Recommandations personnalisées avec l'IA générative

Les systèmes de recommandation sont conçus pour aider les utilisateurs à trouver des éléments qui correspondent à leurs intérêts. Ça peut inclure des vidéos, des produits ou des articles. En général, ces systèmes fonctionnent avec un ensemble fixe d'éléments déjà disponibles. Récemment, les avancées en IA générative ont permis de créer de nouveaux éléments basés sur les inputs des utilisateurs, au lieu de juste récupérer ceux existants. Ça pose un nouveau défi : comment personnaliser ces éléments générés pour les utilisateurs quand il pourrait y avoir un nombre infini d'options ?

Cet article parle d'un cadre pour relever ce défi, en se concentrant sur la manière de mieux connecter les utilisateurs avec les éléments qu'ils veulent, en utilisant des prompts, ou des demandes spécifiques des utilisateurs, pour récupérer des modèles qui génèrent des résultats personnalisés. Dans notre étude, on présente un nouveau jeu de données contenant des milliers d'images générées par divers modèles utilisant différents prompts, et on explique comment on peut classer ces éléments générés pour mieux correspondre aux préférences des utilisateurs.

#Le défi de la Personnalisation

La personnalisation dans les recommandations génératives signifie comprendre ce que chaque utilisateur aime. Cependant, avec les nombreux modèles génératifs disponibles, il est irréaliste pour les utilisateurs de vérifier chaque option potentielle un par un. Au lieu de ça, on propose une solution qui commence par réduire les modèles sur la base des prompts et des préférences des utilisateurs. Ce processus se compose de deux étapes principales : récupérer des modèles pertinents sur la base des prompts donnés et classer les éléments générés par ces modèles.

#Vue d'ensemble du cadre

Le cadre qu'on propose comprend deux étapes clés :

1. Récupération de Modèle-Commande : À cette étape, on identifie quels modèles génératifs sont les plus pertinents pour le prompt de l'utilisateur. En utilisant un ensemble fixe de prompts divers, on peut évaluer visuellement la performance de différents modèles.

2. Classement des Éléments Générés : Après avoir restreint les choix, on se concentre sur le classement des éléments générés par ces modèles sélectionnés en fonction des retours des utilisateurs. Ces retours donnent des insights sur les préférences des utilisateurs.

#Le jeu de données GEMRec-18K

Pour soutenir notre cadre, on a créé un jeu de données appelé GEMRec-18K. Il contient 18 000 images générées à l'aide de 200 modèles génératifs différents associés à 90 prompts variés. Ce jeu de données est essentiel pour améliorer les systèmes de recommandation génératifs car il nous permet d'analyser à quel point différents modèles répondent à diverses demandes. Les prompts ont été collectés de différentes sources pour s'assurer qu'ils couvrent un large éventail de thèmes et de styles.

#Importance de l'interaction utilisateur

Un système de recommandation efficace doit faciliter l'interaction des utilisateurs. Le cadre proposé permet aux utilisateurs de voir et d'évaluer les images générées via une interface interactive. En faisant ça, les utilisateurs peuvent exprimer ce qu'ils aiment ou n'aiment pas, permettant au système d'apprendre et de s'améliorer avec le temps. La première étape, Récupération de Modèle-Commande, permet aux utilisateurs de comparer les résultats de différents modèles. La deuxième étape, Classement des Éléments Générés, permet aux utilisateurs de classer les images selon leurs préférences, fournissant des retours précieux pour aider à affiner les recommandations futures.

#Exploration des images générées

On a analysé la variété et la qualité des images créées par différents modèles. En examinant les différences entre les images générées pour le même prompt, on peut voir à quel point les résultats sont uniques ou similaires. Cette analyse aide à comprendre quels modèles produisent des résultats divers et lesquels ont tendance à générer des images semblables.

#Limites des métriques actuelles

Évaluer l'efficacité des modèles génératifs n'est pas simple. Les métriques actuelles se concentrent souvent sur la popularité ou la précision, mais cela ne donne pas un aperçu complet. Les modèles populaires pourraient produire des résultats similaires, ce qui peut limiter la diversité. Donc, il nous faut une métrique plus complète qui évalue non seulement la qualité des images générées, mais aussi leur variété.

#Évaluation avec une nouvelle métrique

Pour remédier aux limites des techniques d'évaluation existantes, on introduit une nouvelle métrique appelée le Generative Recommendation Evaluation Score (GRE-Score). Ce score prend en compte divers facteurs, y compris à quel point les images générées correspondent aux prompts et la diversité des résultats. En utilisant cette nouvelle métrique, on peut offrir une évaluation plus complète de la performance de chaque modèle.

#Directions futures

Nos découvertes posent les bases de plusieurs opportunités de recherche futures. Une direction serait d'élargir le jeu de données GEMRec en incluant encore plus de prompts et de modèles. Cela améliorera l'aspect de personnalisation de notre cadre. De plus, on vise à mener des études avec des utilisateurs pour voir comment ils interagissent avec notre système et collecter des données pour affiner encore plus les recommandations des modèles.

Un autre aspect important est d'établir des méthodes d'évaluation normalisées pour les recommandations génératives. Comprendre les préférences individuelles est clé, et il faut développer des métriques qui reflètent avec précision les goûts des utilisateurs. Enfin, bien que notre étude se concentre sur la génération d'images, on pense que les principes peuvent être appliqués à d'autres domaines, comme la génération de textes ou de musique.

#Conclusion

L'intégration de l'IA générative dans les systèmes de recommandation présente des possibilités excitantes pour des recommandations personnalisées. En proposant un cadre structuré qui intègre les retours des utilisateurs et des métriques d'évaluation innovantes, on peut améliorer l'expérience utilisateur dans l'exploration des éléments générés. Notre travail sert de tremplin dans le parcours en cours pour créer des systèmes de recommandation génératifs plus efficaces et personnalisés.