Utilisation des agents intelligents dans le commerce électronique
Identifieur interne : 00A019 ( Main/Exploration ); précédent : 00A018; suivant : 00A020Utilisation des agents intelligents dans le commerce électronique
Auteurs : Anne Boyer [France] ; François Charpillet [France] ; Romaric Charton [France]Source :
Descripteurs français
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Abstract
Nous proposons d'établir un panorama de l'existant en matière de commerce électronique, notamment au niveau de l'utilisation des agents intelligents sur Internet. Après avoir présenté une évolution du commerce électronique et fait un tour d'horizon des techniques qui sont couramment utilisées, nous chercherons à mettre en avant les besoins, en matière d'accueil, d'assistance et de conseil. Les systèmes de recherche actuels sont relativement performants lorsque la requête qui leur est soumise est bien formulée. Nous expliquerons cependant qu'ils s'appuient, non seulement sur une maîtrise des outils de recherche d'information de la part de l'utilisateur, mais aussi sur sa connaissance du domaine alors qu'il peut être néophyte. Ainsi, il leur est difficile de répondre à des requêtes incomplètes ou contenant des incertitudes. Il en est de même lorsque la demande comporte des incohérences. Il en résulte souvent un nombre de résultats trop grand ou, à l'inverse trop réduit. Notre but consiste à proposer une approche au moyen de systèmes multi-agent "intelligents" de manière à obtenir un système plus flexible capable de travailler sur la requête avec une meilleure adaptation à l'utilisateur Nous montrerons qu'une grande partie du commerce électronique repose sur la notion de filtrage, c'est-à-dire la recherche d'information pertinente dans une masse de catalogues à partir d'une requête ou de critères qui peuvent être plus ou moins bien formulés. Nous discuterons de la nécessité d'utiliser des techniques de modélisation d'utilisateurs pour mener à bien un filtrage adaptatif. Pour ce faire, nous proposerons de classer les différents moyens de constitution et d'apprentissage de ces modèles en présentant notamment l'approche bayésienne. Nous nous focaliserons enfin sur la notion d'organisation en montrant le besoin de spécialiser des agents cognitifs de base.
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Affiliations:
- France
- Grand Est, Lorraine (région)
- Nancy
- Institut national polytechnique de Lorraine, Université Nancy 2, Université de Lorraine
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agents</term><term>internet</term><term>modèle utilisateur</term><term>user models</term><term>welcoming</term></keywords></textClass></profileDesc></teiHeader><front><div type="abstract" xml:lang="fr">Nous proposons d'établir un panorama de l'existant en matière de commerce électronique, notamment au niveau de l'utilisation des agents intelligents sur Internet. Après avoir présenté une évolution du commerce électronique et fait un tour d'horizon des techniques qui sont couramment utilisées, nous chercherons à mettre en avant les besoins, en matière d'accueil, d'assistance et de conseil. Les systèmes de recherche actuels sont relativement performants lorsque la requête qui leur est soumise est bien formulée. Nous expliquerons cependant qu'ils s'appuient, non seulement sur une maîtrise des outils de recherche d'information de la part de l'utilisateur, mais aussi sur sa connaissance du domaine alors qu'il peut être néophyte. Ainsi, il leur est difficile de répondre à des requêtes incomplètes ou contenant des incertitudes. Il en est de même lorsque la demande comporte des incohérences. Il en résulte souvent un nombre de résultats trop grand ou, à l'inverse trop réduit. Notre but consiste à proposer une approche au moyen de systèmes multi-agent "intelligents" de manière à obtenir un système plus flexible capable de travailler sur la requête avec une meilleure adaptation à l'utilisateur Nous montrerons qu'une grande partie du commerce électronique repose sur la notion de filtrage, c'est-à-dire la recherche d'information pertinente dans une masse de catalogues à partir d'une requête ou de critères qui peuvent être plus ou moins bien formulés. Nous discuterons de la nécessité d'utiliser des techniques de modélisation d'utilisateurs pour mener à bien un filtrage adaptatif. Pour ce faire, nous proposerons de classer les différents moyens de constitution et d'apprentissage de ces modèles en présentant notamment l'approche bayésienne. Nous nous focaliserons enfin sur la notion d'organisation en montrant le besoin de spécialiser des agents cognitifs de base.</div></front></TEI><affiliations><list><country><li>France</li></country><region><li>Grand Est</li><li>Lorraine (région)</li></region><settlement><li>Nancy</li></settlement><orgName><li>Institut national polytechnique de Lorraine</li><li>Université Nancy 2</li><li>Université de Lorraine</li></orgName></list><tree><country name="France"><region name="Grand Est"><name sortKey="Boyer, Anne" sort="Boyer, Anne" uniqKey="Boyer A" first="Anne" last="Boyer">Anne Boyer</name></region><name sortKey="Charpillet, Francois" sort="Charpillet, Francois" uniqKey="Charpillet F" first="François" last="Charpillet">François Charpillet</name><name sortKey="Charton, Romaric" sort="Charton, Romaric" uniqKey="Charton R" first="Romaric" last="Charton">Romaric Charton</name></country></tree></affiliations></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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