En octobre 2006, la société californienne Netflix, spécialisée dans la location de DVD, a proposé le problème suivant : partant d’un dataset (rendu public) comprenant 100 000 000 notes attribuées par 500 000 utilisateurs à 18 000 films, comment prédire efficacement les futures notes données par ces mêmes utilisateurs ? Un prix d’un million de dollars était offert à la première équipe atteignant un certain seuil de précision. La compétition, ouverte à tous, ne s’est achevée qu’à l’été 2009. Nous donnerons quelques indications sur les méthodes utilisées par les vainqueurs et, plus généralement, sur les enjeux spécifiques des problèmes de prédiction portant sur des grands volumes de données. Moins sérieux en apparence que les sept Millenium Prize Problems de la Fondation Clay (également dotés d’un million de dollars), le problème Netflix est cependant représentatif d’une branche très active des mathématiques contemporaines et, plus généralement, d’une révolution dans la façon d’aborder certaines questions scientifiques fondamentales. Il mérite à ce titre la curiosité de tous les mathématiciens (purs et impurs).
- ANNÉE 2009-2010
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