La stratégie de ciblage est devenue un sujet prioritaire pour les annonceurs et les agences souhaitant capter l'attention des consommateurs, sur un marché de la publicité vidéo digitale qui a doublé entre 2019 et 2023 et devrait faire encore de même d'ici 2027. Ce ciblage passe par une segmentation d'audience appropriée mais aussi par une analyse des contextes et contenus que l'intelligence artificielle rend toujours plus pertinente. La technologie permet ainsi d'améliorer les performances d'une publicité contextuelle déjà portée par la fin des cookies.
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00:00:00 Bonjour à tous. Bonjour, bonjour. Je vais vous demander de vous installer s'il vous
00:00:09 plaît. On va commencer dans quelques instants. Si vous pouvez venir vous trouver des sièges
00:00:19 et venir vous asseoir. Merci beaucoup. J'espère que tout le monde pourra s'asseoir. Il y a
00:00:33 encore un siège ici, il y en a deux trois par là bas. Ça fait plaisir de vous voir
00:00:58 aussi nombreux parce que je crois que ce matin il y a pas mal d'événements qui sont organisés
00:01:02 sur Paris. Je vois que le sujet vous intéresse, vous passionne, tant mieux. On va pouvoir
00:01:07 parler d'autant que nous avons des invités de qualité. Alors bonjour à tous. Attendre
00:01:16 encore une petite minute ou deux.
00:01:33 Bonjour à tous. Bonjour. Je suis le directeur général de l'Université de Paris. Je suis
00:01:56 le directeur général de l'Université de Paris. Je suis le directeur général de l'Université
00:02:17 de Paris. Je suis le directeur général de l'Université de Paris. Je suis le directeur
00:02:18 général de l'Université de Paris. Je suis le directeur général de l'Université de
00:02:19 Paris. Je suis le directeur général de l'Université de Paris. Je suis le directeur général de
00:02:20 l'Université de Paris. Je suis le directeur général de l'Université de Paris. Je suis
00:02:21 le directeur général de l'Université de Paris. Je suis le directeur général de l'Université
00:02:22 de Paris. Je suis le directeur général de l'Université de Paris. Je suis le directeur
00:02:23 général de l'Université de Paris. Je suis le directeur général de l'Université de Paris.
00:02:24 La vidéo digitale a pris une place considérable dans nos usages.
00:02:29 Médiamétrie, qui a évalué sur 2023 à 4h37 par jour la consommation par individu de 4 ans et plus,
00:02:37 dont un tiers de ce temps, qui est dédié uniquement au visionnage à la demande,
00:02:42 que ce soit en payant en gratuit sur les plateformes, sur les réseaux sociaux, contre 20% il y a deux ans.
00:02:48 Et puis, je rappelle que chez les 18-64 ans, la part consacrée à la vidéo digitale ou la délinéarisée
00:02:57 représente aujourd'hui plus de 50% du temps passé devant la vidéo et 80% même chez les moins de 25 ans.
00:03:04 Alors parallèlement, si le marché de la publicité télé, lui, s'est plutôt maintenu autour de 3,2 milliards, 3,3 milliards d'euros par an,
00:03:13 c'est le PDG même de TF1, Rodolphe Bellemare, qui rappelait fin 2003 que le marché de la publicité vidéo digitale,
00:03:19 lui, progressait de 15% par an pour atteindre 1,9 milliard en 2023 et qu'il devrait grimper à 4 milliards d'euros en 2027.
00:03:28 Son groupe s'est d'ailleurs fixé comme objectif de capter une partie de ce marché en lançant notamment sa plateforme TF1+,
00:03:36 qui cherche à allier puissance et adressabilité, un mot dont on va parler ce matin, pas mal,
00:03:42 toucher le plus grand nombre des médias savent encore le faire, même si les audiences s'éparpillent,
00:03:47 mais générer le bon contact avec le bon message au bon moment, c'est le graal pour tous les acteurs du marché publicitaire,
00:03:54 qu'on soit annonceurs, agences, régie ou éditeurs.
00:03:57 Il est donc devenu indispensable pour les marques d'adopter la stratégie de ciblage la plus pertinente
00:04:03 et c'est encore plus vrai avec l'abandon progressif des cookies tiers qui devraient être effectifs chez Google à la fin de cette année
00:04:10 ou peut-être un peu plus tard, on sait plus trop, les dernières informations montrent qu'on traîne un peu.
00:04:16 En tout cas, en conséquence, quels sont les moyens pour toujours mieux cibler et améliorer ses performances ?
00:04:22 La solution se trouve-t-elle dans les outils technologiques, notamment dans l'intelligence artificielle ?
00:04:28 L'intelligence artificielle, qui n'en a pas entendu parler depuis le lancement fin 2003 de ChatGPT, la version grand public en tout cas,
00:04:36 le phénomène IA, cette appellation dans laquelle on met un peu tout ce qu'on veut,
00:04:41 s'est transformée en un véritable tsunami selon la seconde édition de l'Observatoire du traitement de l'intelligence artificielle dans les médias en France,
00:04:49 qui a été réalisée par la plateforme de veille Tagadé.
00:04:52 La presse, la radio, la télévision y ont consacré plus de 54 000 sujets par mois au premier trimestre 2024,
00:04:59 soit une hausse de 50 % par rapport à 2023 et 257 % par rapport à 2022,
00:05:05 avec un poids médiatique aussi important, c'est très simple, que la guerre au Proche-Orient.
00:05:11 Sur le premier trimestre, juste la guerre en Ukraine fait un peu mieux.
00:05:16 Donc, ça vous donne un peu une idée de l'importance du sujet.
00:05:19 L'intelligence artificielle est également au centre des intérêts du public et des professionnels.
00:05:24 Selon le baromètre 2024 IFOC, les Français et les intelligences artificielles génératives,
00:05:29 57 % des sondés le perçoivent comme la nouvelle révolution industrielle.
00:05:34 En un an, le nombre d'utilisateurs des IA uniquement génératives,
00:05:38 on verra ce matin qu'il n'y a pas que les IA génératives,
00:05:42 mais en tout cas, le nombre d'utilisateurs a augmenté de 66 %, surtout chez les jeunes,
00:05:47 près de 70 % des 18-24 ans les utilisant personnellement, contre seulement 22 % des 35 ans et plus.
00:05:55 Et puis, ces IA génératives se sont développées dans la vie professionnelle.
00:05:59 48 % de ceux qui les utilisent considèrent que leur entreprise les y encourage.
00:06:07 Ces utilisateurs estiment gagner d'ailleurs 38 % de productivité et d'efficacité grâce aux IA.
00:06:13 Mais les trois quarts ne pensent pas que ces outils puissent automatiser plus de 30 % de leurs tâches professionnelles.
00:06:19 Donc, il y aura encore au moins 70 % d'humains.
00:06:21 On verra en tout cas ce qu'il en reste.
00:06:23 Et ce matin, on va voir en tout cas ce qu'il y a d'humains et ce qu'il y a d'IA dans le sujet qui nous préoccupe.
00:06:28 En tout cas, on l'aura compris, la publicité vidéo est devenue incontournable pour les marques.
00:06:33 Le ciblage a une fonction essentielle dans cette approche,
00:06:36 d'autant que l'abandon des coquittières change la donne.
00:06:39 Et puis, l'intelligence artificielle, elle se répand dans tous les secteurs d'activité.
00:06:43 Elle a forcément un rôle à jouer pour améliorer les performances de la publicité.
00:06:48 Donc, pour traiter de cette problématique qu'on a appelée "comment l'IA booste les performances de la publicité vidéo avec le ciblage contextuel",
00:06:56 nous aurons, je vous l'ai dit, des intervenants de qualité.
00:06:59 Cyril Brun, qui est donc chez Dailymotion,
00:07:02 Hélène Derriac de chez Valius Media,
00:07:05 Magali Elbaz, qui vient de Seb,
00:07:07 Edith Glacé de ClubMed,
00:07:09 Hamza Kourima de chez Dailymotion également,
00:07:12 Bruno Latapi, toujours de chez Dailymotion,
00:07:14 et Pierre Raoul de Avas Media Group.
