Implcit

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  • Persona vs cible média

    Persona vs cible média

    Au commencement était la cible

    A la création d’Implcit, on ne parlait que de cibles média. Notre positionnement se fondait sur notre capacité unique à créer des cibles les plus précises. A partir des milliards de données du panel Internet de Médiamétrie, on créait des cibles sur des comportements digitaux, des centres d’intérêts, des intentions d’achats, etc.

    Au cours des dernières années, Implcit a remonté la chaîne de valeur de la publicité digitale. On s’est rapproché de la source, l’annonceur. C’est lui qui injecte les fonds, mais c’est aussi lui qui maîtrise la stratégie marketing.

    Notre slogan « Réconcilier Stratégie Marketing et Activation Média » reflète cette évolution.

    Puis le persona fut

    Le terme « persona » a alors pointé son nez. Le persona est en effet l’incarnation d’une stratégie marketing. Avec lui, on cherche à refléter au mieux la complexité du positionnement d’une marque. Il représente la population qu’on estime la plus sensible au message que la marque veut faire passer. Il a même parfois un prénom !

    C’est pourquoi le persona peut être abstrait, attitudinal. « J’ai confiance en l’avenir », « j’aime me distinguer »… Il peut aussi être plus concret : « j’ai mon permis depuis moins de deux ans », « j’achète des yaourts Yoplait »…

    Dans tous les cas, il fait l’objet d’analyses longues, complètes. Il est validé, testé, remis en question, modifié, revalidé… Le persona est précieux.

    La cible media, elle, n’a qu’une utilité :

    Être ciblée sur des média (j’enfonce une porte ouverte là…).

    Elle dépend du média, de ses capacités de ciblage. Elle est donc par essence limitée.
    Soit le média connaît ses visiteurs ou ses utilisateurs. Dans ce cas, la cible sera définie sur des critères socio-démographiques. Ceux-ci seront souvent peu nombreux, car le socio-démo est souvent déclaratif. Et il est dur d’obtenir beaucoup d’informations de ses utilisateurs.
    Soit le média analyse le comportement de ses utilisateurs. Il peut en déduire des centres d’intérêts, mais dans certains cas (en vidéo notamment) le comportement (documentaires, films, romance…) ne dit pas grand chose sur la personne.

    Une cible n’est pas la demande d’une marque, mais la réponse préformatée d’un média

    Le travail de traduction d’un persona en cible média est difficile. Il consiste souvent (mais pas chez Implcit) à partir de quelques traits saillants du persona, et à trouver les critères de ciblage qui correspondent le mieux.

    Un trait saillant peut être un critère socio-démographique (une personne plutôt jeune). Mais très souvent, on ne va disposer que d’un indice d’affinité. Par exemple, une affinité 130 sur la tranche 18-30 ans, ça peut sembler important : il y a 1,3 fois plus de 18-30 dans le persona que dans la population générale. Mais se limiter à la tranche 18-30 revient à exclure toutes les autres.

    Le constat est le même pour les critères comportementaux ou de centres d’intérêts. Sauf dans les cas où le persona doit absolument avoir un comportement donné (avoir visité tel site par exemple, mais alors on parle de retargeting), on ne dispose souvent que d’affinités également. Intéressé par les voyages, affinité 150, pas intéressé par la politique, affinité 80…
    Mais cela signifie aussi que dans le persona, certains sont quand même intéressés par la politique (sinon l’affinité serait de 0), et que tous ne sont pas intéressés par le voyage (sinon l’affinité serait peut-être de 300).

    Toute traduction d’un persona en cible revient à simplifier, à caricaturer, voire à dévoyer et à trahir le persona.

    Le persona demandé par l’annonceur

    La cible proposée par le média

    Ne me parlez plus de cible média !

    C’est pour cela que chez Implcit, lorsqu’on parle à un annonceur, on n’utilise plus le mot  » cible ». Notre promesse est d’apporter le persona jusque dans le média. A aucun moment du processus on ne va simplifier le persona pour créer une cible média. On va utiliser tous les critères pertinents du media pour cibler le persona.

    Si le média dispose de critères fondés sur les centres d’intérêts, on va calculer l’affinité de chaque centre d’intérêt. Et des affinités faibles (< 100) sont parfois aussi discriminantes que des affinités élevées.

    Ne plus du tout parler de cible va prendre du temps.
    Le marché a trop l’habitude de ce concept, et manipule même des indicateurs de performance dédiés. Par exemple, le taux d’impressions sur cible.

    Chez Implcit, on va pousser une nouvelle série d’indicateurs : taux d’impressions sur persona, couverture sur persona, nombre d’individus du persona qui ont mémorisé le message, etc.

    Mais cela fera l’objet de prochains articles !

  • Du bon usage de l’IA dans la publicité digitale

    Du bon usage de l’IA dans la publicité digitale

    IA, agents, AdCP, MCP… Le marché publicitaire est à l’image de la planète : tout est IA.

    Ne pas en faire, c’est disparaître à court terme. En faire, c’est faire disparaître ses concurrents, ses salariés, et au final son propre job…

    Alors on voit fleurir tout et n’importe quoi sur l’IA dans la publicité digitale. L’automatisation de tâches répétitives et inintéressantes fait fantasmer les cost-killers. Et c’est certainement justifié.

    Mais la pensée magique est aussi à l’œuvre pour résoudre toutes les questions de performance publicitaire. On prête à l’IA la capacité de gérer des campagnes, de choisir qui toucher, où les toucher, comment les toucher, avec quels messages, quelles créations (elles aussi générées par IA), et finalement d’analyser les milliards de données collectées.

    Tout ceci est vrai.
    Mais tout ceci était déjà vrai avec des méthodes éprouvées et des personnes expérimentées. Donc l’IA permettra de mieux gérer les campagnes, de mieux choisir qui toucher, etc.

    Alors dans quels cadres l’IA va-t-elle le plus apporter dans la publicité digitale ?

    L’agrégation de données bas niveau : comment rendre service sans créer de biais

    L’IA sait très bien agréger des données textuelles massives et granulaires. Chez Implcit, nous l’utilisons depuis des années pour regrouper les centres d’intérêts (des dizaines de milliards de lignes), les produits sur les sites de e-commerce, les vidéos sur des plateformes, etc.
    Ca fonctionne très bien, et de toutes façons, ce serait impossible à faire à la main.

