Profil utilisateur
Un profil utilisateur ou modĂšle d'utilisateur est un ensemble de donnĂ©es et mĂ©tadonnĂ©es fonction d'un ou plusieurs utilisateurs qui influence le comportement d'un dispositif informatique. Un profil peut ĂȘtre relatif Ă une personne seule, ou Ă un groupe de personnes ayant des points communs, tels que par exemple les membres d'un groupe de travail[1] - [2].
Utilisations
Certaines des donnĂ©es des profils utilisateurs sont donnĂ©es par les utilisateurs eux-mĂȘmes pour la configuration des logiciels et applications qu'ils utilisent. D'autres proviennent de l'utilisation collective de systĂšmes informatiques connectĂ©s en rĂ©seau. Le profil utilisateur peut notamment contenir les prĂ©fĂ©rences linguistiques. Mais le profil utilisateur peut ĂȘtre beaucoup plus large, et contenir des prĂ©fĂ©rences boolĂ©ennes pouvant conduire Ă un traitement diffĂ©renciĂ© et ĂȘtre issu de calculs probabilistes exploitant par exemple les rĂ©seaux bayĂ©siens[3] - [4]
Les profils utilisateurs sont utilisés dans les logiciels collectifs, tels que les médias sociaux, les systÚmes d'exploitation, les systÚmes de gestion de bases de données, les moteurs de recherche ou les sites de vente en ligne.
Configuration des logiciels systĂšmes et applicatifs
Dans les systĂšmes d'exploitation Windows, un profil utilisateur contient les rĂ©glages personnels appliquĂ©s Ă l'environnement de bureau pour cet utilisateur ; par exemple les marque-pages du navigateur web, les connexions au rĂ©seau, les rĂ©glages des imprimantes, les comptes courriel ou les documents personnels[5]. Un administrateur systĂšme peut crĂ©er des profils collectifs, applicables Ă un groupe de personnes. Les profils peuvent ĂȘtre mobiles (anglais roaming), dans quel cas ils seront appliquĂ©s sur chaque ordinateur que l'utilisateur manipule[6]. Une fonction similaire existe dans l'environnement de bureau GNOME[7].
Dans les ordinateurs centraux IBM AS 400, les profils utilisateurs sont utilisĂ©s par exemple pour dĂ©finir les opĂ©rations autorisĂ©es pour un utilisateur, le premier programme qui lui est prĂ©sentĂ© et la langue des messages. Chaque profil utilisateur individuel peut ĂȘtre associĂ© Ă un profil de groupe - profil collectif[8].
Configuration au sein d'un service collectif
Les profils permettent par exemple d'autoriser l'accÚs à certains programmes réservés à un secteur de l'organisation (marketing, finance, ressources humaines). En vue de simplifier leur manipulation, de telles autorisations sont attribuées à des groupes de personnes plutÎt qu'individuellement[1].
Dans le logiciel de base de donnĂ©es Oracle Database, les profils utilisateurs permettent de limiter la quantitĂ© de ressources matĂ©rielles. Chaque profil peut ĂȘtre attribuĂ© Ă plusieurs utilisateurs et permet, par exemple, de limiter l'utilisation du processeur, la durĂ©e des sessions ou la longueur des mots de passe[9].
Profilage automatique sur internet
Des travaux de recherche sont en cours en vue d'améliorer la pertinence des résultats donnés par les moteurs de recherche en fonction du profil utilisateur. Dans de telles applications, le profil utilisateur contiendrait une table de calculs des scores destinés à ajuster les résultats aux attentes d'un utilisateur: le moteur de recherche affiche en premier lieu les résultats qui obtiennent le score le plus élevé[10].
L'adresse IP, par exemple, pourrait ĂȘtre utilisĂ©e pour un tel profilage[11]
Contenu d'un profil
Outre les informations d'identification de base (par exemple, l'identifiant ou des éléments d'état civil), le profil utilisateur peut regrouper des informations trÚs diverses selon les besoins.
Parmi celles-ci [12] :
- des caractéristiques personnelles pouvant influencer fortement l'interaction (ùge, sexe, etc.),
- les intĂ©rĂȘts et les prĂ©fĂ©rences gĂ©nĂ©rales relatives Ă la tĂąche Ă accomplir, qui permettent une adaptation aux attentes de l'utilisateur,
- les compétences ou le niveau de savoir-faire relatifs à la tùche (pour déterminer par exemple un degré d'autonomie et déceler un besoin d'aide ou de formation),
- le but courant de l'utilisateur (dont l'impact est fort, mais la détermination souvent difficile),
- sur les capacités non cognitives liées à l'individu, par exemple pour adapter l'interface à un handicap (cécité, surdité, handicap moteur, etc.)