00:07:16 On ne va pas faire de jaloux, j'ai suivi l'ordre alphabétique.
00:07:20 Alors, une problématique que nous allons aborder en trois temps.
00:07:23 D'abord, on va s'interroger sur comment on utilise l'IA et le machine learning pour faire de l'analyse.
00:07:29 Ensuite, on s'intéressera à comment marche le ciblage d'audience grâce à la technologie d'analyse contextuelle
00:07:37 et la stratégie de ciblage déployée pour les clients.
00:07:40 Et enfin, comment adapter ces messages et les formats publicitaires en fonction des insights sur le comportement du consommateur.
00:07:48 Vos questions seront naturellement les bienvenues.
00:07:51 Après les interventions de nos différents invités, nous garderons un large temps d'échange,
00:07:56 durant lequel nous essaierons de répondre à toutes vos interrogations et de vous apporter toutes les précisions utiles.
00:08:02 On va donc commencer maintenant avec Pierre Raoul.
00:08:06 Si vous voulez venir, Pierre, vous êtes vice-président Converge & AI Solutions chez Avas Media Group.
00:08:12 Installez-vous.
00:08:14 On va également parler de Cyril Brun, qui est senior vice-président Data Product chez Dailymotion.
00:08:23 Vous allez nous raconter ce qu'on peut faire avec l'intelligence artificielle.
00:08:28 Parce que je crois que chez Dailymotion et chez Avas Media, on n'a pas attendu ChatGPT pour la version grand public, en tout cas pour l'utiliser.
00:08:35 Et puis, comme nous n'avons pas deux heures, on ne va pas faire un exposé pour expliquer tous les ressorts,
00:08:40 mais vous allez essayer de nous expliquer quelques fonctionnalités, comment on les utilise.
00:08:44 On va commencer par vous, Cyril.
00:08:46 Comment chez Dailymotion, on utilise aujourd'hui l'intelligence artificielle sur un certain nombre de fonctionnalités ?
00:08:52 Merci beaucoup Didier.
00:08:54 En effet, en tant qu'acteur technologique, Dailymotion, ça fait un petit temps qu'on utilise de l'intelligence artificielle et du machine learning
00:09:01 pour optimiser nos produits, que ce soit la recommandation, la recherche ou le targeting contextuel.
00:09:07 Et bien sûr, c'est difficile aujourd'hui de faire une conférence sur l'intelligence artificielle et de ne pas parler de Generative AI ou de Gen AI.
00:09:17 Je vais en parler un petit peu, ne vous inquiétez pas.
00:09:19 Mais nous, notre cœur de métier technologique, ce n'est pas forcément de générer du contenu,
00:09:23 c'est plus de comprendre tout le contenu qui est uploadé.
00:09:27 Parce qu'en fait, mieux on comprend, mieux on est capable d'être pertinent dans la recommandation, dans la recherche ou dans le targeting.
00:09:34 Et en fait, du contenu vidéo digital, on en a énormément.
00:09:39 C'est un asset primordial chez Dailymotion.
00:09:43 Je vous ai mis une petite state ici, c'est dans les journées de pique, on a 500 000 heures de vidéos qui sont uploadées par jour.
00:09:51 C'est 8 000 heures sur des journées moyennes, on va dire.
00:09:55 Donc j'ai fait le calcul, ça devrait pour toutes les regardées, ces vidéos-là, uploadées par des médias, des créateurs,
00:10:01 ça prendrait en fait 55 ans, je pense, 55 indés pour toutes les regardées, sur un jour seulement d'upload.
00:10:09 Donc forcément, quand on a en idée ce volume-là, c'est évident de devoir faire ces investissements technologiques pour comprendre les vidéos à l'échelle.
00:10:19 Et donc, qu'est-ce que ça veut dire les comprendre à l'échelle ?
00:10:22 Quand nos médias, nos partenaires, nos créateurs, ils uploadent des contenus, on a trois grands types de données qui viennent avec.
00:10:30 Il y a les premières données qui sont le titre, les métadonnées de la vidéo.
00:10:35 Ça en fait, les créateurs ou les médias, ils vont faire un peu attention, ils vont nous donner des données agrégées, donc c'est presque structuré.
00:10:42 Et donc ça, ça va nous permettre de comprendre au global de quoi parle la vidéo.
00:10:46 On va avoir des données vidéos spécifiques, typiquement qu'on va découper en différentes images, toutes les secondes, toutes les millisecondes, etc.
00:10:56 qui vont nous permettre de comprendre ce qui se passe dans la vidéo, les objets, les personnes qu'on voit à l'intérieur.
00:11:02 Et le dernier type de données qu'on a, c'est l'audio.
00:11:06 Et l'audio, c'est important, en particulier parce que récemment, c'est assez récemment, il y a eu des gros progrès dans les technologies qu'on appelle de "speech to text"
00:11:15 qui permettent de retranscrire l'audio en texte.
00:11:18 Et donc ça, c'est très important parce qu'avant, c'était assez difficile de le faire, de le faire de façon très précise.
00:11:24 Et maintenant, on a accès à vraiment des données textuelles qui viennent de l'audio et ça, ça ouvre plein d'autres cas d'usage.
00:11:31 En particulier, un cas d'usage qui est très important pour nous chez Dailymotion, c'est la recommandation de contenu.
00:11:37 Et l'audio, le speech to text, a permis d'ouvrir, de rendre ces recommandations un peu plus diverses et je vous expliquerai comment.
00:11:47 Comment est-ce que la recommandation, en général, ça marche ?
00:11:51 On va dire, moi j'ai regardé une vidéo, Didier, il a regardé une vidéo et d'autres vidéos.
00:11:57 Le modèle, il va se dire que Didier et moi, on est similaires.
00:12:01 Et donc si Didier a regardé une nouvelle vidéo, par exemple sur les JO, l'algo, il va se dire, ah, cette vidéo, elle va aussi plaire à Cyril et il va me recommander cette vidéo.
00:12:09 Ça, ça marche très bien.
00:12:11 Le problème, c'est une approche qu'on appelle collaborative, mais le problème de ce système, c'est qu'on va toujours vous recommander des vidéos qui sont regardées par votre communauté.
00:12:22 Et ça va rarement vous faire sortir de vos opinions, de vos points de vue, du conflit.
00:12:27 Les fameuses bulles.
00:12:28 Exactement, les fameuses bulles de filtre qu'on appelle.
00:12:32 Et donc ça, c'est un problème pour toutes les plateformes de vidéos.
00:12:36 Et si on peut passer au slide suivant, nous, ce qu'on essaie de faire, justement, c'est à partir de la compréhension de l'audio et de ce qui est dit dans la vidéo, de donner des recommandations de vidéos qui sortent un petit peu, qui donnent des points de vue nuancés sur le sujet de la vidéo.
00:12:54 Donc ici, l'exemple, c'est sur les JO.
00:12:57 On a une première vidéo qui parle de ce que ou pas Paris est prêt à accueillir les JO en 2024.
00:13:05 Et derrière, on va avoir des recommandations différentes qui disent oui ou non des reportages spécifiques, par exemple de Canal+ qui parle de stade en particulier.
00:13:13 Des vidéos de l'équipe qui donne un compte à rebours par rapport aux choses importantes à faire avant.
00:13:21 Des discussions en plateau, donc des points de vue diverses qui permettent justement de se faire un point de vue global dessus.
00:13:29 Et donc comment ça marche, cet algorithme ?
00:13:33 Il y a plusieurs briques de compréhension du contenu qu'on utilise.
00:13:36 La première brique qu'on utilise, c'est ce dont je parlais, le speech to text.
00:13:39 Donc on prend l'audio, on l'extrait et on le transforme en texte.
