{"id":1614,"date":"2026-04-17T00:44:56","date_gmt":"2026-04-17T00:44:56","guid":{"rendered":"https:\/\/dacorei.com\/?p=1614"},"modified":"2026-04-17T00:44:56","modified_gmt":"2026-04-17T00:44:56","slug":"how-recommendation-algorithms-choose-what-appears-on-your-streaming-home-screen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/how-recommendation-algorithms-choose-what-appears-on-your-streaming-home-screen\/","title":{"rendered":"Comment les algorithmes de recommandation choisissent ce qui appara\u00eet sur votre \u00e9cran d'accueil de streaming"},"content":{"rendered":"
\"Streaming
syst\u00e8me de recommandation de streaming<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Lorsque vous ouvrez une plateforme et que vous voyez imm\u00e9diatement un contenu qui semble \u00e9trangement cibl\u00e9, le syst\u00e8me de recommandation de streaming influence d\u00e9j\u00e0 votre exp\u00e9rience de mani\u00e8re imperceptible pour la plupart des utilisateurs. Ce qui ressemble \u00e0 une simple page d'accueil est en r\u00e9alit\u00e9 un moteur de pr\u00e9diction en constante \u00e9volution, qui r\u00e9agit \u00e0 chaque clic, pause et d\u00e9filement.<\/p>\n\n\n\n

De nombreux utilisateurs se sentent pi\u00e9g\u00e9s par des suggestions r\u00e9p\u00e9titives, voyant sans cesse les m\u00eames genres, acteurs ou th\u00e8mes. Cela leur donne l'impression que la plateforme \u00ab\u00a0ne les comprend plus\u00a0\u00bb, malgr\u00e9 une utilisation quotidienne. La frustration s'accro\u00eet lorsque la d\u00e9couverte de nouveaut\u00e9s devient plus difficile que pr\u00e9vu.<\/p>\n\n\n\n

Ce probl\u00e8me touche des millions de personnes car les plateformes de streaming s'appuient fortement sur les donn\u00e9es comportementales plut\u00f4t que sur les pr\u00e9f\u00e9rences explicites. Ce que vous regardez par simple curiosit\u00e9 peut influencer vos recommandations pendant des semaines, allant parfois au d\u00e9triment de vos v\u00e9ritables centres d'int\u00e9r\u00eat.<\/p>\n\n\n\n

Cet article explique en d\u00e9tail le fonctionnement pratique de ces syst\u00e8mes, les facteurs qui les influencent en coulisses et comment les utilisateurs peuvent reprendre le contr\u00f4le gr\u00e2ce \u00e0 des d\u00e9cisions plus judicieuses et des outils sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Quand votre \u00e9cran d'accueil commence \u00e0 para\u00eetre pr\u00e9visible<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Apr\u00e8s quelques semaines d'utilisation r\u00e9guli\u00e8re, un sch\u00e9ma r\u00e9current se dessine. Vous ouvrez l'application, faites d\u00e9filer les lignes et vous vous rendez compte que tout vous semble familier. Des titres diff\u00e9rents, les m\u00eames cat\u00e9gories. Ce n'est pas un hasard\u00a0; c'est un comportement de renforcement.<\/p>\n\n\n\n

La plupart des utilisateurs, sans s'en rendre compte, orientent le syst\u00e8me vers des pr\u00e9f\u00e9rences tr\u00e8s sp\u00e9cifiques. Regarder quelques documentaires policiers tard le soir ou visionner une saison compl\u00e8te d'un m\u00eame genre r\u00e9v\u00e8le une forte pr\u00e9f\u00e9rence, m\u00eame si ce comportement est passager.<\/p>\n\n\n\n

Un simple auto-contr\u00f4le r\u00e9v\u00e8le la tendance. Si votre page d'accueil met davantage en avant ce que vous avez regard\u00e9 r\u00e9cemment plut\u00f4t que ce que vous appr\u00e9ciez r\u00e9ellement sur le long terme, l'algorithme privil\u00e9gie les signaux d'engagement \u00e0 court terme au d\u00e9triment de vos go\u00fbts plus g\u00e9n\u00e9raux.<\/p>\n\n\n\n

