Cet article aborde les enjeux et défis de l'explicabilité dans les systèmes de recommandation appliqués au e-commerce, en se basant sur l'étude de cas de Zeplace., un système développé par ThePlaceToWish. Dans un contexte où la transparence est à la fois une exigence réglementaire (EU RGPD, Raison 71 , 2016) et un levier stratégique pour renforcer la confiance des utilisateurs (Theis et al., 2023), nous proposons une réflexion sur une approche intégrant l'explicabilité dès la conception du système. Notre modèle se distingue par l'utilisation exclusive de données déclaratives, fournies par les utilisateurs via un avatar personnalisé, pour offrir des recommandations transparentes et respectueuses de la vie privée. Nous analysons les défis techniques et éthiques rencontrés lors du développement de ce système dans un environnement industriel et présentons les solutions envisagées. En fournissant des explications simples et adaptées, nous visons à renforcer la confiance et l'engagement des utilisateurs dans un contexte où le choix d'un cadeau est souvent chargé d'émotions, d'attentes et de considérations financières. Cette étude ouvre de nouvelles perspectives pour la conception de systèmes de recommandation explicables et éthiques dans le domaine du e-commerce.