La publicité et la digitalisation

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Aujourd’hui, les technologies du Big Data représentent un marché de 210 milliards de dollars (soit l’équivalent du PIB d’un pays comme la République tchèque ou le Portugal). Leurs applications dans le marketing, la finance ou la logistique feraient économiser 1 200 milliards de dollars aux entreprises utilisatrices selon l’étude du cabinet américain Forrester1. Ses effets peuvent être appréciés dans tous les secteurs, y compris l’industrie des médias, en particulier les opérations publicitaires. L’avenir de l’industrie dépendant de la fusion de solutions numériques et analytiques, nous nous interrogeons sur la façon dont les méga-données façonnent l’avenir de l’industrie de la publicité dans les médias.

Pour le comprendre, nous reviendrons dans un premier temps sur la naissance de ce phénomène et la manière dont l’industrie publicitaire se l’est approprié. Puis, nous expliquerons pourquoi la publicité programmatique cristallise tous les mécanismes de dépendance grandissante des annonceurs avant de nous interroger sur les limites à poser à l’utilisation des données.

I. Naissance du Big Data

Si les racines de la mise en réseau datent du XIXe siècle, « avec le développement du télégraphe électrique et des câbles sous-marins ». (P.E Ceruzzi, 2012), ce n’est qu’au cours de la seconde moitié du XXe siècle, à la faveur d’un usage détourné des calculateurs à des fins communicationnelles dans des programmes de recherche financés par le Ministère américain de la Défense, qu’elle donna naissance à Internet. Et, il faudra attendre 2008 un “white paper” intitulé « Big-Data Computing : Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society » pour que ce mot devenu puissant tant dans le fond que dans la forme apparaisse pour la première sur la scène internationale.

I.1. Définition du Big Data

Le Big Data se traduit de différentes façons. Littéralement « grosses données », on peut également l’appeler « méga données » ou encore « données massives ». Il désigne donc des ensembles de données si gigantesques qu’il est impossible à notre entendement de se les représenter toutes. En effet, elles couvrent à la fois les champs personnels, professionnels ou institutionnels. Elles proviennent également d’une très grande variété de sources d’information véhiculées par les réseaux numériques comme les bases de données, les textes, les audios, les vidéos…

« Pour être qualifiées de « données du Big Data », ces données doivent répondre au critère des trois V :

• Le volume (plus ou moins massif)
• La variété (nature et niveau de structuration)
• La vélocité (de la production, de la collecte et d’analyse)

Dans certains contextes, on peut opter pour un quatrième V qui viendra compléter la série : celui de la véracité des données dont le contrôle s’impose afin de pouvoir les exploiter, soulevant ainsi les questions de gouvernance et de qualité de la donnée, très consommatrice de ressources » 2.

I.2. La data au cœur de l’économie

La data est aujourd’hui au cœur de l’économie en général. Pour le meilleur comme pour le pire, ce nouvel « or noir » alimente aussi bien l’intelligence artificielle que les innovations technologiques. Elle est à la fois indispensable et un formidable levier de création de valeur : la domotique ou les voitures autonomes en sont la parfaite illustration. La donnée est également au cœur des business modèles des plateformes qui les utilisent aussi bien pour performer leurs services de personnalisation de leurs offres dans le cadre de la publicité programmatique que pour les revendre à des tiers. En ce sens, la data peut également être dévastatrice si est utilisée à outrance par les plateformes, car elle favorise non seulement les pratiques anticoncurrentielles, mais surtout parce qu’elle peut impacter nos démocraties, comme en atteste le scandale Facebook-Cambridge Analytica.

II. La publicité programmatique : un des fruits du Big Data

Avant l’ère numérique, les médias écrits évoluaient principalement dans une économie à deux versants. Leurs profits provenaient de leur vente, la publicité et les petites annonces. Avec l’explosion d’Internet, ces médias sont entrés dans un nouveau modèle économique où la maitrise de la data est au cœur de la viabilité financière des médias.

II. 1. Du média planning à l’audience planning

Avec la décision de capitaliser sur la data pour gérer la publicité et calculer de sa performance, les publicitaires ont créé le taux d’engagement, avec pour corollaire la création du coût par clic (CPC) — coût de la publicité calculé au nombre de clics — ou du coût pour 1000 — coût de la publicité pour 1000 personnes ayant vu la publicité. Un annonceur ne choisit donc plus entre plusieurs supports médiatiques pour effectuer une campagne publicitaire. Il paie désormais la publicité en fonction de l’audience et s’appuie sur le ciblage publicitaire pour performer ses résultats.

 « On passe du média planning à l’audience planning (…) On passe alors à un monde où le prix de la publicité dépend de la data : c’est ça le vrai chamboulement » Emmanuel Parody, Associé et directeur des rédactions groupe Mind (conférence du 12 octobre 2020).

Dans cette « économie de l’audience » (K. Mellet, 2001), on rencontre trois nouveaux acteurs importants : les plateformes automatisées (adexchange) qui mettent en relation les acheteurs (annonceurs, agences) et les vendeurs (régies publicitaires, sites supports d’éditeurs) ; les agences programmatiques (trading desk) qui gèrent les achats de placements publicitaires des annonceurs au sein d’interfaces nommées DSP (Demand-Side-Platform) ; les DMP (Data-Management-Platform), spécialistes de la gestion de données, notamment celles utilisées à des fins de ciblage.

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