera un pourcentage) & vente de ses services à toutes les sociétés qui veulent améliorer leur moteur de recommandation.

Anecdotes :

  • Jimmy Wales, fondateur de Wikipedia, a une place au conseil d’administration de Hunch
  • Une fois par semaine, les employés de Hunch arrêtent de travailler plus tôt pour faire une partie de jeu de société. Rendez-vous hebdomadaire instauré par Caterina Fake, évidemment.

Points forts :

  • Hunch arrive généralement assez bien à trouver du contenu qui vous intéresse (par exemple, après avoir répondu à des questions en tous genres sauf sur mes goûts musicaux… Hunch m’a recommandé le groupe Porcupine Tree, qui est en réalité mon groupe préféré).
  • Hunch utilise les données qu’il récolte pour offrir de nombreuses réalisations sympathiques, comme des infographies amusantes ou des petites applications qui vous permettent de jouer avec ces données (ainsi qu’une radio personnalisée pour vos goûts Hunch FM)

Points faibles :

  • Hunch n’existe qu’en anglais. Et la très bonne application iPhone qu’ils ont réalisé ne se trouve pas sur le store français.
  • La nouvelle version de Hunch a retiré une section où vous pouviez voir les 10 groupes de musique, les 10 films, etc. que vous aviez le plus de chance d’aimer. La nouvelle version est plus basée sur le temps-réel et délivre un flot continu de nouveautés à découvrir. Ce changement est une bonne chose, mais il est dommage d’avoir retiré cette visualisation rapide qui prouvait souvent l’efficacité de Hunch bien plus facilement que cette nouvelle version.

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Par : Opera
21 commentaires
21 commentaires
  1. D’après cet article les résultats sont en effet étonnant est ce qu’ils sont pour autant pertinent c’est autre chose. Faudrait tester peut être 🙂

  2. @Olivier Clémence : Pour moi ils ont été pertinent 🙂 Il faudra que tu me dises ce qu’a pu donner tes tests.

    @stefhan : Après il y a toujours des moyens de gruger et de se créer un compte iTunes US. C’est ce que j’ai fait pour pouvoir la télécharger 🙂

  3. Je suis en train de tester le site, est-ce qu’il est possible de classer les éléments par pertinence (dans l’onglet Browse) ? Ca permettrait de pas avoir besoin de regarder sur chaque image la recommantion d’Hunch en nombre d’étoiles rouges.

  4. @Valentin-Pringuay Certes mais bon…

    @Eric Va vraiment falloir m’expliquer comment on fait pour répondre à quelqu’un sur Presse-Citron, je trouve pas de bouton “Répondre” ou “Citer”, voire rendre cliquable le nom de la personne à qui on répond…

  5. C’est assez intéressant en effet. Mais bon perso y’a pas mal d’erreur. Au vu de ce qui m’est proposé, je pense avoir été identifié comme un geek, ce qui n’est certes pas complètement faux, mais du coup on me propose des tas de trucs geeks qui m’intéressent pas du tout (des trucs autour des smartphones, par exemple, mais les smartphones ça m’a jamais attiré). Donc bon ça me semble être un peu simpliste voire caricatural… Mais peut-être qu’il n’a pas encore assez de données sur moi… Modèle économique intéressant en tout cas. C’est le genre d’affiliation qui permet de maximiser les taux de conversion je pense !

  6. Personnellement je trouve ça original et efficace pour les recherches.
    Par contre c’est pas très précis, mais j’imagine que le système d’identification de recommandations s’améliore après quelques achats ?

  7. @SH en haut de la page tu peux filtrer par étoile… ce qui permet de ne voir que les éléments qui sont sensés te correspondre vraiment.

    @Vie au travail & @Web et SEO il a en effet probablement besoin de plus de données pour être pertinent. Et il ne s’améliore pas après quelques achats… il suffit de noter les éléments et de répondre à des questions… le fait d’acheter n’est pas un critère ici.

    @Fab_woit C’est vrai que je n’avais pas pensé à ulike en utilisant Hunch mais il y a quelques similarités… même si Hunch veut vraiment créer une énorme bases statistiques (ce qui n’est pas le but de ulike).
    D’ailleurs je me suis demandé pourquoi “défunt ulike” au final ils ont été racheté par Le groupe L’Express-Roularta… donc l’équipe de ulike poursuit son travail sur le projet 😉

  8. Merci pour la précision @Georges Duverger 🙂 Je n’avais pas vu l’existence de la version mobile… mais tu penses qu’il sera possible de voir l’appli dans le store français anytime soon ? 🙂

  9. @Vaelentin Hunch a des utilisateurs un peu partout, y compris en France. Cela dit, la plupart du contenu local (restaurants, spectacles, bars…) vient des États-Unis. Dès que notre contenu local devient plus important, nous rendrons l’application iPhone disponible dans d’autres pays.

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