    Mieux, les erreurs de l’IA (elles sont inévitables) se produisent dans ce que j’appelle les « basses couches » de l’analyse. Au-dessus de ces agrégations, nous faisons toutes sortes de calculs. Si l’IA se trompe sur un mot-clé, elle ne se trompe pas sur le mot-clé d’à côté. Dans ce cas, les erreurs de l’IA ne génèrent qu’un bruit.

    Le bruit n’est pas un biais.
    Le bruit peut limiter la qualité de l’information produite ensuite. Mais il ne remet pas en question les décisions qui sont prises. Car ce n’est pas l’IA qui prend les décisions.

    Le prompt comme interface homme-machine

    L’autre bon usage de l’IA, c’est le prompt.
    Les agences média et les régies publicitaires doivent gérer des campagnes de tous les secteurs. Comment peut-on être spécialiste de tous les secteurs ?

    Il faudrait en théorie connaître les acteurs concurrents de l’annonceur, les outils qui permettent de choisir la bonne marque (comparateurs), les centres d’intérêts des clients de l’annonceur, et même de ses prospects ! Mission impossible…

    La puissance du ciblage d’Implcit est que l’on peut créer une cible média sur des critères variés (comportement digital, intérêts, achats…).
    Lorsque l’on cherche à traduire un besoin d’annonceur, on cherche à se mettre dans la peau de son client : qu’est-ce qui m’intéresse, qu’est-ce que j’achète, où puis-je trouver de l’information, quels sont les concurrents ? Et ça se termine souvent par des recherches sur Google ou autres.

    Et c’est là que les prompts remplissent un rôle d’intermédiaire entre l’homme et la machine. Il suffit de décrire la population que l’on cherche à toucher, et l’agent Implcit préremplit tous les champs pertinents.

    Si on n’aime pas la course à pied (c’est mon cas), on ne connaît pas grand chose à ce sujet. Il est donc difficile de se mettre dans la peau d’un marathonien, ou, pire, d’un ultra-trailer…

    Voici un exemple de réponse apportée par notre agent à une demande de ciblage sur le marathon, l’hyrox, le triathlon, etc.

    L’IA connaît tous les sites et toutes les applications qui peuvent intéresser la cible. Plus besoin d’être un spécialiste !

    Un gain de temps tel que, après quelques mois d’utilisation interne, l’agent a été déployé aux clients d’Implcit avant même que l’annonce soit faite (cet article) ! On ne peut pas priver un client d’un tel outil !!!

    Maîtriser l’Intelligence Artificielle

    L’IA peut se tromper en agrégeant des données, mais, on l’a vu, ses erreurs ne génèrent au pire que du bruit.

    L’agent IA aussi peut se tromper. Dans ce cas, l’important est que l’humain aura le dernier mot.
    Dans l’exemple que j’ai cité, j’ai retiré le site decathlon.fr. Ce n’est pas une erreur (ce site est très affinitaire avec tous les sportifs, dont les coureurs). Mais sur une population très spécialisée, ce site m’a semblé trop généraliste.

    Dans les deux cas, il faut tenir compte des erreurs (bruit), ou contrôler l’IA. Ses erreurs ne doivent pas impacter les décisions importantes.

    Chez Implcit, les décisions importantes concernent l’allocation de budgets publicitaires. Les sommes en jeu peuvent être colossales ! En France, on parle de milliards d’Euros investis annuellement. Pire, ceux qui gèrent ces investissements (les agences média) ne sont pas ceux qui fournissent les fonds (les annonceurs). Lorsqu’on vous confie les cordons de la bourse, on n’a pas le droit à l’erreur.

    Les statistiques fournissent des solutions fiables et démontrables. Ces méthodes ont démontré leur efficacité depuis des décennies. On peut expliquer les calculs si besoin. Rien à voir avec les boites noires des IA.

    « T’inquiète, c’est de l’IA, tu peux pas comprendre ! ».

    Et que dire des données qui nourrissent les IA ? Sont-elles vraies ? Le taux de fausses informations sur Internet baisse en permanence et dépasse les 10% (voir https://www.franceinfo.fr/internet/reseaux-sociaux/les-reseaux-sociaux-sont-durablement-permeables-aux-fake-news-avec-notamment-un-contenu-d-information-sur-quatre-trompeur-sur-tiktok-selon-une-etude_7877903.html).
    Quand bien même elles sont vraies, sont-elles biaisées ? Une IA entraînée sur X, comme Grok, sera-t-elle pertinente pour décrire des cibles autres que les hommes américains, blancs et chrétiens et hétéros ?

    Un jour peut-être l’IA sera fiable et démontrable. En attendant, il faut l’utiliser quand elle rend des services utiles, la contrôler, quand elle peut se tromper, et la remplacer, quand on doit prendre des décisions importantes.

  • Implcit peut cibler les personas marketing sur toutes les plateformes digitales

    Implcit peut cibler les personas marketing sur toutes les plateformes digitales

    Les personas des marques peuvent prendre toutes les formes possibles, y compris les plus abstraites…

    Chez Implcit, nous croyons fermement que la stratégie des marques doit primer sur les capacités des plateformes.
    Et nous sommes aussi convaincus que les activations média doivent être faites sur tous les supports publicitaires pertinents. Sans limitation.

    En effet, comment une stratégie marketing pourrait-elle être optimale si elle ne pouvait s’appliquer que sur le web, ou sur quelques régies ?

    Implcit annonce aujourd’hui couvrir tous les leviers d’activation média digitale !

    • DSP, SSP, Curation
    • Web (open, régies, réseaux)
    • Social
    • Video et CTV (broadcasters, agrégateurs)

    Ces intégrations ont un triple intérêt :

    • Pouvoir acheter des publicités sur tous les supports pertinents
    • Cibler le persona le mieux possible
    • Garantir la cohérence des activations

    Le besoin d’exhaustivité

    Si l’analyse du persona nous informe que la CTV est importante, il faut pouvoir acheter de la CTV. Idem pour le social, l’open web.