00:13:44 Le deuxième modèle, il ramène toutes les vidéos qui sont proches de la vidéo d'entrée.
00:13:52 Donc j'ai une vidéo qui parle des JO, je vais prendre, grâce à la compréhension du titre, des métadonnées, des transcripts,
00:13:58 qui ramène toutes les vidéos qui parlent à peu près du même sujet à partir de ces données.
00:14:02 Ensuite, il y a un troisième modèle qui va essayer de comprendre les points de vue de ces différentes vidéos.
00:14:07 Avec des outils du type chat GPT ou similaires.
00:14:12 Et le dernier modèle, ce qu'il va faire, c'est qu'il va amener de la diversité et faire en sorte de ranquer les résultats
00:14:20 pour qu'il y ait de la diversité d'opinion, mais aussi visuellement pour qu'il y ait des reportages, des choses en plateau, des créateurs, etc.
00:14:30 Si on peut montrer un petit deuxième exemple qui est intéressant aussi, avec un petit placement de produit sur Canal+.
00:14:34 Donc là, le sujet c'est plutôt le plastique dans les océans.
00:14:38 Et on va avoir plusieurs types de recommandations avec des créateurs qui vont plutôt parler de solutions pour faire en sorte de résoudre le problème.
00:14:50 D'autres qui vont être un peu plus, on va dire, inquisiteurs sur la partie "pourquoi est-ce que c'est un problème"
00:14:57 et d'autres des reportages un peu plus génériques, qui peuvent donner des idées un peu plus génériques là-dessus.
00:15:02 Donc ça c'est super important pour nous, parce que ça permet de se positionner avec des recommandations plus diverses et ça a souvent des meilleures performances d'engagement.
00:15:11 Et donc dernière chose, avant de laisser la parole à Didier.
00:15:17 Au global, on voit apparaître beaucoup plus de cas d'usage aujourd'hui qui utilisent des EIs qu'on appelle "multimodaux".
00:15:28 Donc ils prennent en compte différents types de contenus, le texte, la vidéo, l'image.
00:15:33 Ça peut être utilisé par exemple chez nous pour faire en sorte de synchroniser bien l'audio et la vidéo
00:15:40 quand on va vouloir mettre des moments publicitaires à l'intérieur de la vidéo pour faire en sorte de ne pas trop disrupter l'expérience des utilisateurs.
00:15:49 Et donc bien sûr, tous ces éléments que je vous ai présentés, qui sont des investissements technologiques pour bien comprendre les vidéos,
00:15:58 tous ces investissements, bien sûr, on va le voir plus tard, ils sont réutilisés dans le targeting contextuel.
00:16:05 Et ça va être présenté par mes camarades ici présents.
00:16:08 En tout cas, le premier objectif, Cyril, c'est que ça nourrit l'algorithme de recommandation
00:16:15 qui va permettre justement à l'utilisateur de pouvoir avoir les vidéos qui vont essayer de capter son attention,
00:16:22 de les garder et de pouvoir avoir aussi la meilleure pub au bon moment.
00:16:25 Exactement. Donc il y a une partie, recommander des bonnes vidéos bien sûr, pour faire en sorte que l'utilisateur soit engagé sur la plateforme.
00:16:34 Et une fois qu'on a cet engagement, de faire en sorte de mettre de la pub qui est liée à ce qu'il a envie de regarder.
00:16:41 Pierre, on va continuer avec vous. Vous, c'est l'intelligence artificielle chez Avas Media.
00:16:47 Vous m'avez dit, nous, ça fait déjà un moment qu'on est dedans.
00:16:49 Et notamment, le travail que vous demandez ou l'utilité que vous en avez, c'est pour travailler sur les audiences.
00:16:56 C'est cela ?
00:16:57 Oui, tout à fait.
00:16:58 Surtout au moment, comme je disais, où le fameux cookieless est en train de prendre pas mal de place.
00:17:04 Donc vous essayez de l'utiliser d'autant plus.
00:17:07 Oui, effectivement, la fin des faire-partie cookie est devenue un bon marronnier.
00:17:11 On a encore eu un épisode hier, je pense qu'on en aura encore quelques autres par la suite.
00:17:15 Nous, en tant qu'agence média, notre volonté, c'est de pouvoir mettre en correspondance les objectifs business de nos clients
00:17:22 avec les possibilités qui sont offertes par le marché.
00:17:25 Donc le fameux bon message au bon client, etc.
00:17:28 Je l'ai dit, maintenant je peux arrêter.
00:17:30 Et effectivement, l'intelligence artificielle, notamment l'intelligence artificielle applicative, on la met en place depuis des années.
00:17:37 Et on l'a notamment mis en exergue sur les deux dernières années sur comment est-ce qu'on peut trouver des moyens de contournement
00:17:45 à la fin des faire-partie cookie qui sont encore largement utilisés dans l'industrie de la publicité aujourd'hui.
00:17:50 Donc nous, on a attaqué le sujet un peu de l'autre côté, sur comment est-ce qu'on part de la bonne audience pour la mettre en correspondance avec les bons contenus.
00:17:58 Donc en fait, on est en train de se rejoindre au milieu du guet et l'intelligence artificielle permet de faire ça complètement.
00:18:03 Donc nous, on est plutôt dans le process de l'agence.
00:18:06 Quels sont, quels bons persona ?
00:18:08 Donc notre travail, c'est de dire, voilà de telle personne qui va être la plus en correspondance avec votre objectif, vous, monsieur l'annonceur.
00:18:15 Et donc on va définir un persona, deux personas avec un certain nombre de caractéristiques.
00:18:19 Et pour ça, on utilise des données panel.
00:18:21 Et derrière, le process de l'agence, c'est de dire, ce personnage, je l'ai retranscrit dans les canaux médias, digitaux notamment,
00:18:29 pour faire en sorte que j'active concrètement dans les campagnes, un ciblage qui correspond plus à la définition du persona.
00:18:35 Donc nous, on a mis une couche d'intelligence artificielle en dessous de tout ça, pour aider au maximum à la décision et à la création de ces audiences là.
00:18:43 Donc dans un premier temps, on a noué un partenariat avec un paneliste qui s'appelle YouGov dans 23 pays,
00:18:48 où on intègre les données de ces panels, non pas au niveau agrégé, mais au niveau répondant.
00:18:52 Ce qui fait qu'on a accès à toutes les informations, toutes les variables auxquelles les panelistes répondent.
00:18:57 Et c'est dans notre plateforme.
00:18:59 Et derrière, ça nous permet de faire des jolis dashboards comme ceci, qui nous permettent d'avoir des informations sur qui sont les consommateurs,
00:19:05 et confirmer que le persona que l'on a créé correspond exactement à l'objectif business.
00:19:10 Il y en a aussi des modèles qui permettent, juste en rentrant soit des informations autour de la marque,
00:19:14 ou des informations type de prompt en disant "je veux tel type de consommateur" et ça me crée automatiquement cette audience là.
00:19:20 Donc cette audience là, c'est un certain nombre de panelistes.
00:19:23 Je vais faire un exemple pour nos cousins de Canal+ pour qui on travaille là dessus.
00:19:28 Et on va avoir un millier de panelistes qui correspondent à cette audience là.
00:19:31 Et notre volonté c'est de faire en sorte qu'on puisse retranscrire cette audience de la manière la plus fidèle possible dans les canaux d'activation.
00:19:39 Et ce 100% cookie list.
00:19:41 Donc qu'est-ce qu'on fait ? C'est que l'on prend ces 1200 panelistes qui correspondent à cette audience là,
00:19:47 qui sont des amateurs de voyage, vous ne me demandez pas pourquoi, c'est des amateurs de voyage.
00:19:51 Et en fait ces 1200 panelistes, ils sont amateurs de voyage, c'est pour vous exactement, j'avais anticipé.
00:19:57 Ils sont amateurs de voyage, mais ils sont aussi amateurs de théâtre, ils sont aussi amateurs de cinéma,
00:20:02 ils sont intéressés par un certain nombre de sports, notamment le football.
