Cet algorithme utilise Goodreads pour prédire les futurs best-sellers sur Amazon

Vous êtes écrivain, mais vous n’êtes pas sûr si votre roman va plaire aux lecteurs ? Et si on vous disait qu’il est possible de le savoir grâce à l’intelligence artificielle ? Des chercheurs de la Northwestern University, de Microsoft Research India et de l’Institut indien de technologie (IIT) de Kharagpur ont développé un algorithme qui permet de deviner la popularité future d’un livre.

L’algorithme en question est capable de prédire si un bouquin va faire un malheur ou pas sur Amazon, une quinzaine de jours seulement après sa sortie sur la plateforme de vente en ligne. Pour ce faire, l’IA se base sur le site de critiques et notations de livres Goodreads.

Tous les détails de l’étude peuvent être consultés en ligne sur la bibliothèque de l’université Cornell.

Comment fonctionne l’algorithme ?

Animesh Mukherjee, professeur agrégé d’informatique à l’IIT Kharagpur, explique que pour mettre au point l’IA, lui et ses collègues ont longuement étudié le comportement de lecture sur Goodreads. « Nous avons analysé la dynamique de popularité de diverses entités de médias sociaux, telles que les hashtags sur Twitter. Nous avons estimé qu’une approche similaire pourrait être adoptée pour analyser la popularité des livres et nous avons trouvé que Goodreads était idéal pour cette enquête. »

Les chercheurs se sont ensuite penchés sur tous les points qui caractérisent les best-sellers sur Amazon : livres, auteurs, genres, commentaires et notes des utilisateurs… C’est ensuite à partir de toutes les données récoltées qu’ils ont pu élaborer leur algorithme capable de prédire si un roman pourrait atteindre le statut de best-seller, deux semaines seulement après sa publication.

Une précision de presque 90 % !

Animesh Mukherjee dévoile qu’après avoir été testé, leur algorithme est parvenu à faire une prédiction presque parfaite, avec une précision de 88,72 % en moyenne, ce qui est quand même très impressionnant.

Le Pr Mukherjee précise que ce chiffre représente une amélioration de 16,4 % par rapport aux résultats obtenus par l’utilisation des méthodes de prédictions classiques.

« Nous avons constaté que les évaluations et les avis reçus par un livre sur Goodreads ne sont pas aussi efficaces pour prédire les meilleurs vendeurs que les modèles de statut des utilisateurs en lecture. » L’avenir dira si leur technologie saura convaincre en tant qu’outil pour détecter les best-sellers.

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