{"id":1040,"date":"2026-04-13T22:16:07","date_gmt":"2026-04-13T22:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/adfluxor.com\/?p=1040"},"modified":"2026-04-13T22:16:08","modified_gmt":"2026-04-13T22:16:08","slug":"how-personalized-profiles-change-the-content-you-see-on-streaming-platforms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/how-personalized-profiles-change-the-content-you-see-on-streaming-platforms\/","title":{"rendered":"Comment les profils personnalis\u00e9s modifient le contenu que vous voyez sur les plateformes de streaming"},"content":{"rendered":"
\"Streaming
Profils d'utilisateurs en streaming<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Les profils des utilisateurs de plateformes de streaming influencent discr\u00e8tement le contenu affich\u00e9 sur votre \u00e9cran au quotidien, souvent sans que vous vous en rendiez compte. Une s\u00e9rie que vous avez appr\u00e9ci\u00e9e une fois peut d\u00e9clencher des semaines de recommandations similaires, tandis que des cat\u00e9gories enti\u00e8res de contenu disparaissent progressivement de votre page d'accueil.<\/p>\n\n\n\n

De nombreux utilisateurs ressentent un malaise, mais peinent \u00e0 l'expliquer. Ils ouvrent leur plateforme pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e en esp\u00e9rant de la vari\u00e9t\u00e9, mais le contenu para\u00eet r\u00e9p\u00e9titif, comme si le syst\u00e8me restreignait leurs choix au lieu de les \u00e9largir. Ce changement subtil influence la mani\u00e8re dont les utilisateurs d\u00e9couvrent de nouveaux contenus et la dur\u00e9e de leur engagement.<\/p>\n\n\n\n

Avec le temps, ce sch\u00e9ma cr\u00e9e un cercle vicieux qui limite l'exploration. Vous pourriez avoir l'impression que la plateforme manque d'options int\u00e9ressantes, alors qu'en r\u00e9alit\u00e9, votre profil les a filtr\u00e9es en fonction de votre comportement pass\u00e9. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne est particuli\u00e8rement fr\u00e9quent sur les appareils partag\u00e9s ou les comptes utilis\u00e9s par plusieurs personnes.<\/p>\n\n\n\n

Comprendre le fonctionnement de ces profils est essentiel. Cet article d\u00e9taille les m\u00e9canismes de la personnalisation, les outils qui l'influencent et comment reprendre le contr\u00f4le sur ce que vous voyez.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Quand vos recommandations commencent \u00e0 para\u00eetre pr\u00e9visibles<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Cela commence g\u00e9n\u00e9ralement par une petite habitude. Vous regardez quelques films d'action ou encha\u00eenez les \u00e9pisodes d'une s\u00e9rie, et soudain, votre page d'accueil se remplit de titres similaires. Au d\u00e9but, c'est pratique, mais au bout d'un moment, la r\u00e9p\u00e9tition devient g\u00eanante.<\/p>\n\n\n\n

Un sc\u00e9nario d'auto-\u00e9valuation courant consiste \u00e0 ouvrir son application de streaming et \u00e0 faire d\u00e9filer le contenu pendant plusieurs minutes sans rien trouver de nouveau. Tout semble familier, de l\u00e9g\u00e8res variations de ce que vous avez d\u00e9j\u00e0 regard\u00e9, mais rien de vraiment surprenant ou diversifi\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

L'une des causes souvent n\u00e9glig\u00e9es est la rapidit\u00e9 d'adaptation des algorithmes. M\u00eame une courte session de visionnage peut fortement influencer votre profil, surtout si vous regardez un contenu jusqu'au bout. De nombreux utilisateurs pensent que seules les habitudes \u00e0 long terme comptent, mais de br\u00e8ves p\u00e9riodes d'activit\u00e9 peuvent modifier les recommandations presque instantan\u00e9ment.<\/p>\n\n\n\n

Une autre erreur fr\u00e9quente consiste \u00e0 utiliser un seul profil pour diff\u00e9rentes humeurs ou contextes. Regarder des documentaires un jour et des divertissements l\u00e9gers le lendemain peut perturber le syst\u00e8me, ce qui entra\u00eene des suggestions incoh\u00e9rentes ou dilu\u00e9es qui ne correspondent pas pleinement \u00e0 aucune des pr\u00e9f\u00e9rences.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Comment les plateformes de streaming fa\u00e7onnent votre profil de go\u00fbts num\u00e9riques<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les plateformes de streaming s'appuient sur une combinaison de signaux comportementaux pour \u00e9tablir votre profil. Il s'agit notamment de votre historique de visionnage, de la fr\u00e9quence des pauses, des requ\u00eates de recherche et m\u00eame du temps que vous passez votre souris sur un titre avant de cliquer.<\/p>\n\n\n\n