- un historique des interactions avec le service, qui peuvent permettre de modéliser les habitudes comportementales
- une mesure de l'état psychologique (stress, fatigue, etc.) qui reste difficile à déterminer
Le profil utilisateur peut donc contenir des informations sensibles qu'il convient
- d'obtenir en respectant la législation en vigueur, notamment en ce qui concerne le respect de la vie privée et des droits individuels,
- de protéger avec les méthodes de sécurité adéquates
Le contexte de l'interaction est quant à lui une extension du profil utilisateur. Il contient des informations complémentaires permettant une meilleure adaptation à son environnement local (comme la taille de son écran, la disponibilité d'une sortie audio, etc.)
Représentation
Les donnĂ©es du profil utilisateur sont reprĂ©sentĂ©es diffĂ©remment selon les besoins. En gĂ©nĂ©ral, on les stocke dans une table sous la forme de couples attribut-valeur oĂč chaque couple reprĂ©sente une propriĂ©tĂ© du profil. Les propriĂ©tĂ©s peuvent Ă©ventuellement ĂȘtre regroupĂ©es par catĂ©gories.
Les valeurs peuvent ĂȘtre de tous types (numĂ©riques, alphanumĂ©riques) mais elles peuvent aussi stocker des distributions de probabilitĂ©s (pour les services adaptatifs).
Acquisition
Selon le degrĂ© d'adaptation du systĂšme, les donnĂ©es du profil utilisateur peuvent ĂȘtre renseignĂ©es par :
- l'utilisateur lui-mĂȘme (profil rĂ©flexif) ;
- la sélection d'un profil préexistant créé par des experts du domaine (profil expert) ;
- le systĂšme au cours de l'utilisation (profil dynamique) via le profilage.
Il est aussi possible de partir d'un profil existant et de s'en servir comme prototype. Dans ce cas, le prototype peut ĂȘtre copiĂ© pour ĂȘtre adaptĂ©. Cela offre l'avantage d'avoir des informations typiques et de les affiner au fur et Ă mesure.
Exemple de profil utilisateur
On peut prendre l'exemple de Wikipédia pour illustrer ce concept.
Chaque contributeur inscrit peut ĂȘtre reliĂ© Ă :
- des informations personnelles telles que :
- son adresse IP[13], vue comme un identifiant privé
- son pseudonyme, vu comme un identifiant public
- des caractéristiques liées à la tùche comme :
- son expérience du systÚme (nombre d'éditions par exemple)
- les langues parlées et leur niveau (voir Babel)
- son statut
- un ensemble de préférences explicites (que l'on retrouve dans l'onglet Mes préférences)
- un historique des interactions avec le systĂšme et les autres utilisateurs (dont ses contributions, que l'on retrouve dans l'onglet Mes contributions)
- un ensemble de centres d'intĂ©rĂȘt (rĂŽle jouĂ© par la Liste de suivi)
Profil de logiciel Mozilla
Dans les différents logiciels de famille Mozilla (la version originale de Mozilla, puis Firefox, Thunderbird, Sunbird, etc.), le profil est le répertoire contenant les fichiers de configuration du logiciel. Cela permet de déplacer aisément un compte d'utilisateur d'un ordinateur, d'un disque ou d'un répertoire à un autre.
Chacun de ces logiciels utilise un gestionnaire de profils[14], ne pouvant ĂȘtre utilisĂ© que si le logiciel lui-mĂȘme n'a pas de processus en cours. Les noms et emplacements des diffĂ©rents profils sont rĂ©pertoriĂ©s dans un fichier nommĂ© Prefs.js, auquel le logiciel fait rĂ©fĂ©rence Ă chaque dĂ©marrage.
profilage web
Le profil d'un utilisateur peut ĂȘtre donnĂ© par son identitĂ© en ligne. Le profil d'un utilisateur anonyme peut Ă©galement ĂȘtre construit en utilisant l'historique de navigation web: Comme l'utilisation du web par un individu est unique, faire correspondre le profil d'utilisation web Ă des Ă©chantillons connus fournit un moyen d'identifier un utilisateur inconnu[15].
Le profilage des utilisateurs est Ă©galement une activitĂ© importante du web sĂ©mantique[16]. Le profilage des utilisateurs peut par exemple ĂȘtre liĂ© Ă l'historique de navigation et ses centres d'intĂ©rĂȘt[16]. Il peut notamment prendre en compte les noms de domaine des sites visitĂ©s, et les mots clĂ©s d'une page pour les associer Ă des ontologies[16].
Pour construire un profil utilisateur, parmi d'autres informations, le nombre de pages vues par l'utilisateur et le temps d visualisation des pages de chaque domaine peuvent notamment ĂȘtre utilisĂ©s[15]
Le profilage des utilisateurs a été utilisé dans le contexte du commerce électronique et des systÚmes personnalisés. Le profilage des utilisateurs permet d'établir le filtrage de l'information sur la base du contenu, ou sur une base collaborative[15] - [17].
