« Criteo, cette réussite française du Machine Learning » par Bruno Pennel

 22/09/2015 09:00:44      Big Data , Editos , Machine Learning

Nous connaissons tous ces bannières publicitaires ultra-ciblées qui nous suivent d'un site à l'autre, nous rappelant les articles que nous avons précédemment consultés sur un site marchand : il s’agit du retargeting publicitaire. Pionnier de cette technologie, Criteo est actuellement l’une des start-up françaises qui connaît le plus de succès dans le monde.  

Afin d’offrir le meilleur service aux annonceurs, Criteo doit manipuler des volumes de données considérables avec des temps de réponse infinitésimaux. Il s’agit d’un véritable pari technologique lorsqu'on sait que tout le processus doit être réalisé en quelques dixièmes de seconde et que l’opération est renouvelée jusqu’à 3 milliards de fois par jour.  

En effet, pour que ces bannières publicitaires soient les plus pertinentes possibles, Criteo doit suivre la navigation des internautes, exécuter des algorithmes de Machine Learning pour échafauder la bannière la plus adéquate possible à leurs attentes. Puis, après avoir acheté l'espace publicitaire aux enchères, en temps réel, sur les pages que les internautes s'apprêtent à consulter, Criteo doit générer le bandeau et calculer les clics réalisés pour être rémunéré.  

Pour proposer un tel service, Criteo a mis en place une architecture informatique à la pointe, ce qui se fait de mieux aujourd’hui dans le domaine du Big Data.  

Dans les 6 data centers de Criteo, situés sur 3 continents, plus de 10 000 serveurs sont actuellement en production. Un chiffre qui devrait s'accroître courant 2015 afin d'accompagner la croissance de l'entreprise. Avec plus de 6 000 annonceurs dans 50 pays, Criteo est déjà une entreprise très largement globalisée. C'est aussi un symbole du savoir-faire français en matière de Big Data et du Machine Learning.

Pour en savoir plus : http://www.criteo.com/fr/    

Pourquoi j’aime critéo ?  

Parce que ses fondateurs ont tout compris à ce qu’il fallait faire des données au bénéfice de leurs clients. Ils ont su trouver un équilibre entre les besoins des annonceurs et des internautes.  

Grace au machine learning ils arrivent à servir aux internautes uniquement les publicités qui les intéressent. Quand critéo ne trouve pas d’adéquation entre le profil d’un internaute et les annonces qu’il a en stock, aucune publicité n’est servie. L’espace reste vide (sauf demande contraire de l’éditeur du site).  

Les distributeurs de véhicules et les loueurs doivent évoluer vers cette finesse dans l'usage des données avec le soutien des DSI.  

Chez Bernis Investissement notre transformation digitale inclut un axe orienté vers l'amélioration de nos services aux clients en nous appuyant sur les données à notre disposition. La startup datasinks nous accompagne dans l'analyse de ces données.

Nous réfléchissons également à de nouveaux usages pour mieux servir nos clients notamment avec la startup luckyloc.  

Bruno Pennel  

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