Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

OKCupid : Les mathématiques des rencontres en ligne - Christian Rudder

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Traducteur: Elise LECAMP Relecteur: Tatjana Jevdjic

Hello, my name is Christian Rudder,

Bonjour, je m'appelle Christian Rudder,

and I was one of the founders of OkCupid.

je suis un des fondateurs de OK Cupid.

It's now one of the biggest dating sites in the United States.

C'est désormais l'un des plus grands sites de rencontre aux États-Unis.

Like most everyone at the site, I was a math major,

Comme presque tout le monde sur le site,

j'étais doué en math et comme vous pouvez l'imaginer,

As you may expect, we're known for the analytic approach we take to love.

nous étions connus pour l'approche analytique

que nous avions de l'amour.

On appelle ça notre algorithme d'appariement.

We call it our matching algorithm.

Essentiellement, l'algorithme d'appariement d'OK Cupid

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

nous aide à décider si deux personnes peuvent sortir ensemble.

whether two people should go on a date.

We built our entire business around it.

Nous avons construit notre business dessus.

Now, algorithm is a fancy word,

Cependant, algorithme est un mot prétentieux,

and people like to drop it like it's this big thing.

les gens préfèrent le laisser tomber,

But really, an algorithm is just a systematic,

mais un algorithme est simplement une façon systématique,

step-by-step way to solve a problem.

pas à pas, de résoudre un problème.

It doesn't have to be fancy at all.

Ça n'a rien de prétentieux.

Ici, dans cette leçon, je vais vous expliquer

Here in this lesson,

I'm going to explain how we arrived at our particular algorithm,

comment on en est arrivé à notre algorithme à nous

pour que vous voyez comment ça marche.

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

Maintenant, pourquoi est-ce que les algorithmes sont importants ?

Why does this lesson even exist?

Pourquoi est-ce que cette leçon existe ?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Eh bien, relisez cette phrase importante que je viens de dire :

they are a step-by-step way to solve a problem,

c'est une façon de résoudre un problème pas à pas

and as you probably know, computers excel at step-by-step processes.

et, comme vous le savez probablement,

les ordinateurs excellent dans les processus pas à pas.

A computer without an algorithm

Un ordinateur sans algorithme

est simplement un couteux presse-papiers.

is basically an expensive paperweight.

And since computers are such a pervasive part of everyday life,

Depuis que les ordinateurs sont omniprésents dans notre vie quotidienne,

algorithms are everywhere.

les algorithmes sont partout.

The math behind OkCupid's matching algorithm is surprisingly simple.

Les mathématiques derrière l'algorithme d'appariement d'OK Cupid

sont étonnamment simples.

It's just some addition, multiplication, a little bit of square roots.

Ce sont juste quelques additions,

multiplications

et quelques racines carrées.

The tricky part in designing it

La difficulté lors de la conception, cependant,

was figuring out how to take something mysterious,

était de comprendre comment prendre quelque chose de mystérieux,

human attraction,

l'attirance humaine,

and break it into components that a computer can work with.

et la décomposer en éléments avec lesquels un ordinateur peut travailler.

La première chose dont nous avons besoin pour faire correspondre des gens sont des données,

The first thing we needed to match people up was data,

something for the algorithm to work with.

ce sur quoi l'algorithme puisse travailler.

The best way to get data quickly from people is to just ask for it.

La meilleure façon d'avoir rapidement des données des gens

est tout simplement de les demander.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Donc nous avons décidé qu'OK Cupid devait poser des questions aux utilisateurs :

stuff like, "Do you want to have kids one day?"

« Est-ce que vous voulez des enfants ? »,

« À quelle fréquence vous lavez vous les dents ? »,

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

« Est-ce que vous aimez les films d'horreur ? »

And big stuff like, "Do you believe in God?"

et des trucs importants comme « Est-ce que vous croyez en Dieu ? »

Now, a lot of the questions are good for matching like with like,

Certes, beaucoup de questions sont bonnes

pour faire correspondre ce qui est comparable,

that is, when both people answer the same way.

quand deux personnes répondent de la même manière.

For example, two people who are both into scary movies

Par exemple, deux personnes qui aiment bien les films d'horreur

are probably a better match than one person who is and one who isn't.

se correspondent probablement mieux

qu'une personne qui les aime

et une qui ne les aime pas.

But what about a question like,

Mais qu'en est-il d'une question comme,

"Do you like to be the center of attention?"

« Aimez-vous être le centre de l'attention ? »

If both people in a relationship are saying yes to this,

Si les deux personnes d'un couple répondent oui,

alors il va y avoir de gros problèmes.

they're going to have massive problems.

We realized this early on,

Nous avons compris ça rapidement

and so we decided we needed a bit more data from each question.

et nous avons décidé que nous avions besoin

d'un peu plus d'information pour chaque question.

We had to ask people to specify not only their own answer,

Nous devions demander aux personnes de donner non seulement leur réponse,

but the answer they wanted from someone else.

mais également la réponse qu'ils attendaient de l'autre.

That worked really well.

Ça a vraiment bien marché,

But we needed one more dimension.

mais nous avions besoin d'une dimension supplémentaire.