Ce qui frappe dans la pratique, c'est que les actions passives ont autant d'importance que les actions actives. Passer les g\u00e9n\u00e9riques, abandonner une s\u00e9rie en cours de route ou revoir certaines sc\u00e8nes peuvent r\u00e9v\u00e9ler des pr\u00e9f\u00e9rences qui influenceront les recommandations futures.<\/p>\n\n\n\n

Selon Netflix Explication du Centre d'aide sur le fonctionnement de son syst\u00e8me de recommandations<\/a>Les suggestions personnalis\u00e9es sont fa\u00e7onn\u00e9es par des facteurs tels que vos visionnages, vos \u00e9valuations et le comportement des autres membres ayant des go\u00fbts similaires. Cela est important car cela explique pourquoi les habitudes de visionnage r\u00e9p\u00e9t\u00e9es influencent souvent davantage votre page d'accueil qu'une simple pr\u00e9f\u00e9rence manuelle.<\/p>\n\n\n\n

Cela explique pourquoi aimer ou ne pas aimer un contenu manuellement a souvent moins d'impact que pr\u00e9vu. Le syst\u00e8me se fie davantage \u00e0 vos actions r\u00e9elles qu'\u00e0 vos pr\u00e9f\u00e9rences d\u00e9clar\u00e9es, ce qui peut cr\u00e9er un d\u00e9calage entre vos intentions et votre fil d'actualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Outils permettant d'influencer et de g\u00e9rer les profils des utilisateurs de streaming<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Plusieurs outils et fonctionnalit\u00e9s existent pour aider les utilisateurs \u00e0 g\u00e9rer ou \u00e0 r\u00e9initialiser leurs profils d'utilisateurs de streaming, mais beaucoup de personnes les utilisent rarement efficacement.<\/p>\n\n\n\n

Outil \/ Fonctionnalit\u00e9<\/th>Fonctionnalit\u00e9 principale<\/th>Cas d'utilisation optimal<\/th>Compatibilit\u00e9 de la plateforme<\/th>Gratuit ou payant<\/th><\/tr><\/thead>
Options de r\u00e9initialisation du profil<\/td>Efface l'influence de l'historique de la montre<\/td>Recommandations pour un nouveau d\u00e9part<\/td>Netflix, Prime Video<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Profils d'enfants ou secondaires<\/td>S\u00e9pare les comportements de visionnage<\/td>Contr\u00f4le partag\u00e9 du m\u00e9nage<\/td>La plupart des plateformes<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Commentaires \u00ab\u00a0Pas int\u00e9ress\u00e9\u00a0\u00bb<\/td>Supprime certains types de contenu<\/td>Am\u00e9lioration des recommandations<\/td>Netflix, YouTube<\/td>Gratuit<\/td><\/tr>
Historique des modifications<\/td>Supprime les titres individuels<\/td>Signaux de l'algorithme de correction<\/td>Netflix (limit\u00e9), YouTube<\/td>Gratuit<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Les options de r\u00e9initialisation du profil sont particuli\u00e8rement utiles lorsque les recommandations deviennent trop cibl\u00e9es. Toutefois, en pratique, elles sont plus efficaces lorsqu'elles sont combin\u00e9es \u00e0 une consultation r\u00e9guli\u00e8re par la suite\u00a0; sinon, le syst\u00e8me reproduit rapidement le m\u00eame sch\u00e9ma.<\/p>\n\n\n\n

L'importance des profils secondaires est souvent sous-estim\u00e9e. Dans les foyers o\u00f9 plusieurs utilisateurs partagent un m\u00eame profil, la s\u00e9paration des usages peut consid\u00e9rablement am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des recommandations. C'est l'un des ajustements les plus simples et pourtant les plus efficaces.<\/p>\n\n\n\n

La fonction \u00ab\u00a0Pas int\u00e9ress\u00e9\u00a0\u00bb est utile, mais limit\u00e9e. Elle supprime des \u00e9l\u00e9ments sp\u00e9cifiques, et non des tendances g\u00e9n\u00e9rales\u00a0; elle est donc plus efficace pour filtrer les genres ind\u00e9sirables que pour remodeler l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 de votre flux.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Voir aussi\u00a0:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pourquoi le streaming 4K est parfois de moins bonne qualit\u00e9 que pr\u00e9vu<\/a><\/p>\n\n\n\n

