pertinance

Les principes de pertinence du Context Engine

Introduction

Le document “Pourquoi le Context Engine existe” explique la vision générale de DMV.

Le présent document répond à une autre question :

Comment le Context Engine décide-t-il de ce qui est pertinent ?

Il ne décrit toujours pas une implémentation technique.

Il définit uniquement les principes métier qui guideront le développement du moteur.

Ces principes constituent les règles fondatrices du Context Engine.

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Objectif du moteur

Le Context Engine n’a qu’un seul objectif.

Présenter les informations les plus utiles dans un contexte donné.

Il ne cherche pas :

• les publications les plus populaires ;
• les publications les plus récentes ;
• les publications générant le plus d’engagement.

Il cherche uniquement à déterminer :

Qu’est-ce qui est réellement utile à cet utilisateur dans ce contexte précis ?

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V1 : un moteur déterministe

La première version du Context Engine est volontairement simple.

Le moteur est déterministe.

Cela signifie que :

• même contexte ;
• mêmes données ;
• mêmes relations ;

produisent toujours exactement le même résultat.

Le moteur n’apprend pas du comportement de l’utilisateur.

Par exemple :

• ouvrir plusieurs fois une publication ne la rend pas plus importante ;
• ignorer plusieurs fois une publication ne la rend pas moins importante.

Cette décision permet :

• un comportement parfaitement explicable ;
• des résultats reproductibles ;
• une maintenance simple ;
• une architecture robuste.

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Une évolution future

À terme, DMV pourra intégrer un Adaptive Engine.

Ce moteur analysera éventuellement :

• les habitudes de lecture ;
• les préférences implicites ;
• les comportements de navigation.

Il viendra compléter le Context Engine.

Le Context Engine restera cependant le moteur de référence.

L’Adaptive Engine ne fera qu’ajuster certains résultats.

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Les deux notions fondamentales

Le Context Engine distingue deux concepts.

La priorité intrinsèque

Elle dépend uniquement de la nature de l’information.

Elle est identique pour tous les utilisateurs.

Exemples :

• alerte de sécurité ;
• fermeture exceptionnelle ;
• publication municipale ;
• événement ;
• promotion commerciale.

Cette priorité ne dépend jamais des préférences utilisateur.

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La pertinence contextuelle

La pertinence dépend du contexte.

Une même information peut être :

• très pertinente ;
• moyennement pertinente ;
• peu pertinente.

Selon le contexte dans lequel se trouve l’utilisateur.

Exemple :

Une fête organisée par une association.

Contexte Commune :

→ événement parmi d’autres.

Contexte Association :

→ information prioritaire.

Contexte Personnel :

→ très importante uniquement si l’utilisateur suit cette association.

La donnée est identique.

Le contexte change.

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Les informations critiques

Certaines informations possèdent une priorité absolue.

Exemples :

• sécurité civile ;
• catastrophe naturelle ;
• fermeture d’école urgente ;
• alerte météo exceptionnelle ;
• danger immédiat.

Ces informations ne passent jamais par le mécanisme normal de classement.

Le moteur garantit toujours leur visibilité.

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Les producteurs ne contrôlent pas la pertinence

Le Context Engine travaille au service de l’utilisateur.

Il ne travaille pas au service des producteurs de contenu.

Une publication commerciale ne peut jamais être artificiellement favorisée.

En revanche, certaines communications institutionnelles peuvent bénéficier de règles de diffusion spécifiques.

Exemple :

• alertes de sécurité ;
• communications municipales obligatoires.

Ces exceptions sont définies par DMV.

Elles ne constituent pas un mécanisme publicitaire.

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Le problème du nouvel utilisateur (Cold Start)

Un nouvel utilisateur ne possède encore :

• aucun acteur suivi ;
• aucune préférence ;
• aucun historique.

Le moteur doit malgré tout proposer un mur utile.

Le Context Engine construit alors automatiquement un premier mur à partir de :

• la commune principale ;
• les alertes ;
• les informations municipales ;
• les événements proches ;
• quelques publications représentatives du territoire.

Le mur devient progressivement plus personnel lorsque l’utilisateur :

• suit des acteurs ;
• suit des associations ;
• ajoute des communes favorites.

Le moteur ne doit jamais produire un mur vide.

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Les relations

Le Context Engine ne raisonne pas uniquement avec des acteurs.

