Taille et Part du Marché des Logiciels de Recommandation par Intelligence Artificielle - Tendances de Croissance et Prévisions (2026 - 2031)

Tendances et Perspectives du Marché Mondial des Logiciels de Recommandation par Intelligence Artificielle

Demande d'Hyper-Personnalisation dans le Commerce Numérique

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle est porté par un glissement clair du ciblage d'audience large vers des recommandations en temps réel adaptées à chaque utilisateur. Les entreprises traitent désormais les préférences déclarées, le comportement de navigation, l'historique d'achat et l'activité de fidélité comme un ensemble de signaux combinés pouvant soutenir des décisions de recommandation bien plus précises. Cela a fait évoluer les logiciels de recommandation d'un outil de soutien aux campagnes vers une couche centrale de l'architecture du commerce numérique, façonnant la découverte, la rétention et l'expansion du panier. La valeur commerciale d'une personnalisation solide reste visible dans la croissance des revenus et les résultats clients, même si le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle est désormais évalué sur un impact commercial plus large que la seule augmentation des clics. Les acheteurs s'attendent de plus en plus à ce que les outils de recommandation améliorent simultanément la conversion, la rétention et la qualité de l'expérience, ce qui accroît la valeur des plateformes capables de connecter les données, la logique de classement et l'exécution dans un flux unique. Ce schéma maintient une demande ferme sur l'ensemble du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle, car le bénéfice s'étend désormais à la découverte de produits, aux achats répéts et à la gestion de la valeur à vie plutôt qu'à un seul canal isolé.

Compréhension de l'Intention Guidée par l'IA Générative

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle est également façonné par des modèles d'IA générative qui interprètent l'intention plutôt que de simplement récupérer des éléments similaires à partir de l'activité passée. Shopify a rapporté que son système de recommandation génératif traitait les sessions d'acheteurs comme des problèmes de prédiction séquentielle et a amélioré les commandes de boutique de 0,94 %, les taux de clics de haute qualité de 5 % et la conversion de 0,71 % lors de tests A/B en conditions réelles.^{[1]Shopify Engineering, "Le Système de Recommandation Génératif derrière le Moteur de Commerce de Shopify," Shopify Engineering, shopify.engineering} Cela est important car les entreprises peuvent utiliser une architecture unique pour lire des requêtes en langage naturel, gérer des signaux comportementaux épars et expliquer les recommandations de manière plus directe. Des recherches sur le cadre GenRec de JD.com ont montré que les modèles génératifs orientés vers les préférences peuvent soutenir des recommandations à grande échelle en production en utilisant des signaux d'entraînement plus denses et en traitant l'ambiguïté des recommandations un-à-plusieurs.^{[2]Y. Ma et al., "GenRec : Un Cadre Génératif Orienté Préférences pour la Recommandation à Grande Échelle," arXiv, doi.org} Ce même glissement réduit également l'une des barrières les plus anciennes du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle, car les nouveaux utilisateurs et les nouveaux produits n'ont plus besoin de longues interactions avant que les recommandations deviennent utiles. Les fournisseurs capables d'associer ces modèles à des flux de travail fiables de réentraînement, de classement et de gouvernance gagnent du terrain, car les acheteurs recherchent des systèmes pouvant évoluer au-delà des simples moteurs de suggestion de produits.

Classement en Temps Réel pour la Découverte Omnicanale

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle évolue vers des systèmes de recommandation capables d'actualiser le contexte sur les points de contact web, mobile, en magasin et conversationnels en quasi temps réel. Ce changement est important car une seule action client doit désormais mettre à jour les surfaces de recommandation sur plusieurs canaux sans délai pour que l'expérience reste cohérente. La qualité des recommandations dépend donc non seulement de la conception du modèle, mais aussi de la diffusion d'événements, de la fraîcheur des fonctionnalités et de la capacité à préserver le contexte entre les interactions. Les lancements d'entreprises dans la pile logicielle de commerce en 2026 ont montré que les fournisseurs construisent des outils de découverte autour de l'interaction en langage naturel et de boucles de réponse plus rapides, ce qui reflète le mouvement plus large de la recherche statique vers la découverte conversationnelle.^{[3]Équipe Bloomreach, "Bloomreach dévoile les fonctionnalités inaugurant l'ère agentique du marketing et du commerce électronique," Actualités Bloomreach, bloomreach.com} Le Parlement européen a noté que la loi européenne sur l'IA s'inscrit aux côtés d'autres règles numériques et souligne la nécessité de la traçabilité et de la documentation dans les systèmes automatisés, rendant la journalisation en temps réel et les pistes d'audit plus importantes dans les environnements de recommandation. En conséquence, le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle récompense les fournisseurs capables de combiner la vitesse de classement avec des enregistrements d'explicabilité et une surveillance opérationnelle au sein d'un flux de travail unique.