00:20:05 C'est tout un tas de variables qui n'ont pas servi pour construire cette audience là, puisqu'on s'est dit,
00:20:10 d'un moment donné, ils sont amateurs de voyage, mais ils sont aussi amateurs d'autres choses,
00:20:13 parce qu'il n'y a pas un monoplaisir dans la vie, on aime plusieurs choses.
00:20:16 Donc on a créé un programme d'intelligence artificielle qui va pour chacune des audiences que l'on crée,
00:20:21 scanner toutes les variables qui sont les plus significatives et qui ressortent le plus pour l'audience qu'on a créée.
00:20:27 Et derrière on va aller voir les plateformes d'activation et on va screener toutes les variables qui sont à disposition.
00:20:33 Chez Dailymotion, chez Meta, chez Google, sur toutes les plateformes qui sont à disposition.
00:20:38 Et on va faire un match entre les variables qui ont permis de définir cette audience,
00:20:43 les variables qui caractérisent cette audience sans pour autant qu'on ait travaillé dessus,
00:20:48 et celles qui sont à destination. C'est ce qu'on a dans l'écran suivant.
00:20:51 C'est qu'on a automatiquement un match qui est fait en gros 30 secondes, 45 secondes, entre la définition de l'audience
00:20:59 et avec des variables qui ressortent, on doit avoir le voyage quelque part normalement, si je ne me suis pas trompé,
00:21:04 je ne sais pas où c'est, il y a le voyage, mais il y a aussi d'autres éléments.
00:21:07 Le fait que si le voyage est souvent de va de paire avec le fait qu'il y a plusieurs enfants dans le foyer,
00:21:12 donc on va avoir cet intérêt là. Avec le fait que les jeux sont aussi quelque chose qui est relativement prégnant
00:21:17 dans la définition de cette audience. Et donc on va pouvoir faire un caractéristique,
00:21:21 le programme permet soit de définir deux niveaux de reach et de précision de manière automatique,
00:21:28 ou si on a envie de garder le contrôle aussi sur ce que l'intelligence artificielle fait,
00:21:32 l'utilisateur peut choisir les variables qu'il veut.
00:21:34 Donc l'intelligence artificielle est utilisée pour trouver des variables que l'on ne trouve pas si on utilise juste l'outil en surface.
00:21:44 Il va trouver des moyens de correspondance de manière complètement automatique sur du multiplateform
00:21:49 et il va être dans une aide à la recommandation en donnant une information sur quel va être le reach
00:21:53 et quel va être l'indexation et le match entre la définition d'une audience et ce qu'on peut faire,
00:21:59 et ce qu'on peut avoir à destination. L'objectif c'est être 100% cookieless,
00:22:03 parce que pour le coup il n'y a aucune identification qui part.
00:22:05 C'est d'être dans une capacité d'aller chercher plus d'informations pour aller vraiment toucher les personnes
00:22:10 que l'on avait définies au départ et d'être du coup le beaucoup plus en fidélité avec le plan avec lequel on s'est mis d'accord avec le client.
00:22:18 Et c'est comme ça que ça se passe, on va voir le client, voici le personnage, voici notre stratégie.
00:22:21 Avec cet élément là, on est complètement dans les rails du brief qui nous a été donné
00:22:27 et dans la fidélité autour de ce qui a été demandé.
00:22:30 Ce qui nous permet de gagner du temps, ce qui nous permet aussi de gagner en performance,
00:22:33 parce que tous les cas qu'on a mis en place depuis l'été dernier montrent qu'il y a quand même des performances plus intéressantes
00:22:37 en termes de reach mais surtout en termes de conversion.
00:22:39 C'est la question que j'allais vous poser Pierre, ça fait combien, ça fait 6 mois maintenant que vous tournez avec cet outil ?
00:22:44 On a fait les premiers tests avec les premières plateformes l'été dernier
00:22:46 et on a fait tout le deuxième semestre de l'année dernière à faire des premiers tests avec un certain nombre de clients.
00:22:51 Et là on est live sur plus de plateformes depuis le début de l'année
00:22:54 et tous les tests qu'on a montrés montrent grosso modo une incrémentalité en termes de performance entre 2 et 10%.
00:23:00 D'accord, donc il y a vraiment un avant et un après.
00:23:03 Il y a vraiment un avant et un après et on est encore en train de développer plus de connecteurs
00:23:08 parce que pour le coup avoir ce genre d'API en face de nous, c'est quelque chose qui est relativement nouveau sur le marché.
00:23:14 Tout le travail que Dailymotion fait sur la classification du contenu va dans ce sens là
00:23:18 et notamment l'intelligence artificielle sur la classification des éléments qu'il y a dans les plateformes de contenu chez les publishers,
00:23:26 c'est ça qui va nous permettre d'aller vers encore plus d'intelligence et de développer encore plus de cas d'usage là dessus.
00:23:31 L'adoption de l'outil en interne, ça s'est fait sans souci ? C'est souvent une question qu'on entend ?
00:23:39 En 15 secondes ?
00:23:41 Non c'est pas vrai, parce qu'on est quand même une grosse agence, on a quand même pas mal de monde
00:23:48 et puis c'est quand même pas forcément évident de faire changer les mentalités, les process.
00:23:53 C'est passé par une bonne explication de ce que fait l'algorithme et c'est passé par cet écran là.
00:23:59 C'est à dire qu'on n'a pas défait le backbox et ce qui fait qu'au final on donne toujours la main à l'utilisateur.
00:24:06 Il y a eu aussi quelques fois, on a fait des matchs, il y a eu des choses, l'intérêt pour le lapin qui remontait
00:24:09 alors qu'on était en train de vouloir targueter des gens qui étaient intéressés par les loisirs.
00:24:13 Pourquoi est-ce que le lapin remonte ? On a la possibilité de choisir, ça permet aussi de se dire, les gens gardent le contrôle.
00:24:19 Donc on est vraiment dans l'utilisation de l'intelligence artificielle en support, en aide à la décision
00:24:24 et en facilitation du process de travail. On n'est pas dans l'intelligence artificielle, fais le travail à ta place.
00:24:30 Et ça, ça a été un grand atout pour que les gens se disent, j'y vois un intérêt et c'est relativement simple à mettre en place
00:24:37 puisque au final, j'ai qu'à cliquer sur des checkbox et puis j'utilise l'intelligence artificielle de cette façon-là.
00:24:43 Donc ça c'est en interne et vis-à-vis des clients sur le marché, expliquer cette démarche et expliquer ces outils ?
00:24:49 C'est passionnant. C'est passionnant parce que c'est un peu complexe. Je ne sais pas si vous avez tous compris ce que j'ai raconté
00:24:57 mais s'il y en a qui n'ont pas compris, n'hésitez pas à lever la main. Mais c'est passionnant parce qu'on arrive à trouver,
00:25:02 j'espère, des mots relativement simples pour expliquer ce que l'on fait. Mais derrière, il y a quand même deux ans de travail
00:25:08 sur l'algorithme qui a permis de faire ça, de toute l'équipe de data scientists à travers le monde.
00:25:13 Et les gens voient la valeur. Donc c'est intéressant de voir comment les clients réagissent.
00:25:18 Ils ont aussi des questions sur les doutes qu'ils émettent par rapport à la véracité. Je reprends l'histoire du lapin.
00:25:23 Quand il a fallu que j'explique ça au client en face, je n'étais pas forcément complètement à l'aise.
00:25:27 Mais c'était quand même intéressant. Et ça permet aussi de donner une ouverture. C'est-à-dire qu'on a un gage de transparence
00:25:33 vis-à-vis de nos clients. Et pouvoir engager sur cette conversation-là, ça permet d'ouvrir le capot.
00:25:38 Et nous, on n'a aucun problème à ouvrir le capot et de dire "oui, on a de l'intelligence artificielle,
00:25:42 elle nous aide de cette façon-là, mais on garde quand même la main". Et encore une fois, cet écran-là, c'est celui-là qui a fait la différence.
