Cette thèse porte sur l'utilisation des GAI-Nets, un modèle graphique pour la représentation compacte de préférences, pour atteindre des fonctionnalités propres à un système de recommandation dans le cadre où l'espace d'alternatives a une structure combinatoire de grande taille. Typiquement, les systèmes de recommandation sur le Web utilisent des techniques bien adaptées au conseil d'articles fortement standardisés, tels que les CDs et les DVDs, mais impraticables dans un cadre combinatoire. Par ailleurs, les systèmes de recommandation pour le cadre combinatoire sont souvent fondés sur des modèles supposant une indépendance entre attributs qui assure la modélisation des préférences par une utilité additive. Les GAI-Nets permettent des interactions entre les attributs, étant ainsi plus généraux. Nos problématiques clés sont le choix et le rangement des kmeilleures alternatives. Nous étudions également le problème de la recherche de solutions de compromis selon des critères non-linéaires dans le cadre de la décision collective/multicritère, et aussi l'élicitation des GAI-Nets. Nous proposons des algorithmes adaptés à la résolution de tels problèmes et, finalement, nous construisons une application Web pour appliquer les techniques développées dans une situation décisionnelle concrète.