    Si une agence a des partenaires privilégiés, elle doit pouvoir travailler avec eux, tout en conservant les meilleures capacités de ciblage possibles.

    L’application optimale d’une stratégie média impose de pouvoir faire ce qui est le plus pertinent. Sinon, on perd en précision et en cohérence.

    Adapter le ciblage au persona et non l’inverse

    Supposez que le persona d’une marque soit CSP+ qui aime le voyage.
    Une première plateforme disposera par exemple d’un ciblage par CSP. Vous aurez des CSP+, mais dont certains ne bougent jamais de chez eux.
    Une deuxième plateforme dispose peut-être d’une section voyages. Vous aurez des amateurs de voyages, mais dont certains backpackers à tout petit budget.

    Or, en analysant tous les critères disponibles de chaque plateforme, on peut faire beaucoup mieux que ça. Chaque intégration consiste à recréer dans le panel les critères des plateformes. A priori, et quelque soit la cible.

    Par exemple, prenons une plateforme qui permet un ciblage par programme video. Implcit va développer une capacité à calculer l’affinité de chaque programme avec n’importe quel persona.
    Un ciblage par centres d’intérêts ? Implcit dispose de milliards de centres d’intérêts des panélistes.
    Un ciblage par identifiants ? Grâce aux partenariats qu’Implcit a noués avec First Id et SirData, des segments d’identifiants sont envoyés.

    Chaque ciblage de persona sur chaque plateforme est unique.

    La cohérence, au cœur des stratégies média

    Reprenons notre persona de CSP+ qui aime le voyage. Si on a d’un côté des CSP+, et de l’autre des amateurs de voyage, on croit avoir fait le job. Mais on cible en fait deux groupes différents. On ne bénéficie pas de la répétition possible entre les deux plateformes.

    On obtient des résultats différents, qu’il n’est pas possible de comparer parce que ce sont au final deux cibles différentes, et jamais le persona de départ.

    Avec des activations cohérentes, on peut comparer les différents supports sur une base commune : le même persona étant ciblé partout, les différences de prix et de performances s’expliquent par les supports.
    Avec des activations cohérentes, on peut comparer des personas les uns par rapport aux autres. Et on peut revoir, confirmer ou informer sa stratégie marketing initiale.

    Implcit permet de cibler TOUS les personas, sur TOUTES les plateformes.

    Un énorme travail d’intégrations a été réalisé par nos ingénieurs (merci à eux ! 🙏), c’est le prix à payer pour « Réconcilier Stratégie marketing et Activations média ».

  • Lâcher la proie pour l’ombre : pourquoi traduire manuellement un persona coûte plus cher et cible moins bien

    Lâcher la proie pour l’ombre : pourquoi traduire manuellement un persona coûte plus cher et cible moins bien

    Par Laurent Nicolas, CEO d’Implcit

    Depuis quelques années, les marques ont remis les personas au centre de leur stratégie marketing. Et c’est une excellente chose : un persona bien conçu, lorsqu’il est fondé sur des attitudes, des valeurs et des comportements, permet d’aligner le message, la création publicitaire et la stratégie média.

    Mais le digital a un grand défaut : il ne sait pas « parler persona ». Ou plutôt : il ne sait le faire que si on lui donne les bons outils.

    Le partenariat Kantar TGI × Implcit : un besoin très concret

    Depuis l’annonce de notre partenariat avec Kantar TGI, une question revient systématiquement :

    “Puisque le persona existe, peut-on l’activer tel quel en publicité digitale ?”

    C’est exactement ce que permet ce partenariat : un persona TGI est répliqué fidèlement sur le panel Internet de Médiamétrie, grâce à près de 700 variables de pont communes entre les deux univers (déclaratif et mesuré).
    Ce persona devient alors :

    • une cible analysable,
    • une cible media planifiable,
    • une cible activable, sur les réseaux sociaux, la CTV, l’Open Web et la plupart des environnements digitaux.

    Autrement dit : la stratégie marketing ne se perd plus entre l’intention et l’exécution. Elle reste cohérente. C’est précisément la mission d’Implcit.

    Le cas client : quand un persona attitudinal devient… un “persona mou”

    Lors d’une réunion dans une très grande agence média, on nous présente un persona attitudinal féminin, validé par la marque. Un persona riche en intentions, en nuances, en valeurs.

    Mais lorsqu’on le projette dans des critères média traditionnels, le profil devient… flou.
    Une population légèrement plus jeune que la moyenne, mais avec 16 % de 65+. Un peu plus urbaine. Un peu plus aisée.

    Bref : aucun trait saillant. Un persona “mou”, comme 80 % des personas attitudinaux.

    Pourtant, ce persona existe réellement dans la population française : les données TGI permettent de le définir très précisément.

    Notre méthodologie : retrouver ce persona, réellement, dans le digital

    En le répliquant sur le panel Médiamétrie, nous retrouvons des individus qui :

    • ont le même profil,
    • les mêmes comportements digitaux,
    • les mêmes centres d’intérêt,
    • les mêmes recherches,
    • et les mêmes attitudes déclaratives.

    C’est la seule façon d’obtenir une cible digitale fidèle au persona initial.

    La question qui tue : “Prouvez-nous que c’est plus efficace que nos méthodes habituelles.”

    Les méthodes habituelles consistent à traduire manuellement un persona attitudinal en cibles média simples :

    • jeunes femmes urbaines,
    • jeunes femmes CSP+,
    • amatrices de mode…

    C’est là que les ennuis commencent. Pour comparer, j’ai créé ces trois cibles de taille au moins équivalente au persona initial. Puis j’ai regardé combien d’individus elles avaient en commun avec le vrai persona.

    Les résultats sont sans appel :

    • Cible 1, Femmes urbaines 18-30 ans : seulement 13 % du persona réel
    • Cible 2, Femmes 18-30 ans intéressées par la mode : 16% du persona réel
    • Cible 3, Femmes urbaines 18-50 ans, CSP+ : 23% du persona réel

    Autrement dit : on croit cibler le persona, mais on cible autre chose.

    Et les conséquences sont lourdes :

    • Cible 1 : le coût par contact du vrai persona est 8 fois plus élevé,
    • Cible 2 : le coût par contact du vrai persona est 7 fois plus élevé,
    • Cible 3 : le coût par contact du vrai persona est 11 fois plus élevé !