00:25:47 Ça permet de voir concrètement ce que fait l'algorithme et concrètement de voir qu'on a quand même le contrôle
00:25:51 puisque à la fin, c'est quand même nous qui appuyons sur "push" pour envoyer l'audience.
00:25:55 Ok. Merci Pierre, merci Cyril. On va continuer.
00:25:59 Pardon.
00:26:00 Pardon. Si on peut juste revenir à la slide d'avant, j'avais une question sur l'estimation du coût du reach qu'on voit.
00:26:13 Donc ça veut dire que la plateforme est directement connectée aux plateformes éditeurs, du coup.
00:26:20 Avec la remontée de l'information, du nombre de contenus, avec le nombre de potentiels, visionnages, etc. sur ces thèmes-là.
00:26:28 Oui, là en l'occurrence, c'est la connexion vers Meta. On est connecté avec l'API de Meta, Meta@Business Manager.
00:26:34 Et donc, on fait un premier appel vers l'API pour dire quelles sont les variables qui sont à disposition aujourd'hui.
00:26:40 On fait un match et dans l'écran, on remonte le top 15 ou le top 20 des variables uniquement
00:26:45 parce que sinon, il y a la classification pour toutes les variables qui sont à disposition pour Meta.
00:26:49 Donc ça fera un écran un petit peu long. Et derrière, on choisit les items et on clique sur le bouton "Calculate Reach"
00:26:55 et ça va refaire un appel vers l'API de Meta pour pouvoir se dire, là potentiellement, on est sur 17,9 millions de personnes
00:27:00 si on appuie sur "Push" et après, en appuyant sur "Push", à trois clics de bouton, ça crée l'audience dans Meta.
00:27:05 D'accord, ok, merci.
00:27:08 On peut changer un peu la donne en effet. S'il y a des questions, profitez-en, c'est encore chaud dans l'esprit.
00:27:14 Il y a des sujets un peu complexes, donc n'hésitez pas si vous avez une question maintenant pendant qu'elle est encore là.
00:27:20 Excusez-moi, moi je voulais savoir aussi toujours sur cette audience, ce calcul de Reach.
00:27:27 Ce sont des contenus qui se dupliquent, qui s'additionnent ? Ce sont des individus ou ce sont des contenus ?
00:27:35 Sur cet écran-là ?
00:27:37 Oui.
00:27:38 Là, en l'occurrence, c'est des segments qui sont identifiés par Meta.
00:27:43 Donc si on ne prenait que le segment "Parenting", on aurait 6,9 millions.
00:27:49 Si on prend plusieurs segments, et là c'est ce qu'on a fait, on a 6 segments,
00:27:54 c'est la fusion entre les 6 segments qui correspond aux personnes qui rentrent dans cette catégorie-là.
00:27:59 Donc il y a une déduplication qui est faite, c'est pour ça qu'on n'a que 17,9 millions, c'est déjà pas mal,
00:28:03 sur les 6 segments qui ont été choisis. Parce que pour le coup, si on faisait le cumul uniquement avec des "et" ou avec des "ou",
00:28:11 ça serait beaucoup trop large. Donc non, il y a une déduplication qui est faite.
00:28:14 Je ne sais pas si ça répond à la question ?
00:28:17 Encore une question.
00:28:19 Alors moi c'est une question très simple. L'uplif de performance qui a été annoncé, c'est par rapport à quoi ?
00:28:24 C'est par rapport à des campagnes qui sont faites sur notre méthode traditionnelle.
00:28:31 C'est-à-dire que pour des campagnes qu'on fait de manière générale pour les clients,
00:28:35 la façon dont on a fait le test, c'est qu'on faisait un tiers sur le ciblage traditionnel,
00:28:40 c'est-à-dire qu'on fait le persona, on transmet la définition au trader qui va faire son travail de manière générale.
00:28:47 Le deuxième tiers, c'est qu'on laisse la machine faire tout, c'est-à-dire qu'on reste sur optimal precision,
00:28:53 et on envoie le ciblage de cette façon-là. Le trader récupère l'audience et après il fait son trading de manière traditionnelle.
00:29:01 Et l'autre, c'est user defined, c'est-à-dire que c'est les personnes dans l'agence qui choisissent en fonction de la recommandation.
00:29:07 Donc ça fait grosso modo un tiers, un tiers, et on regarde l'uplist par rapport à la tradition et on regarde ce que ça donne.
00:29:15 Et au final, celui qui a gagné, malheureusement c'est la machine à chaque fois.
00:29:19 Il y a eu une fois où c'était user defined, mais sinon c'était plutôt à chaque fois optimal precision.
00:29:24 Ce qui est rassurant pour ceux qui ont conçu l'algorithme, un petit peu vexant pour ceux qui ont fait user defined, mais bon c'est pas grave.
00:29:31 D'autres questions pendant que non ? On peut enchaîner ? Ok, merci beaucoup Pierre, merci Cyril, merci à vous.
00:29:38 On va continuer à parler d'audience. Justement, on a vu l'intérêt qu'il y avait à utiliser l'intelligence artificielle pour travailler sur cette audience,
00:29:48 essayer de comprendre un peu le ciblage d'audience grâce à une technologie, la technologie d'analyse contextuelle,
00:29:55 et la stratégie de ciblage dédiée, déployée par les clients. Alors on sait que, on va en parler notamment avec Hélène Derriac,
00:30:05 qui est planneuse stratégie chez Values Media, et puis Hamza Kourimat, qui est global vice-président Sales Marketing Solutions,
00:30:14 et Dailymotion Advertising. Bonjour à tous les deux. Bonjour Didier, bonjour à tous, bienvenue encore.
00:30:20 Et alors Hamza, vous allez commencer, on va vous donner la parole, pour nous parler, vous justement, de ciblage prédictif.
00:30:30 C'est une spécificité je crois chez Dailymotion. Est-ce que vous pouvez un peu nous expliquer de quoi il en retourne ?
00:30:36 Je crois qu'on prend en compte, on en a un peu parlé avec Pierre, mais les centres d'intérêt de l'audience.
00:30:40 Quand il s'agit en fait de faire du ciblage, on a deux méthodes traditionnelles, grosso modo, deux familles de méthodes.
00:30:45 Les premières que vous voyez plutôt à droite, c'est ce qu'on appelle le ciblage contextuel.
00:30:51 Quand on fait du ciblage contextuel, on ne cible pas d'ID, on ne cible pas de cookie ID, ni de user ID.
00:30:56 Il s'agit essentiellement, même traditionnellement, de cibler des domaines, des types de contenus.
00:31:02 Si je suis un acteur automobile, j'aimerais que ma publicité soit affichée sur des contenus automobiles.
00:31:08 Et ensuite, la deuxième famille de ciblage, c'est entre guillemets la famille la plus récente, c'est ce qu'on appelle les ciblages d'audience.
00:31:15 Qui concerne plutôt en fait des techniques de ciblage où on va s'appuyer sur du comportement de console afin de cibler des ID.
00:31:23 Évidemment, c'est cette catégorie de contenu aujourd'hui qui est un peu plus à risque, avec la dépréciation des cookie tiers.
00:31:29 Et avec encore un défaut de performance des solutions, ce qu'on appelle des universal ID.
00:31:35 Grosso modo, le ciblage prédictif, c'est de prendre un peu les avantages des deux.
00:31:39 Les avantages du ciblage contextuel, c'est-à-dire le reach, le scale.
00:31:43 Généralement, quand on s'appuie sur ces méthodes qui ciblent des contenus, on a généralement des volumes assez conséquents.
00:31:48 Donc des possibilités d'optimisation qui sont accrues.
00:31:51 Et évidemment, de la dressabilité, on n'a pas besoin de cookie tiers aujourd'hui pour faire du ciblage contextuel.
00:31:56 Et on prend le meilleur aussi du ciblage d'audience, c'est-à-dire la précision.