Comment les plateformes de streaming compressent la vid\u00e9o pour offrir une haute qualit\u00e9 avec moins de donn\u00e9es<\/a><\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les plateformes de streaming diffusent-elles des saisons enti\u00e8res en une seule fois au lieu d'\u00e9pisodes hebdomadaires ?<\/a><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Classement des m\u00e9thodes les plus efficaces pour am\u00e9liorer les recommandations<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. Cr\u00e9ation de profils distincts<\/strong>
    Cette m\u00e9thode garantit syst\u00e9matiquement les meilleurs r\u00e9sultats. Chaque utilisateur constitue un ensemble de donn\u00e9es propre, \u00e9vitant ainsi toute contamination crois\u00e9e des pr\u00e9f\u00e9rences. Elle est particuli\u00e8rement efficace dans les environnements partag\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
  2. Historique des modifications<\/strong>
    Supprimer certains titres peut corriger des signaux trompeurs. En pratique, cette m\u00e9thode est efficace lorsqu'une seule \u00e9mission fausse fortement les recommandations, mais elle n\u00e9cessite une intervention manuelle.<\/li>\n\n\n\n
  3. Utilisation des outils de r\u00e9troaction (\u00ab J\u2019aime\/Je n\u2019aime pas \u00bb)<\/strong>
    Ces outils permettent d'affiner les suggestions, mais leur impact est moindre que pr\u00e9vu. Ils sont plus efficaces en compl\u00e9ment qu'en tant que solution principale.<\/li>\n\n\n\n
  4. R\u00e9initialisation compl\u00e8te du profil<\/strong>
    Cela permet de repartir de z\u00e9ro, mais pr\u00e9sente un inconv\u00e9nient\u00a0: sans une surveillance attentive par la suite, le syst\u00e8me recr\u00e9e rapidement des sch\u00e9mas similaires, rendant la r\u00e9initialisation temporaire dans de nombreux cas.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Ce classement refl\u00e8te l'utilisabilit\u00e9 r\u00e9elle plut\u00f4t que les fonctionnalit\u00e9s annonc\u00e9es. De nombreux utilisateurs s'attendent \u00e0 ce que les outils de retour d'information soient pr\u00e9pond\u00e9rants, mais les donn\u00e9es comportementales l'emportent syst\u00e9matiquement sur la saisie manuelle.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    \u00c0 quoi ressemble l'utilisation r\u00e9elle au quotidien<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
    \"Streaming
    Profils d'utilisateurs en streaming<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Un sc\u00e9nario typique consiste pour un utilisateur \u00e0 remarquer des recommandations r\u00e9p\u00e9titives et \u00e0 d\u00e9cider d'intervenir. Il commence par supprimer quelques titres r\u00e9cemment visionn\u00e9s qui ne correspondent pas \u00e0 ses v\u00e9ritables centres d'int\u00e9r\u00eat.<\/p>\n\n\n\n

    Ensuite, ils cr\u00e9ent un profil distinct pour les visionnages occasionnels, comme la consultation de contenu en arri\u00e8re-plan ou une utilisation familiale. Cela \u00e9vite que ces sessions n'affectent leur profil principal.<\/p>\n\n\n\n

    Au cours des jours suivants, ils regardent intentionnellement des contenus vari\u00e9s correspondant \u00e0 leurs v\u00e9ritables centres d'int\u00e9r\u00eat. Cette \u00e9tape est cruciale, car l'algorithme se recalibre en fonction des nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    Le r\u00e9sultat est visible en une semaine. La page d'accueil affiche des options plus diversifi\u00e9es et pertinentes, et la sensation d'\u00eatre \u00ab coinc\u00e9 \u00bb dans une boucle de contenu dispara\u00eet progressivement.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Pourquoi les diff\u00e9rentes plateformes donnent-elles l'impression d'\u00eatre si diff\u00e9rentes ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Les plateformes de streaming ne personnalisent pas toutes le contenu de la m\u00eame mani\u00e8re. Certaines privil\u00e9gient une personnalisation pouss\u00e9e, tandis que d'autres proposent un m\u00e9lange plus \u00e9quilibr\u00e9 de contenu s\u00e9lectionn\u00e9 et de contenu algorithmique.<\/p>\n\n\n\n

    Les plateformes fortement ax\u00e9es sur les algorithmes ont tendance \u00e0 \u00eatre plus \u00ab\u00a0d\u00e9pendantes\u00a0\u00bb de vos habitudes. Cela peut \u00eatre efficace, mais limitant \u00e0 long terme. En revanche, les plateformes qui privil\u00e9gient la curation \u00e9ditoriale offrent souvent plus de vari\u00e9t\u00e9, m\u00eame si les recommandations semblent moins pertinentes.<\/p>\n\n\n\n

