Plates-formes avec intégration AI pour la personnalisation dans les casinos en ligne

Introduction

L'intégration AI dans les plates-formes de casino ouvre de nouvelles possibilités : sélection automatique des jeux, offers personnalisés et prévision du comportement. Les principaux objectifs sont d'augmenter la rétention et l'ARPU, en évitant l'obsession et en respectant la vie privée.

1. Collecte et préparation des données

Suivi des événements : Loger les clics, les paris, les gains, les sessions et les abandons à Kafka/ClickHouse.
Profils de l'utilisateur : combiner la démographie, l'historique des jeux, les dépenses et les réactions aux actions dans Customer 360.
Feature Store : stockage des caractéristiques (feature engineering) - taux moyen, fréquence des visites, fournisseurs préférés.

2. Systèmes de recommandation

1. Collaborative Filtering:

Matrice des joueurs × des jeux, calcul des similitudes via ALS/SVD, émission de « joueurs similaires joués »....

2. Content-Based:

Évaluation des attributs des jeux (RTP, volatilité, thème) et sélection en fonction du profil de l'utilisateur.

3. Modèle hybride :

Combinaison des deux approches, classement en fonction de la fraîcheur et des priorités promotionnelles.

4. API pour frontende :

'GET/recommendations/{ playerId} ? limit = 10 '→ la liste des jeux avec évaluation de la pertinence.

3. Bonus dynamiques et offers

Module de personnalisation des bonus :

Génération d'offres personnalisées : spins gratuits, dépôts de match, cashback.

Modèle ML :

XGBoost/LightGBM pour prédire la probabilité de réponse et LTV, optimiser l'offer sous KPI.

Automatisation via le moteur de campagne :

Lors de la création d'une campagne, ciblage basé sur 'predicted _ engagement> threshold'.

4. Analyse prédictive et churn-prevention

Modèle Churn :

Régression logistique ou réseau neuronal sur un ensemble de caractéristiques : temps de la dernière session, gain moyen, fréquence des paris.

Trigger-actions:

Auto-mailing re-engagement-offers à 'churn _ score> 0. 7`.

Suivi de l'efficacité :

Tests A/B avec groupes témoin et test, mesure de lift dans la retraite.

5. Tests A/B et formation en ligne

Feature Flags:

Expérimentation au niveau des recommandations et des offers sans sortie de code.

Multi-armed Bandits:

Algorithmes UCB/Thompson Sampling pour la répartition dynamique du trafic entre les options.

Metrics Pipeline:

Calcul automatique de la valeur p et de la confiance interval en BI.

6. Intégration et infrastructure

Microservices:

Services distincts pour Data Ingestion, Feature Store, Model Serving (TensorFlow Serving, MLflow).

Real-time Inference:

gRPC/REST endpoints avec un retard <50 ms, mise en cache des recommandations populaires.

Batch Processing:

ETL via Airflow pour réapprendre et mettre à jour les modèles quotidiennement.

7. Confidentialité et sécurité

GDPR/CCPA:

Anonymisation des IPI, mécanismes juridiques de suppression des données sur demande.

Data Governance:

Définition des durées de conservation, accès par rôle, audit des modèles pour éviter les bias.

Secure ML Pipeline:

Cryptage des données au repos (at rest) et en transmission (TLS), environnements isolés pour les experts.

Conclusion