00:32:01 On peut avec précision aujourd'hui comprendre, quand on fait du ciblage d'audience, les comportements du consommateur.
00:32:06 Et définir des segments d'audience en fonction d'intention d'achat ou bien de données attitudinales.
00:32:11 Par exemple, les gens qui vont acheter un véhicule électrique dans les six prochains mois ou bien les amateurs de steak vegan.
00:32:17 C'est très précis. C'est très complexe aussi. On peut construire des audiences complexes, pas simplement généralistes, parfois même très niches.
00:32:24 Et en revanche, on s'écarte un peu des deux points négatifs des deux approches.
00:32:28 C'est-à-dire qu'avec le ciblage contextuel, c'est très efficace, il y a du reach.
00:32:32 En revanche, ça peut vite être très caricatural si on veut trouver ce reach-là.
00:32:36 Je reprends mon exemple d'un ciblage pour un acteur automobile ou pour un acteur de voyage.
00:32:41 Se dire "je fais de la publicité pour Club Med, je vais cibler des contenus travel ou des contenus de voyage pour avoir du reach".
00:32:48 Mais finalement, mon audience est un peu plus complexe que ça.
00:32:51 Les segments d'audience qui veulent voyager, il y en a au moins des dizaines en réalité. Il y a plusieurs types de voyageurs.
00:32:57 Et puis les aspects négatifs du ciblage d'audience, c'est-à-dire la dressabilité.
00:33:02 Aujourd'hui, si on veut faire du ciblage d'audience et pouvoir chercher de la performance et du reach, on est vite limité avec les technos actuels et avec la dépréciation des coquitières.
00:33:10 Finalement, le ciblage prédictif, c'est de se dire "comment chez Dailymotion, ou par ailleurs, on peut essayer de marier un peu les deux mondes,
00:33:18 de prendre le meilleur de chacun et de pouvoir proposer à la fois des méthodes de ciblage qui proposent de la précision,
00:33:24 de la complexité dans les audiences, mais aussi du reach et de la dressabilité.
00:33:29 Et finalement, le process pour réaliser un ciblage prédictif, en réalité, il est très simple.
00:33:33 Même si derrière, en coulisses, il y a beaucoup de techno, il y a beaucoup de travail des équipes, notamment des équipes de Cyril côté Data,
00:33:39 c'est de se dire en trois temps "je vais d'abord essayer de mieux comprendre le contenu".
00:33:44 Ça, c'est la première chose. C'est ce qu'a expliqué Cyril.
00:33:46 On doit comprendre les vidéos que consomment les individus, à la fois sur dailymotion.com, mais aussi sur tous les éditeurs partenaires
00:33:54 qui utilisent le player de Dailymotion, Combini, l'équipe, le monde, etc.
00:33:57 Et comprendre ce contenu est essentiel, mais ce qui est encore plus essentiel, c'est l'étape numéro deux,
00:34:03 qui consiste à dire "à partir des comportements que je peux voir à travers la consultation de contenu d'un certain nombre d'individus dans une DMP,
00:34:11 je suis en capacité de reconstituer leur comportement du consommateur".
00:34:15 Et à cela, on va ajouter un autre type de données, des données socio-démographiques,
00:34:20 donc "âge", "genre" essentiellement, qui sont essentiellement loguées lorsqu'une personne est sur dailymotion.com,
00:34:24 mais aussi des données attitudinales, c'est-à-dire des données qui proviennent de questionnaires qu'on peut administrer aujourd'hui
00:34:31 à des personnes qui arrivent sur dailymotion.com.
00:34:33 Au même titre qu'ils regarderaient un pré-roll publicitaire, ils seraient invités à répondre à des questions sous forme de vidéos.
00:34:40 Et lorsqu'on regroupe toutes ces données-là, les données de consommation vidéo, les données attitudinales, les données socio-démographiques,
00:34:48 on arrive à comprendre le comportement du consommateur.
00:34:51 En réalité, à ce stade-là, j'identifie des IDs dans une DMP, je fais du localize classique, et je peux cibler en ciblage d'audience.
00:34:58 C'est là où on est limité toujours avec cette notion d'adressabilité, de scale, etc.
00:35:03 Et ce qu'on réalise a posteriori, pour pouvoir quand même retranscrire cette audience en coquilles,
00:35:08 c'est qu'une fois avoir compris ces audiences-là, une fois après avoir compris la complexité des différents types de segments
00:35:15 qui rentrent dans ma définition première d'une audience, je reprends l'exemple des acheteurs SUV électriques.
00:35:20 Les acheteurs SUV électriques, quand on fait l'exercice, on se rend compte qu'il y a au moins 5 audiences
00:35:25 qui sont aujourd'hui intentionnistes SUV électriques, mais qui ont toutes les 5 des comportements très différents.
00:35:30 Il y en a certains qui veulent acheter un véhicule électrique parce qu'ils viennent d'avoir un bébé ou un enfant,
00:35:34 ils vont déménager, ils ont besoin d'un véhicule un peu plus important, plus grand.
00:35:37 Il y en a d'autres qui veulent le faire parce qu'ils veulent changer leur véhicule aujourd'hui,
00:35:40 qui a un moteur thermique, qui sont soucieux de l'écologie, etc.
00:35:43 Donc il y a plein de comportements différents.
00:35:45 Et le fait de les comprendre et d'ensuite se dire, à travers la compréhension de ces audiences,
00:35:50 je suis en capacité d'identifier les contextes sur lesquels j'ai le plus de chances de les retrouver,
00:35:55 nous permet d'ailleurs de déployer ces stratégies de ciblage contextuel.
00:35:59 Donc, in fine, le ciblage prédictif, ça part d'une définition user-based,
00:36:04 comme si on allait faire un ciblage d'audience classique,
00:36:07 mais en sortie, on utilise plutôt les proxys contextuels,
00:36:11 donc les centres d'intérêt à des moments donnés sur des devices donnés
00:36:15 qui vont nous permettre de cibler la bonne audience sans cookie.
00:36:19 Alors vous avez, Hamza a parlé de quelque chose d'intéressant et d'important, c'est le questionnaire.
00:36:25 C'est ça le questionnaire qu'on travaille pour justement amener un autre niveau d'information sur cette audience.
00:36:32 Hélène, c'est le travail que vous menez, vous chez Vanuz Media, en partie notamment.
00:36:36 Comment on élabore aujourd'hui ces questionnaires ? Qu'est-ce qu'on va y chercher ?
00:36:40 Il y a plein de questions, je pense, poseront sur le taux de répondant, etc.
00:36:44 Qu'est-ce que vous pouvez nous dire sur ces questionnaires ?
00:36:46 Alors Pierre et Hamza l'ont à juste titre évoqué, quand on travaille sur une cible,
00:36:50 on travaille sur des personnages, en tout cas sur comment on définit bien cette cible.
00:36:54 Et en vérité, dans une cible, il y a toujours plusieurs cibles.
00:36:57 Et ensuite, c'est tout un travail de recherche, on se base sur beaucoup d'études, d'outils pour aller creuser ces cibles-là,
00:37:03 trouver leur centre d'intérêt, mieux les analyser, mieux les comprendre.
00:37:06 Mais parfois, il arrive, malgré nos études qui sont extrêmement riches et extrêmement robustes,
00:37:11 de manquer de données sur certains sujets, ou simplement de vouloir creuser des éléments qu'on n'aurait pas à notre disposition.
00:37:21 Et donc c'est le cas avec les questionnaires.
00:37:23 On vous donnera un exemple, puisqu'on l'a fait en collaborant ensemble.
00:37:30 Notamment, nous, c'était sur les vacances d'été.
00:37:34 On sait que traditionnellement, dans la publicité, la plupart des gens se disent que les gens déconnectent
00:37:39 et qu'on n'a plus du tout de consommation média l'été.
00:37:43 Pourtant, aujourd'hui, on sait aussi, nous tous, que c'est très compliqué de totalement déconnecter.
