Les configurateurs de produit en ligne se multiplient sur les plate-formes d'e-commerce et prennent de plus en plus d'importance. Ils deviennent pour les entreprises des interfaces privilégiées avec le client : une grande majorité des clients qui souhaitent acheter une voiture ont utilisé un configurateur afin de la choisir. La recommandation dans le cadre des configurateurs constitue donc un enjeu majeur mais n'est pas encore très explorée par la recherche. Ce mémoire traite de nouvelles méthodes qui recommandent efficacement un utilisateur en maximisant son taux de satisfaction ou en recherchant un compromis entre les désirs de l'utilisateur et de l'entreprise. Les algorithmes de ce mémoire sont efficaces : ils sont aptes à une utilisation en ligne et possèdent un taux de réussite proche du maximum théorique.