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Comit&#233; organisationnel     Pr Ghislaine CHARTRON, directrice de l'INTD, laboratoire Dicen    Pr Imad SALEH, directeur du laboratoire Paragraphe    G&#233;rald KEMBELLEC, doctorant SIC au laboratoire Paragraphe et enseignant INTD Axes de la journ&#233;e     Axe 1. Les moteurs de recommandation et e-commerce, historique    Axe 2. Les moteurs de recommandation, mod&#232;les et m&#233;thodes    Axe 3. Les moteurs de recommandation et les offres de contenus : d&#233;veloppement et bilan    Axe 4. Impact des moteurs de recommandation sur les usagesLes actes de la journ&#233;e seront soumis au comit&#233; scientifique des &#233;ditions Herm&#232;s Sciences, collection &#171; Information, hyperm&#233;dias et communication &#187; pour une publication papier. Pr&#233;sentationPlacer l&#8217;usager au c&#339;ur du syst&#232;me d&#8217;information n&#8217;est pas une id&#233;e nouvelle, mais certaines enseignes ont organis&#233; et impl&#233;ment&#233; cette pratique avec une rigueur scientifique. Les moteurs de recommandation sont n&#233;s de l&#8217;observation des pratiques d&#8217;usagers, mais ont &#233;volu&#233; dans d&#8217;autres directions pour proposer une offre toujours plus en ad&#233;quation avec les habitudes, les go&#251;ts et besoins des usagers. D&#232;s 2000, Burke faisait remarquer que de nombreux sites commerciaux comme Amazon ou encore e-Bay avaient compris l&#8217;int&#233;r&#234;t (commercial) de contextualiser des offres d&#8217;hyperliens p&#233;riph&#233;riques &#224; l&#8217;hypertexte consult&#233; par l&#8217;usager . Les moteurs de recherche commerciaux ont m&#234;me cr&#233;&#233; des produits d&#233;riv&#233;s comme le &#171; Google AdSense &#187; afin d&#8217;optimiser leurs profits publicitaires en exploitant les syst&#232;mes de recommandation. La recommandation commence &#224; &#234;tre utilis&#233;e &#233;galement en recherche d&#8217;information scientifique et technique par les acteurs du domaine. M&#234;me si ce type de technologie n&#8217;est pas encore g&#233;n&#233;ralis&#233;, certains &#233;diteurs, comme Elsevier avec sciencedirect proposent des syst&#232;mes de recommandation.Les fonctionnalit&#233;s de recommandation s&#8217;appuient aujourd&#8217;hui principalement sur deux grands types de technologies. La premi&#232;re approche est fond&#233;e sur l&#8217;analyse statistique et s&#233;mantique des contenus (content-based approach). La seconde approche, plus sociologique, est bas&#233;e sur l&#8217;&#233;tude des comportements des utilisateurs que ce soit en terme de statistiques de groupe (collaborative filtering) ou de parcours individuels (user-based recommender system), comme l&#8217;analyse de traces.Cette derni&#232;re m&#233;thode, bas&#233;e sur l&#8217;analyse de trace ouvre de nouvelles perspectives en mati&#232;res publicit&#233;s cibl&#233;es, ce qui permet d&#8217;aborder l&#8217;autre facette des moteurs de recommandation. Avec le sch&#233;ma de pens&#233;e de masse pr&#244;nant la gratuit&#233; des services sur l&#8217;Internet, la strat&#233;gie commerciale des producteurs de contenus a du s&#8217;adapter. La nouvelle &#233;conomie des sites Internet d&#233;pend de la mon&#233;tisation de l&#8217;audience aupr&#232;s des annonceurs . L&#8217;enjeu majeur de ces m&#233;dias est de capter, retenir et rediriger l&#8217;attention de ses utilisateurs vers certains sites et services, ce qui sera la source de revenus. Les sites cin&#233;philes, comme le fran&#231;ais Allocin&#233; ou l&#8217;anglo-am&#233;ricain IMDB (propri&#233;t&#233; d&#8217;Amazon), sont pass&#233;s ma&#238;tres dans la technique de capter et de rediriger l&#8217;attention de l&#8217;usager pour la mon&#233;tiser. Une &#233;conomie de l&#8217;attention envahit le march&#233; de la culture sur Internet plus efficacement que sur n&#8217;importe quel autre vecteur informationnel. Sala&#252;n d&#233;clare que gr&#226;ce &#224; Internet, le march&#233; de l&#8217;attention inverse le sens de l&#8217;affichage publicitaire . En effet, message publicitaire commence &#224; accompagner le cheminement de l&#8217;internaute et non celui du document support.Quel est l&#8217;historique des moteurs de recommandation ? Quels sont ses impacts sur les habitudes des usagers de l&#8217;information ? Qui sont les acteurs scientifiques et commerciaux les plus impliqu&#233;s ? Quels sont les m&#233;thodes et mod&#232;les les plus efficients de recommandation ? Quels sont les d&#233;veloppements majeurs dans le domaine des plateformes de contenu ? Voil&#224; autant de questions que la journ&#233;e d&#8217;&#233;tude &#171; Les moteurs de recommandation &#187; du 11 juin tentera d&#8217;&#233;clairer.ProgrammeProgramme de la matin&#233;e &#160;&#160;&#160; 09h00 &#8211; 12h30Le moteur de recommandation : un nouveau m&#233;diateur des contenus ? G&#233;rald Kembellec, Universit&#233; Paris 8, Laboratoire Paragraphe et CNAMGhislaine Chartron, Dicen, CNAM, Conservatoire National des Arts et M&#233;tiers, Laboratoire DICEN, ParisLes Syst&#232;mes de Recommandations en Recherche d'Information Laurent Candillier, Etienne Chai Soci&#233;t&#233; Nomao Toulouse Comment exploiter les commentaires d'internautes pour la recommandation automatique ? Damier Poirier, LIFO, Universit&#233; d&#8217;Orl&#233;ans Approches topologiques pour la pr&#233;vision de liens dans des grands graphes de terrain : application au calcul de recommandation Nesserine Benchettara, Rushed Kanawati, Manisha Pujari, C&#233;line Rouveirol, Guillaume Santini Equipe A3, LIPN CNRS UMR 7030, Universit&#233; Paris Nord Villetaneuse Une approche de recommandation hybride guid&#233;e par la s&#233;mantique Roza L&#233;mdani, Nac&#233;ra Bennacer, G&#233;raldine Polaillon, Yolaine Bourda, Sup&#233;lec Sciences des Syst&#232;mes (E3S), D&#233;partement Informatique Gif sur Yvette Espaces cognitifs : les fronti&#232;res de la recommandation Hakim Hachour, Samuel Szoniecky, Universit&#233; Paris 8, Laboratoire Paragraphe Saint-Denis Programme de l&#8217;apr&#232;s midi &#160;&#160;&#160; 14h00 &#8211; 17h00Recommandeurs et diversit&#233; Muriel Foulonneau, Valentin Grou&#232;s, Yannick Naudet, Tudor Public Research Centre, Knowledge Intensive Systems and Services, Luxembourg Syst&#232;me de recommandation&#160; par niveau dans la classification &#224; facettes pour la recherche documentaire Manel Hmimida, CNAM, Conservatoire National des Arts et M&#233;tiers, Laboratoire DICEN, Paris A combined configuration and recommendation of Product Lines Camille Salinesi, Raouia Triki, Raul Mazo CRI, Universit&#233; Panth&#233;on Sorbonne, Paris Partir des usages pour analyser les syst&#232;mes sociotechniques de recommandationJean-Claude Domenget, Alexandre Coutant Universit&#233; de Franche-Comt&#233;, Laboratoire ELLIADD - Equipe OUN Montb&#233;liard Tour de table des entreprises    Bab&#233;lio (Pierre Fr&#233;maux, Bab&#233;lio, Paris)    Smart searching on academic content platforms (Wouter van der Velde, Springer Verlag, Pays Bas)    Mendeley Institutional Edition (MIE, Philippe Glatzle, Swets, St Quentin en Yvelines)Conclusion et cl&#244;ture de la journ&#233;e