Il raisonne surtout avec les relations.

Une relation décrit le lien entre un utilisateur et un acteur.

Exemples :

• découverte ;
• suivi ;
• membre ;
• participant ;
• gestionnaire ;
• administrateur.

Ces relations enrichissent le contexte.

Elles influencent la pertinence.

Elles ne modifient jamais la priorité intrinsèque d’une information.

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La hiérarchie des règles

Le moteur applique toujours les règles dans le même ordre.

Niveau 1

Les règles fondamentales DMV

Ces règles sont immuables.

Exemples :

• une alerte critique reste prioritaire ;
• une publication expirée ne peut plus être affichée ;
• une information privée ne peut jamais être rendue publique.

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Niveau 2

Les règles du contexte

Le contexte influence la pertinence.

Exemples :

• contexte personnel ;
• contexte commune ;
• contexte acteur ;
• contexte recherche.

Une même information peut donc être classée différemment selon le contexte.

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Niveau 3

Les relations utilisateur

Le moteur prend ensuite en compte les relations.

Exemples :

• acteurs suivis ;
• communes favorites ;
• associations ;
• rôles de gestion.

Ces relations permettent d’affiner la pertinence.

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Les signaux connus par le moteur

Le Context Engine ne prend jamais une décision au hasard.

Il raisonne à partir d’un ensemble de signaux.

Ces signaux ne sont pas des règles.

Ils représentent simplement les informations disponibles pour prendre une décision.

Le moteur peut notamment connaître :

Le contexte

• personnel ;
• commune ;
• acteur ;
• recherche.

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Les relations utilisateur

• acteur suivi ;
• association suivie ;
• membre ;
• gestionnaire ;
• administrateur.

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Les caractéristiques de l’information

• publication ;
• événement ;
• alerte ;
• commerce ;
• information municipale.

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Les métadonnées

Par exemple :

• date ;
• durée de validité ;
• niveau d’urgence ;
• localisation ;
• visibilité.

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Les actions disponibles

Exemples :

• participer ;
• appeler ;
• réserver ;
• ouvrir ;
• ajouter à l’agenda.

Le moteur peut utiliser ces informations pour enrichir les Cards qu’il produit.

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Ce que le moteur ne connaît pas

Le Context Engine n’a aucune connaissance des technologies utilisées.

Il ne connaît pas :

• React ;
• Flutter ;
• Laravel ;
• Supabase ;
• PostgreSQL.

Il ne connaît pas non plus les pages de DMV.

Pour lui, MurVille, Mon espace ou l’Assistant sont simplement des consommateurs de ses résultats.

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La philosophie du moteur

Le Context Engine ne cherche jamais à maximiser :

• les clics ;
• le temps passé ;
• le nombre d’ouvertures ;
• l’engagement.

Ces indicateurs ne constituent pas son objectif.

Son objectif est uniquement :

Maximiser l’utilité des informations dans le contexte courant.

Cette philosophie distingue DMV des réseaux sociaux classiques.

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Résumé

Le Context Engine repose sur quelques principes simples.

• Il est déterministe.
• Il est explicable.
• Il travaille pour l’utilisateur.
• Il distingue priorité et pertinence.
• Il ne masque jamais les informations critiques.
• Il ne favorise jamais artificiellement un producteur de contenu.
• Il adapte progressivement le mur grâce aux relations utilisateur.
• Il maximise l’utilité plutôt que l’engagement.

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Place dans l’architecture DMV

MISSION │ ├── Simplifier l'accès à l'information locale. │ VISION │ ├── Le territoire est le centre de l'expérience. │ PRINCIPE │ ├── Tout est un contexte. │ CONTEXT ENGINE │ ├── Comprend un contexte. ├── Applique les principes de pertinence. ├── Produit des Cards et leurs Actions. │ INTERFACES │ ├── MurVille ├── Mon espace ├── Recherche ├── Assistant ├── Notifications └── Futures surfaces

Décision d’architecture

Ces principes constituent les fondations du Context Engine.

Ils sont indépendants des technologies utilisées et ont vocation à rester stables dans le temps.

Les futures évolutions (Adaptive Engine, IA, personnalisation comportementale, nouveaux Providers, nouveaux Contextes) devront respecter ces principes et venir les compléter, sans remettre en cause leur rôle fondamental.