Rapport sur la taille, la part et les tendances de croissance du marché des moteurs de recommandation OTT à l'horizon 2031

Taille et part du marché des moteurs de recommandation OTT

VUE D’ENSEMBLE DU MARCHÉ

Période d'étude	2020 - 2031
Taille du Marché (2026)	1.17 Milliards de dollars
Taille du Marché (2031)	2.48 Milliards de dollars
Taux de croissance (2026 - 2031)	16.21% CAGR
Marché à la Croissance la Plus Rapide	Asie-Pacifique
Plus Grand Marché	Amérique du Nord
Concentration du Marché	Moyen
Acteurs majeurs *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier Image © Mordor Intelligence. La réutilisation nécessite une attribution sous CC BY 4.0.

Analyse du marché des moteurs de recommandation OTT par Mordor Intelligence

La taille du marché des moteurs de recommandation OTT devrait s'étendre de 0,90 milliard USD en 2025 et 1,17 milliard USD en 2026 à 2,48 milliards USD d'ici 2031, enregistrant un CAGR de 16,21 % entre 2026 et 2031. Le marché des moteurs de recommandation OTT bénéficie du fait que les diffuseurs transfèrent leurs revenus et l'engagement des téléspectateurs de la programmation linéaire vers les services de streaming. La personnalisation affecte désormais le temps de visionnage, la fidélisation et la valeur publicitaire, ce qui a fait de l'infrastructure de recommandation une priorité opérationnelle centrale. Les systèmes dédiés gagnent du terrain auprès des diffuseurs de niveau intermédiaire et des fabricants de téléviseurs connectés, car les grands systèmes de récupération et de classement sont coûteux à développer et à maintenir en interne. Les services SVOD, AVOD et FAST nécessitent des paramètres de recommandation différents, car chaque modèle repose sur un équilibre différent entre fidélisation des abonnés, pertinence publicitaire et découverte de contenu. Cela crée des opportunités sur le marché des moteurs de recommandation OTT pour les fournisseurs qui combinent classement, métadonnées, conception d'interface et livraison en temps réel dans un service unique.

Points clés du rapport

Par mode de déploiement, les systèmes basés sur le cloud détenaient 65,70 % de la part du marché des moteurs de recommandation OTT en 2025 et devraient se développer à un CAGR de 16,71 % jusqu'en 2031.
Par utilisateur final, les diffuseurs et les opérateurs de télévision payante détenaient 40,45 % des revenus en 2025, tandis que les écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils devraient enregistrer le CAGR le plus élevé de 16,94 % jusqu'en 2031.
Par modèle commercial, le SVOD détenait 45,50 % des revenus en 2025, tandis que l'AVOD et le FAST devraient se développer à un CAGR de 17,01 % jusqu'en 2031 sur le marché des moteurs de recommandation OTT.
Par application, la recommandation de contenu représentait 55,60 % des revenus en 2025, tandis que la recommandation publicitaire et promotionnelle devrait croître à un CAGR de 16,55 % jusqu'en 2031.
Par géographie, l'Amérique du Nord détenait 40,45 % des revenus mondiaux en 2025, tandis que l'Asie-Pacifique devrait croître à un CAGR de 16,78 % jusqu'en 2031 sur le marché des moteurs de recommandation OTT.

Note : La taille du marché et les prévisions figurant dans ce rapport sont générées à l'aide du cadre d'estimation exclusif de Mordor Intelligence, mis à jour avec les dernières données et informations disponibles en janvier 2026.

Tendances et perspectives du marché mondial des moteurs de recommandation OTT

Analyse de l'impact des moteurs^*

Moteur	Impact (~) % sur les prévisions de CAGR	Pertinence géographique	Horizon temporel
Évolution vers des formats publicitaires non intrusifs	+2.8%	Mondial, avec la plus forte concentration en Amérique du Nord et en Europe	Court terme (≤ 2 ans)
Consommation de contenu axée sur la vidéo dans les environnements d'éditeurs et de réseaux sociaux	+2.3%	Amérique du Nord et Asie-Pacifique, avec des répercussions en Europe et au Moyen-Orient	Court terme (≤ 2 ans)
Demande de ciblage propriétaire et contextuel dans un mix médias sans cookies	+1.9%	Amérique du Nord et Europe, avec expansion vers l'Asie-Pacifique	Moyen terme (2–4 ans)
Développement de l'économie des créateurs vers des programmes de marque permanents	+1.5%	Amérique du Nord et Asie-Pacifique, avec adoption précoce en Europe et en Amérique du Sud	Moyen terme (2–4 ans)
Convergence des médias de distribution au détail et du contenu commercial	+1.3%	Amérique du Nord, avec croissance en Asie-Pacifique et en Europe	Moyen terme (2–4 ans)
Adaptation créative pilotée par l'IA et mesure de la performance	+1.0%	Mondial, avec l'adoption la plus rapide en Amérique du Nord et en Asie-Pacifique	Long terme (≥ 4 ans)
Source: Mordor Intelligence