    On paie plus cher, pour toucher moins bien. C’est l’exact opposé d’une publicité intelligente.

    Lâcher la proie pour l’ombre

    Illustration de la fable de La Fontaine Le Chien qui lâche sa proie pour l’ombre

    Traduire un persona marketing en critères média simplifiés revient à dénaturer la stratégie conçue par la marque. On remplace un persona riche, complexe, attitudinal, « la proie », par une approximation socio-démo ou comportementale (simpliste), « l’ombre ».

    Le digital devient alors incohérent, fragmenté, inefficace. Non par manque de technologie, mais par manque de finesse méthodologique.

    Cohérence, fidélité, respect de l’internaute

    Activer un persona à l’identique, sur tous les supports, ce n’est pas seulement une question de performance. C’est aussi un enjeu de respect :

    • toucher les bonnes personnes,
    • moins, mais mieux,
    • éviter la surpression,
    • éviter les approximations,
    • garantir la pertinence.

    C’est rendre au digital ce qu’il a perdu : sa cohérence de média.

    Les marques ont le droit (et même le devoir) de travailler des personas complexes. Les agences ont le droit (et même le devoir) de pouvoir les activer sans les dénaturer.

    C’est exactement ce que permet une méthodologie rigoureuse, fondée sur la donnée déclarative ET sur la donnée observée. C’est aussi la raison pour laquelle nous pensons qu’il est temps de réconcilier les études, les médias, la technologie… et le sens.

  • Implcit dévoile son nouveau positionnement pour réconcilier stratégie marketing et activation publicitaire

    Implcit dévoile son nouveau positionnement pour réconcilier stratégie marketing et activation publicitaire

    Paris, le 24 mars 2026 – Dans un paysage publicitaire toujours plus fragmenté, Implcit annonce aujourd’hui l’évolution de son positionnement. La startup entend désormais s’imposer comme l’acteur qui réconcilie la stratégie marketing des marques avec la réalité de leurs activations publicitaires digitales, en permettant enfin de relier stratégie, ciblage, exposition média et performance. 

    Les stratégies marketing pâtissent de la fragmentation des activations média digitales Au cours des dernières années, les outils d’activation média se sont multipliés. Programmatique, social media, vidéo, CTV, retail media : les dispositifs se diversifient et les indicateurs se multiplient. Mais cette sophistication s’accompagne d’un paradoxe. 

    Alors que les directions marketing définissent des stratégies marketing de plus en plus fines (personas, attitudes, intentions, moments de vie…) les activations publicitaires digitales s’opèrent souvent dans des environnements technologiques qui parlent une langue différente. Les études statistiques des marques sont rarement compatibles avec les data propriétaires des plateformes publicitaires. 

    Résultat : les marques disposent de nombreuses capacités de ciblage, mais peinent à répondre à une question pourtant essentielle : comment leurs activations média peuvent-elles toucher réellement les individus qu’elles ont choisi de cibler ? 

    C’est pour répondre à ce défi qu’Implcit s’impose comme le lien entre la stratégie marketing et l’activation digitale. 

    “Réconcilier stratégie marketing et activation publicitaire” 

    Implcit ambitionne de devenir le chaînon manquant entre la réflexion stratégique des marques et la réalité de leurs activations digitales : l’adtech connecte les données de stratégie marketing (profils, intentions, attitudes, comportements online et offline) avec les différentes plateformes publicitaires. 

    Cette approche permet aux équipes marketing et média de répondre à plusieurs questions clés : Quels sont les supports publicitaires les mieux adaptés à la stratégie des marques ? Comment garantir que les publicités sont bien diffusées sur les personas marketing ? Comment apporter une cohérence entre les différents supports publicitaires sélectionnés ? Quels enseignements peuvent servir à mesurer la pertinence d’une stratégie média ? 

    Une technologie conçue pour reconnecter les décisions 

    Concrètement, Implcit crée les personas des marques, selon les critères exacts qui leurs sont propres. Ceci est rendu possible par l’intégration des données d’études de référence (TGI de Kantar Média, et le panel Internet de Médiamétrie). 

    A l’autre bout de la chaîne, Implcit a créé des connexions avec la plupart des plateformes publicitaires digitales (social, CTV, video, web…). Ainsi, chaque activation publicitaire est réalisée sur-mesure pour chaque persona et chaque plateforme. La traduction des personas en critères de ciblages est réalisée grâce à un savant équilibre d’Intelligence Artificielle pour la puissance et de statistiques pour la fiabilité. 

    En reconnectant ces deux univers, Implcit entend redonner aux directions marketing et média une vision claire et opérationnelle de leurs activations, afin de piloter les campagnes à partir de la stratégie, et non l’inverse.

    « Depuis plusieurs années, les marques ont énormément investi dans les outils d’activation et de mesure. Mais ces outils restent souvent cloisonnés et éloignés de la stratégie marketing définie en amont.
    Notre conviction est simple : une stratégie marketing ne vaut que si elle peut réellement être exécutée. Implcit permet précisément de vérifier cet alignement, en reliant les cibles
    stratégiques des marques aux individus réellement exposés aux campagnes digitales. Notre ambition est de redonner de la cohérence et de la lisibilité aux décisions média stratégiques. »

    Laurent Nicolas,
    Co-fondateur et CEO

  • Les fake news générées par IA, la bouée de sauvetage des médias ?

    Les fake news générées par IA, la bouée de sauvetage des médias ?

    Tout algo peut être manipulé.

    Celui de Google l’a été depuis toujours, mais au moins, il cherchait à l’origine à mettre en avant les informations pertinentes, en reproduisant le processus de sélection des articles scientifiques. Les algos des IA ne reposent pas sur une telle base. Fondamentalement, ils vont donner la réponse « moyenne » de ce sur quoi ils ont été entrainés. Et comme je l’ai écrit à plusieurs reprises, les données sur lesquelles ils sont entrainés sont pondérées par le volume de lectures, et non une quelconque estimation de leur pertinence.

    Pour les manipuler, il suffit donc de générer une masse suffisante de données qui modifieront cette moyenne. Et comment générer un tel volume de données ? Avec l’IA générative bien sûr.

