Un projet étudiant en apprentissage automatique a récemment présenté un système de recommandation de jeux vidéo pour Steam, se distinguant par sa capacité à expliquer les raisons de ses suggestions.
L’initiative émane d’un développeur frustré par la généralité des tags Steam, tels que « action », qui rendent difficile la découverte de titres correspondant précisément à ses goûts. Lors des soldes, il se retrouvait souvent à chercher de nouveaux jeux, mais les tags existants ne capturaient pas les nuances de ses préférences. Il a ainsi cherché à identifier les aspects spécifiques qu’il apprécie dans ses jeux favoris, citant par exemple l’ambiance urbaine et le jazz fusion de Persona 4.
Ce système, nommé « Steam Similarity Recommender », vise à dépasser les catégories génériques pour offrir des suggestions plus pertinentes et personnalisées. Son originalité réside dans sa capacité à articuler *pourquoi* un jeu est recommandé, en mettant en lumière les similarités avec les préférences détaillées de l’utilisateur. L’objectif est de fournir une compréhension plus profonde des suggestions, allant au-delà du simple fait de lister des titres.
Cette approche pourrait transformer la manière dont les joueurs découvrent de nouveaux titres sur la plateforme de Valve, en offrant une expérience de recherche plus intuitive et satisfaisante.
Source : Reddit r/MachineLearning