Demande d'expériences téléspectateurs hyper-personnalisées

La qualité des recommandations est devenue une mesure opérationnelle centrale car elle affecte simultanément le taux de désabonnement, le temps de visionnage et le rendement publicitaire. Des recherches de Netflix présentées en 2026 ont révélé que son système de recommandation influence à la fois le choix des titres et la décision des téléspectateurs de regarder ou non, reliant la personnalisation au revenu par utilisateur plutôt qu'à la seule qualité de l'interface.^{[1]Netflix Technology Blog, "Mesurer l'impact des recommandations personnalisées," Netflix Technology Blog, netflixtechblog.medium.com} Le marché des moteurs de recommandation OTT évolue donc vers des systèmes qui coordonnent conjointement la mise en page de la page d'accueil, la sélection des visuels et la présentation éditoriale. Netflix a indiqué que son système GenPage a amélioré les mesures d'engagement clés et réduit la latence de service de bout en bout de 20 % par rapport à son précédent système de recommandation multi-étapes. JioHotstar a rapporté que plus de 60 % des utilisateurs ont choisi la voix lorsque la découverte par texte et par voix étaient toutes deux proposées, montrant que les interfaces de découverte peuvent façonner la valeur délivrée par le modèle sous-jacent.

Augmentation des volumes de contenu en streaming

Le marché des moteurs de recommandation OTT est soutenu par la croissance des catalogues qui rend la découverte manuelle de plus en plus difficile. Amagi a suivi plus de 6 500 livraisons de chaînes FAST sur sa plateforme THUNDERSTORM à la mi-2026, augmentant le besoin de métadonnées de programmes précises et de résultats de recherche pertinents.^{[2]Amagi, "Amagi publie le rapport AIRTIME de juin 2026 : les heures de visionnage FAST augmentent de 55 % en glissement annuel tandis que les frictions liées aux métadonnées s'intensifient," Amagi, amagi.com} Un rapport de Hub Entertainment Research de 2026 a révélé que des données de genre, de classification ou d'épisode incomplètes peuvent réduire la visibilité d'un programme dans les recherches et affaiblir les correspondances publicitaires contextuelles. L'enrichissement des métadonnées devient aussi important que la qualité du classement, car de mauvaises métadonnées peuvent laisser des titres de catalogue utiles invisibles. ThinkAnalytics a présenté ThinkMetadataAI à l'IBC2025 pour automatiser le balisage de contenu dans des dizaines de langues et connecter ces informations à ses outils de découverte. Les fournisseurs qui combinent des métadonnées enrichies avec des systèmes de classement sont mieux placés pour servir les plateformes cherchant une découverte plus efficace dans des bibliothèques vastes et variées.

Stratégies de données propriétaires dans un environnement publicitaire sans cookies

La disparition des cookies tiers a accru l'importance des comportements propriétaires authentifiés dans la publicité OTT. Les services de télévision connectée avec des profils basés sur la connexion peuvent utiliser les données des téléspectateurs à la fois pour les recommandations de contenu et le ciblage d'audience sans identifiants tiers.^{[3]Broadpeak, "La publicité sur la télévision connectée dans un monde sans cookies : comment fonctionne le ciblage," Broadpeak, broadpeak.io} Le marché des moteurs de recommandation OTT s'étend par conséquent au-delà de la découverte de contenu vers des systèmes qui aident également à constituer des audiences publicitaires. En juin 2026, Xumo a intégré les signaux de Gracenote et d'IRIS.TV dans son inventaire FAST et a indiqué que les publicités placées dans des contextes de contenu pertinents ont produit une intention d'achat de marque 5,2 fois plus élevée. Ces usages nécessitent une gestion distincte de la personnalisation basée sur le consentement et de l'inférence publicitaire, en particulier sur les marchés réglementés. Les fournisseurs dotés de pratiques de données modulaires peuvent donner aux plateformes un meilleur contrôle sur la façon dont les signaux comportementaux sont utilisés dans les flux de travail de contenu et de publicité.

Inférence en temps réel et par IA de périphérie pour les recommandations contextuelles

Des temps de réponse rapides deviennent importants pour les services qui personnalisent les écrans de télévision connectée et mobiles lors de leur chargement. Le marché des moteurs de recommandation OTT observe un intérêt croissant pour la livraison en périphérie car elle peut prendre en charge des recommandations adaptées aux appareils, des rangées de contenu régionales et des résultats personnalisés pré-mis en cache. Des modèles plus petits déployés à proximité de l'utilisateur peuvent réduire la dépendance aux serveurs centraux tout en maintenant la pertinence locale. Kuaishou a rapporté que son système de recommandation générative OneRec, déployé auprès de plus de 400 millions d'utilisateurs quotidiens, a augmenté les requêtes par seconde par machine de 31,8 % et réduit la latence du graphe de calcul de 55,45 %. Ce résultat indique que les approches de recommandation générative peuvent fonctionner dans le cadre d'exigences de temps de réponse à grande échelle. Les sports en direct, les événements et les guides de chaînes FAST peuvent particulièrement valoriser les systèmes qui réduisent le délai entre l'ouverture d'un service et la découverte d'une programmation pertinente.