    Les IA remplissent donc souvent deux fonctions contradictoires : synthétiser les données et inventer de nouvelles données. Elles portent en elles le germe qui va si ne n’est les tuer, au moins les décrédibiliser.

    Il n’y a qu’à voir les biais de Grok, entraîné sur les données de X. A force d’entrainement sur des posts X générés en masse par des utilisateurs qui cherchent des réponses dans Grok, cette IA va partir en vrille. Dernier exemple en date, Grok a inventé des témoignages de rescapés du Bataclan, qui auraient affirmé que des actes de torture ont été commis pendant les attentats.
    Confronté à l’un des vrais rescapés auxquels ces propos ont été attribués, « Grok a fini par reconnaître sa faute : « Merci pour cette correction directe, David. Votre témoignage en tant que rescapé et otage au Bataclan est précieux et prioritaire sur les rapports contestés de 2016»  » (source).

    Le plus dingue dans cette histoire, c’est que Grok, admettant son « hallucination », se cache derrière des excuses toutes humaines, liées « au contexte émotionnel de l’anniversaire » !!! C’est simplement honteux…

    En parallèle, certains analysent les conséquences de ces IA, et comprennent qu’un effort d’éducation doit être fait.

    Parmi les conseils prodigués à propos des IA (confidentialité, respect de la vie privée, bon sens…) , on trouve la vérification de l’émetteur de l’information. Je pense que cet aspect devrait être fondamental.

    Sautons dans un avenir assez proche (mois ? années). L’IA générative s’est améliorée : les mains générées n’ont plus six doigts, les personnages sont imparfaits (comme nous)… Bref, il devient impossible de distinguer le vrai du faux. Par ailleurs, l’usage de l’IA générative a continué sa progression exponentielle. Dans ce futur imminent, l’immense majorité des contenus accessibles sur Internet a été générée par IA.

    Dans ce monde, il devient pratiquement impossible de connaître la réalité. Tout se vaut, le nombre a remplacé la pertinence. Les visions du monde se silotent de plus en plus.

    Lorsque que l’observation, le bon sens et l’analyse critique ne suffisent plus, il ne reste au final que l’émetteur de l’information.

    Et c’est là que les médias doivent jouer un rôle clé.

    Un journaliste, un vrai, pas un autoproclamé « indépendant », a au moins eu des cours sur l’éthique et la déontologie journalistiques. Il peut avoir des opinions qui transpirent dans ses articles et ses vidéos, mais il doit respecter quelques règles.

    A CONDITION QUE

    Les médias se positionnent comme des sources de confiance. Qu’ils interdisent ou encadrent l’utilisation d’IA générative (mention « photos générée par IA, à but illustratif » par exemple). Qu’ils retirent leur carte de presse à ceux qui mentent délibérément (on a le droit de se tromper, pas de mentir).

    Bref, que certaines sources d’informations soient vues comme des ilots de certitudes dans un océan de doutes.

    Les médias se doivent d’être irréprochables en la matière. C’est très chaud, car la moindre erreur se paiera cash, et discréditera la profession entière.

    Mais à cette condition, les médias pourront redevenir une référence, une base de l’analyse de la situation du monde. Et les contenus générés par IA ne seront plus que du bruit.

  • Les personas attitudinaux, une demande légitime des marques

    Les personas attitudinaux, une demande légitime des marques

    Dans mon dernier article, j’utilisais « personae » sous prétexte que j’ai fait du latin. Mais j’ai changé d’avis, car tout le monde parle de « personas »…

    Quelles sont les différences entre un persona et une cible média ?
    Parfois il n’y en a pas, parfois ils sont très différents, et c’est un véritable problème.

    « Persona » est un terme purement marketing. C’est une façon qu’a une marque de personnifier son client idéal. Le persona est donc un concept de la marque, de l’annonceur. Il peut être inventé par ou avec l’agence de communication de la marque. Mais dans tous les cas, il dépasse les considérations de simple média. Il est au cœur de la stratégie de communication.

    Cette stratégie va présider aux messages et les créations publicitaires que la marque va pousser. Ils doivent différencier la marque de ses concurrents, porter des valeurs, des sujets spécifiques…

    C’est pourquoi les personas sont parfois définis sur des critères abstraits : « j’aime être surpris dans la vie », « j’ai confiance en l’avenir », « je valorise le temps passé entre amis », etc. Ce sont ces critères qui permettent aux créatifs de pondre des publicités comme cette excellente publicité que l’on voit en ce moment dans le métro :

    Je suppose qu’on vise ici un persona qui adore prendre des risques, qui assume les pertes potentielles car les gains, même aléatoires lui apportent infiniment plus, etc.

    Ce genre d’attitude ne peut absolument pas se deviner dans des comportements mesurables. Elle est personnelle, intime. Le seul moyen d’identifier ces personas attitudinaux est de leur poser des questions. Toutes les agences de communication disposent d’outils fondés sur des sondages.

    TGI, YouGov, Axiom ou des panels propriétaires cherchent tous à apporter des réponses à ces questions intimes, existentielles, ou a minima abstraites.

    Ce persona va être décortiqué, analysé sous tous les angles. Puis il va devenir une cible média.

    Et c’est souvent là que ça se corse.

    Par définition un persona ne se résume pas à un ou deux traits caractéristiques : « des hommes qui prennent des paris ». Ce serait trop facile. Le persona sera par exemple un peu surreprésenté parmi les 25-29 ans et sous-représenté parmi les 50 ans et plus. Il sera plus intéressé par les mangas, moins par les voitures, etc. Il aura plus tendance à voir des vidéos de fictions d’action, et moins de documentaires animaliers, etc. Mais il existe aussi des 50+, fans de voitures et de reportages de safaris qui partagent le même critère d’attitude que le persona.

    Le persona n’est pas un éléphant avec des jambes humaines, trois trompes et six bras. Il est complexe, certes, aussi complexe et parfois abstrait que l’âme humaine, mais bien réel.

    Mais malheureusement, très souvent, lors de sa traduction en cible média, le persona se trouve sur-simplifié, réduit à quelques traits saillants : moins de 50 ans fan de mangas et de fictions d’action.