Some questions tell you more about a person than others.

Certaines questions nous en disent plus sur une personne que d'autres.

For example, a question about politics, something like,

Par exemple, une question sur la politique, quelque chose comme,

« Qu'est-ce qui est pire : brûler un livre ou brûler un drapeau ? »

"Which is worse: book burning or flag burning?"

might reveal more about someone than their taste in movies.

pourrait en révéler plus sur quelqu'un que ses goûts cinématographiques.

And it doesn't make sense to weigh all things equally,

Et ça n'a pas beaucoup de sens de donner le même poids à toutes ces choses,

nous avons donc ajouté une dernière donnée.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

Pour chaque question qu'OK Cupid vous pose,

you have a chance to tell us the role it plays in your life.

vous avez la possibilité de nous dire

le rôle qu'elle joue dans votre vie,

And this ranges from irrelevant to mandatory.

ça va de non significatif à obligatoire.

So now, for every question, we have three things for our algorithm:

Donc, pour chaque question,

nous avons trois choses pour notre algorithme :

first, your answer;

premièrement, votre réponse ;

second, how you want someone else -- your potential match -- to answer;

deuxièmement, comment vous souhaitez que quelqu'un,

votre partenaire potentiel,

réponde

and third, how important the question is to you at all.

et troisièmement, quelle est l'importance de cette question pour vous.

With all this information,

Avec toutes ces informations,

OkCupid can figure out how well two people will get along.

OK Cupid peut déterminer comment deux personnes s'entendront.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

L'algorithme mouline les chiffres et nous donne un résultat.

Comme exemple pratique,

As a practical example,

let's look at how we'd match you with another person.

regardons comment on vous fait correspondre à quelqu'un,

Let's call him "B."

que nous appelerons "B".

Votre taux de correspondance avec B est fondé sur

Your match percentage with B is based on questions you've both answered.

les questions auxquelles vous avez répondu tous les deux.

Let's call that set of common questions "s."

Appelons la série de questions communes "s".

Comme c'est un exemple très simple, utilisons une petite série "s"

As a very simple example, we use a small set "s"

with just two questions in common,

avec seulement deux questions en commun

and compute a match from that.

et calculons la correspondance.

Here are our two example questions.

Voici nos deux exemples de questions.

The first one, let's say, is, "How messy are you?"

La première, disons, « Êtes-vous bordélique ? »,

And the answer possibilities are:

les réponses possibles sont

very messy, average and very organized.

beaucoup,

moyennement

et très organisé.

And let's say you answered "very organized,"

Disons que vous répondiez « très organisé »,

et que vous souhaitez que l'autre réponde « très organisé »,

and you'd like someone else to answer "very organized,"

and the question is very important to you.

et que cette question est très importante pour vous.

Basically, you're a neat freak.

Fondamentalement vous êtes un maniaque de la propreté.

You're neat, you want someone else to be neat, and that's it.

Vous êtes propre,

vous voulez que l'autre soit propre

et c'est comme ça.

And let's say B is a little bit different.

Supposons que B soit un peu différent.

He answered "very organized" for himself,

Il a répondu très organisé pour lui-même,

but "average" is OK with him as an answer from someone else,

mais moyennement est correct pour lui

comme réponse de l'autre,

and the question is only a little important to him.

et la question n'a pas d'importance pour lui.

Regardons la seconde question,

Let's look at the second question, from our previous example:

c'est l'une de notre exemple précédent :

« Aimez-vous être le centre de l'attention ? »

"Do you like to be the center of attention?"

Les réponses sont uniquement oui et non.

The answers are "yes" and "no."

You've answered "no," you want someone else to answer "no,"

Donc vous avez répondu « Non »,

vous attendez comme réponse de l'autre « non »,

and the question is only a little important to you.

et la question est faiblement importante pour vous.

Maintenant B a répondu « Oui »,

Now B, he's answered "yes."

He wants someone else to answer "no,"

il attend quelqu'un qui réponde « Non »,

because he wants the spotlight on him,

parce qu'il veut la lumière pour lui

and the question is somewhat important to him.

et la question est plutôt importante pour lui.

So, let's try to compute all of this.

Essayons de calculer tout ça.

Our first step is, since we use computers to do this,

Notre première étape est,

comme nous utilisons des ordinateurs,

we need to assign numerical values

nous devons assigner des valeurs numériques

to ideas like "somewhat important" and "very important,"

aux idées comme « plutôt important » et « très important »

because computers need everything in numbers.

parce que les ordinateurs ont besoin que tout soit chiffré.

We at OkCupid decided on the following scale:

Nous, à OK Cupid, avons choisi l'échelle suivante :

"Irrelevant" is worth 0.

non significatif vaut 0,

un peu important vaut 1,

"A little important" is worth 1.

"Somewhat important" is worth 10.

plutôt important vaut 10,

"Very important" is 50.

très important est 50

And "absolutely mandatory" is 250.

et obligatoire vaut 250.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

Ensuite, l'algorithme fait deux calculs simples.

The first is: How much did B's answers satisfy you?