Analyse de l'impact des freins^*

Frein	Impact (~) % sur les prévisions de CAGR	Pertinence géographique	Horizon temporel
Exigences en matière de confidentialité des données et de gestion du consentement	-1.5%	Union européenne et Royaume-Uni, avec une pression de conformité immédiate, et pertinence croissante en Asie-Pacifique	Moyen terme (2–4 ans)
Limitations liées au démarrage à froid et aux interactions limitées	-1.2%	Mondial, plus aigu en Asie-Pacifique et en Afrique où les ratios de nouveaux utilisateurs restent élevés	Long terme (≥ 4 ans)
Biais algorithmiques, bulles de filtre et lacunes en matière d'explicabilité	-0.8%	Union européenne, en raison de l'exposition réglementaire, et Amérique du Nord, en raison de l'exposition à la réputation	Moyen terme (2–4 ans)
Augmentation des coûts de calcul, de stockage des caractéristiques et de service des modèles	-0.7%	Mondial, plus aigu pour les plateformes de streaming de niveau intermédiaire et indépendantes	Long terme (≥ 4 ans)
Source: Mordor Intelligence

Exigences en matière de confidentialité des données et de gestion du consentement

Les obligations de confidentialité et de transparence rendent les programmes de personnalisation transfrontaliers plus difficiles à opérer. La Commission européenne indique que les règles de transparence de l'article 50 de la loi sur l'IA de l'UE s'appliqueront à partir du 2 août 2026, avec des obligations de divulgation et de documentation pour les systèmes concernés qui interagissent avec des personnes. La loi sur les services numériques affecte également les services qui utilisent la curation algorithmique en exigeant des options significatives au-delà des recommandations basées sur le profilage. Le marché des moteurs de recommandation OTT doit donc prendre en charge des contrôles de consentement plus clairs, une documentation et des explications destinées aux utilisateurs. Des environnements d'entraînement distincts pour les données soumises aux règles européennes de confidentialité peuvent augmenter les coûts d'infrastructure et ralentir les mises à jour des modèles. Les grands fournisseurs disposant de systèmes de consentement et de gouvernance établis peuvent trouver plus facile de répondre à ces exigences que les petits fournisseurs spécialisés.

Limitations liées au démarrage à froid et aux interactions limitées

Les nouveaux utilisateurs et les titres nouvellement ajoutés restent difficiles à personnaliser car il y a peu d'historique d'interaction pour guider un modèle. Ce problème est particulièrement pertinent pour les services de streaming en croissance rapide et les agrégateurs FAST qui ajoutent des téléspectateurs et des bibliothèques rapidement. Tubi a décrit une méthode de graphe asymétrique qui donne aux contenus nouvellement ajoutés des représentations autonomes basées sur des caractéristiques intrinsèques avant que les données comportementales ne soient disponibles. Netflix a rapporté des tests en production qui ont amélioré les mesures de découverte d'éléments froids pertinents jusqu'à 104 % grâce au reclassement basé sur les LLM. Des recherches sur la tokenisation multimodale à régularisation creuse indiquent également des moyens d'améliorer les recommandations en démarrage à froid, mais l'utilisation en production à l'échelle du streaming de niveau intermédiaire reste difficile. Tant que les données d'interaction ne s'accumulent pas, les plateformes peuvent faire face à une découverte et une monétisation plus faibles pour les titres nouvellement acquis.

*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 mode de déploiement : le cloud en tête tandis que l'utilisation hybride se développe

Les systèmes basés sur le cloud détenaient 65,70 % de la part du marché des moteurs de recommandation OTT en 2025 et devraient croître à un CAGR de 16,71 % jusqu'en 2031. La livraison cloud réduit l'effort nécessaire pour maintenir les magasins de caractéristiques, le réentraînement des modèles et les services d'inférence pour les bibliothèques de contenu à l'échelle des diffuseurs. Elle permet également aux équipes d'ajouter de la capacité sans construire et exploiter l'intégralité de l'infrastructure sous-jacente. Volcengine de ByteDance propose un service de recommandation grand écran géré pour les opérateurs IPTV et OTT sur les pages d'accueil, les chaînes et les pages de détail de contenu. Ce service illustre comment le marché des moteurs de recommandation OTT peut offrir une personnalisation packagée aux opérateurs qui ne maintiennent pas d'équipes de modèles propriétaires.

Les systèmes sur site restent pertinents pour les diffuseurs publics et les opérateurs soumis à des règles strictes de localisation des données. Ces exigences sont particulièrement importantes là où le transfert transfrontalier des données des téléspectateurs est restreint. Les arrangements hybrides attirent l'attention des grands opérateurs de télévision payante qui conservent les profils sensibles des abonnés dans leurs propres systèmes. Ces opérateurs peuvent toujours utiliser la capacité cloud pour des tâches d'inférence moins sensibles et des signaux non personnels. Cette approche offre aux fournisseurs sur le marché des moteurs de recommandation OTT un moyen de préserver le contrôle local tout en fournissant une capacité flexible sans environnement de recommandation entièrement isolé.