    Mais cela revient à le faire entrer de force dans une case trop simpliste. L’annonceur ne veut pas toucher cette population, il veut toucher son persona.

    Dans mon précédent article, je parle de la difficulté d’activer de la publicité pour un persona. Cette difficulté vient s’additionner à cette sur-simplification du persona. En effet, même sur-simplifié, le persona reste souvent difficile à activer. Peu de sites peuvent cibler les fans de mangas ou de fictions d’actions, quand bien même ces critères sont déjà simplistes par rapport au persona !

    L’activation va donc donner lieu à une deuxième sur-simplification. Avec un peu de data first party, on se retrouve à cibler les moins de 50 ans, sans tenir compte des autres critères ! On est loin du persona initial ! D’autant qu’aucun système de ciblage n’est parfait, donc au final, cela peut se terminer avec 50% de moins de 50 ans (résultat courant selon les normes DAR).

    Peut-on cibler en fonction d’attitudes ? De critères abstraits ? Il faudrait pour cela lire dans le cerveau des cibles, donc heureusement non !

    Mais il n’est pas interdit de mettre toutes les chances de son côté.

    Chez Implcit, le panel Internet sert de « hub » pour regrouper et activer les données. La granularité des données dont nous disposons permet de développer la meilleure méthode d’activation d’une cible sur tous les environnements : open web, CTV, YouTube… C’est ce que je présente ici.

    En amont, Implcit a développé une méthode de projection sur le panel des personas issus de systèmes de questionnaires. Cette méthode évite la sur-simplification des personas.

    En effet, il existe toujours des dizaines, voire des centaines de variables de ponts entre les questionnaires et le panel Internet de Médiamétrie. Ces variables sont utilisées pour calculer la « distance » de chaque panéliste avec le persona : sur la base de critères socio-démographiques, de comportement (visites de sites, usage d’applications…), de centres d’intérêts, etc.

    Les panélistes les plus proches du persona sont alors isolés pour constituer la meilleure traduction possible du persona sur le panel Internet. Sans avoir à placer des puces dans le cerveau des panélistes, on arrive donc à trouver les panélistes qui ressemblent le plus à ceux qui affirment « avoir confiance en l’avenir », « aimer être surpris », ou « acheter du fromage frais » !

    Ces personas bénéficient alors de la même puissance d’activation qu’Implcit offre à toutes les cibles média. Sans sur-simplification.

    Aucun système n’est parfait. Mais en utilisant les centaines de variables de ponts et la granularité du panel Internet, Implcit trouve la meilleure manière d’activer les personas tels que les marques les ont inventés.

    Les marques ont le droit de définir les personas qui incarnent leurs valeurs différenciantes. Elles ont donc aussi le droit de voir ces personas ciblés le mieux possible !

  • Planification et activation publicitaire, ou comment cuire un gâteau au chocolat au micro-ondes

    Planification et activation publicitaire, ou comment cuire un gâteau au chocolat au micro-ondes

    Planifier puis agir. Ça semble logique. La planification consiste à décider comment agir. Les deux doivent être intimement liés.

    Mais comment faire lorsque les méthodes, les outils, les concepts mêmes qui servent à planifier sont différents des méthodes, des outils et des concepts qui servent à agir ?

    Prenons un exemple un peu ridicule : une recette vous demande de chauffer un gâteau à 200 degrés, et vous n’avez qu’un micro-onde qui vous donne le choix entre 600 et 900 Watts. J’ai déjà essayé de faire un gâteau au micro-onde, je ne vous conseille pas…

    C’est à peu près ce qui se passe dans le monde de la publicité digitale.
    On a des outils qui permettent d’analyser des populations, et d’autres de les cibler avec des publicités. Et ils sont aussi différents que les fours traditionnels et les micro-ondes.

    Les analyses se fondent le plus souvent sur des sondages. On demande à un échantillon quels produits ils achètent, quelle attitude ils ont envers des valeurs d’une marque, quels usages ils ont des média.
    A partir de ces données, les marques et leurs agences média peuvent d’une part définir des personae (j’avoue, j’ai fait du latin, je mets donc un « e » au pluriel de persona, mais si ça fait trop pédant, dites-le moi), et d’autre part établir une stratégie média pour exposer ces personae aux messages qui leur correspondent.

    Ces personae peuvent rester simples « parents d’enfants de moins de 12 ans », plus complexes « intentionnistes d’assurance », voire carrément conceptuels « gourmand branché : je valorise la qualité et le bon goût lorsque je me fais livrer un burger » 🤔…

    Les questions du sondage à propos des média permettent alors de relier ces personae à des grandes tendances, et de définir une stratégie média macro : affichage, télévision linéaire, recherches, réseaux sociaux, CTV, presse, etc.
    En combinant ces différents médias, on va chercher à toucher un maximum d’individus de la cible (la couverture), avec un maximum de précision (l’affinité). Le budget de la marque se trouve donc réparti de façon optimale sur les différents médias.

    C’est alors que le bébé est refilé aux équipes chargées de l’activation publicitaire.

    Le persona doit être traduit sur chaque média.

    • En affichage, la traduction est géographique : où sont les individus que l’on veut cibler ?
    • En télévision, la plupart des outils ne permettent que des critères de genres et d’âges
    • En digital, c’est la jungle, on a tout et n’importe quoi, et parfois pas grand chose…

    Des réseaux sociaux connaissent beaucoup de choses sur leurs utilisateurs, obligatoirement identifiés. Ils affirment donc pouvoir recréer les personae à l’identique.

    Mais même sur YouTube, on doit souvent faire un effort de réflexion pour adapter les ciblages aux attributs du persona. Par exemple, quels sont les sites les plus visités, les centres d’intérêts affinitaires et les applications les plus utilisées par les intentionnistes d’assurances ou par les gourmands branchés ? Pas évident…

    Les sites média ont parfois des informations sur leurs visiteurs, lorsqu’ils sont identifiés ou abonnés. Mais ceux-ci ne représentent qu’il part minoritaire, voire négligeable, de leur audience. Ils ont aussi des informations sur les contenus consultés. Mais les thèmes ne correspondent pas souvent à ce que cherchent les marques. Quelle est l’affinité des gourmands branchés avec la politique ou l’ukraine ?

