Merci bcp pour votre aide, j'ai terminé mon travail et pour ceux que ça intéresse voilà ma synthèse:
Ces dernières années, on a pu observer une véritable explosion du nombre de systèmes dinformation, tant sur Internet quen Intranet. Avec le nombre toujours croissant de données disponibles, les Internautes sont confrontés à une quantité trop grande de données fournies par les moteurs de recherche. Cest pourquoi, afin dobtenir des résultats plus succincts, il est nécessaire de disposer doutils capables danalyser ces masses de données et den extraire des informations utiles, pour obtenir des connaissances exploitables et des modèles.
Parallèlement, le E-commerce connaît lui aussi un succès grandissant. On observe une diversification accrue de loffre pour un nombre toujours croissant de personnes connectées au Net. Les données générées par tous ces achats ne cessent daugmenter et leur exploitation en vue de mieux comprendre le comportement des acheteurs peut procurer un avantage concurrentiel intéressant.
Dans ces deux domaines, il existe un outil capable de répondre à ces besoins : le Web Mining, qui consiste à utiliser l'ensemble des techniques du Data Mining pour développer des approches et des outils permettant d'extraire des informations pertinentes à partir de données du Web (documents, traces d'interactions, structure des pages, des liens...).
Le Web Mining est utilisé par les plus gros sites de vente en ligne et son influence sur ceux-ci est plus que palpable. Ces sites de ventes en ligne ont développé un Marketing en One to one de plus en plus présent et arrivent à adapter loffre à léchelle mondiale. Ainsi, leurs offres publicitaires sont fonction des préférences de lInternaute et de sa localisation géographique. Pour cela, les parcours de linternaute sur le site et ses achats sont stockés afin dadapter le site qui lui est proposé en temps réel. Ensuite, on analyse la rentabilité.
Si loutil quest le Web Mining a bouleversé le monde des gros calibres du E-commerce, il existe encore des domaines où il na rien changé, même sil nest pas exclu quil y parvienne, étant donné sa récente apparition. Il en est ainsi notamment dans le PC-Banking ou les sites web dassurances qui comportent des transactions financières sur Internet et se situent donc dans le E-commerce. Ces institutions financières ont été bouleversées par le Data Mining bien avant que leurs activités ne soient transposées sur le Web.
Peu de sites utilisent aujourd'hui ces outils. Malgré leur intérêt évident, leur utilisation nécessite, en effet, la mobilisation de ressources qui sont rarement toutes présentes dans les services Internet dentreprises: des statisticiens, des informaticiens ainsi que des personnes ayant des bonnes connaissances en algorithmique. Il est certes possible de faire appel à des sociétés spécialisées dans ce domaine, mais cela coûte très cher.
Outre ce problème des ressources disponibles, il existe aussi une question dinfrastructure. En effet, ce nest quà partir d'une certaine taille de bases clients ou de bases de membres, quon peut opérer des calculs statistiquement pertinents et ce nest qu'à partir d'un certain niveau de ventes quon peut mettre en évidence des corrélations exploitables.
Le Web Mining est donc en train de bouleverser le monde du E-commerce. Même sil reste mathématiquement impossible de déterminer exactement ce quun Internaute veut, avec le nombre grandissant dachats en ligne et des puissances de calcul de plus en plus importantes, lavenir est particulièrement prometteur dans ce domaine.
et voilà ma conclusion:
Le plus grand défi pour le Data Mining est ce que les experts qualifient comme insolvable et qui justifierait le scepticisme de beaucoup : trouver quelles personnes sont susceptibles dacheter en se basant sur des transactions précédentes, des informations démographiques et dautres points de repères.
Le Data Mining est un bon prédicateur du comportement du consommateur mais est basé sur des comportements passés.
Si on pouvait déterminer ce que les gens voudraient acheter, par opposition à ce quils peuvent se permettre, ce serait une clé de réussite pour gonfler les marges bénéficiaires, ce qui est le but recherché de tout commercial.
Mais on ne saura jamais prédire exactement ce que les gens veulent vraiment, car cest mathématiquement impossible à déterminer.
Le Web Mining à changé la donne, car il permet une optimisation de l'offre à l'échelle mondiale. Les sites qui lutilisent sont devenus les premiers supermarchés mondiaux.
Quand on voit les capacités et la pertinence d'analyses de gros vendeurs tel quAmazon.com, ou shoes.com, on peut se dire que les sites de E-commerce qui n'utilisent pas de "tracking proactif" risquent de plus en plus de se retrouver largués par toutes ces autres plateformes qui personnalisent loffre au client selon ses données utilisateur, ses achats, ses parcours dans le site, ses préférences ou encore sa localisation.
Mais il y a différents paramètres à prendre en compte :
- les habitudes des consommateurs ne sont pas encore fixes ; d'ailleurs, les futurs consommateurs du Web n'ont pas forcément un ordinateur et Internet chez eux.
- les puissances de calcul, nécessaires pour ce genre de statistiques sont assez grandes,
- Il faut que ce type d'outil soit rentable ; cela coûte très cher à mettre en place, à utiliser et à maintenir. Pour quil le soit, il est nécessaire que la taille de la structure soit importante. Ce nest quà partir d'une certaine taille de bases clients, ou de bases de membres, quon arrive à faire des calculs statistiquement pertinents et ce nest qu'à partir d'un certain niveau de vente, quon aura certaines corrélations intéressantes.
Quant à savoir si les gros sites tels quAmazon, ont acquis grâce à ces technologies des parts de marchés ainsi quun avantage irréversibles, cest relativement compliqué à déterminer. Même si on voit mal un géant comme Amazon disparaître, le monde de linformatique et de lInternet évolue rapidement et les portes ne sont pas définitivement fermées sur ce marché.
Cest pourquoi jestime quavec le nombre grandissant de personnes connectées à Internet et dachats sur les plateformes de ventes en ligne, couplé à des puissances de calculs de plus en plus importantes, l'avenir du Web Mining, qui nen est quà ses débuts, a encore de beaux jours devant lui.
Je me suis beaucoup inspirés de livres américains pour ce travail et aussi de certaines phrases de ce topic.
