Un moteur de recommandation expérimental

En 2022, l’entreprise Kernix, en partenariat avec le musée du Louvre, a remporté l’appel à projets « Soutien à la découvrabilité des contenus culturels francophones » organisé conjointement par les ministères de la culture de la France et du Québec. La « découvrabilité » (ou trouvabilité, repérabilité) est un néologisme qui désigne la capacité d’un produit ou d’un service à être trouvé par les usagers dans une masse de données et de plateformes.

En étroite collaboration avec le musée, les équipes de Kernix ont développé un moteur innovant de recommandation à partir des données présentes sur collections.louvre.fr. L’objectif de ce moteur est de proposer des recommandations pertinentes sur les notices d’œuvres sur la base de critères de similarités aussi bien que de favoriser la découverte d’œuvres notables, représentatives des collections du musée et moins connues du grand public.

Pour ce projet, Kernix propose une technologie innovante de moteur de recommandation combinant différents critères :

  • L’exploitation des données textuelles par l’utilisation d’un modèle de langage

  • Des règles définies – en concertation avec le musée – prenant en compte la diversité et l’hétérogénéité des données présentes sur collections.louvre.fr, le site rassemblant les collections des neufs départements du musée, du service de l’histoire du Louvre et du musée national Eugène-Delacroix.

Ce moteur de recommandation sera expérimenté durant deux mois à l’issue desquels l’intérêt et la pertinence de l’algorithme pour la diffusion des œuvres et l’exploration des collections sera évaluée.

Réalisation

Équipe projet moteur de recommandation – Kernix


Guillaume Bruneval – Lead data scientist
Maxime Chouraqui – Directeur de projet
Imed Keraghel – Data scientist
Mathilde Lafon – Cheffe de projet
Stanislas Morbieu – Lead data scientist

Équipe projet moteur de recommandation – musée du Louvre


Benoît Deshayes – Chef de projet adjoint, service des productions numériques, direction des expositions et des éditions
Anne-Laure Huet – Cheffe de projet, analyste des données, service de l’ingénierie documentaire des images et de la traduction, direction du soutien aux collections
Christine Ronflé-Guin – Référente pour la sous-direction des systèmes d’information, cheffe du service des systèmes de gestion documentaire et collections, adjointe au sous-directeur des systèmes d’information