Activation des Données de Première Partie à Travers les Jardins Clos

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle bénéficie également de l'importance croissante des données de première partie suite au déclin du suivi basé sur les cookies tiers. Les entreprises reconstruisent leurs flux de signaux de recommandation autour des interactions clients consenties, de la collecte côté serveur et d'un contrôle plus strict de leurs propres actifs de données. Ce glissement n'affecte pas tous les secteurs de manière égale, car les entreprises disposant de riches historiques de transactions et de relations directes avec les clients ont une base plus claire pour l'entraînement des modèles. Les organisations qui ont investi tôt dans les plateformes de données clients et la conception de données respectueuse du consentement sont désormais mieux positionnées pour maintenir une qualité de recommandation stable sur tous les canaux. Celles qui ont agi plus tard font face à la fois à un rattrapage technique et à des changements de processus internes, ce qui ralentit le déploiement et maintient une forte demande de services sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Il en résulte un écart de performance plus large entre les organisations matures en matière de données et celles qui le sont moins, ce qui soutient la demande pour des fournisseurs capables de simplifier l'activation, la résolution d'identité et la gouvernance au sein d'une pile de produits unique.

Fragmentation de la Confidentialité des Données et du Consentement

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle est confronté à des frictions croissantes dues à des règles de confidentialité fragmentées et à des pratiques de consentement inégales selon les régions. Des recherches publiées dans l'International Journal of Computer Science and Engineering ont révélé que seulement 23 % des utilisateurs avaient fourni un consentement complet pour la publicité, tandis que 36 % avaient refusé le traitement non essentiel, laissant les systèmes de recommandation travailler avec une profondeur de données inégale selon les cohortes.^{[4]Goldbach et al., "Impact de la Conformité au RGPD sur les Systèmes de Recommandation Publicitaire, Défis Algorithmiques, Solutions Préservant la Confidentialité et Compromis de Performance," International Journal of Computer Science and Engineering, doi.org} Cette fragmentation affaiblit la cohérence des modèles car certains groupes d'utilisateurs peuvent être profilés avec un historique riche tandis que d'autres ne le peuvent pas. La même recherche a également noté que les contrôles de conformité ajoutent de la latence aux demandes de recommandation, ce qui est important dans les environnements ciblant des temps de réponse très rapides. Le Parlement européen a déclaré que le chevauchement entre la loi européenne sur l'IA et d'autres règles numériques crée des exigences supplémentaires en matière de documentation et d'évaluation pour les systèmes automatisés, en particulier lorsque le profilage ou le soutien à la décision est impliqué. Cela maintient des coûts de conformité élevés sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle, favorisant les fournisseurs qui prennent déjà en charge le suivi du consentement, l'auditabilité et la gestion des politiques régionales.

Lacunes en Matière d'Explicabilité des Modèles et de Gouvernance des Biais

Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle est également contraint par l'écart entre la précision des modèles et leur explicabilité dans des contextes réglementés. La Banque des règlements internationaux a noté que les régulateurs révisent les orientations sur le risque des modèles pour répondre aux attentes spécifiques à l'IA en matière d'explicabilité, à mesure que les institutions élargissent l'utilisation de l'IA dans le soutien à la décision et les tâches de recommandation. Cela crée un problème pour les systèmes d'apprentissage profond et de grands modèles de langage qui fonctionnent bien mais restent difficiles à expliquer au niveau des résultats. Dans des secteurs tels que la santé, la finance et l'administration publique, les acheteurs prolongent les cycles d'évaluation jusqu'à ce que les fournisseurs puissent démontrer une journalisation plus solide, des contrôles d'équité plus robustes et une documentation plus complète. La question va au-delà de la seule conformité, car les biais de popularité et les pratiques de classement opaques peuvent éroder la confiance dans les résultats de recommandation lorsque les acheteurs ne peuvent pas retracer pourquoi certaines options sont promues plutôt que d'autres. Le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle continue donc de récompenser les fournisseurs capables d'équilibrer précision sémantique, transparence et préparation à la gouvernance plutôt que de se concurrencer uniquement sur la nouveauté des modèles.