Une autre erreur fr\u00e9quente consiste \u00e0 laisser la lecture automatique se d\u00e9rouler en continu. Le visionnage passif envoie des signaux forts au syst\u00e8me, souvent plus forts que les choix d\u00e9lib\u00e9r\u00e9s, car les taux d'ach\u00e8vement sont un crit\u00e8re d\u00e9terminant dans la plupart des mod\u00e8les de recommandation.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Les m\u00e9canismes fondamentaux des syst\u00e8mes de recommandation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sur le plan technique, les plateformes de streaming combinent plusieurs mod\u00e8les pour g\u00e9n\u00e9rer des suggestions. Le filtrage collaboratif analyse les utilisateurs ayant des comportements similaires, tandis que le filtrage bas\u00e9 sur le contenu prend en compte des attributs tels que le genre, les acteurs et les mots-cl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Le v\u00e9ritable moteur r\u00e9side cependant dans les mod\u00e8les hybrides qui combinent les deux approches. Ces syst\u00e8mes testent en permanence de petites variations, mesurant les lignes que vous consultez et celles que vous ignorez.<\/p>\n\n\n\n

Un d\u00e9tail essentiel souvent n\u00e9glig\u00e9 est l'ordre de classement. Un m\u00eame contenu peut appara\u00eetre sur votre page d'accueil, mais \u00e0 des positions diff\u00e9rentes selon la probabilit\u00e9 d'engagement estim\u00e9e. Les premi\u00e8res lignes ne sont pas de simples suggestions\u00a0; ce sont des paris calcul\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

La documentation officielle de Google sur l'apprentissage automatique explique que les syst\u00e8mes de recommandation modernes combinent diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de classement pour pr\u00e9dire le contenu avec lequel un utilisateur est le plus susceptible d'interagir ensuite, ce qui est directement pertinent pour la mani\u00e8re dont les plateformes de streaming con\u00e7oivent et trient les suggestions de l'\u00e9cran d'accueil. Ce fondement technique plus large est clairement expos\u00e9 dans Introduction aux syst\u00e8mes de recommandation de Google for Developers<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Un facteur subtil mais crucial est le temps pass\u00e9 sur la vid\u00e9o. S'attarder sur un titre, m\u00eame sans cliquer, peut augmenter son score de pertinence. Cela explique pourquoi certains utilisateurs voient des recommandations r\u00e9p\u00e9t\u00e9es qu'ils n'ont jamais visionn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Des outils pour vous aider \u00e0 influencer les recommandations<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Certaines plateformes proposent des outils int\u00e9gr\u00e9s, mais la plupart des utilisateurs les exploitent rarement correctement. Comprendre comment interagir avec ces outils modifie la fa\u00e7on dont l'algorithme interpr\u00e8te vos pr\u00e9f\u00e9rences.<\/p>\n\n\n\n

Outils cl\u00e9s et leur utilisation pratique<\/h3>\n\n\n\n
Outil \/ Application<\/th>Fonctionnalit\u00e9 principale<\/th>Cas d'utilisation optimal<\/th>Compatibilit\u00e9 de la plateforme<\/th>Gratuit ou payant<\/th><\/tr><\/thead>
Param\u00e8tres du profil Netflix<\/td>Contr\u00f4le de l'historique de visualisation<\/td>R\u00e9initialiser le biais de recommandation<\/td>Web, mobile, t\u00e9l\u00e9vision<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Commandes de l'historique de visionnage YouTube<\/td>Mettre en pause ou supprimer l'historique<\/td>Pr\u00e9venir l'influence des contenus ind\u00e9sirables<\/td>Web, Mobile<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Regardez JustWatch<\/td>Suivi multiplateforme<\/td>D\u00e9couvrir du contenu en dehors de la bulle des algorithmes<\/td>Web, Mobile<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Reelgood<\/td>Suivi et alertes personnalis\u00e9s<\/td>\u00c9largir les recommandations manuellement<\/td>Web, Mobile<\/td>Gratuit\/Payant<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Effacer l'historique de suivi n'est pas qu'une simple op\u00e9ration cosm\u00e9tique. Cela r\u00e9initialise les principaux signaux comportementaux et permet au syst\u00e8me de reconstruire votre profil avec des donn\u00e9es plus propres.<\/p>\n\n\n\n

Les plateformes comme JustWatch sont utiles car elles fonctionnent en dehors des \u00e9cosyst\u00e8mes de streaming, r\u00e9duisant ainsi les biais algorithmiques et aidant les utilisateurs \u00e0 trouver du contenu en fonction de filtres objectifs.<\/p>\n\n\n\n