    L'utilisation r\u00e9p\u00e9t\u00e9e de ces syst\u00e8mes r\u00e9v\u00e8le qu'ils sont plus performants sur le long terme. Ils combinent les donn\u00e9es utilisateur avec des suggestions personnalis\u00e9es, r\u00e9duisant ainsi le risque de sur-personnalisation.<\/p>\n\n\n\n

    Cette diff\u00e9rence explique pourquoi changer de plateforme peut parfois \u00eatre une exp\u00e9rience enrichissante. Il ne s'agit pas forc\u00e9ment de la disponibilit\u00e9 du contenu, mais de la mani\u00e8re dont ce contenu est pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 l'utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    La r\u00e9alit\u00e9 derri\u00e8re les limites de la personnalisation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    La personnalisation n'est pas parfaite, et s'attendre \u00e0 ce qu'elle comprenne parfaitement vos pr\u00e9f\u00e9rences peut \u00eatre source de frustration. Les algorithmes sont con\u00e7us pour maximiser l'engagement, pas n\u00e9cessairement la satisfaction.<\/p>\n\n\n\n

    L'une de ses limites est sa difficult\u00e9 \u00e0 s'adapter \u00e0 l'\u00e9volution des go\u00fbts. Si vos centres d'int\u00e9r\u00eat changent rapidement, le syst\u00e8me peine \u00e0 suivre et continue de recommander des pr\u00e9f\u00e9rences obsol\u00e8tes.<\/p>\n\n\n\n

    Une autre id\u00e9e fausse r\u00e9pandue est que davantage de donn\u00e9es am\u00e9liorent syst\u00e9matiquement la pr\u00e9cision. En r\u00e9alit\u00e9, une trop grande diversit\u00e9 de comportements peut diluer le profil, rendant les recommandations moins pr\u00e9cises au lieu de les am\u00e9liorer.<\/p>\n\n\n\n

    M\u00eame les syst\u00e8mes les plus sophistiqu\u00e9s ne peuvent saisir pleinement le contexte. Regarder un film par curiosit\u00e9 ou sous influence sociale peut \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9 comme une pr\u00e9f\u00e9rence marqu\u00e9e, m\u00eame s'il s'agit d'un choix ponctuel.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Risques li\u00e9s \u00e0 la protection de la vie priv\u00e9e et comment garder le contr\u00f4le<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Les profils d'utilisateurs de services de streaming reposent sur une collecte de donn\u00e9es exhaustive, ce qui soul\u00e8ve d'importantes questions de confidentialit\u00e9. Les habitudes de visionnage, les comportements de recherche et les sch\u00e9mas d'interaction sont suivis en continu afin d'affiner les recommandations.<\/p>\n\n\n\n

    Le Explication des pratiques de collecte de donn\u00e9es du Centre de s\u00e9curit\u00e9 Google<\/a> met en \u00e9vidence la mani\u00e8re dont le comportement des utilisateurs est analys\u00e9 \u00e0 travers les services, offrant un aper\u00e7u du fonctionnement de m\u00e9canismes de suivi similaires dans les environnements de streaming.<\/p>\n\n\n\n

    Un risque concret r\u00e9side dans le partage de comptes, qui peut r\u00e9v\u00e9ler involontairement des pr\u00e9f\u00e9rences personnelles. Une personne utilisant votre profil peut d\u00e9duire vos habitudes, vos centres d'int\u00e9r\u00eat ou vos routines \u00e0 partir de simples recommandations.<\/p>\n\n\n\n

    Pour r\u00e9duire les risques, il est essentiel d'utiliser des profils distincts. De plus, consulter et effacer r\u00e9guli\u00e8rement l'historique des montres permet de limiter l'accumulation de donn\u00e9es \u00e0 long terme.<\/p>\n\n\n\n

    D\u00e9sactiver les fonctions de personnalisation inutiles, lorsqu'elles sont disponibles, permet \u00e9galement d'avoir un meilleur contr\u00f4le, m\u00eame si cela peut r\u00e9duire la qualit\u00e9 des recommandations.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    Faire des choix plus judicieux concernant ce que vous regardez<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Le choix de votre mode d'interaction avec votre plateforme de streaming influence directement votre exp\u00e9rience. Une consommation passive propose des recommandations plus restreintes, tandis qu'un visionnage actif \u00e9largit les possibilit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

    Pour les utilisateurs en qu\u00eate de vari\u00e9t\u00e9, explorer activement diff\u00e9rents genres et utiliser plusieurs profils est la strat\u00e9gie la plus efficace. Cela \u00e9vite le r\u00e9tr\u00e9cissement algorithmique et maintient le dynamisme des recommandations.<\/p>\n\n\n\n

