Comment la science des données et l'apprentissage automatique peuvent aider à améliorer la conception de sites Web

Yash Mehta

L'intelligence artificielle (IA), la science des données, la conception et le développement de sites Web sont les trois principaux domaines qui façonnent collectivement le monde d'Internet à l'heure actuelle. Cependant, rien ne peut immédiatement venir à l'esprit pour établir une corrélation entre les trois, explique Yash Mehta.

Mais si nous sommes motivés à penser à quelques exemples, cela devient progressivement clair si nous pensons à la manière dont les publicités pertinentes pour nous apparaissent lors de la navigation sur le Web ou à la façon dont Amazon utilise nos données de recherche précédentes pour afficher automatiquement les produits pertinents chaque fois que nous les parcourons.

À mesure que le comportement des consommateurs et les marchés changent au fil du temps, la technologie et les applications basées sur les données deviennent une nécessité pour élaborer des stratégies commerciales. Fondateur de DomainMagnate , Michael Bereslavsky déclare « nous sommes actuellement à une époque où la capacité des technologies comme la science des données et l'IA s'améliore de jour en jour et peut-être même que cela pourrait être possible lorsque certaines solutions commerciales stratégiques sont fournies par l'IA elle-même sur la base d'indicateurs de données financières ». Par conséquent, pour comprendre comment l'IA et la science des données peuvent aider à la conception de sites Web, un bref aperçu des domaines respectifs devient nécessaire.

Présentation de l'apprentissage automatique, de la conception Web et de la science des données

L'apprentissage automatique (ML) est un type d'IA dans lequel un système a la capacité d'exécuter automatiquement des fonctions en reconnaissant des modèles à partir des données qu'il reçoit sans avoir besoin d'instructions de programmation explicites. L'apprentissage automatique, ainsi que les autres domaines de l'IA comme l'apprentissage en profondeur, est actuellement l'une des tendances les plus en vogue dans la recherche en informatique dans les universités ainsi que dans des entreprises comme Facebook, Google, IBM , etc., les outils utilisés pour le ML incluent principalement les packages R et Python.

La conception et le développement Web sont comme les deux faces d'une même pièce dans laquelle un concepteur Web conçoit un site Web, spécifie la mise en page, la couleur, la composition, etc. Ils sont également chargés de définir une bonne conception UX similaire au rôle d'un architecte dans la construction. . Alors qu'un développeur Web donne vie à cette conception, car il développe les fonctionnalités des pages Web, les rendant réactives et interactives pour les utilisateurs, de la même manière que le rôle des ingénieurs dans la construction.

Les concepteurs de sites Web utilisent souvent Photoshop, Illustrator et des logiciels similaires. Ils bénéficient également de la connaissance de langages tels que HTML, CSS3, JavaScript, etc. Les développeurs Web, quant à eux, doivent connaître un large éventail de langages, notamment HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL. etc., selon qu'il s'agisse de développeurs front-end ou back-end.

La science des données, en termes grossiers, est la science (ou comme certains le disent, la pseudoscience) qui consiste à donner un sens aux données disponibles à diverses fins, principalement liées à l'optimisation. Divers outils sont utilisés pour y parvenir et cela nécessite des connaissances dans divers domaines, à savoir les statistiques, Python, l'informatique, etc.

Alors, comment l'apprentissage automatique et la science des données aident-ils exactement la conception Web ?

Le processus essentiel par lequel le ML et la science des données s'intègrent et fonctionnent ensemble est résumé de manière simpliste dans l'image ci-dessous.

Pour avoir une idée intuitive de la manière dont ces domaines peuvent être regroupés dans la conception de sites Web, examinons comment une entreprise les emploie pour ses services.

Signet est une start-up spécialisée dans la fourniture de services de conception de sites Web. Cela se fait en utilisant ce qu'ils appellent « l'assistant de conception d'intelligence artificielle » ou « AiDA ». Il est principalement destiné à ceux qui n'ont pas les compétences de codage requises et qui souhaitent investir moins dans la construction d'un site Web en peu de temps. AiDA utilise essentiellement le ML et l'exploration de données pour créer une conception de site Web mobile en quelques minutes, pour laquelle un développeur Web humain prend actuellement au moins une semaine, en prenant des informations pertinentes auprès d'un utilisateur.

