● Les Numériques Télécom 📅 07/04/2026 à 15:23

Vinted : comment j'ai dressé l'algorithme pour qu'il me montre exactement ce que je recherche

Intelligence Artificielle 👤 Aymeric Geoffre-Rouland
Illustration
Vinted : comment j'ai dressé l'algorithme pour qu'il me montre exactement ce que je recherche Par Aymeric Geoffre-Rouland Publié le 07/04/26 à 15h23 Nos réseaux : Suivez-nous Commenter 5 L'essentiel de l'activité Vinted passe par l'application mobile, où chaque favori alimente le moteur de recommandation.© JarTeePour celles et ceux qui, comme moi, ne font que passer sur Vinted sans vraiment maîtriser la plateforme, le fil d'accueil ressemble souvent à un bazar sans logique. Pourtant, j'ai fini par remarquer qu'en ajoutant en favoris une série d'articles proches de ce que je cherchais, puis en revenant sur la page d'accueil, les recommandations devenaient nettement plus pertinentes. Je me suis demandé si cette astuce reposait sur quelque chose de solide. J'ai creusé.Comment entraîner l'algorithme Vinted avec ses favorisLe principe tient en deux temps. D'abord, parcourir la plateforme en ajoutant systématiquement en favoris les articles qui correspondent à ses critères : le bon style, la bonne fourchette de prix, les bonnes marques. Même sans intention d'achat immédiate. Ensuite, revenir sur la page d'accueil et constater le résultat.En concentrant ces favoris sur un périmètre cohérent, on fournit au système de recommandation un ensemble de signaux convergents. On lui trace, en quelques gestes, le contour de ce que l'on recherche. Et le fil s'ajuste, parfois en quelques minutes.Le fil d'accueil de Vinted ne doit rien au hasard : il s'appuie sur les interactions de chaque membre pour personnaliser ses suggestions.© ShuttershockLes vendeurs connaissent d'ailleurs très bien le poids des favoris dans le classement. Clemz, une extension dédiée à Vinted, documente l'existence de “groupes de boost” : des communautés de vendeuses organisées sur les réseaux sociaux qui s'échangent des favoris pour augmenter la visibilité de leurs annonces. Vinted est je crois la seule application où je me contente de parcourir la page d'accueil, parce que ce qui y apparaît est personnalisé et probablement fondé sur mes recherches et mes achats récents.Des groupes similaires existent sur Facebook, WhatsApp et Telegram, comme le décrit VatBot, un outil d'automatisation dédié. Des forums comme Vinkit ou Vint-Aide hébergent eux aussi des fils entiers consacrés à ces échanges.Côté acheteur, cette mécanique reste très peu évoquée. Elle repose pourtant sur le même principe, retourné à son avantage : on alimente le système non plus pour être mis en avant, mais pour recevoir des suggestions plus justes. à lire également :3“102 articles sur Vinted en un jour ” : elle utilise ChatGPT et génère 685€Grâce à ChatGPT, une influenceuse anglaise a réussi à vendre 102 articles sur Vinted en seulement 24 heures et à générer près de 685 €. il y a 6 mois Comment fonctionne le système de recommandation de VintedPour ceux que le fonctionnement interne intéresse, l'équipe d'ingénierie de Vinted a publié en octobre 2023 un billet technique détaillé sur son architecture de recommandation. Le système repose sur trois étapes successives, conçues pour réduire progressivement des millions d'annonces à une sélection personnalisée.Le système de recommandation de Vinted en trois étapes : des millions d'annonces sont progressivement filtrées jusqu'à une sélection personnalisée présentée sur la page d'accueil.© Vinted Engineering (2023).La première étape, la plus déterminante, utilise un modèle d'apprentissage automatique dit “à deux tours”. L'une de ces tours génère des représentations vectorielles des articles à partir de leurs caractéristiques (marque, prix, taille, photos). L'autre génère une représentation du membre à partir de ses interactions passées, que Vinted Engineering décrit explicitement comme ses “clics, favoris et achats”. Le modèle est entraîné de sorte que la distance entre le vecteur d'un usager et celui d'un article reflète la pertinence de cet article pour cet usager.Le modèle “à deux tours” : la tour de gauche encode les caractéristiques de l'article, la tour de droite encode le profil de l'utilisateur à partir de ses interactions (clics, favoris, achats). La distance entre les deux vecteurs produits détermine la pertinence de la recommandation.© Vinted Engineering (2023).En clair : chaque favori déplace la position de l'utilisateur dans l'espace vectoriel du modèle. Concentrer ces signaux sur un périmètre homogène revient à orienter ce vecteur de manière cohérente, ce qui pousse le système à resserrer ses recommandations autour d'une zone précise du catalogue.Un point de vigilance tout de même : à force de concentrer ses favoris sur un périmètre étroit, on risque d'enfermer l'algorithme dans une boucle. Les recommandations gagnent en précision, mais perdent en variété. Aimer de temps en temps un article sur d'autres critères permet de garder un fil d'accueil ouvert. Et ce réflexe ne vaut pas que pour Vinted : Leboncoin, Depop ou tout service dont le fil s'appuie sur les interactions passées fonctionne sur la même logique. Suivez toute l'actualité des Numériques sur Google Actualités et sur la chaîne WhatsApp des Numériques Envie de faire encore plus d'économies ? Découvrez nos codes promo sélectionnés pour vous.
← Retour