    Ceux qui privil\u00e9gient la facilit\u00e9 d'utilisation pourraient tirer profit d'une personnalisation pleinement fonctionnelle, mais avec des ajustements occasionnels pour \u00e9viter la stagnation.<\/p>\n\n\n\n

    Les am\u00e9liorations les plus rapides proviennent g\u00e9n\u00e9ralement de petits changements. Modifier l'historique des montres et distinguer les contextes d'utilisation donne souvent de meilleurs r\u00e9sultats que des r\u00e9initialisations drastiques.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

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

    Les plateformes de streaming ne sont pas de simples biblioth\u00e8ques de contenu, mais des syst\u00e8mes adaptatifs fa\u00e7onn\u00e9s par votre comportement. Comprendre le fonctionnement des profils d'utilisateurs en streaming modifie votre fa\u00e7on d'interagir avec elles.<\/p>\n\n\n\n

    Ce qui appara\u00eet sur votre \u00e9cran n'est pas al\u00e9atoire. Cela refl\u00e8te des sch\u00e9mas, des habitudes et des signaux subtils accumul\u00e9s au fil du temps, renfor\u00e7ant souvent ce que vous consommez d\u00e9j\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

    Le moyen le plus efficace d'am\u00e9liorer votre exp\u00e9rience n'est pas d'utiliser des outils complexes, mais de les utiliser de mani\u00e8re intentionnelle. De petites actions comme la s\u00e9paration des profils ou la modification de l'historique peuvent produire des changements notables.<\/p>\n\n\n\n

    S'attendre \u00e0 une personnalisation parfaite est source de d\u00e9ception. Consid\u00e9rer le syst\u00e8me comme un outil que l'on peut orienter permet d'obtenir de meilleurs r\u00e9sultats et une d\u00e9couverte de contenu plus enrichissante.<\/p>\n\n\n\n

    Prendre le contr\u00f4le de son profil transforme le streaming d'une exp\u00e9rience passive en une exp\u00e9rience plus r\u00e9fl\u00e9chie et enrichissante.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

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

    1. Pourquoi les plateformes de streaming diffusent-elles du contenu r\u00e9p\u00e9titif ?<\/strong>
    Car les algorithmes privil\u00e9gient les comportements pass\u00e9s, ce qui conduit \u00e0 des recommandations similaires au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

    2. Supprimer l'historique de visionnage est-il vraiment utile\u00a0?<\/strong>
    Oui, cela supprime les signaux trompeurs et contribue \u00e0 r\u00e9initialiser les mod\u00e8les de recommandation.<\/p>\n\n\n\n

    3. Des profils s\u00e9par\u00e9s sont-ils n\u00e9cessaires ?<\/strong>
    Ils sont tr\u00e8s efficaces, notamment dans les foyers partag\u00e9s, pour maintenir une personnalisation pr\u00e9cise.<\/p>\n\n\n\n

    4. Les mentions \u00ab\u00a0J\u2019aime\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Je n\u2019aime pas\u00a0\u00bb am\u00e9liorent-elles les recommandations\u00a0?<\/strong>
    Elles apportent une l\u00e9g\u00e8re aide, mais le comportement reste plus influent que le retour d'information manuel.<\/p>\n\n\n\n

    5. La personnalisation est-elle n\u00e9faste pour la d\u00e9couverte de nouveaux contenus\u00a0?<\/strong>
    Elle peut limiter la d\u00e9couverte si elle n'est pas g\u00e9r\u00e9e, mais utilis\u00e9e de mani\u00e8re intentionnelle, elle peut tout de m\u00eame faire \u00e9merger de nouvelles options pertinentes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Les profils des utilisateurs de streaming fa\u00e7onnent discr\u00e8tement ce qui appara\u00eet sur votre \u00e9cran chaque jour, souvent sans que vous vous rendiez compte de leur influence. Une s\u00e9rie que vous avez appr\u00e9ci\u00e9e une fois peut d\u00e9clencher des semaines de recommandations similaires, tandis que des cat\u00e9gories enti\u00e8res de contenu disparaissent progressivement de votre page d'accueil. De nombreux utilisateurs ont l'impression que quelque chose cloche, mais peinent \u00e0 l'expliquer. Vous ouvrez [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":273,"featured_media":1041,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1040"}],"collection":[{"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/273"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1040"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1040\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1045,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1040\/revisions\/1045"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1041"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1040"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1040"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/adfluxor.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1040"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}