Reelgood ajoute une dimension suppl\u00e9mentaire en permettant le suivi manuel, ce qui cr\u00e9e un sch\u00e9ma de visionnage plus intentionnel plut\u00f4t qu'une consommation r\u00e9active.<\/p>\n\n\n\n

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Voir aussi<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les t\u00e9l\u00e9viseurs intelligents re\u00e7oivent-ils des mises \u00e0 jour et quels changements cela entra\u00eene-t-il\u00a0?<\/a><\/p>\n\n\n\n

Que se passe-t-il en coulisses lorsque vous appuyez sur Lecture dans une application de streaming ?<\/a><\/p>\n\n\n\n

Comment organiser vos applications de streaming pour trouver plus rapidement des films et des s\u00e9ries<\/a><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Classement des facteurs les plus influents sur vos recommandations<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Comprendre ce qui compte le plus aide les utilisateurs \u00e0 adapter leur comportement efficacement plut\u00f4t que d'essayer des solutions au hasard.<\/p>\n\n\n\n

1. Taux de visionnage complet<\/h3>\n\n\n\n

Le fait de finaliser un contenu est primordial. M\u00eame un contenu m\u00e9diocre, fruit d'un travail soign\u00e9, influencera fortement les suggestions futures.<\/p>\n\n\n\n

2. R\u00e9cence de l'activit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

Les habitudes r\u00e9centes prennent souvent le pas sur les pr\u00e9f\u00e9rences ant\u00e9rieures. Une utilisation intensive de courte dur\u00e9e peut transformer compl\u00e8tement votre page d'accueil en quelques jours.<\/p>\n\n\n\n

3. Signaux d'interaction<\/h3>\n\n\n\n

Les mentions \u00ab\u00a0J\u2019aime\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Je n\u2019aime pas\u00a0\u00bb et les notes ont leur importance, mais moins que la plupart des utilisateurs ne le pensent. L\u2019engagement passif l\u2019emporte souvent sur les commentaires explicites.<\/p>\n\n\n\n

4. Comportement de recherche<\/h3>\n\n\n\n

Vos recherches influencent les recommandations de mani\u00e8re plus subtile, mais contribuent tout de m\u00eame \u00e0 fa\u00e7onner votre profil \u00e0 long terme.<\/p>\n\n\n\n

5. Temps pass\u00e9 \u00e0 naviguer<\/h3>\n\n\n\n

Le simple fait de survoler ou de pr\u00e9visualiser des titres sans les regarder peut tout de m\u00eame avoir un impact sur le classement, notamment dans les syst\u00e8mes qui suivent les micro-interactions.<\/p>\n\n\n\n

Le r\u00e9sultat surprenant de l'utilisation r\u00e9elle est que le comportement passif l'emporte souvent sur l'intervention intentionnelle, ce qui contredit les attentes de nombreux utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Utilisation concr\u00e8te\u00a0: modifier vos recommandations \u00e9tape par \u00e9tape<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"Streaming
syst\u00e8me de recommandation de streaming<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Un sc\u00e9nario pratique illustre comment ces syst\u00e8mes r\u00e9agissent aux modifications du comportement des utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

Au d\u00e9part, l'utilisateur est confront\u00e9 \u00e0 un contenu thriller r\u00e9p\u00e9titif. La page d'accueil refl\u00e8te des semaines de visionnage intensif de s\u00e9ries similaires. La d\u00e9couverte devient limit\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 effacer l'historique de surveillance ou \u00e0 supprimer certains titres. Cela r\u00e9duit imm\u00e9diatement l'importance des signaux pass\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Ensuite, l'utilisateur regarde intentionnellement deux ou trois genres diff\u00e9rents en entier. Le visionnage complet prime sur le visionnage occasionnel. Cela cr\u00e9e des signaux alternatifs plus forts.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e8s lors, il devient essentiel d'\u00e9viter la lecture automatique. La s\u00e9lection manuelle garantit que l'algorithme interpr\u00e8te les choix comme \u00e9tant d\u00e9lib\u00e9r\u00e9s et non passifs.<\/p>\n\n\n\n

En quelques jours, la page d'accueil commence \u00e0 se diversifier. Les lignes se d\u00e9placent, de nouvelles cat\u00e9gories apparaissent et du contenu auparavant cach\u00e9 devient visible.<\/p>\n\n\n\n