Part du marché des moteurs de recommandation OTT par mode de déploiement, 2025 — Image © Mordor Intelligence. La réutilisation nécessite une attribution sous CC BY 4.0.

Par utilisateur final : les diffuseurs en tête tandis que les écosystèmes d'appareils gagnent en influence

Les diffuseurs et les opérateurs de télévision payante détenaient 40,45 % des revenus en 2025 sur le marché des moteurs de recommandation OTT. Leurs vastes catalogues de contenu nécessitent des outils de découverte efficaces pour faciliter la recherche de programmes premium. À mesure que les diffuseurs traditionnels adoptent une distribution axée sur le streaming, les systèmes de recommandation deviennent un outil de fidélisation plutôt qu'une fonctionnalité d'application optionnelle. Les plateformes de médias numériques et d'édition utilisent également des systèmes de recommandation pour gérer des volumes élevés de contenu dans les domaines de l'actualité, des podcasts et du contenu généré par les utilisateurs. Leurs cas d'usage ajoutent une demande pour la réengagement et la présentation de contenu en temps opportun.

Les écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils devraient croître à un CAGR de 16,94 % jusqu'en 2031. Les fabricants de téléviseurs intelligents intègrent des fonctionnalités de recommandation dans la couche du système d'exploitation, permettant à la découverte de commencer avant qu'un téléspectateur n'entre dans une application de streaming individuelle. En février 2026, Samsung s'est associé à Gracenote pour la recherche conversationnelle et la découverte activées par LLM sur sa plateforme mondiale de téléviseurs intelligents. De telles intégrations déplacent la découverte en amont vers l'interface de l'appareil. Les fabricants d'appareils peuvent alors influencer l'attention du public, la découverte au niveau du foyer et l'inventaire publicitaire associé à l'écran d'accueil, ce qui accroît l'importance de l'interopérabilité sur le marché des moteurs de recommandation OTT.

Par modèle commercial : le SVOD maintient les revenus tandis que l'AVOD et le FAST croissent plus vite

Le SVOD détenait 45,50 % des revenus de 2025 sur le marché des moteurs de recommandation OTT. Les abonnés payants attendent une découverte pertinente car une mauvaise sélection de contenu peut contribuer aux décisions de résiliation. Ce modèle incite les fournisseurs à affiner les recommandations de la page d'accueil, les suggestions de titres et la navigation dans le catalogue. Il soutient également une demande continue pour des systèmes capables de relier le comportement de visionnage aux programmes de fidélisation. Les services orientés abonnement ont généralement besoin d'une forte pertinence à la fois pour les titres populaires et les titres moins visibles.

L'AVOD et le FAST devraient croître à un CAGR de 17,01 % jusqu'en 2031. Leur économie dépend de la correspondance entre la programmation et la publicité et le contexte du téléspectateur au cours d'une session. Amagi a rapporté en juillet 2026 que les heures de visionnage FAST mondiales ont augmenté de 55 % en glissement annuel, tandis que les impressions publicitaires ont augmenté de 53 %. Nielsen a indiqué que le FAST et l'AVOD attirent différents groupes démographiques, soutenant l'argument en faveur d'outils de recommandation et de publicité adaptés à l'audience. La facturation transactionnelle et les modèles hybrides nécessitent des systèmes capables de présenter des abonnements, des achats et des choix financés par la publicité au cours d'une même session, rendant les besoins de mise en œuvre plus variés sur le marché des moteurs de recommandation OTT.

Part du marché des moteurs de recommandation OTT par modèle commercial, 2025 — Image © Mordor Intelligence. La réutilisation nécessite une attribution sous CC BY 4.0.

Par application : la découverte de contenu reste centrale tandis que l'usage publicitaire croît

La recommandation de contenu représentait 55,60 % des revenus en 2025. Elle soutient le parcours du téléspectateur depuis la sélection initiale sur l'écran d'accueil jusqu'aux suggestions de titres suivants après la fin d'un programme. Ce cas d'usage reste le fondement du marché des moteurs de recommandation OTT car chaque service doit rendre un vaste catalogue gérable. Le classement, les métadonnées de contenu et le placement dans l'interface doivent fonctionner ensemble pour que la découverte de contenu soit performante. Une découverte efficace peut aider les plateformes à apporter plus de visibilité aux titres en dehors des groupes de catalogue les plus populaires.

La recommandation publicitaire et promotionnelle devrait croître à un CAGR de 16,55 % jusqu'en 2031. L'expansion de l'AVOD a fait de la pertinence publicitaire un besoin de déploiement distinct plutôt qu'un résultat secondaire de la personnalisation du contenu. Les plateformes développent la modélisation d'audience, le placement contextuel des publicités et la compatibilité avec les systèmes d'enchères parallèlement aux recommandations de contenu. Le travail de commerce piloté par l'IA de JioHotstar relie la découverte de contenu aux décisions d'achat et à la conversion d'abonnement, créant des signaux supplémentaires pouvant soutenir les activités publicitaires et commerciales. Des recherches sur les systèmes agentiques alimentés par LLM pour la découverte sur télévision connectée décrivent la gestion parallèle de la récupération de contenu, des préférences des téléspectateurs et du contexte dans une seule requête, élargissant la portée fonctionnelle du marché des moteurs de recommandation OTT.