*Nos prévisions considèrent les impacts des moteurs et des contraintes comme directionnels et non additifs. Les prévisions d'impact reflètent la croissance de référence, les effets de composition et les interactions entre variables.

Analyse des Segments

Par Composant : Les Solutions Ancrent les Revenus Tandis que les Services s'Accélèrent

Les solutions représentaient 72,41 % de la part du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle en 2025, ce qui reflète l'ampleur des licences logicielles, des plateformes basées sur des API et des analyses intégrées dans les piles d'entreprise. Les entreprises dépensent toujours en priorité pour le moteur central car la logique de recommandation est intégrée dans les flux de travail de recherche, de commerce, de contenu et d'engagement client. Cela donne aux solutions une nette avance en termes de revenus au sein du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle, en particulier là où les acheteurs souhaitent une couche de plateforme directe pouvant être connectée sur plusieurs canaux. Bloomreach a introduit Recommendations+ en mai 2025, avec une analyse comportementale en temps réel basée sur des transformeurs, démontrant comment les fournisseurs ajoutent davantage d'intelligence directement dans les offres logicielles packagées. La domination des solutions reflète également le fait que de nombreuses entreprises préfèrent sécuriser le moteur en premier, puis construire des services autour de celui-ci au fil du temps.

Les services devraient croître à 21,84 % jusqu'en 2031, le rythme le plus rapide parmi les composants du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Les acheteurs ont souvent besoin d'aide pour la conception des pipelines de données, l'intégration, l'ajustement des modèles et les contrôles de gouvernance avant de pouvoir produire des résultats stables en production. C'est particulièrement vrai lorsque les entreprises connectent des plateformes de données clients, des magasins de fonctionnalités, des cadres de consentement et plusieurs environnements cloud dans une configuration opérationnelle unique. La pression réglementaire ajoute une autre couche de demande de services, car les déploiements de recommandation nécessitent désormais plus de travail sur l'explicabilité, la documentation et les contrôles de processus. Il en résulte un lien plus étroit entre les ventes de logiciels et les travaux continus de conseil, d'intégration et d'optimisation gérée sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle.

Par Type de Recommandation : La Découverte Conversationnelle Remodèle la Courbe de Demande

Les recommandations de produits représentaient 38,62 % des revenus en 2025, ce qui en fait le plus grand type de recommandation sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Leur avance provenait d'une utilisation large sur les pages de détail des produits, les flux de paiement, l'expansion du panier et la communication post-achat. Ces cas d'usage restent matures, reproductibles et faciles à connecter aux indicateurs de conversion, de sorte qu'ils continuent d'ancrer la demande dans les environnements de commerce. Le long historique de déploiement des widgets de recommandation de produits donne également aux fournisseurs une large base installée difficile à déplacer rapidement. Cela maintient la catégorie centrale même si de nouveaux modèles de découverte gagnent en dynamisme.

Les recommandations de recherche et de découverte devraient croître de 22,19 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le type à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. La croissance est liée au passage de la recherche par mots-clés structurée à la découverte conversationnelle, où les utilisateurs décrivent leurs besoins en langage naturel et s'attendent à une orientation immédiate et pertinente. Les fournisseurs répondent en liant plus étroitement la recherche, la recommandation et l'analyse de pertinence, afin que les équipes de merchandising puissent voir l'impact commercial avec plus de clarté. Les recommandations de contenu continuent d'être importantes dans les médias, le divertissement et l'édition, indiquant que la demande de recommandation se répand dans les contextes de produits, de contenu et de recherche plutôt que de rester confinée à un seul format. Les acheteurs favorisent de plus en plus les fournisseurs capables de prendre en charge les 3 modes via une architecture unique, car cela réduit la complexité opérationnelle et facilite l'optimisation multicanale.