L'enseignement principal des tests r\u00e9p\u00e9t\u00e9s est la constance. Les changements ponctuels sont rarement efficaces\u00a0; seul un comportement durable transforme le syst\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Diff\u00e9rencier le contr\u00f4le algorithmique et la d\u00e9couverte externe<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il existe deux approches principales pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la lassitude face aux recommandations\u00a0: influencer l\u2019algorithme ou le contourner compl\u00e8tement.<\/p>\n\n\n\n

La modification du comportement interne est particuli\u00e8rement adapt\u00e9e aux utilisateurs qui souhaitent une personnalisation tout en conservant un contr\u00f4le accru. Cela inclut la gestion de l'historique et des habitudes de visionnage.<\/p>\n\n\n\n

Les outils de d\u00e9couverte externes sont plus efficaces pour les utilisateurs qui se sentent compl\u00e8tement bloqu\u00e9s. Ils proposent du contenu sans biais algorithmique, agissant comme un m\u00e9canisme de r\u00e9initialisation.<\/p>\n\n\n\n

La diff\u00e9rence devient \u00e9vidente en pratique. Les ajustements internes affinent progressivement le syst\u00e8me, tandis que les outils externes offrent une vari\u00e9t\u00e9 imm\u00e9diate.<\/p>\n\n\n\n

Pour les utilisateurs qui privil\u00e9gient l'efficacit\u00e9, la combinaison des deux approches offre le meilleur r\u00e9sultat. L'une restructure le syst\u00e8me, l'autre \u00e9largit les options.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

La r\u00e9alit\u00e9 derri\u00e8re les syst\u00e8mes de recommandation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

On croit souvent \u00e0 tort que les algorithmes visent \u00e0 trouver le \u00ab meilleur \u00bb contenu pour les utilisateurs. En r\u00e9alit\u00e9, ils optimisent l'engagement, et non la satisfaction.<\/p>\n\n\n\n

Cela signifie que le syst\u00e8me privil\u00e9gie les contenus que vous \u00eates susceptible de terminer, m\u00eame s'ils ne sont pas ce que vous consid\u00e9rez comme de haute qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Une autre limite r\u00e9side dans le manque de contexte. Le syst\u00e8me ne comprend pas pourquoi vous avez regard\u00e9 quelque chose, il ne fait que constater que vous l'avez fait.<\/p>\n\n\n\n

La documentation d'aide officielle de YouTube indique que son syst\u00e8me de recommandations compare les habitudes de chaque utilisateur avec des sch\u00e9mas de visionnage similaires et utilise des signaux tels que l'historique de visionnage et d'autres donn\u00e9es comportementales pour d\u00e9terminer les contenus \u00e0 sugg\u00e9rer. Ceci confirme l'argument de l'article selon lequel les \u00e9crans d'accueil des plateformes de streaming sont fortement influenc\u00e9s par les comportements r\u00e9p\u00e9t\u00e9s des utilisateurs plut\u00f4t que par leurs seules pr\u00e9f\u00e9rences. Ce m\u00e9canisme est expliqu\u00e9 dans\u2026 La page d'aide de YouTube expliquant le fonctionnement des recommandations<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Cela conduit souvent \u00e0 un r\u00e9sultat o\u00f9 les utilisateurs ont l'impression que la plateforme les \u00ab conna\u00eet moins \u00bb au fil du temps, m\u00eame si elle ne fait qu'optimiser diff\u00e9rents indicateurs.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Risques, confidentialit\u00e9 et confiance dans les syst\u00e8mes de recommandation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les syst\u00e8mes de recommandation s'appuient fortement sur les donn\u00e9es personnelles, notamment l'historique de visionnage, l'utilisation de l'appareil et les habitudes d'interaction.<\/p>\n\n\n\n

Cela soul\u00e8ve des probl\u00e8mes potentiels de confidentialit\u00e9, notamment lorsque les utilisateurs ne comprennent pas pleinement la quantit\u00e9 de donn\u00e9es collect\u00e9es et analys\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Un sc\u00e9nario de risque r\u00e9aliste implique le partage de profils. Le comportement de navigation d'une seule personne peut influencer consid\u00e9rablement les recommandations pour tous les utilisateurs du m\u00eame compte.<\/p>\n\n\n\n

Un autre risque est la sur-personnalisation. Le syst\u00e8me peut cr\u00e9er une bulle de contenu, limitant l'exposition aux nouvelles id\u00e9es et r\u00e9duisant la d\u00e9couverte au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