Analyse géographique

L'Amérique du Nord détenait 40,45 % des revenus mondiaux en 2025, ce qui lui confère la plus grande position de revenus mondiale. La région dispose d'une base dense de plateformes de streaming par abonnement et financées par la publicité, d'outils publicitaires programmatiques établis et d'une utilisation significative de la télévision connectée. Les travaux de refonte axés sur l'IA de Prime Video par Amazon en juillet 2026 ont montré que l'investissement dans les recommandations est passé des équipes produit aux priorités de la direction générale. Amagi a rapporté que les États-Unis et le Canada ont généré 54 % des heures de visionnage FAST mondiales et 74 % des impressions publicitaires FAST mondiales à la mi-2026. Roku a constaté que 64 % des foyers Roku diffusent du contenu FAST, soulignant l'importance de la découverte au niveau du système d'exploitation. En Amérique du Sud, SKY+ et DGO ont déployé le moteur de recommandation de Mediagenix et Spideo sur un catalogue de 10 000 titres en avril 2025, couvrant respectivement 170 et 260 chaînes en direct.

L'Asie-Pacifique devrait enregistrer le CAGR régional le plus élevé de 16,78 % jusqu'en 2031. L'Inde, la Chine, la Corée du Sud, le Japon et les marchés d'Asie du Sud-Est combinent une utilisation axée sur le mobile avec des catalogues de contenu en langue vernaculaire en expansion. JioHotstar sert plus de 200 millions d'utilisateurs et a rapporté que plus de 60 % des utilisateurs ont choisi la découverte vocale lorsque les options vocales et textuelles étaient disponibles. DMM TV a développé des méthodes de mesure qui distinguent les vues générées par les rangées de recommandations des vues arrivant par d'autres chemins de la plateforme. La Chine applique la norme YD/T 4886-2024 pour les services de recommandation vidéo mobile basés sur l'IA, entrée en vigueur en octobre 2024 et définissant les exigences techniques et fonctionnelles pour les services concernés.

L'Europe fait face à des exigences de déploiement plus élevées car la loi sur l'IA de l'UE, le RGPD et la loi sur les services numériques accroissent le besoin de contrôles du consentement et de pratiques de recommandation explicables. Ces exigences peuvent augmenter les coûts d'ingénierie, mais elles accroissent également la demande pour des fournisseurs dotés d'outils de personnalisation transparents. Au Moyen-Orient, l'Autorité de radiodiffusion de Sharjah a déployé la technologie de Mediagenix et Spideo pour la plateforme Maraya en mai 2025, rapportant des gains d'engagement de 20 % à 60 % et une amélioration de 35 % de la conversion. L'Afrique reste à un stade précoce d'adoption du streaming, bien que Mangomolo ait étendu ses capacités de personnalisation par IA et de localisation tout au long de 2025 et 2026 pour des clients incluant la South African Broadcasting Corporation. Le marché des moteurs de recommandation OTT dans ces régions est façonné par la nécessité de prendre en charge les langues locales, les droits de contenu régionaux et des attentes réglementaires différentes.

Taux de croissance du marché des moteurs de recommandation OTT par région — Image © Mordor Intelligence. La réutilisation nécessite une attribution sous CC BY 4.0.

Paysage concurrentiel

Le marché des moteurs de recommandation OTT présente une structure modérément fragmentée qui comprend des fournisseurs de cloud, des fournisseurs spécialisés dans les médias et des intégrateurs de plateformes. Amazon Web Services, Google et Microsoft peuvent regrouper des services de recommandation avec leurs produits de stockage, de calcul et de publicité. Leurs relations d'infrastructure existantes peuvent augmenter les coûts de changement pour les plateformes de streaming qui utilisent plusieurs services du même fournisseur. Les fournisseurs spécialisés, notamment ThinkAnalytics, Gracenote, ContentWise et 24i Media Group, se différencient par des métadonnées spécifiques aux médias, des contrôles éditoriaux et des modèles de livraison axés sur les opérateurs. Ces fournisseurs peuvent se différencier là où les plateformes ont besoin d'une gestion de catalogue sur mesure ou d'un soutien plus étroit pour les flux de travail médias.

Gracenote a renouvelé un partenariat stratégique pluriannuel avec Google en février 2026 et a ensuite annoncé un accord distinct avec Samsung pour la recherche conversationnelle et la découverte activées par LLM. Ces 2 accords montrent comment les fournisseurs de métadonnées cherchent à jouer un rôle à la fois dans la découverte basée sur le cloud et au niveau des appareils. Le marché des moteurs de recommandation OTT offre également une opportunité auprès des diffuseurs régionaux qui ont besoin d'outils de qualité production sans dépendre entièrement d'un fournisseur hyperscale. Ces opérateurs peuvent avoir besoin de métadonnées multilingues, de gestion du consentement, de planification de contenu et de fonctionnalités de recommandation auprès d'un seul fournisseur. Mediagenix a finalisé l'intégration de Spideo dans son portefeuille en septembre 2025, combinant la planification, l'intelligence des métadonnées et les capacités de recommandation par IA.