Par exemple, si un utilisateur spécialisé dans la photographie souhaite créer son propre site Web pour présenter son portfolio, l'utilisateur peut le faire en fournissant des informations pertinentes concernant le domaine à AiDA et il explore automatiquement les sites Web de nature similaire, concurrent portefeuilles et, etc. Il reconnaît en outre un modèle pour déterminer comment la page Web de l'utilisateur doit être structurée et quelles mises en page, éléments et couleurs doivent être utilisés, en quelques minutes.

Grille est une autre entreprise qui utilise l'IA pour aider les clients à créer leur propre site Web en plus de Bookmark. Cependant, étant donné que la technologie est dans sa phase de croissance, il peut être déraisonnable de s'attendre à ce que des algorithmes tels que AiDA puissent fournir les fonctionnalités professionnelles et robustes qu'un développeur Web pourrait actuellement. En gardant à l'esprit que l'apprentissage automatique améliore la plate-forme à chaque fois qu'il reconnaît un modèle à partir des données, à l'avenir, à mesure que la technologie de l'IA mûrit, il est très probable que les plates-formes de type AiDA puissent devenir aussi efficaces que les développeurs.

Maintenant que nous avons vu comment le ML peut changer la manière conventionnelle de concevoir des sites Web, voyons en quoi cela aide exactement :

1. Priorité au contenu personnalisé

Selon Monetate 2017, sur les entreprises qui ont dépassé les attentes en matière de revenus, 79 % d'entre elles avaient une stratégie de personnalisation documentée. Cela montre clairement que les stratégies de personnalisation sont déjà à l'ordre du jour des entreprises et que l'IA devrait donc y jouer un rôle majeur.

Tout comme nous avons besoin d'une certaine familiarité avec les modèles de comportement des personnes pour prédire leurs réactions lors de certains événements, la personnalisation nécessite également de former des modèles à partir des données des utilisateurs. Par conséquent, l'apprentissage automatique nécessite l'intégration de l'exploration de données, de l'analyse statistique et d'autres outils et processus de science des données dans un système nécessaire pour personnaliser le contenu en fonction de la reconnaissance de formes.

Cela se fait d'une manière similaire à la façon dont Youtube recommande des vidéos basées sur notre histoire Youtube mais d'une manière relativement meilleure. Dans la conception Web, ce niveau de complexité peut permettre à une page de personnaliser elle-même le contenu ou de faire connaître aux développeurs les préférences de l'utilisateur en fonction des données de localisation à partir desquelles les utilisateurs accèdent à la page.

2. Reconnaître le comportement de navigation des utilisateurs

Comprendre le comportement des utilisateurs, tel que le temps moyen passé sur une page, le type de contenu que les utilisateurs consultent, la page vers laquelle ils ont éventuellement été redirigés, etc., peut être d'une importance capitale pour l'amélioration des sites Web ainsi que pour l'élaboration de stratégies pour les entreprises. Par exemple, si un utilisateur était redirigé depuis un site offrant une excellente expérience de navigation et si l'utilisateur passait beaucoup moins de temps sur le site redirigé, le comportement observé pourrait être réduit à une poignée de raisons et en ajoutant le trafic, cela fournirait des informations sur divers éléments, y compris comment un site Web peut être amélioré.

Par conséquent, un algorithme complexe reposant sur le ML et l'analyse des données pourrait permettre une interaction accrue avec l'utilisateur en améliorant la réactivité et l'expérience utilisateur du site Web. Il peut également configurer une interface intuitive pour fournir une réponse personnalisée aux requêtes en fonction du contenu affiché par les utilisateurs et améliorer l'algorithme lui-même en fonction de ces entrées pour donner des réponses dynamiques au fil du temps.

3. Augmenter l'efficacité des rôles de développeur

L'utilisation de l'apprentissage automatique et de la science des données dans la conception ou le développement de sites Web permet aux développeurs d'utiliser leur temps pour plus d'innovation dans la conception et le développement. Cela leur permet également d'assumer des rôles stratégiques alors qu'ils ne sont tenus que de peaufiner des zones de la plate-forme Web pour améliorer ses performances globales.

Pour conclure, les grandes entreprises du monde entier ont pleinement adopté le rôle fonctionnel que l'apprentissage automatique peut fournir avec les outils de science des données. Le rôle qu'ils jouent dans la conception et le développement de sites Web permet une meilleure optimisation qui laisse par conséquent plus de place à l'innovation pour les développeurs au niveau du sol. Compte tenu de la rapidité avec laquelle la technologie s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et dépasse les entreprises, il devient nécessaire de s'adapter aux changements.

L'auteur de ce blog est Yash Mehta un expert en IoT et Big Data Science. Il est un écrivain primé apparaissant dans de nombreuses publications