De récentes études ont montré que la diversité dans les systèmes de recommandation est positivement corrélée à la satisfaction des utilisateurs et renforce/facilite leur choix d'un item. Si l'impact de cette nouvelle dimension a été mesuré, les raisons d'un tel succès restent cependant encore inexpliquées. Forts de ce constat, notre objectif est d'analyser plus finement l'utilité réelle et perçue de la diversité dans les systèmes de recommandation. Dans cette optique, nous avons réalisé une étude auprès de 250 utilisateurs permettant de comparer 5 approches (mêlant filtrage collaboratif, filtrage par contenu et popularité) avec différents degrés de diversité. Les résultats montrent que la diversité dans les recommandations est perçue par les utilisateurs et améliore leur satisfaction, même si elle suscite parfois méfiance ou incompréhension. En outre, cette étude a mis en lumière la nécessité de constituer des modèles de préférences suffisamment divers pour générer de bonnes recommandations.