Recommendarr : recommandations Plex/Jellyfin/arrs par l’IA

Recommendarr : recommandations Plex/Jellyfin/arrs par l’IA


Ok, y’a déjà whatmille solutions de recommandations et découverte de contenus : les listes prises à droite à gauche et ajoutées aux arrs ou à ListSync, Overseerr/Jellyseerr, Suggestarr etc BAH EN VOICI UNE DE PLUS !

Recommendarr de fingerthief permet d’avoir des recommandations faites par une IA à partir des contenus vus sous Plex/Jellyfin, Trakt, Tautulli (eh non ! pas encore mort) et de ceux indexés par Radarr et Sonarr.
Attention, tous les synopsis etc sont en anglais.

Quand je parle d’IA, c’est vaste et comprend l’autohébergé (j’ai testé avec OpenAI) :

Services d’IA compatibles

Vous pouvez utiliser n’importe lequel de ces services avec une API compatible OpenAI :

  • OpenAI : URL par défaut (https://api.openai.com/v1) avec votre clé API OpenAI
  • LM Studio : URL locale (ex. http://localhost:1234/v1) exécutant des modèles sur votre ordinateur
  • Ollama : URL locale (ex. http://localhost:11434/v1) pour des modèles hébergés en local
  • Anthropic Claude : API d’Anthropic avec l’URL de base appropriée
  • Auto-hébergé : votre propre serveur d’API LLM compatible avec OpenAI
  • Mistral, Groq, Cohere : la plupart des fournisseurs d’IA avec des endpoints compatibles OpenAI


Honnêtement, vu que je passe 90% de mon temps à tester des trucs plutôt qu’à profiter de mon setup, les recommandations que j’ai sont certes logiques (plus que celles de TMDB, en bas des fiches du moins) mais je ne sais pas si elles reflètent vraiment la qualité de cet outil. Ce dont je ne doute pas.

L’installation est simple puisque tout se configure via la WebUI

services:
  recommendarr:
    container_name: recommendarr
    restart: always
    ports:
      - 3080:3000
    volumes:
      - /home/aerya/docker/recommendarr:/app/server/data
    image: tannermiddleton/recommendarr:latest
    labels:
      - com.centurylinklabs.watchtower.enable=true

Et ensuite on peut connecter ses outils/comptes. Dans mon cas Trakt, TMDB, Jellyfin et Radarr/Sonarr. Je pense que ça venait de mon navigateur mais impossible d’accéder à la configuration en cliquant sur un autre bouton que Configure AI Service ou le menu des paramètres.


Pour l’IA j’ai utilisé mon compte OpenAI avec le modèle gpt-5-chat-latest (pas comme sur le screen). Choix complètement fait au pifomètre, je suis preneur de conseils.

recommendarr2

Et ensuite…. magie…. Ou presque. L’IA ne fera qu’aller chercher des contenus par rapport à notre demande. Il faut donc paramétrer la demande. Au moins le nombre de recommandations.

Dans la partie IA, en sus du modèle à choisir et son degré de précision, on peut demander à ce que Recommandarr utilise un sous-ensemble de la bibliothèque afin de réduire l’utilisation de jetons tout en fournissant des recommandations pertinentes.

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On sélectionne la catégorie visée (films/séries) et le nombre de recommandations souhaitées.

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Puis on peut affiner la recherche en sélectionnant des genres.

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Puis sélectionner un prompt pré-défini ou en créer

Style « Vibe »

Se concentre sur l’atmosphère émotionnelle et l’expérience sensorielle du contenu de votre bibliothèque. Les recommandations privilégient la correspondance avec le ressenti et l’ambiance de vos films/séries préférés plutôt que le simple genre ou la similarité de l’intrigue.
Idéal pour : Trouver du contenu qui évoque la même sensation, capturant des tons et atmosphères spécifiques.


Style analytique

Procède à une analyse détaillée des structures narratives, des motifs thématiques et des techniques formelles. Les recommandations reposent sur une analyse en profondeur des éléments cinématographiques et télévisuels qui relient les œuvres à un niveau plus substantiel.
Idéal pour : Une exploration intellectuelle et la découverte de contenus partageant une approche artistique ou une profondeur thématique similaire.


Style créatif

Dépasse les catégorisations classiques pour trouver des liens inattendus entre les œuvres. Met en avant les parcours émotionnels, la vision artistique et les approches narratives originales.
Idéal pour : Découvrir des recommandations surprenantes, qui peuvent sembler éloignées au premier abord mais partagent une même essence créative.


Style technique

Se focalise sur l’artisanat de la production, les techniques de réalisation et l’exécution technique. Analyse les méthodes de mise en scène, la cinématographie, les styles de montage et les éléments de production.
Idéal pour : L’appréciation des aspects techniques et la recherche de contenus offrant une qualité de production ou une innovation technique similaire.


Comme souvent on peut sélectionner la langue préférée du contenu (séries plutôt en langue française etc). On pourra aussi de temps en temps rescanner les bibliothèques.

Et enfin, découvrir les reco. À noter qu’on ne peut pas les ajouter à Radarr/Sonarr directement, sans passer par Overseerr/Jellyseerr/whatever.

Voici par exemple pour les films

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Évidemment, avec Decypharr, ça tombe en quelques secondes.

Et pour les séries, on peut évidemment sélectionner les saisons

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C’est sympa à tester, on peut y créer plusieurs utilisateurs donc c’est intéressant mais avec un LLM autohébergé ça doit consommer pas mal de ressources. Avec OpenAI ça ne consomme en revanche rien que le serveur donc je vais le garder dans un coin mais je doute l’utiliser tous les jours, avec tout le reste…


L’idéal serait de couler ça à Overseerr/Jellyseerr…

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