Par Technologie : L'IA Générative Perturbe les Hiérarchies Traditionnelles des Modèles

L'apprentissage automatique traditionnel détenait une part de 34,18 % en 2025, ce qui en fait la plus grande base technologique sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Son avance provenait d'une utilisation approfondie en production, d'un coût d'inférence plus faible et d'une meilleure interprétabilité dans les environnements où l'auditabilité reste importante. De nombreuses entreprises continuent de s'appuyer sur ces modèles pour les tâches de recommandation établies car ils sont bien compris et plus faciles à gouverner. Cela donne à l'apprentissage automatique traditionnel une base installée stable même si de nouvelles approches génératives attirent l'attention. Le segment reste donc important pour les acheteurs qui privilégient le contrôle opérationnel et un comportement de déploiement prévisible.

Les moteurs de recommandation par IA générative devraient croître à 26,73 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le segment technologique à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Shopify a rapporté que son système de recommandation génératif en production a amélioré le taux de clics de haute qualité de 5 % et la conversion de 0,71 %, ce qui soutient l'argument en faveur des architectures séquentielles et conscientes de l'intention dans les environnements de commerce en conditions réelles. Des recherches sur GenRec ont également montré que les cadres génératifs orientés préférences peuvent gérer des recommandations industrielles à grande échelle en utilisant des signaux de gradient plus denses et en réduisant l'ambiguïté un-à-plusieurs. L'apprentissage profond et les réseaux de neurones occupent toujours une position intermédiaire pratique car ils peuvent offrir une meilleure précision que les anciens modèles sans le poids opérationnel complet des piles génératives de pointe. Au fil du temps, le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle évolue vers des systèmes capables de combiner des signaux textuels, visuels et comportementaux dans un espace de représentation unique, ce qui améliore les performances au démarrage à froid et réduit les limitations des méthodes basées sur l'historique des interactions.

Note: Les parts de segments de tous les segments individuels sont disponibles à l'achat du rapport

Par Fonction Commerciale : L'IA Agentique Élève l'Optimisation des Campagnes

La personnalisation client représentait 31,24 % du marché en 2025, ce qui en fait la plus grande fonction commerciale sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Cette avance reflète l'importance continue d'offrir le bon produit, contenu ou message à chaque utilisateur tout au long du cycle de vie client. La personnalisation reste le premier cas d'usage que de nombreux acheteurs poursuivent car elle peut être directement connectée aux résultats de conversion, de rétention et d'engagement. Elle donne également aux entreprises une base sur laquelle elles peuvent ensuite ajouter des cas d'usage de recherche, de campagne et de merchandising. Cela maintient la personnalisation client au centre des dépenses même si la portée des logiciels de recommandation s'élargit.

L'optimisation des campagnes marketing devrait croître à 21,46 % jusqu'en 2031, ce qui en fait la fonction commerciale à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Salesforce a élargi ses capacités de commerce agentique et de contenu en 2026, notamment par l'acquisition de Contentful, ce qui a aligné la logique de recommandation plus étroitement avec l'orchestration automatisée du contenu et l'exécution des campagnes. Cela reflète un mouvement plus large vers des systèmes capables de séquencer les offres, les actifs créatifs et les actions sur les canaux avec moins d'intervention manuelle. L'optimisation des ventes et des revenus continue de couvrir les cas d'usage de prochaine meilleure action, de vente croisée, de vente incitative et d'offre dynamique, tandis que l'optimisation du merchandising et des stocks intègre les signaux de demande dans les décisions côté offre. La pile de recommandation s'étend donc au-delà de la conception de l'expérience frontale vers l'exécution commerciale, augmentant le poids stratégique du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle dans les flux de travail d'entreprise plus larges.

