Nous explorons la synergie entre le Web sémantique et la vision par ordinateur dans le contexte des systèmes de personnalisation. Nous présentons deux nouvelles applications : profilage utilisateur à partir des images et sélection d'images dans les bannières de recommandation. Mots-clés : Web sémantique, Vision par ordinateur, Personnalisation, Profil utilisateur, Image. Plusieurs travaux ont montré des points de convergence intéressants entre le domaine du Web sémantique et celui de la vision par ordinateur : amélioration de la détection des objets à l'aide des graphes de connaissances externes (Fang et al., 2017), description des scènes avec des triplets (Baier et al., 2017), complétion des graphes de connaissances avec des ca-ractéristiques visuelles (Thoma et al., 2017) et recherche visuo-sémantique (Ferrada et al., 2017). Nous explorons la synergie entre les deux domaines dans le contexte des systèmes de personnalisation. Nous présentons deux nouvelles applications. La première application est le profilage utilisateur à partir des images. Nous avons proposé deux approches. La première approche consiste à associer une image aux entités sémantiques correspondant aux objets apparaissant dans l'image. La seconde approche consiste à associer une image aux entités sémantiques dépeintes par les images visuellement similaires et qui existent dans la portée conceptuelle du jeu de données au sein duquel la personnalisation est réalisée. Notre évaluation a montré la supériorité de notre seconde approche par rapport au référentiel en termes de la pertinence des entités constituant les profils. La deuxième application est la sélection d'images dans les bannières de recommandation. Nous ordonnons les images associées au produit recommandé et affichons dans les bannières celle correspondant le mieux au profil de l'utilisateur dans le but d'augmenter son affinité envers le produit. Nous avons mené une étude utilisateur avec 32 participants en utilisant un vrai jeu de données contenant 1,357 circuits touristiques dans 136 pays accompagnés de 11,614 images distinctes. Les résultats ont montré la performance prometteuse de notre approche en termes de persuasion, attention, efficacité et affinité. Les travaux résumés ci-dessus ont été originellement publiés dans un article au congrès SEMANTICS 2018 (Lully et al., 2018).