Le premier est « à quel niveau les réponses de B sont satisfaisantes pour vous »,

ce qui revient « à combien de points a B sur votre échelle ? »

That is, how many possible points did B score on your scale?

Well, you indicated that B's answer to the first question,

Vous avez indiqué que la réponse de B

à la première question à propos du rangement

about messiness,

était très importante pour vous.

was very important to you.

It's worth 50 points and B got that right.

Ça vaut 50 points et B les as eus.

The second question is worth only 1,

La seconde question vaut seulement 1

parce que vous avez répondu que c'était seulement un peu important

because you said it was only a little important.

et B avait répondu faux.

B got that wrong,

so B's answers were 50 out of 51 possible points.

Donc les réponses de B valent 50 points sur 51.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

C'est 98% de satisfaction.

C'est vraiment bon.

The second question the algorithm looks at is: How much did you satisfy B?

La seconde question que regarde l'algorithme

est à quel niveau vous satisfaites B.

B a placé un point sur votre réponse

Well, B placed 1 point on your answer to the messiness question

à la question sur le rangement

and 10 on your answer to the second.

et 10 à votre réponse à la seconde.

Of those 11, that's 1 plus 10, you earned 10 --

Sur ces 11 points, c'est 1 plus 10,

vous gagnez 10,

you guys satisfied each other on the second question.

vous correspondez l'un à l'autre pour la seconde question.

So your answers were 10 out of 11 equals 91 percent satisfactory to B.

Donc vos réponses donnent 10 sur 11

ce qui vaut 91% de satisfaction pour B.

That's not bad.

Ce n'est pas mal.

The final step is to take these two match percentages

L'étape finale est de prendre les deux pourcentages de correspondances

and get one number for the both of you.

et d'obtenir un chiffre pour vous deux.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Pour faire ça, l'algorithme multiplie vos résultats

et prend la racine n-ième,

then takes the nth root,

where "n" is the number of questions.

où n est le nombre de questions.

Parce que s, le nombre de questions,

Because s, which is the number of questions in this sample,

dans cet exemple, est seulement 2

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

nous avons : le pourcentage d'appariement est égal

à la racine carrée de 98% fois 91%.

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

Qui est égal à 94%.

That 94 percent is your match percentage with B.

Ce 94% est votre taux d'appariement avec B.

It's a mathematical expression of how happy you'd be with each other,

C'est l'expression mathématique

de comment vous seriez heureux l'un avec l'autre

based on what we know.

fondé sur ce que nous savons.

Maintenant, pourquoi est-ce que l'algorithme multiplie au lieu de

Now, why does the algorithm multiply,

as opposed to, say, average the two match scores together,

faire la moyenne des deux taux de correspondances ensemble

and do the square-root business?

puis prend la racine carrée ?

In general, this formula is called the geometric mean.

En général, cette formule est appelée la moyenne géométrique,

It's a great way to combine values that have wide ranges

c'est une bonne façon de combiner des valeurs

qui ont de grandes variations

and represent very different properties.

et présentent des propriétés très différentes.

En d'autres mots, c'est parfait pour un appariement sentimental.

In other words, it's perfect for romantic matching.

You've got wide ranges and you've got tons of different data points,

On a de grandes plages de valeurs

et des quantités de valeurs différentes,

comme je l'ai dit, au sujet des films,

like I said, about movies, politics, religion -- everything.

de la politique,

de la religion,

de tout.

Intuitively, too, this makes sense.

Intuitivement, aussi, ça a du sens.

Two people satisfying each other 50 percent

Deux personnes qui se correspondent chacune à 50%

devraient être une meilleure combinaison

should be a better match than two others who satisfy 0 and 100,

que deux autres qui se correspondent à 0 et 100,

because affection needs to be mutual.

parce que l'affection doit être mutuelle.

Après avoir ajouté une petite correction pour la marge d'erreur

After adding a little correction for margin of error,

in the case where we have a small number of questions,

dans le cas où on a très peu de questions,

comme dans l'exemple,

like we do in this example,

we're good to go.

on est prêt.

Any time OkCupid matches two people,

À chaque fois qu'OK Cupid associe deux personnes,

it goes through the steps we just outlined.

on passe par les étapes qu'on vient de montrer.

First it collects data about your answers,

En premier on collecte les données liées aux questions,

puis on compare les choix et les préférences

then it compares your choices and preferences to other people's

pour les autres personnes d'une façon mathématique, simple.

in simple, mathematical ways.

Ça, cette capacité à prendre des phénomènes réels

This, the ability to take real-world phenomena

and make them something a microchip can understand,

et à les transformer en quelque chose qu'un microprocesseur puisse comprendre,

is, I think, the most important skill anyone can have these days.

est, je pense,

la plus importante compétence que quelqu'un puisse avoir actuellement.

Like you use sentences to tell a story to a person,

De la même façon que vous utilisez des phrases pour raconter une histoire à une personne,

vous utilisez des algorithmes pour raconter une histoire à un ordinateur.

you use algorithms to tell a story to a computer.

Si vous apprenez la langue,

If you learn the language, you can go out and tell your stories.

vous pouvez sortir et raconter des histoires.

J'espère que ça vous aidera à le faire.

I hope this will help you do that.