L'évolution rapide du web a changé la façon dont l'information est créée, distribuée, évaluée et consommée. L'utilisateur est dorénavant mis au centre du web en devenant le générateur de contenu le plus prolifique. Pour évoluer dans le flot d'informations, les utilisateurs ont besoin de filtrer le contenu en fonction de leurs centres d'intérêts. Pour bénéficier de contenus personnalisés, les utilisateurs font appel aux réseaux sociaux ou aux systèmes de recommandations exploitant leurs informations privées. Cependant, ces systèmes posent des problèmes de passage à l'échelle, ne prennent pas en compte la nature dynamique de l'information et soulèvent de multiples questions d'un point de vue de la vie privée. Dans cette thèse, nous exploitons les architectures pair-à-pair pour implémenter des systèmes de recommandations pour la dissémination personnalisée des news. Une approche pair-à-pair permet un passage à l'échelle naturel et évite qu'une entité centrale contrôle tous les profils des utilisateurs. Cependant, l'absence de connaissance globale fait appel à des schémas de filtrage collaboratif qui doivent palier les informations partielles et dynamiques des utilisateurs. De plus, ce schéma de filtrage doit pouvoir respecter la vie privée des utilisateurs. La première contribution de cette thèse démontre la faisabilité d'un système de recommandation de news totalement distribué. Le système proposé maintient dynamiquement un réseau social implicit pour chaque utilisateur basé sur les opinions qu'il exprime à propos des news reçues. Les news sont disséminées au travers d'un protocole épidémique hétérogène qui (1) biaise l'orientation des cibles et (2) amplifie la dissémination de chaque news en fonction du niveau d'intérêt qu'elle suscite. Ensuite, pour améliorer la vie privée des utilisateurs, nous proposons des mécanismes d'offuscation permettant de cacher le profil exact des utilisateurs sans trop dégrader la qualité de la recommandation fournie. Enfin, nous explorons un nouveau modèle tirant parti des avantages des systèmes distribués tout en conservant une architecture centralisée. Cette solution hybride et générique permet de démocratiser les systèmes de recommandations en offrant aux fournisseurs de contenu un système de personnalisation à faible coût.