Pour att\u00e9nuer ces probl\u00e8mes, les utilisateurs doivent conserver des profils distincts, v\u00e9rifier r\u00e9guli\u00e8rement leurs param\u00e8tres de confidentialit\u00e9 et limiter le partage de donn\u00e9es inutiles.<\/p>\n\n\n\n

La confiance na\u00eet de la compr\u00e9hension du fonctionnement du syst\u00e8me. Une fois que les utilisateurs comprennent comment les signaux sont interpr\u00e9t\u00e9s, ils peuvent interagir de mani\u00e8re plus strat\u00e9gique plut\u00f4t que passive.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Conclusion<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les plateformes de streaming s'appuient sur des syst\u00e8mes sophistiqu\u00e9s qui analysent en permanence le comportement des utilisateurs, privil\u00e9giant souvent l'engagement plut\u00f4t que les v\u00e9ritables pr\u00e9f\u00e9rences. Ce qui appara\u00eet sur votre \u00e9cran d'accueil n'est pas al\u00e9atoire, mais le fruit de pr\u00e9dictions continues bas\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

La plupart des frustrations proviennent d'une mauvaise compr\u00e9hension du fonctionnement de ces syst\u00e8mes. Le comportement passif, notamment la lecture automatique et la compl\u00e9tion compl\u00e8te du contenu, joue un r\u00f4le bien plus important que la plupart des utilisateurs ne le pensent.<\/p>\n\n\n\n

Un contr\u00f4le efficace commence par de petits ajustements. G\u00e9rer l'historique de visionnage, \u00e9viter le visionnage passif et s\u00e9lectionner intentionnellement des contenus vari\u00e9s peuvent modifier consid\u00e9rablement les recommandations au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

Les outils externes offrent un niveau de contr\u00f4le suppl\u00e9mentaire, aidant les utilisateurs \u00e0 sortir des boucles algorithmiques et \u00e0 d\u00e9couvrir du contenu plus efficacement.<\/p>\n\n\n\n

Une approche plus r\u00e9fl\u00e9chie transforme l'exp\u00e9rience. Au lieu de r\u00e9agir aux suggestions, les utilisateurs prennent les r\u00eanes du syst\u00e8me, le faisant passer d'une influence passive \u00e0 un outil ma\u00eetris\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

FAQ<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

1. Pourquoi est-ce que je vois toujours le m\u00eame type de contenu sur ma page d'accueil de streaming ?<\/strong>
Car le syst\u00e8me privil\u00e9gie les comportements de visionnage r\u00e9cents et les taux de compl\u00e9tion, renfor\u00e7ant ainsi les habitudes en fonction de ce que vous avez regard\u00e9 le plus r\u00e9cemment.<\/p>\n\n\n\n

2. Effacer l'historique de visionnage change-t-il vraiment les recommandations\u00a0?<\/strong>
Oui, cela supprime les signaux cl\u00e9s utilis\u00e9s par l'algorithme, lui permettant de reconstruire votre profil avec un nouveau comportement.<\/p>\n\n\n\n

3. Les go\u00fbts et les d\u00e9go\u00fbts sont-ils importants pour les recommandations\u00a0?<\/strong>
Ces \u00e9l\u00e9ments ont leur importance, mais moins que le comportement de visionnage lui-m\u00eame. Le fait de terminer le visionnage et le temps pass\u00e9 sont des indicateurs plus pertinents.<\/p>\n\n\n\n

4. Puis-je r\u00e9initialiser compl\u00e8tement mon syst\u00e8me de recommandations\u00a0?<\/strong>
Pas enti\u00e8rement, mais effacer l'historique et modifier ses habitudes de visionnage peuvent changer la donne de mani\u00e8re significative en quelques jours.<\/p>\n\n\n\n

5. Les syst\u00e8mes de recommandation privil\u00e9gient-ils le contenu de qualit\u00e9 ?<\/strong>
Non, ils privil\u00e9gient les indicateurs d'engagement, ce qui conduit souvent \u00e0 des suggestions r\u00e9p\u00e9titives ou famili\u00e8res au lieu d'un contenu objectivement meilleur.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

When you open a platform and immediately see content that feels oddly specific, the Streaming recommendation system is already shaping your experience in ways most users barely notice. What looks like a simple homepage is actually a constantly evolving prediction engine reacting to every click, pause, and scroll you make. Many users feel trapped in […]<\/p>","protected":false},"author":259,"featured_media":1615,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1614"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/259"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1614"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1614\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1619,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1614\/revisions\/1619"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1615"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1614"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1614"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dacorei.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1614"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}