00:37:48 Et en fait, on s'est dit, très bien, il y a sûrement un sujet à aller creuser.
00:37:52 Et en fait, on n'avait pas cette donnée-là.
00:37:54 Est-ce que les gens déconnectent vraiment ? Si oui, comment ?
00:37:57 Et s'ils ne déconnectent pas, quels vont être les médias qu'ils vont tout simplement consommer l'été ?
00:38:02 On sait aussi que l'été, c'est une pause.
00:38:04 Et pour certaines personnes, notamment des médias comme la lecture,
00:38:08 ça va être tout simplement un luxe qu'on ne s'accorde que quand on est en vacances,
00:38:12 parce qu'on n'a pas forcément le temps ou l'espace mental de le faire quand on travaille le reste de l'année.
00:38:19 Donc, ce qu'on a fait, c'est qu'on a collaboré avec Dailymotion pour élaborer un questionnaire.
00:38:24 Donc, ce questionnaire, comme l'a dit Hamza, il se place sous forme de pré-roll en vidéo.
00:38:29 C'est un questionnaire qu'on élabore en cinq grandes questions avec plusieurs possibilités de réponses.
00:38:35 Pour vous donner une idée, ce sont des questionnaires qui, effectivement, sont assez courts.
00:38:39 Donc, c'est important de bien travailler ce questionnaire-là et de savoir ce qu'on veut aller chercher comme réponse,
00:38:45 tout simplement pour ne pas passer à côté.
00:38:48 Nous, on avait posé plusieurs questions. La première, c'était notamment sur le socio-démo.
00:38:52 Ensuite, on a posé des questions plus précises sur la consommation médiale l'été.
00:38:57 Quels allaient être les médias à consommer ? Quel pourcentage de Français allait peut-être déconnecter ?
00:39:02 Donc, on a récupéré tout un tas de réponses.
00:39:05 Ces réponses-là, vous les avez, par exemple, sur la partie gauche de ce slide.
00:39:10 Grâce aux réponses, on avait non seulement tout un tas de pourcentages, de chiffres clés intéressants
00:39:17 pour nous montrer que les Français ne déconnectaient pas complètement.
00:39:20 On avait des différences entre les plus jeunes, les moins jeunes.
00:39:23 Cela nous permettait d'avoir toutes ces datas-là.
00:39:25 Et ce qu'on a fait, c'est qu'ensuite, on a matché ces datas-là avec les datas Dailymotion.
00:39:31 Cela nous permet d'aller plus loin dans le profil de ces cibles.
00:39:35 Grâce aux données propres à Dailymotion, on a un persona qui, in fine, est beaucoup plus complet,
00:39:41 beaucoup plus complexe.
00:39:43 Pour cette étude-là, on en avait créé six différents qui avaient tous des centres d'intérêts différents,
00:39:49 une consommation et une appétence pour les médias qui étaient extrêmement diverses.
00:39:54 Si on avait voulu cibler ces personnes-là cet été,
00:39:59 on aurait pu le faire en partant de toutes ces données-là, de tous leurs centres d'intérêts
00:40:05 qui sont, comme on le disait tout à l'heure, beaucoup moins linéaires et beaucoup plus denses que ce qu'on pense.
00:40:10 Et parfois, il y a des choses, Pierre l'évoquait tout à l'heure, avec les lapins ou autres, qui peuvent ressortir.
00:40:15 On a tous des goûts souvent qui sont éclectiques et parfois des choses qui sont surprenantes.
00:40:20 C'est intéressant aussi d'avoir ces aimants-là en tête quand on parle de ciblage contextuel.
00:40:25 Pourquoi ? Parce que déjà, ce n'est pas parce que le contexte se prête à votre contenu
00:40:29 que les personnes ont envie de regarder du contenu sur le sujet duquel vous allez traiter.
00:40:35 Et puis aussi parce que quand on parle de ciblage contextuel, il y a au-delà du contexte,
00:40:39 il y a le contexte contenu bien sûr, mais il y a aussi le contexte publicitaire.
00:40:43 Est-ce que déjà, on est sur un contexte qui est extrêmement préempté ?
00:40:47 Il y a le contexte de votre concurrence aussi.
00:40:49 Est-ce que sur un contenu, par exemple, automobile,
00:40:51 si on va sur un contenu automobile, mais qu'il y a déjà énormément d'annonceurs en face,
00:40:56 est-ce que parfois, il ne faut pas mieux prendre un petit pas de côté et se dire
00:40:59 "Ah tiens, ma cible, là, elle a un centre d'intérêt qui peut me paraître un petit peu étrange et amusant,
00:41:04 mais en fait, il va y avoir plus de place et plus de possibilités."
00:41:07 C'est comment aussi on est agile et on essaye de potentialiser tous ces éléments
00:41:13 qu'on a à disposition pour toucher notre cible de la meilleure façon.
00:41:17 La question qu'on se pose toujours Hélène, c'est quand on sollicite comme ça l'utilisateur,
00:41:23 le questionnaire, c'est quoi le taux de répondants à peu près qui participent ?
00:41:28 Est-ce qu'on a une véracité ?
00:41:29 Là, par exemple, je vois durant l'été, il y a quand même des gens bizarres.
00:41:32 Le centre d'intérêt vidéo, le premier, c'est business et finance,
00:41:35 plus que pendant le reste de l'année.
00:41:38 Oui, alors déjà, pour ce type de questionnaire, en général,
00:41:41 on se base sur 1000 répondants minimum.
00:41:44 Là, en l'occurrence, pour que ce soit tout simplement représentatif
00:41:47 et qu'on ait le moins de marge d'erreur possible,
00:41:50 là, en l'occurrence, on avait un peu plus de 1400 répondants,
00:41:53 donc c'était quand même conséquent, représentatif de la population française,
00:41:57 évidemment, pour que ça puisse nous aider à bien exploiter les données.
00:42:01 Et pourquoi on a justement des centres d'intérêt qui peuvent paraître étonnants
00:42:05 pour les vacances ?
00:42:06 Tout simplement parce que, je ne sais pas vous, mais globalement,
00:42:08 on est à peu près les mêmes personnes tout au long de l'année.
00:42:11 Donc, effectivement, parfois, on a plus de temps pour creuser certains sujets
00:42:14 ou parfois, au contraire, on se dit qu'on a un peu envie de laisser ça de côté
00:42:17 au profit d'autres sujets, mais globalement, les personnes restent les mêmes
00:42:21 et en plus, les personnes qui sont, comme là, vous le voyez,
00:42:24 en fait, on a des indices, donc c'est des personnes qui sont extrêmement
00:42:27 affinitaires avec ces sujets-là, donc en fait, elles le restent aussi l'été
00:42:31 et justement, parfois, ça démontre que justement, sur ces périodes
00:42:34 qu'on estime creuses, en fait, il y a de la place et il y a vraiment du potentiel
00:42:38 pour aller toucher ces personnes-là qui restent dans leur consommation,
00:42:43 voire parfois plus, elles y vont parfois plus fréquemment, plus profondément.
00:42:48 Ça va dépendre, il y a aussi des personnes, là on ne vous l'a pas montré,
00:42:51 qui se déconnectent plus, mais globalement, sur cette étude-là,
00:42:55 on avait quand même un très très gros potentiel de personnes
00:42:57 qui nous disaient qu'en fait, elles ne déconnectaient pas du tout.
00:43:00 En tout cas, c'est intéressant de voir le fait que les centres d'intérêt vidéo,
00:43:02 en vacances, on va regarder business finance et quand on bosse,
00:43:05 on est plutôt sur les loisirs en extérieur, donc ça donne une image un peu de,
00:43:09 sans doute de l'évasion, chacun son mode d'évasion.
00:43:12 On va continuer, Hansa, on voit justement, vous avez beaucoup parlé
00:43:16 de ces audiences et du travail qu'il peut y avoir avec les centres d'intérêt.
