EVENT-AI, le conseiller numérique des sorties culturelles angevines

Une application de consultation de l’agenda des sorties culturelles locales c’est bien, mais une application qui sélectionne les meilleures opportunités du moment selon les goûts, les habitudes de son utilisateur, la localisation ou encore la météo du jour, c’est encore mieux. C’est ce que le projet EVENT-AI, porté par l’Equipe de Recherche en Informatique et Système (ERIS) de l’ESEO d’Angers en partenariat avec le laboratoire d’Etude et de Recherche en Informatique d’Angers (LERIA) de l’université d’Angers, a pu développer pour et avec la société Le Scéno, éditeur d’un agenda culturel en version papier bien connu des angevins.

Ce sont les travaux d’un doctorant de l’ESEO engagé dans une thèse sur « les systèmes de recommandation contextuelle pour la ville intelligente » qui ont fait naitre le projet. Il travaillait en simulation sur des jeux de données issues de l’état de l’Art et a souhaité tester ses algorithmes sur des données réelles. Il s’est alors rapproché de la société d’édition culturelle Le Scéno qui disposait déjà d’une base de données collaborative extrêmement riche depuis plus de 10 ans, mais non exploitée et peu filtrée.

Une IA basée sur l’apprentissage par renforcement

Le projet collaboratif EVENT-AI (Prononcez « Eventail »), a été financé par le programme ligérien Atlanstics 2020. Il a associé les équipes de recherche du Laboratoire d’Etude et de Recherche en Informatique d’Angers (LERIA) de l’université d’Angers et de l’ERIS de l’ESEO et a permis le recrutement d’un ingénieur d’étude en CDD d’un an. Ensemble, ils ont développé une version numérique de l’agenda culturel qui, au-delà de la consultation simplifiée et d’une recherche spatio-temporelle des événements culturels à l’aide d’une carte, d’un calendrier et de mots-clés, permettrait des recommandations ciblées. Olivier Camp, l’un des encadrants du projet porté par l’ESEO explique : « Il a fallu mieux connaître l’usager et ses aspirations mais sans être intrusifs et dans le respect de la protection des données personnelles. D’où la combinaison de données génériques, de données de déplacements pour définir des profils types ». L’équipe a utilisé pour cela le modèle de bandit manchot, une méthode d’apprentissage par renforcement déjà utilisée par Tinder par exemple. « L’algorithme n’avait au départ aucune connaissance et a été alimenté au fur et à mesure pour obtenir des recommandations ciblées en fonction du comportement de l’usager. Aujourd’hui, il est capable de déterminer des combinaisons de profils en rapport avec des contextes prévisibles », ajoute l’enseignant chercheur.

Une solution qui devine ce qui vous plait

La plus-value de la solution est dans le croisement des données personnelles avec des données contextuelles. « Un utilisateur peut se voir recommander des événements différents s’il pleut ou s’il fait beau ou encore en fonction du lieu où il se trouve » précise Olivier Camp. Ce service de recommandation offert à l’usager facilite ses choix pour sa satisfaction personnelle en ciblant les idées sorties et loisirs du territoire qui lui correspondent. Grâce à cette solution, l’éditeur le Scéno, qui souhaite rester indépendant d’autres réseaux ou solutions, peut aussi mieux prévoir ses programmations et développer des services connexes de réseau social (partage d’information, le co-voiturage…). La brique de recommandation développée peut aujourd’hui être appliquée à d’autres usages et connectée à d’autres données. L’ESEO réfléchit déjà à d’autres projets dans le domaine du tourisme ou du petit commerce pour de l’affichage publicitaire ciblé en vitrine par exemple.

Le projet EVENT-AI, lauréat de l’AAP Recherche 2019 Atlanstic 2020, était porté par Olivier Camp, ESEO, ERIS, en partenariat avec l’entreprise Le Scéno et le LERIA de l’Université d’Angers.