Par Mode de Déploiement : Les Architectures Hybrides Reflètent les Réalités de Conformité

Le déploiement cloud représentait 68,53 % du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle en 2025, confirmant son statut de modèle de déploiement dominant. Le cloud était en tête car il prend en charge la mise à l'échelle élastique de l'inférence, les mises à jour gérées par le fournisseur et une charge d'infrastructure moindre pour les entreprises sans équipes d'opérations IA approfondies. Il s'aligne également sur les modèles de livraison par abonnement et basés sur des API qui sont devenus courants sur les plateformes de recommandation. Cela fait du cloud le point d'entrée le plus facile pour de nombreux acheteurs souhaitant un déploiement plus rapide et moins de friction opérationnelle. En conséquence, le cloud continue de définir la référence pour le déploiement grand public sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle.

Le déploiement hybride devrait croître à 20,82 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le mode à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. L'essor du déploiement hybride reflète les besoins des organisations de services financiers, de santé et gouvernementales qui souhaitent un contrôle local sur les données sensibles mais apprécient toujours la formation et l'orchestration basées sur le cloud. Des recherches publiées dans les actes de l'IEEE ont rapporté que les modèles de recommandation déployés en périphérie utilisant l'apprentissage fédéré ont réduit la latence de 30 %, amélioré la précision contextuelle de 20 % et offert une efficacité de confidentialité des données de 95 % par rapport aux alternatives hybrides et cloud dans la conception de l'étude. Les déploiements sur site restent pertinents là où l'architecture existante, les contrôles de propriété intellectuelle ou les préoccupations de souveraineté des données continuent de façonner les choix technologiques. Cela signifie que le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle n'évolue pas vers un modèle de déploiement universel unique, mais vers un mélange dans lequel les exigences de conformité et de latence déterminent l'architecture.

Note: Les parts de segments de tous les segments individuels sont disponibles à l'achat du rapport

Par Taille d'Entreprise : La Démocratisation du SaaS Stimule l'Adoption par les PME

Les grandes entreprises détenaient une part de 64,79 % en 2025, ce qui en fait le plus grand groupe de clients sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Leur avance reflète des données plus profondes, des équipes IA dédiées et la capacité à soutenir des contrats logiciels pluriannuels et des programmes de déploiement complexes. Les grandes organisations bénéficient également plus rapidement des systèmes de recommandation car elles opèrent à des volumes de transactions plus élevés et peuvent entraîner des modèles sur des historiques d'interactions plus riches. Cela leur confère un avantage naturel en matière de précision, d'expérimentation et de préparation à la gouvernance. La base de dépenses des grandes entreprises reste donc un ancrage majeur pour le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle.

Les petites et moyennes entreprises devraient croître à 22,41 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le segment à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. L'OCDE a noté en décembre 2025 que les pénuries de compétences et les contraintes financières restent des obstacles majeurs à l'adoption de l'IA parmi les PME, mais les modèles d'IA en tant que service basés sur le cloud contribuent à réduire ces deux pressions. Bloomreach a lancé Loomi AI pour Shopify en avril 2026 avec une activation sans code, montrant comment les fournisseurs abaissent le seuil technique pour les petits commerçants. Les modèles de tarification basés sur les résultats et les modèles d'implémentation simplifiés rendent également les logiciels de recommandation plus faciles à justifier pour les entreprises aux budgets plus serrés. Cela élargit le marché adressable pour les logiciels de recommandation par intelligence artificielle et oriente une partie de la croissance future vers des formats logiciels plus accessibles.

Par Utilisateur Final : Le Commerce de Détail est en Tête mais la Trajectoire de Croissance de la Santé est Plus Forte

Le commerce de détail et le commerce électronique représentaient 26,84 % du marché en 2025, maintenant leur position de plus grand segment d'utilisateurs finaux sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Cette avance reflète le long historique du commerce de détail avec le classement des produits, l'expansion du panier, la pertinence de la recherche et la promotion personnalisée. Le commerce de détail reste également le secteur où les performances des recommandations peuvent être mesurées le plus directement par rapport aux résultats de revenus et de conversion. Ce chemin de retour clair lui a permis de rester l'environnement de déploiement le plus établi. En conséquence, le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle tire encore beaucoup de ses signaux commerciaux et techniques de la pratique du commerce de détail.