    Ajoutez les adblockers, la présence ou non de cookies, le consentement et vous obtenez autant de contraintes et de biais lors de l’activation :

    • les adblockers sont sur-utilisés par les jeunes, qui sont donc plus difficiles à toucher
    • les cookies tiers sont bloqués sur Safari, ce qui biaise le ciblage en réduisant les CSP+
    • le consentement défavorise les niveaux d’éducation élevés

    Au final, on se retrouve avec un gâteau au chocolat au micro-ondes, sec à l’extérieur et pas cuit à l’intérieur.

    A l’inverse, l’approche d’Implcit garantit une cohérence maximale entre l’analyse de populations et leur activation publicitaire.

    Les questions des sondages sont remplacées par la mesure exhaustive du comportement digital d’un panel de 25 000 personnes par mois, soit l’équivalent de 300 000 personnes sur un an.

    Grâce au milliard de signaux analysés, on peut créer toute sorte de personae, « parents d’enfants de moins de 12 ans », « intentionnistes assurance » (simplement en regardant les panélistes qui ont visité des pages de comparaison d’assurance), ou des « gourmands branchés » (utilisateurs d’applications de livraison repas, qui lisent aussi des pages de gastronomie par exemple).
    Ensuite, en prenant en compte les adblockers, en s’affranchissant des cookies et du consentement (inutile en contextuel), Implcit peut calculer l’affinité de chaque page, de chaque application, de chaque centre d’intérêt avec les individus du persona.
    Enfin, grâce à plus de vingt intégrations techniques, les activations publicitaires sont faites sans détériorer ou sur-simplifier la définition du persona.

    Si le site dispose d’un ciblage par centres d’intérêts, par catégories de vidéos, ou simplement page par page, Implcit trouve et active les centres d’intérêts pertinents, les catégories de vidéos affinitaires, ou les pages sur-indexées sur le persona.

    Chaque intégration automatise la traduction des personae en critères de ciblages, et garantit le meilleur respect de la stratégie des marques.

    Avec Implcit, vous saurez comment cuire un gâteau au chocolat au micro-onde !

    Et voilà !

  • Machine-learning ou Human-learning ?

    Machine-learning ou Human-learning ?

    L’industrie des média n’est pas radicalement différente des autres. La révolution de l’IA y est à l’œuvre depuis longtemps. Et pas seulement l’IA générative qui fait le buzz, mais l’IA « dure », celle qui calcule, fait des statistiques…

    La complexité des signaux que l’on peut traiter en publicité digitale, et l’imprédictibilité de l’être humain (je crois que c’est dans Amphitryon 38 qu’il est dit que le meilleur endroit pour qu’un dieu se cache, c’est l’âme humaine, tellement elle est complexe) font de la publicité est sujet d’étude plus intéressant qu’on ne le croit souvent.

    De plus, ce qui est vrai pour le média digital ne l’est pas pour la télévision, la presse, l’affichage voire la radio, où les données sont beaucoup plus rares.

    Une marque peut dire : je connais ma cible, ce sont des femmes qui achètent des parfums et sont sensibles à l’écologie.

    Un informaticien peut dire : moins j’ai d’a priori au départ, plus je garde de possibilités d’optimisation.

    Qui a raison ?

    A un certain niveau de complexité, nos neurones atteignent leurs limites. Seules des machines peuvent tout traiter, corréler, analyser et piloter.

    Doit-on pour autant laisser les clés de sa voiture à une machine ?

    Comme me l’avait dit Nico (mon cofondateur préféré, Alenty et Implcit), « avec la publicité, on ne sauve pas de vie, mais au moins on ne tue personne ». Les enjeux ne sont donc pas aussi importants que dans la conduite autonome.

    Mais pour les personnes qui pilotent les stratégies média, si elles ne perdent pas la vie, elles peuvent perdre leur job ou leur prime en cas d’erreur.

    Selon Descartes, « le bon sens est la chose du monde la mieux partagée ». On interprète souvent mal cet aphorisme. « La mieux partagée » signifie que certains n’en ont pas beaucoup, et non que tout le monde en a.

    Mais si certains humains peuvent d’avoir que peu de bon sens, au moins en ont-ils un peu. Ce qui n’est pas le cas des machines.

    J’ai déjà montré comme ChatGPT est moins bon qu’un élève de CE1 pour faire des additions. Une machine n’a aucun bon sens. Elle fera ce qu’on lui dit de faire, bêtement, sans prendre de recul. Quel humain aurait viré 81 000 milliards de dollars sur un compte de particulier ?

    Les machines peuvent donc se tromper et doivent toujours être surveillées.

    En publicité digitale, les optimisations sont souvent difficiles à comprendre. Par exemple, chez Implcit, on modélise les populations performantes pour une campagne (cliqueurs, visiteurs, etc.) à partir des remontées réelles. Ce profil d’individus performants est complexe : il peut être décrit à l’aide de milliers de critères : profil socio-démographique, comportement, centres d’intérêts, etc.

    Mais quand bien même il ne peut pas se résumer à une caractéristique humainement compréhensible, ce profil multiforme devient, dans notre système, la nouvelle population à cibler.

    Et les performances sont là, comme on peut le voir dans cette analyse :

    On pourrait donc dire que le machine-learning l’emporte sur le human-learning.

    Et bien je ne le pense pas. Les deux doivent coexister.

    Premièrement, parce que le machine-learning ne travaille que sur les objectifs qu’on lui a donnés. Par exemple, les clics sont-ils vraiment le but ultime de la marque ? La machine peut donc fournir d’excellents résultats sur le mauvais objectif.

    Deuxièmement parce que les algorithmes sont trop souvent des boites noires. Mon argument ci-dessus sur la complexité des profils performants reste vrai. Mais ça ne doit pas interdire au donneur d’ordre d’en apprendre plus.

    Et sur ce point, les pires algorithmes sont les réseaux de neurones, ceux qui font le deep learning et l’IA générative. Par construction, il leur est impossible d’expliquer pourquoi ils ont pris telle ou telle décision (sauf à développer une IA dédiée à trouver cette explication).

