Un algorithme écoresponsable pour rendre l’e-commerce plus durable

Les algorithmes de recommandation orientent les choix des consommateurs·rices en ligne. Mais peut-on les utiliser pour tendre vers une consommation plus durable ? C’est le sujet d’une thèse récemment soutenue à l’UCLouvain FUCaM Mons.

Peut-on favoriser une consommation plus respectueuse de l’environnement dans le domaine du commerce en ligne ? C’est la question que s’est posée Chloé Satinet, assistante à la Louvain School of Management et chercheuse au Louvain Research Institute in Management and Organisation. 

Dans le cadre de sa thèse en sciences économiques et de gestion. Chloé s’est penchée sur les fameux algorithmes de recommandation, qui analysent le comportement des consommateurs·rices pour leur proposer du contenu ou des articles pouvant potentiellement les intéresser. « Des plateformes comme Amazon ou Netflix misent beaucoup sur ces algorithmes et les ont développés avec un objectif : faire du profit. Si des questions éthiques et liées au bien-être des consommateur·rices ont ensuite influencé la manière de développer les algorithmes, l’aspect environnemental restait oublié », explique Chloé Satinet. Qui a décidé d’intégrer cet aspect dans sa recherche. 

« Un algorithme de recommandation classique analyse l’historique des actions d’un·e consommateur·rice, calcule un score de similarité et fait des recommandations d’autres produits sur base de ce score. Pour ma part, j’ai modifié le code pour que l’algorithme fasse des recommandations en combinant un éco-score et un score de similarité. »

Prendre en compte le cycle de vie du produit

L’éco-score, on l’obtient en calculant l’impact environnemental d’un produit.  « Pour cela, on procède à une analyse de son cycle de vie : les matières premières utilisées, les émissions de CO2 émis pour la création du produit, son transport, sa vente…  J’ai créé une base de données regroupant des produits dont l’analyse de cycle de vie était déjà faite et j’ai fait du "machine learning" pour que l’ordinateur puisse prédire un éco-score pour un nouveau produit. »

Pour vérifier si l’éco-algorithme influençait les comportements d’achat, Chloé Satinet l’a testé auprès de 230 personnes, en créant un site de vente en ligne fictif de vêtements. « Il y avait en réalité 3 versions : un qui ne prenait qu’en compte le score de similarité, un autre où l’algorithme combinait similarité et éco-score, et un troisième sans algorithme, qui était notre groupe de contrôle. Et nous avons constaté que la modification de notre algorithme changeait le panier d’achat des consommateurs et consommatrices, qui achetaient plus de produits durables. »

Susciter des comportements plus vertueux en ligne ne serait donc qu’à portée d’algorithme ? « Techniquement, c’est très facile à implémenter. Mais il y aurait un gros travail à faire sur la récolte des données pour établir un éco-score le plus exact possible. Enfin, même si c’est techniquement simple, les grosses plateformes voudront-elle implémenter un algorithme plus durable ? »  

La these de Chloé Satinet est intitulée « Towards a more sustainable consumption using recommender systems » et a été supervisée par le Professeur François Fouss (Louvain School of Management).