La santé et les sciences de la vie devraient croître à 21,37 % jusqu'en 2031, ce qui en fait le groupe d'utilisateurs finaux à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. Une étude publiée dans Nature npj Digital Medicine a rapporté qu'un système d'IA agentique pour la génération de recommandations pharmacogénomiques a atteint une précision d'extraction d'entités de 91,9 % et a surpassé les modèles de langage généralistes de pointe en matière de clarté clinique et de concordance avec les directives. Cela soutient l'idée que les systèmes de recommandation évoluent au-delà de l'usage grand public vers le soutien à la décision clinique, la pharmacogénomique et la mise en correspondance patient-essai. Les services bancaires, financiers et d'assurance continuent d'utiliser des outils de recommandation pour la mise en correspondance de produits et l'orientation de portefeuille, tandis que les technologies de l'information et les télécommunications les appliquent à la gestion du désabonnement et à la vente incitative, et que les médias et le divertissement les utilisent pour la curation de contenu et la fidélisation de l'audience. La santé génère une croissance plus forte, mais elle soulève également des attentes plus strictes en matière d'explicabilité et de contrôle des biais, ce qui continuera de façonner les exigences des fournisseurs sur l'ensemble du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle.

Note: Les parts de segments de tous les segments individuels sont disponibles à l'achat du rapport

Analyse Géographique

L'Amérique du Nord détenait 36,42 % de la part du marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle en 2025, ce qui en fait le plus grand contributeur régional. La région bénéficie d'une offre dense en logiciels d'entreprise, d'une infrastructure cloud mature et d'investissements précoces dans les systèmes de données de première partie. Les États-Unis sont restés le principal centre de demande, tandis que le Canada a continué à développer l'adoption dans les services financiers et le commerce de détail. Le Mexique a également gagné en pertinence car les opérations nearshore dans le commerce de détail et les services financiers ont soutenu des programmes de déploiement rentables. Les acheteurs nord-américains ont de plus en plus évolué des outils de personnalisation autonomes vers des systèmes de commerce agentique plus intégrés, qui ont lié la logique de recommandation plus étroitement à la recherche, au contenu et aux flux de travail du service client.

L'Asie-Pacifique devrait croître à 23,68 % jusqu'en 2031, ce qui en fait la géographie à la croissance la plus rapide sur le marché des logiciels de recommandation par intelligence artificielle. La croissance en Chine, en Inde, en Corée du Sud et en Asie du Sud-Est est soutenue par un volume élevé de commerce numérique et par des entreprises de plateforme qui gèrent déjà de grands flux de données comportementales. Rakuten Group a lancé Discovery Recommendations sur l'application Rakuten Ichiba en novembre 2025, utilisant une IA propriétaire pour faire remonter des images de produits personnalisées, des vidéos et des pages de contenu parmi près de 500 millions d'articles dans plus de 50 000 boutiques. Cela a montré comment les opérateurs de plateformes dans la région poussent la livraison de recommandations au-delà des carrousels de produits traditionnels vers une découverte plus riche axée sur le contenu. Les écosystèmes de super-applications en Asie du Sud-Est augmentent également la demande de couches de recommandation capables de fonctionner dans les domaines du commerce, de l'alimentation, de la logistique et des produits financiers au sein d'une seule session utilisateur.

L'Europe est restée le troisième marché régional en importance pour les logiciels de recommandation par intelligence artificielle en 2025. L'Allemagne, le Royaume-Uni et la France ont continué à mener l'adoption en entreprise car ils combinent une forte demande de logiciels avec un investissement actif dans la conformité. Le RGPD et la loi européenne sur l'IA augmentent la complexité du déploiement pour les systèmes de recommandation, en particulier dans les secteurs de la santé et des services financiers, mais ils favorisent également les fournisseurs dotés d'une documentation, d'une auditabilité et d'une conception de gouvernance plus solides. Le Moyen-Orient et l'Afrique en étaient à un stade plus précoce, avec une adoption centrée dans les États du Conseil de coopération du Golfe et en Afrique du Sud, où les programmes d'IA souveraine et l'activité des médias de détail créent une demande initiale. L'Amérique du Sud, menée par le Brésil et l'Argentine, a continué à se développer à partir d'une base installée plus petite, laissant de la place aux fournisseurs SaaS, même si les coûts d'intégration et la maturité réglementaire modèrent encore la vitesse de déploiement.