Les fournisseurs émergents travaillent sur des systèmes agentiques qui répartissent la découverte entre des composants d'IA spécialisés et des outils multimodaux qui lisent les signaux vidéo au niveau des scènes. Ces approches visent à réduire la dépendance aux métadonnées créées manuellement et à améliorer la gestion des bibliothèques de contenu complexes. ThinkAnalytics a également ajouté des outils automatisés de balisage des métadonnées qui prennent en charge de nombreuses langues et le contenu de télévision en direct. Mediagenix a rapporté une amélioration de l'engagement de 20 % à 60 % pour Maraya, ce qui démontre le type de résultat opérationnel mesurable recherché dans les achats de plateformes. La position concurrentielle des fournisseurs dépendra des résultats d'engagement mesurables, des pratiques de données répondant aux exigences réglementaires et de la capacité à servir des modèles de déploiement variés. Aucune donnée combinée de part de marché pour les principales entreprises n'a été fournie, de sorte qu'une évaluation de la concentration ne peut pas être calculée à partir des informations disponibles.

Leaders du secteur des moteurs de recommandation OTT

Amazon Web Services, Inc.
Google LLC
Microsoft Corporation
Netflix, Inc.
Adobe Inc.
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier

Concentration du marché des moteurs de recommandation OTT — Image © Mordor Intelligence. La réutilisation nécessite une attribution sous CC BY 4.0.

Développements récents du secteur

Juillet 2026 : Le président exécutif d'Amazon, Jeff Bezos, est directement intervenu pour remodeler l'architecture de recommandation de Prime Video via le projet interne « Lighthouse », imposant une refonte de l'écran d'accueil axée sur l'IA qui place les recommandations générées par machine et le raffinement vocal au centre, au détriment de la navigation traditionnelle en grille. Amazon s'est engagé à investir 200 milliards USD en dépenses d'investissement en 2026, principalement pour l'infrastructure d'IA, indiquant l'ampleur de l'investissement derrière cette refonte de la personnalisation.
Juillet 2026 : Des chercheurs de plusieurs institutions ont publié une architecture de recommandation agentique alimentée par LLM spécifiquement pour la découverte de contenu sur télévision connectée, démontrant des modèles d'orchestration multi-agents où des agents spécialisés gèrent la récupération, la modélisation des préférences et l'injection de contexte en parallèle, un changement de direction des recommandations à modèle unique vers des pipelines de découverte coordonnés par agents.
Juin 2026 : Xumo, la coentreprise de streaming de Comcast et Charter, a étendu les intégrations avec Gracenote et IRIS.TV pour apporter des signaux de ciblage contextuel des bibliothèques à la demande à l'inventaire FAST, citant des recherches montrant que les publicités contextuelles pertinentes génèrent une intention d'achat de marque 5,2 fois plus élevée.
Juin 2026 : L'APOS 2026 a mis en avant le système de découverte conversationnelle de JioHotstar, développé conjointement avec OpenAI, enregistrant plus de 60 % d'adoption de la préférence vocale parmi les utilisateurs auxquels la découverte de contenu par texte et par voix était proposée. La plateforme sert plus de 200 millions d'utilisateurs et intègre le commerce dans la boucle de recommandation, combinant la personnalisation du contenu avec les données d'intention des consommateurs pour les cas d'usage publicitaires et commerciaux.

Table des matières du rapport sur l'industrie moteur de recommandation ott

1. INTRODUCTION

1.1 Hypothèses de l'étude et définition du marché
1.2 Périmètre de l'étude

2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE

3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF

4. PAYSAGE DU MARCHÉ

4.1 Aperçu du marché
4.2 Impact des facteurs macroéconomiques sur le marché
4.3 Moteurs du marché
- 4.3.1 Augmentation des volumes de contenu en streaming
- 4.3.2 Demande d'expériences téléspectateurs hyper-personnalisées
- 4.3.3 Stratégies de données propriétaires dans un environnement publicitaire sans cookies
- 4.3.4 Inférence en temps réel et par IA de périphérie pour les recommandations contextuelles
- 4.3.5 Expansion du contenu multilingue dans les marchés émergents
- 4.3.6 Optimisation de la fidélisation et du rendement publicitaire pilotée par les recommandations
4.4 Freins du marché
- 4.4.1 Exigences en matière de confidentialité des données et de gestion du consentement
- 4.4.2 Limitations liées au démarrage à froid et aux interactions limitées
- 4.4.3 Biais algorithmiques, bulles de filtre et lacunes en matière d'explicabilité
- 4.4.4 Augmentation des coûts de calcul, de stockage des caractéristiques et de service des modèles
4.5 Analyse de la chaîne de valeur du secteur
4.6 Environnement réglementaire
4.7 Perspectives technologiques
4.8 Les cinq forces de Porter
- 4.8.1 Analyse de la menace des nouveaux entrants
- 4.8.2 Analyse du pouvoir de négociation des fournisseurs
- 4.8.3 Analyse du pouvoir de négociation des acheteurs
- 4.8.4 Analyse de la menace des substituts
- 4.8.5 Analyse de la rivalité concurrentielle