Une recherche peut Ă©galement ĂȘtre personnalisĂ©e en utilisant lles donnĂ©es d'historique individuel de clics pour modĂ©liser les prĂ©fĂ©rences de recherche dans un profil utilisateur ontologique. Ce profil une fois incorporĂ© permet de rĂ©ordonner les rĂ©sultats de recherches, pour fournir une vue personnalisĂ©e[15] - [18].
Des expérimentations ont utilisé le comportement des utilisateurs, notamment la décision de continuer la navigation sur le site ou d'en sortir, et la durée de vue de chaque page au cours d'une visite web[15] - [19].
D'autres expérimentations ont utilisé le comportement des utilisateurs pour prédire l'age et le sexe de ceux-ci, en recoupant l'historique de navigation de personnes dont l'age et le sexe n'étaient pas connus, avec l'historique de navigation de personnes dont l'age et le sexe étaient connus, au travÚres d'un modÚle Bayésien[15] - [20].
Références
- (en)Office of Government Commerce,Introduction to the ITIL service lifecycle,The Stationery Office - 2010, (ISBN 9780113311316)
- (en)(Wahlster et Kobsa 1986) Wahlster W. et Kobsa A.,Dialogue-based user models. In Proceedings of IEEE, Vol. 74(7), p. 948-960, 1986.
- Lynda Tamine, Wahiba Bahsoun, Définition d'un profil multidimensionnel de l'utilisateur : Vers une technique basée sur l'interaction entre dimensions, Actes de la Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2006), Lyon : France (2006)
- Lynda Tamine-Lechani, Nesrine Zemirli, Wahiba Bahsoun, Approche statistique pour la dĂ©finition du profil dâun utilisateur de systĂšme de recherche dâinformation, HAL (2009), lire en ligne
- (en) Rand Morimoto, Michael Noel, Omar Droubi, Ross Mistry, Chris Amaris,Windows Server 2008: Unleashed,Sams Publishing - 2008, (ISBN 9780672329302)
- (en)Jean Andrews,A+ Guide to Managing And Maintaining Your PC,Cengage Learning - 2006, (ISBN 9780619217587)
- (en)Richard Petersen,Red Hat Enterprise Linux 5: Administration Security Desktop,Surfing Turtle Press - 2008, (ISBN 9780982099803)
- (en)Carol Woodbury, Patrick Botz, Experts' Guide to Os/400 & I5/os Security,System iNetwork - 2004, (ISBN 9781583040966)
- (en)Sam R. Alapati, Expert Oracle Database 10g Administration,Apress - 2005, (ISBN 9781430200666)
- (en)Paul De Bra, Alfred Kobsa, David Chin,User Modeling, Adaptation, and Personalization: 18th International Conference, UMAP 2010, Big Island, HI, USA, June 20-24, 2010,Springer - 2010, (ISBN 9783642134692)
- https://www.priv.gc.ca/media/1768/ip_201305_f.pdf
- (Jameson 1999) Jameson A., User Adaptive Systems An integrated Overview. Tutorial presented at the 7th International Conference on User Modeling, June 20-24, 1999.
- (en-US) Michael Mandiberg, « Mapping Wikipedia », sur The Atlantic, (consulté le )
- DĂ©tails : Geckozone - Le gestionnaire de profils
- Xiao-Xi Fan, Kam-Pui Chow, Fei Xu. Web User Profiling Based on Browsing Behavior Analysis. Gilbert Peterson; Sujeet Shenoi. 10th IFIP International Conference on Digital Forensics (DF), Jan 2014, Vienna, Austria. Springer, IFIP Advances in Information and Communication Technology, AICT-433, pp.57-71, 2014, Advances in Digital Forensics X. <10.1007/978-3-662-44952-3_5>. <hal- 01393760> https://hal.inria.fr/hal-01393760/document
- http://ceur-ws.org/Vol-137/09_grcar_final.pdf
- M. Grcar, D. Mladenic and M. Grobelnik, User profiling for the web, Computer Science and Information Systems ,vol.3(2),pp.1â29, 2006
- N. Fathy, N. Badr, M. Hashem and T. Gharib, Enhancing web search with semantic identification of user preferences, International Journal of Computer Science Issues,vol.8(6),pp.62â69,2011
- R. Bucklin and C. Sismeiro, A model of website browsing behavior estimated on clickstream data, Journal of Marketing Research,vol.40(3), pp. 249â267, 2003.
- J. Hu, H. Zeng, H. Li, C. Niu and Z. Chen, Demographic prediction based on userâs browsing behavior, Proceedings of the Sixteenth International Conference on the World Wide Web,pp.151â160,2007
Voir aussi
Articles connexes
- Utilisateur (informatique)
- Identité numérique (Internet)
- Personnalisation
- Composite Capability/Preference Profiles
- Ciblage comportemental
- Profilage de personnes
- Aspects techniques
- OpenID
- RFID (radio-Ă©tiquettes, puce Ă©lectronique)
- Catégorie:SystÚme de gestion d'identité
- Gestion de l'impression