Les portails d'actualités en ligne produisent un flux d'information ayant un volume et une vélocité importants. Dans ce contexte, il devient plus difficile de proposer en temps réel des recommandations dynamiques adaptées aux intérêts de chaque utilisateur. Dans cet article, nous présentons une approche hybride pour la recommandation des articles d'actualité reposant sur l'analyse sémantique du contenu disponible. L'approche est basée sur l'hybridation de plusieurs approches personnalisées et non personnalisées pour remédier au problème de démarrage à froid. L'expérimentation de notre approche dans un environnement à large échelle et à fortes contraintes temps réel dans le cadre du challenge NEWSREEL a permis d'évaluer la qualité de ses recommandations et de confirmer l'apport de la sémantique dans le processus de recommandation.