5. TAILLE DU MARCHÉ ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (VALEUR)

5.1 Par mode de déploiement
- 5.1.1 Basé sur le cloud
- 5.1.2 Sur site
- 5.1.3 Déploiement hybride
5.2 Par utilisateur final
- 5.2.1 Diffuseurs et opérateurs de télévision payante
- 5.2.2 Plateformes de médias numériques et d'édition
- 5.2.3 Écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils
5.3 Par modèle commercial
- 5.3.1 Facturation par abonnement récurrent (SVOD)
- 5.3.2 Facturation transactionnelle (TVOD/PPV)
- 5.3.3 Facturation financée par la publicité (AVOD/FAST)
- 5.3.4 Facturation par monétisation hybride
5.4 Par application
- 5.4.1 Recommandation de contenu
- 5.4.2 Recommandation publicitaire et promotionnelle
- 5.4.3 Recommandation de commerce et d'abonnement
- 5.4.4 Autres applications
5.5 Par géographie
- 5.5.1 Amérique du Nord
- 5.5.1.1 États-Unis
- 5.5.1.2 Canada
- 5.5.1.3 Mexique
- 5.5.2 Amérique du Sud
- 5.5.2.1 Brésil
- 5.5.2.2 Argentine
- 5.5.2.3 Reste de l'Amérique du Sud
- 5.5.3 Europe
- 5.5.3.1 Royaume-Uni
- 5.5.3.2 Allemagne
- 5.5.3.3 France
- 5.5.3.4 Italie
- 5.5.3.5 Espagne
- 5.5.3.6 Russie
- 5.5.3.7 Reste de l'Europe
- 5.5.4 Asie-Pacifique
- 5.5.4.1 Chine
- 5.5.4.2 Inde
- 5.5.4.3 Japon
- 5.5.4.4 Corée du Sud
- 5.5.4.5 Singapour
- 5.5.4.6 Australie
- 5.5.4.7 Reste de l'Asie-Pacifique
- 5.5.5 Moyen-Orient
- 5.5.5.1 Émirats arabes unis
- 5.5.5.2 Arabie saoudite
- 5.5.5.3 Turquie
- 5.5.5.4 Reste du Moyen-Orient
- 5.5.6 Afrique
- 5.5.6.1 Afrique du Sud
- 5.5.6.2 Nigéria
- 5.5.6.3 Égypte
- 5.5.6.4 Reste de l'Afrique

6. PAYSAGE CONCURRENTIEL

6.1 Concentration du marché
6.2 Mouvements stratégiques
6.3 Analyse des parts de marché
6.4 Profils d'entreprises (comprenant aperçu au niveau mondial, aperçu au niveau du marché, segments principaux, données financières si disponibles, informations stratégiques, classement/part de marché, produits et services, développements récents)
- 6.4.1 Amazon Web Services, Inc.
- 6.4.2 Google LLC
- 6.4.3 Microsoft Corporation
- 6.4.4 Netflix, Inc.
- 6.4.5 Adobe Inc.
- 6.4.6 ThinkAnalytics Ltd.
- 6.4.7 Gracenote, Inc.
- 6.4.8 ContentWise S.r.l.
- 6.4.9 Recombee s.r.o.
- 6.4.10 Dynamic Yield Ltd.
- 6.4.11 Coveo Solutions Inc.
- 6.4.12 Salesforce, Inc.
- 6.4.13 Oracle Corporation
- 6.4.14 SAP SE
- 6.4.15 Algolia SAS
- 6.4.16 Optimizely, Inc.
- 6.4.17 Bloomreach Inc.
- 6.4.18 Taboola, Inc.
- 6.4.19 Outbrain Inc.
- 6.4.20 Muvi LLC
- 6.4.21 24i Media Group B.V.
- 6.4.22 Mediagenix NV
- 6.4.23 Spideo SAS
- 6.4.24 Argoid Analytics India Private Limited
- 6.4.25 Kaltura, Inc.

7. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET PERSPECTIVES D'AVENIR

7.1 Évaluation des espaces blancs et des besoins non satisfaits

Périmètre du rapport sur le marché mondial des moteurs de recommandation OTT

Le marché mondial des moteurs de recommandation OTT désigne l'écosystème de plateformes logicielles, d'algorithmes et de solutions pilotées par l'IA conçus pour analyser le comportement des utilisateurs, l'historique de visionnage, les préférences, les attributs démographiques, les données contextuelles et les métadonnées de contenu afin de fournir des recommandations de contenu personnalisées sur les services de streaming over-the-top (OTT).
Le marché des moteurs de recommandation OTT est segmenté par mode de déploiement (basé sur le cloud, sur site et déploiement hybride), utilisateur final (diffuseurs et opérateurs de télévision payante, plateformes de médias numériques et d'édition, et écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils), modèle commercial (facturation par abonnement récurrent (SVOD), facturation transactionnelle (TVOD/PPV), facturation financée par la publicité (AVOD/FAST) et facturation par monétisation hybride), application (recommandation de contenu, recommandation publicitaire et promotionnelle, recommandation de commerce et d'abonnement, et autres applications), et géographie (Amérique du Nord, Amérique du Sud, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique). Les prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (USD).

