Comment Tinder utilise les embeddings et le deep learning pour trouver le match parfait

Cette vidéo explique comment Tinder utilise l'intelligence artificielle pour matcher les utilisateurs via deux technologies clés : les embeddings et l'architecture Two Towers.

L'idée centrale est de transformer chaque profil (bio, photos, âge, intérêts) en un vecteur mathématique, appelé embedding. Ce vecteur représente l'essence du profil dans un espace multidimensionnel. Plus deux profils sont similaires, plus leurs vecteurs sont proches géométriquement. Cela permet de trouver rapidement des correspondances sans comparer chaque détail individuellement.

Ensuite, le modèle Two Towers permet de prédire la compatibilité. Au lieu de chercher simplement des profils similaires, le système crée un vecteur représentant l'« homme idéal » pour une utilisatrice, basé sur ses interactions passées (likes, dislikes). Il cherche alors les hommes dont le vecteur est proche de ce vecteur idéal, tout en s'assurant que la réciproque est vraie (la femme correspond aux préférences de l'homme).

Exemple : Si un utilisateur A aime le vélo et la musique, son vecteur sera proche de celui d'un utilisateur B qui a les mêmes centres d'intérêt, mais éloigné de celui d'un utilisateur C qui préfère le calme et la lecture. Le système suggère donc B à A, et non C.