Intégration de contraintes industrielles dans la recommandation de produits pour la prise en compte de la capacité à répondre à la demande

Les systèmes de recommandations (SRs) ont été développés pour prédire les intérêts des utilisateurs et les assister quant à la surcharge d'informations à laquelle ils peuvent être exposés lors de leurs processus d'achat. De façon spécifique, en vente de détail, ils ont été développés pour personnaliser l'affichage des produits en fonction des prédictions des intérêts des clients en se basant sur leurs comportements passés. Les SRs orientent donc les clients vers des produits spécifiques. Cependant, ils ne tiennent pas compte de la capacité de l'entreprise à répondre à la demande qu'ils induisent. Ainsi, l'objectif de cette thèse est d'améliorer les systèmes de recommandations pour tenir compte de la capacité de l'entreprise à répondre à la demande. Les trois problématiques relatives à la prise en compte de la demande dans la recommandation de produits sont les suivantes : (1) tenir compte de la disponibilité des produits en inventaire, en contexte de e-commerce, (2) tenir compte de la capacité de l'entreprise à livrer les produits dans un délai prédéterminé, en contexte de e-commerce et (3) tenir compte de la disponibilité des produits, en contexte de vente stationnaire et de démarrage à froid. La première contribution propose une méthode d'ajustement des scores de recommandations pour réorienter la demande, en fonction des niveaux de stock des produits et de l'importance perçue des clients pour l'entreprise. La deuxième contribution propose d'ajuster les scores de recommandation en tenant compte des tournées des véhicules programmées et de la localisation des stocks au moment de la recommendation. Et finalement la troisième contribution présente une nouvelle technique de recommandation tenant compte de manière interactive des exigences et des appréciations du client, mais également des données logistiques. Elle permet d'un côté de réaliser des recommandations en contexte de démarrage à froid, et d'un autre côté de tenir compte des contraintes d'approvisionnement de produits. Ces trois contributions permettent d'améliorer les performances des SRs actuels en tenant compte des contraintes logistiques dans la recommandation de produits et donc de ne pas générer de demande qui ne peut être comblée. Les méthodes présentées permettent également d'utiliser les systèmes de recommandations pour augmenter l'agilité de la gestion de la demande. L'utilisation des systèmes de recommandations pour réorienter la demande permet de limiter l'impact potentiel de ruptures ou de surcharges de stock, d'améliorer le taux de remplissage des camions, d'augmenter la satisfaction des clients et d'améliorer la compétitivité de l'entreprise.