Par mode de déploiement

Basé sur le cloud

Sur site

Déploiement hybride

Par utilisateur final

Diffuseurs et opérateurs de télévision payante

Plateformes de médias numériques et d'édition

Écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils

Par modèle commercial

Facturation par abonnement récurrent (SVOD)

Facturation transactionnelle (TVOD/PPV)

Facturation financée par la publicité (AVOD/FAST)

Facturation par monétisation hybride

Par application

Recommandation de contenu

Recommandation publicitaire et promotionnelle

Recommandation de commerce et d'abonnement

Autres applications

Par géographie

Amérique du Nord	États-Unis
	Canada
	Mexique
Amérique du Sud	Brésil
	Argentine
	Reste de l'Amérique du Sud
Europe	Royaume-Uni
	Allemagne
	France
	Italie
	Espagne
	Russie
	Reste de l'Europe
Asie-Pacifique	Chine
	Inde
	Japon
	Corée du Sud
	Singapour
	Australie
	Reste de l'Asie-Pacifique
Moyen-Orient	Émirats arabes unis
	Arabie saoudite
	Turquie
	Reste du Moyen-Orient
Afrique	Afrique du Sud
	Nigéria
	Égypte
	Reste de l'Afrique

Par mode de déploiement	Basé sur le cloud
	Sur site
	Déploiement hybride
Par utilisateur final	Diffuseurs et opérateurs de télévision payante
	Plateformes de médias numériques et d'édition
	Écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils
Par modèle commercial	Facturation par abonnement récurrent (SVOD)
	Facturation transactionnelle (TVOD/PPV)
	Facturation financée par la publicité (AVOD/FAST)
	Facturation par monétisation hybride
Par application	Recommandation de contenu
	Recommandation publicitaire et promotionnelle
	Recommandation de commerce et d'abonnement
	Autres applications

Par géographie	Amérique du Nord	États-Unis
		Canada
		Mexique

	Amérique du Sud	Brésil
		Argentine
		Reste de l'Amérique du Sud

	Europe	Royaume-Uni
		Allemagne
		France
		Italie
		Espagne
		Russie
		Reste de l'Europe

	Asie-Pacifique	Chine
		Inde
		Japon
		Corée du Sud
		Singapour
		Australie
		Reste de l'Asie-Pacifique

	Moyen-Orient	Émirats arabes unis
		Arabie saoudite
		Turquie
		Reste du Moyen-Orient

	Afrique	Afrique du Sud
		Nigéria
		Égypte
		Reste de l'Afrique

Questions clés auxquelles le rapport répond

Quelle est la taille du marché des moteurs de recommandation OTT ?

Le marché des moteurs de recommandation OTT devrait atteindre 1,17 milliard USD en 2026 et 2,48 milliards USD d'ici 2031, avec un CAGR de 16,21 % pendant la période de prévision.

Quels sont les facteurs qui stimulent la demande de moteurs de recommandation OTT ?

Les principaux facteurs de demande comprennent l'expansion des catalogues de contenu en streaming, l'accent croissant sur la fidélisation des téléspectateurs, l'utilisation croissante des données publicitaires propriétaires et la nécessité d'une découverte de contenu plus rapide sur les plateformes de télévision connectée.

Quelle approche de déploiement est en tête pour les moteurs de recommandation OTT ?

Le déploiement basé sur le cloud a dominé le marché avec une part de revenus de 65,70 % en 2025 et devrait croître à un CAGR de 16,71 % jusqu'en 2031.

Quels utilisateurs finaux connaissent la croissance la plus rapide ?

Les écosystèmes de téléviseurs connectés et d'appareils devraient être le segment d'utilisateurs finaux à la croissance la plus rapide, enregistrant un CAGR de 16,94 % jusqu'en 2031, portés par les fabricants d'appareils qui intègrent des capacités de découverte dans les couches du système d'exploitation.

Pourquoi les services AVOD et FAST sont-ils importants pour les fournisseurs de recommandations ?

Les services AVOD (vidéo à la demande financée par la publicité) et FAST (télévision en streaming gratuite financée par la publicité) devraient croître à un CAGR de 17,01 % jusqu'en 2031, renforçant l'importance de relier les recommandations de contenu à la pertinence publicitaire et au ciblage contextuel.

Quelle région devrait connaître la croissance la plus rapide ?

L'Asie-Pacifique devrait enregistrer le CAGR régional le plus élevé de 16,78 % jusqu'en 2031, soutenu par des comportements de visionnage axés sur le mobile, une pénétration croissante du haut débit et des bibliothèques de contenu en langue locale en expansion.

Dernière mise à jour de la page le: Juillet 28, 2026

Taille et part du marché des moteurs de recommandation OTT - Tendances de croissance et prévisions (2026 - 2031)