Quels sites web utilisent des algorithmes de recommandation ?

Article mis à jour le 25 octobre 2025

Les algorithmes de recommandation, on en parle ? Si le terme vous semble nouveau, il s’agit simplement de ces systèmes intelligents qui vous suggèrent quoi acheter, quoi regarder, ou même quoi lire en ligne. Ils sont utilisés sur de nombreux sites web, du e-commerce aux réseaux sociaux, en passant par les plateformes de streaming et bien d’autres. Mais une question se pose : quels sont exactement les sites qui utilisent ces algorithmes et quels sont leurs réels impacts ? C’est ce que nous allons découvrir ensemble.

Les principaux sites qui utilisent des algorithmes de recommandation

De très nombreux sites web se servent des algorithmes de recommandation pour optimiser l’expérience utilisateur de leurs visiteurs. Tout d’abord, vous avez Google et Bing qui vous montrent des publicités selon vos recherches, vos sites visités, vos pages lues, vos clics, etc.

Voyons précisément par type de sites qui utilise des alogorithmes de recommandations.

Les sites de e-commerce

Sur les sites e-commerce, l’utilisation de ces algorithmes permet surtout d’offrir à chaque utilisateur une expérience d’achat unique et qualitative. Pour ce faire, plusieurs ressources sont utilisées, y compris les données de navigation, les achats précédents, les avis laissés, et les articles consultés. L’objectif de cette approche est de maximiser les ventes en présentant des articles susceptibles d’intéresser l’utilisateur.

Des géants du e-commerce comme Amazon utilisent justement ce type d’algorithme pour présenter à leurs clients des produits dont ils pourraient avoir besoin, en tenant compte de plusieurs données, y compris les habitudes d’achat et le profil d’acheteur. C’est aussi le cas d’eBay et Alibaba qui proposent des suggestions en fonction des comportements d’achat, des préférences enregistrées et d’autres informations pertinentes.

Mais ce ne sont pas les seuls, vous avez aussi, Uber, Uber Eats, Etsy, Airbnb

Les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux font partie de ces plateformes qui utilisent activement des algorithmes de recommandation pour améliorer l’expérience des internautes. Ils se servent de systèmes sophistiqués pour proposer du contenu intéressant et personnalisé en tenant compte des centres d’intérêts de chacun. Prenons l’exemple de Facebook. Sur cette plateforme, il vous suffit de rechercher un produit ou un service spécifique ou encore d’interagir (like, commentaire, partage) avec un post en particulier, pour que, les minutes d’après, vous commenciez à voir des contenus similaires sur votre fil d’actualité.

C’est aussi le cas des plateformes de réseaux sociaux tels qu’Instagram, TikTok, Twitter, Pinterest, LinkedIn, etc. Sur Instagram, par exemple, vous avez des photos et vidéos suggérées dans l’onglet « Explorer », basées sur les comptes que vous suivez, les posts que vous aimez, et les hashtags que vous utilisez. Il faut noter que ces différentes plateformes utilisent une multitude de techniques de filtrage pour cibler vos préférences et vos habitudes, ce qui fait qu’ils peuvent vous suggérer non seulement du contenu, mais aussi des amis ou encore des pages à suivre.

Les plateformes de streaming

Sur les plateformes de streaming comme Netflix et YouTube, l’utilisation des algorithmes de recommandation permet de suggérer, à l’utilisateur, des vidéos qui se rapprochent de ses goûts. Ces plateformes se basent, notamment, sur l’historique de visionnage, sur les abonnements et sur d’autres critères de filtrage pour recommander des films et séries qui vont plaire à leurs visiteurs.

Le service de streaming musical Spotify intègre aussi cette technologie. En analysant vos écoutes passées et vos playlists habituelles, l’algorithme essaie de comprendre vos préférences musicales et de vous proposer de nouveaux titres et artistes correspondant à ces préférences.

Les sites web d’actualité

Les sites d’actualités produisent quotidiennement du contenu informatif, mais tous leurs articles ne suscitent pas le même intérêt chez les internautes. Certains lecteurs préfèrent les contenus en rapport avec la finance, tandis que d’autres sont davantage attirés par les articles sur la politique.

Les algorithmes de recommandation analysent les habitudes de lecture de chaque utilisateur afin de lui proposer des articles similaires. Les sites web d’actualité tels que Google Actualités et Flipboard utilisent largement ce système. Sur ces deux plateformes, votre comportement de lecture et votre historique de recherche sont analysés par les algorithmes, qui vous soumettent ensuite des flux d’informations personnalisés, basés sur vos centres d’intérêt identifiés.

Les sites de voyage

Les algorithmes de recommandation sont également utilisés sur la plupart des sites de voyage. Ici aussi, ils fonctionnent selon le même principe : analyser vos habitudes de recherche en matière de destination ou d’hébergement (pays de visite, type d’hôtel, etc.), ou vos dernières réservations, afin de vous suggérer des options qui y ressemblent.

Ainsi, si vous êtes un habitué des sites de voyage comme Booking et TripAdvisor, vous allez remarquer qu’à chacune de vos visites sur ces plateformes, vous recevez des suggestions de lieux ou d’hébergements similaires à ceux que vous avez déjà recherchés par le passé. Si ce n’est pas le cas, ces recommandations seront certainement basées sur les disponibilités, les notes et commentaires (meilleurs choix des utilisateurs) ou les taux de clics (nombre de visiteurs qui cliquent sur l’offre).

Les plateformes de recherche d’emploi

LinkedIn et Indeed sont les meilleurs exemples de plateformes d’emploi qui se servent des algorithmes de recommandation pour offrir une expérience personnalisée à leurs utilisateurs. Sur LinkedIn, vous recevez des suggestions adaptées non seulement aux offres d’emploi, mais aussi aux connexions professionnelles susceptibles de correspondre à vos compétences et à votre profil.

