Comment recommander le bon produit, à la bonne personne, au bon moment ? Cette conférence présente la conception d'un système de recommandation personnalisé basé sur une architecture de deep learning (two-tower neural network), entraîné sur l'historique d'achat des utilisateurs. Nous verrons comment ce type de modèle prédictif capture les préférences individuelles à grande échelle, puis nous le mettrons en perspective avec une approche exploratoire utilisant l'IA générative et du context engineering intelligent pour produire des recommandations. Ce sera l'occasion de comparer concrètement ces deux paradigmes — IA prédictive vs IA générative — en abordant leurs forces, leurs limites et leurs complémentarités. Au-delà de la technique, nous parlerons des enjeux de sécurité et de protection des données, de l'impact sur l'expérience utilisateur, et de la manière dont l'IA façonne déjà, souvent sans qu'on en ait conscience, notre quotidien de consommateur.
