Face à un nombre toujours croissant de sites de e-commerce, les clients indécis sur le choix du site le plus approprié pour leur achat ont tendance à se tourner naturellement vers les opinions et les expériences d'autres clients. Ce comportement est à l'origine du concept de l'e-recommandation. Nous nous intéressons plus particulièrement au rôle de ces sites de recommandation dans le rapport clients/sites de e-commerce. Aussi, pour aider un manager de site de e-commerce à analyser et améliorer son évaluation multicritère et le score qui lui a été octroyé sur un site de e-recommandation, nous proposons de formaliser la relation entre un site de e-commerce et un site de e-recommandation sous l'angle de l'agrégation multicritère en univers incertain. Nous proposons d'améliorer la recommandation en tenant explicitement compte de l'incertitude liée au traitement de l'information par une représentation possibiliste et les interactions entre critères par une agrégation basée sur l'intégrale Choquet. Nous nous intéressons aussi à la contribution marginale du score d'un critère spécifique pour un résultat d'agrégation donné.