Indeed utilise des algorithmes de recommandation pour personnaliser les suggestions d’offres d’emploi en fonction de vos recherches antérieures et des entreprises que vous avez consultées. Cette approche permet à chaque utilisateur de découvrir des opportunités et des contacts qui correspondent réellement à ses intérêts professionnels.

Définition et fonctionnement d’un algorithme de recommandation

Un algorithme de recommandation est un système de traitement de données conçu pour analyser les comportements et les préférences d’un utilisateur afin de lui suggérer du contenu, des produits ou des services personnalisés. Ces systèmes reposent sur une grande quantité de données collectées à partir des actions comme les clics, les achats, les notes et avis, ou les recherches. Par exemple, lorsque vous consultez un produit sur un site de commerce électronique, l’algorithme de recommandation du site enregistre cette action et peut l’utiliser pour vous recommander des articles similaires.

Le fonctionnement des algorithmes de recommandation peut varier, mais il repose souvent sur des techniques d’apprentissage automatique. Chaque donnée collectée, que ce soit via les cookies¹, l’historique de navigation, les interactions ou les préférences exprimées, est minutieusement analysée pour mieux cerner les besoins et les goûts de l’utilisateur.

Les modèles d’apprentissage automatique sont ensuite utilisés pour détecter des régularités dans ces données et pour anticiper les préférences futures de l’utilisateur. Ces modèles s’ajustent continuellement au fil des interactions, permettant de générer des recommandations personnalisées de plus en plus pertinentes.

En outre, il est important de noter que les recommandations adressées à un utilisateur spécifique ne reposent pas uniquement sur ses propres habitudes et préférences. Parfois, les algorithmes se basent sur l’analyse des comportements de navigation d’autres visiteurs ayant visiblement les mêmes centres d’intérêt que l’utilisateur en question pour lui suggérer des contenus ou produits susceptibles de l’intéresser sur le site web.

Quels sont les différents types d’algorithmes de recommandation ?

Les sites internet utilisent divers types d’algorithmes de recommandation pour influencer la qualité de l’expérience utilisateur. Voici quelques-uns des principaux types d’algorithmes de recommandation utilisés :

Les algorithmes de filtrage collaboratif 

Ce sont les systèmes de recommandation les plus utilisés et le plus performants. Ces algorithmes fonctionnent sur un principe simple : lorsque deux personnes ont aimé les mêmes produits par le passé, il y a de fortes chances qu’ils en aiment les mêmes dans le futur.

Prenons un exemple concret : l’algorithme de recommandation de Netflix a remarqué que vous, ainsi que plusieurs autres utilisateurs, avez recherché le premier épisode d’une série à la même période. Peu après, ces mêmes utilisateurs consultent le deuxième épisode. Lors de votre prochaine visite, Netflix vous suggérera automatiquement le nouvel épisode, même si vous ne l’avez pas encore recherché, en se basant sur ce comportement collectif.

Les algorithmes de recommandation basés sur le contenu

Ces algorithmes se concentrent sur les caractéristiques des produits ou contenus eux-mêmes, plutôt que sur les préférences des autres utilisateurs. Ils analysent des détails clés liés aux contenus que vous avez aimés ou produits que vous avez consultés ou achetés par le passé. La plupart du temps, il s’agit d’un mot-clé, d’un nom d’auteur (pour les contenus), d’une catégorie de produit ou de contenu, etc.

Par exemple, si vous avez lu, sur un site spécialisé dans l’automobile, quelques articles sur les caractéristiques des Cybertruck de Elon Musk, l’algorithme pourrait vous suggérer d’autres contenus disponibles sur le site web et abordant spécifiquement cette même thématique, c’est-à-dire les Cybertruck.

Les algorithmes de recommandation basés sur des règles

Contrairement aux deux précédents, ces algorithmes fonctionnent selon des règles prédéfinies, souvent basées sur des conditions spécifiques définies par l’éditeur du site web. Par exemple, un site de commerce électronique peut utiliser une règle simple qui recommande automatiquement des accessoires complémentaires après l’achat d’un produit principal (ex. : des coques et des protections d’écran anti-chocs suggérés après l’achat d’un téléphone).

Avantages et inconvénients des algorithmes de recommandation pour les sites web

L’utilisation d’algorithmes de recommandation présente de nombreux avantages pour les sites web. Tout d’abord, ils permettent de personnaliser l’expérience utilisateur, en proposant des contenus, produits ou services qui correspondent précisément aux préférences et aux besoins de chacun. Les utilisateurs gagnent ainsi du temps dans leurs recherches, ce qui augmente leur engagement et tend à les fidéliser. 

De plus, les recommandations peuvent augmenter les ventes ou les conversions. En leur suggérant des articles qu’ils sont susceptibles d’acheter ou de consommer, les sites web incitent leurs utilisateurs à acheter plus.

Cependant, l’utilisation des algorithmes de recommandation peut également présenter des inconvénients, tels que le risque d’enfermement de l’utilisateur dans une « bulle de filtres« , où les recommandations répétées basées sur des comportements passés limitent la diversité des contenus ou produits proposés. De même, ces systèmes peuvent susciter des préoccupations concernant la confidentialité des données, car ils reposent sur la collecte et l’analyse d’informations personnelles pour fonctionner efficacement.

Note de bas de page :

1. Cookies : petit fichier texte que les sites web stockent sur votre appareil pour mémoriser vos préférences, vos actions, ou des informations sur votre session de navigation. ↩︎