Pourquoi l’algorithme de Daitor est plus pertinent que les solutions existantes

La plupart des solutions de recommandation du marché reposent sur un principe simple :
utiliser des modèles très généralistes, déjà entraînés, et les appliquer à tous les cas d’usage.

Chez Daitor, j’ai fait un choix radicalement différent :
entraîner un algorithme spécifiquement pour son domaine, et le faire évoluer dans le temps.

Ce choix explique pourquoi la qualité des recommandations est fondamentalement différente.

Comment fonctionnent la plupart des solutions concurrentes

Les approches classiques reposent sur :

des modèles pré-entraînés sur des millions d’images ou de textes hétérogènes
une extraction de “signatures” visuelles ou sémantiques
une mesure de similarité entre produits

Ces modèles sont excellents pour reconnaître des objets en général.
Mais ils n’ont aucune compréhension métier.

Concrètement :

une sneaker est analysée comme une image parmi d’autres
le modèle ne sait pas distinguer l’usage réel du produit
la recommandation repose sur des ressemblances superficielles

Le modèle compare, mais ne comprend pas.

La limite des modèles généralistes

Un modèle généraliste est :

figé
peu adaptable
entraîné pour “tout voir”, pas pour “bien voir”

Il fonctionne correctement tant que les produits sont simples.
Mais dès qu’il faut différencier des catégories proches (sneakers, running, trail, outdoor), la précision chute.

C’est précisément à ce moment-là que les solutions concurrentes atteignent leurs limites.

L’approche Daitor : un algorithme entraîné, pas simplement branché

Chez Daitor, l’algorithme repose sur un entraînement dédié.

Cela implique :

un dataset construit spécifiquement pour la chaussure
un filtrage et une structuration fine des catégories
un apprentissage orienté “usage produit”, pas seulement apparence
des cycles d’entraînement et d’amélioration continus

L’algorithme n’est pas un composant interchangeable.
C’est le cœur du produit.

Ce que l’entraînement change concrètement

Grâce à cet entraînement spécifique, le modèle apprend :

les différences subtiles entre des produits visuellement proches
les éléments réellement discriminants pour une recommandation pertinente
des patterns que les modèles généralistes ignorent

Résultat :

moins de bruit dans les recommandations
plus de cohérence dans les propositions
une meilleure adéquation avec l’intention utilisateur

Pourquoi cette approche est supérieure d’un point de vue business

La différence n’est pas seulement technique, elle est stratégique.

Les solutions concurrentes :

dépendent de modèles externes
proposent des recommandations similaires d’une plateforme à l’autre
ont peu de capacité d’adaptation fine

Daitor, au contraire :

possède sa technologie
peut faire évoluer son algorithme selon ses besoins
construit une barrière technologique réelle

Ce n’est pas un avantage temporaire, mais un avantage durable.

Un algorithme pensé pour évoluer

Un point clé du projet Daitor est que l’algorithme n’est jamais “terminé”.

Il est conçu pour :

intégrer de nouvelles catégories
s’améliorer avec de nouvelles données
s’adapter aux usages réels des utilisateurs

Là où beaucoup de solutions utilisent un modèle figé,
Daitor construit un algorithme vivant.

En conclusion

Utiliser un modèle généraliste est plus rapide.
Entraîner son propre algorithme est plus exigeant.

Mais c’est précisément cet effort qui permet à Daitor de proposer :

des recommandations plus précises
une technologie différenciante
un moteur capable de comprendre réellement ce qu’il recommande

Et c’est cette différence qui fait aujourd’hui la force du projet.