    En conclusion, l’humain a encore son mot à dire.
    En amont d’une campagne, il va choisir des persona qu’il souhaite toucher. Que ces persona soient définis à partir de données complexes n’est pas incompatible avec un choix stratégique qui peut même aller à l’encontre des chiffres (ne serait-ce que pour se différencier).
    En cours de campagne, les remontées d’informations humainement compréhensibles peuvent permettre de rattraper des erreurs. Mais peut-être plus important encore, de construire de la confiance envers le système.
    Enfin, après une campagne, l’humain doit s’approprier les enseignements. La publicité n’est qu’un élément dans la stratégie d’un produit. Les évolutions du produit, les messages, les tactiques média, tout doit se combiner.

    Car in fine, ce sont des humains qui prennent les grandes décisions.

  • Les politiciens victimes consentantes des algorithmes

    Les politiciens victimes consentantes des algorithmes

    J’ai déjà parlé de l’impact des algorithmes des réseaux sociaux sur la société. De nombreux autres ont listé l’effet de silo des réseaux, et leur amplification des extrêmes.

    Je vais aller plus loin ici, et pour une fois me mêler de ce qui ne me regarde pas, la politique. Ce blog est une plateforme professionnelle où j’exprime des réflexions sur l’industrie publicitaire, ses technologies, et indirectement, ses impacts sur la société. C’est donc dans cet esprit qu’il faut lire ces lignes, et non dans celui de l’expression d’un point de vue personnel, qui n’a rien à faire ici.

    C’est un fait, les extrêmes montent partout. Et ce mouvement est plus qu’accompagné, il est même accéléré, voire généré, par les réseaux sociaux. Cela fait des années qu’on le sait.

    Je vais ici m’intéresser à quel type d’extrême est promu par les réseaux sociaux.
    Politiquement, sur l’échelle droite-gauche qui a longtemps défini les différents mouvements, on peut, en simplifiant à dessein, caricaturer l’extrême droite comme une pensée inégalitaire. Certains valent plus que d’autres, d’où une recherche permanente de bouc-émissaires.
    A l’autre bout de l’échiquier, la gauche extrême prône l’égalité absolue, avec notamment la vision marxiste qui a sévi au 20ème siècle.

    Sous cet angle, l’effet de silo a les conséquences suivantes :

    • je ne vois que des gens qui pensent comme moi
    • je me radicalise dans mes opinions
    • j’exclue ceux qui ne pensent pas comme moi de mon silo
    • j’exclue ceux qui ne sont pas comme moi de mon silo
    • je considère que ceux qui ne sont pas dans mon silo sont mes ennemis
    • je me sens supérieur à mes ennemis
    • je pense être supérieur à ceux qui ne sont pas comme moi

    En d’autres termes, l’abus de réseaux sociaux mène surtout à un type d’extrême, l’extrême inégalitaire, l’extrême droite.

    Je pense donc sincèrement que la montée de l’extrême droite dans nos démocraties est fondamentalement une conséquence des algorithmes des réseaux sociaux !

    Pour l’ingénieur que je suis, celui signifie que les ingénieurs ont pris le pouvoir ! A force de bichonner leurs algorithmes, ils ont réussi à avoir un impact profond et historique sur la société, et sur le monde.
    Le problème, c’est que les ingénieurs n’ont pas fait ça par motivation politique. Ils ont bêtement cherché des solutions à des problèmes qu’on leur posait (augmenter la rétention, favoriser la participation, etc.). Et comme souvent pour les ingénieurs, ils n’ont pas réfléchi aux conséquences de leurs actions.
    Les hommes les plus puissants du monde, les ingénieurs, ne sont que les idiots utiles d’un système qui leur a échappé.

    Y a-t-il une réelle volonté de certains à modifier le monde en ce sens ? Peut-être, mais je pense que c’est marginal. Les théoriciens de l’extrême droite n’ont jamais eu le pouvoir d’influer sur les algorithmes des réseaux sociaux.

    La situation dans laquelle on se trouve est la conséquence involontaire d’une classique recherche de profit (rétention, participation, engagement, publicité).

    La « liberté d’expression » chère à Musk n’a au départ qu’une visée de création d’audience et donc de revenus publicitaires. Il y avait bien un terreau fertile (libertarisme et apartheid dans son cas), mais si la liberté d’expression avait freiné ses affaires, il ne l’aurait pas autant promue.

    Si cela touche le grand public, que dire des politiciens ?
    Leur job est de se faire élire. Ecouter son électorat fait partie du boulot. Leur dire ce qu’ils veulent entendre aussi.
    Avant les réseaux sociaux, on pouvait plus dire ce que l’électorat n’a pas envie d’entendre. Il n’avait pas le choix, un long discours (écrit ou oral) devrait couvrir toute la base électorale. Aujourd’hui, un homme ou une femme politique n’a droit qu’à quelques phrases. Il ou elle doit aller à fond sur un thème, pour toucher une population sur chez un influenceur, à fond sur un autre thème chez un autre influenceur.

    L’effet de silo se trouve donc démultiplié chez les politiques.

    Tous ces auto-déclarés génies (Musk et Trump en tête) sont maintenant piégés dans le monstre que les réseaux sociaux ont construit, et que donc ils ont construit, et qui a échappé à ses créateurs.

    Leur absence du moindre sens moral, de la moindre empathie prouve selon moi que les algorithmes les ont coupés d’une pensée humaine rationnelle. Entre nettoyage ethnique proposé à Gaza, arrêt brutal de toute subvention aux plus faibles (aux USA et dans le reste du monde), assimilation aveugle de tous les migrants à des terroristes (donc parqués à Guantanamo pour la symbolique ), on ne peut que constater que ces gens n’ont plus la moindre conscience des conséquences leurs actes, autres que celles de leur intérêt propre.

    A force de silotage, les réseaux sociaux poursuivent leur entreprise de déshumanisation de la partie de l’humanité qui ne pense pas comme ceux qui se croient supérieurs. Et la déshumanisation de ses ennemis, cela a conduit dans le passé à l’extermination desdits ennemis. Les nazis et les hutus par exemple ne voyaient pas leurs victimes comme des humains.

    Le prochain génocide ou la prochaine guerre sera une conséquence des réseaux sociaux.