00:43:22 Hélène, vous expliquez un peu les questionnaires,
00:43:24 comment on articule tout ça aujourd'hui, comment on arrive à faire combiner l'ensemble
00:43:29 et puis après, qu'est-ce que ça peut nourrir, notamment en termes de création, de créativité ?
00:43:34 Alors si je peux juste rester un instant sur cette slide, avant.
00:43:37 Alors ce que vous voyez déjà ici, c'est la fameuse deuxième étape.
00:43:40 La première étape, c'est on analyse le contenu, la deuxième,
00:43:42 on analyse le comportement des consommateurs et ce qu'on peut voir,
00:43:45 c'est que déjà on a une certaine granularité d'informations.
00:43:48 On a ces fameux centres d'intérêt, on a les centres d'intérêt
00:43:51 par moment de la journée et par device.
00:43:54 Et on a aussi des critères socio-démographiques et attitudinaux.
00:43:56 Et en fait, l'idée, évidemment, toutes ces informations sont dans une DMP,
00:44:01 donc en fait c'est des users, c'est des IDs pour lesquels on a une tonne d'informations.
00:44:05 Et la question maintenant qui se pose, c'est comment on passe de ça à un ciblage coquelesse ?
00:44:10 Comment j'utilise ces informations pour cibler ces audiences sans utiliser de user ID ?
00:44:15 J'essaie de le résumer sur une petite formule très simple qui vient juste après,
00:44:19 mais qui représente un peu de manière assez simplifiée une chose qui est assez complexe.
00:44:24 C'est que finalement, le ciblage prédictif, c'est de pouvoir associer un certain nombre de combinaisons.
00:44:33 Sur des campagnes, on peut avoir jusqu'à 500 000 combinaisons possibles, en réalité,
00:44:38 sur une campagne très simple de quelques semaines.
00:44:40 Et les combinaisons sont souvent des combinaisons d'intérêts,
00:44:43 donc de centres d'intérêts, à la fois en volume et en affinité.
00:44:47 En volume, je vous donne un exemple.
00:44:49 J'ai la chance d'être papa, et du coup, je regarde des vidéos parfois,
00:44:54 il m'arrive de regarder des vidéos pour apprendre, je ne sais pas, où sortir mon enfant,
00:44:59 quelle activité faire le week-end, etc.
00:45:01 Et je suis très fan de foot, de l'OM notamment.
00:45:04 Et dans ma consommation vidéo, je pense que 80% de la consommation, c'est du foot, pas que l'OM.
00:45:11 Et finalement, les contenus qui sont liés plutôt à la puériculture,
00:45:15 c'est, on va dire, quelques pourcentages minimes de ma consommation.
00:45:19 Et en réalité, quand on compare ma consommation avec l'individu lambda en France,
00:45:24 l'homme lambda en France qui a le même âge que moi,
00:45:26 on se rend compte que j'ai un indice en volume, un intérêt en volume très élevé pour le sport,
00:45:31 mais peut-être un peu comme tout le monde, ou légèrement incrémental par rapport à la moyenne
00:45:36 des individus du même âge que moi en France.
00:45:39 En revanche, j'ai un intérêt avec une affinité très forte pour les contenus de loisirs pour enfants
00:45:45 qui sont en volume très faible, mais qui représentent en fait une granularité ou un incrément
00:45:51 qui est hyper important par rapport à la moyenne des personnes qui ont le même âge que moi en France.
00:45:55 Et donc c'est essentiel de pouvoir comprendre un comportement, de mixer à la fois volume et affinité.
00:46:00 Donc en fait, quand on mixe, quand on compose des combinaisons avec des centres d'intérêts,
00:46:05 au bon moment, par device, c'est un peu le fameux "la bonne personne au bon moment sur le bon support
00:46:10 à la bonne créa", en fait c'est très simple à dire en réalité, mais c'est très difficile à faire.
00:46:14 Et aujourd'hui on s'appuie justement sur ces moteurs d'IA qui vont optimiser ces combinaisons.
00:46:19 Donc en fait on a du machine learning et de l'IA qui nous permettent en fait, avec les études,
00:46:23 de définir les combinaisons possibles. Donc aujourd'hui ça fait des centaines de milliers
00:46:26 de combinaisons possibles en fait, de centres d'intérêts par volume, par affinité, par moment de la journée,
00:46:30 par device. Et ensuite en fait, cette ingénierie là, cet algorithme là, nous permet en fait sur une campagne
00:46:36 d'optimiser les différentes combinaisons, de les afficher en fonction des KPI qu'on a mis en entrée.
00:46:42 En entrée en fait, on va se dire sur cette campagne là, je souhaite cibler telle audience,
00:46:46 donc c'est pour une audience donnée, par exemple mes fameux intentionnistes véhicules électriques.
00:46:51 Et en fait, le KPI c'est l'attention, ou bien le KPI c'est le taux de complétion de la vidéo,
00:46:56 ou bien c'est le CTR, peu importe le KPI que je mets en entrée. Et du coup la machine,
00:47:00 ce qu'on appelle chez nous en fait les dynamic packages, vont pouvoir optimiser ces combinaisons,
00:47:05 tout en gardant à l'esprit que le KPI que j'ai mis en entrée, c'est celui que je dois optimiser.
00:47:10 Évidemment il y a des combinaisons qui fonctionnent mieux pour des KPI de notoriété,
00:47:14 d'autres qui vont un peu mieux fonctionner pour des KPI plus de conversion, ou de bad funnel.
00:47:19 Et c'est ainsi en fait qu'on va finalement, comme vous le voyez ici, n'utiliser aucun critère discriminant
00:47:24 de user ID, d'individu, mais plutôt des proxys de centres d'intérêt par moment, par device,
00:47:30 qui sont cookie-less, et qui vont nous permettre de cibler la bonne audience,
00:47:33 tout en conservant ces possibilités d'optimisation, afin d'atteindre le reach,
00:47:37 et les bonnes performances sur une campagne.
00:47:40 Et comment ça peut nourrir, c'est la question, comment ça nourrit créativement ?
00:47:44 Alors, on aurait pu revenir sur la slide d'avant, mais c'est pas grave.
00:47:47 On l'a vu en fait, quand on fait des études du comportement du consommateur,
00:47:50 on arrive évidemment, la finalité c'est de pouvoir mettre en place une stratégie de ciblage,
00:47:54 donc de définir ces fameuses combinaisons, mais on a une tonne d'informations sur les centres d'intérêt,
00:47:59 parfois en fait les drivers d'achat, en l'occurrence ici c'était une étude pour essayer de comprendre
00:48:05 des données attitudinales, mais imaginons demain, on a travaillé avec un gros acteur de la QSR,
00:48:10 de Restauration Rapide, qui a sorti un burger vegan il y a pas très longtemps,
00:48:13 et il souhaitait en fait savoir quelle était l'audience qu'ils allaient devoir targueter sur cette campagne,
00:48:19 et construire en fait ces stratégies de ciblage prédictif.
00:48:22 On a lancé un questionnaire en quelques questions, est-ce que vous êtes familier avec les produits de la Restauration Rapide,
00:48:28 à quelle fréquence, est-ce que vous êtes intéressé par des produits vegan, oui, non, etc.
00:48:32 Ensuite on isole les personnes qui sont intentionnistes, on les match avec notre database,
00:48:36 on fait ce travail de segmentation d'audience, et en fait dans les questions qu'on a posées,
00:48:40 on a identifié des drivers d'achat.
00:48:42 Déjà, est-ce que les gens vont acheter ces produits parce que c'est plus sain pour leur santé,
00:48:48 est-ce que parce que c'est des gros consommateurs de produits de Restauration Rapide,
00:48:52 et ils veulent tester autre chose ?
00:48:54 Et en fait ces signaux attitudinaux mixés avec les données comportementales,
00:48:57 nous donnent autant d'informations pour enrichir la création publicitaire.
00:49:01 Ce que j'appelle ici enrichir la création publicitaire, c'est de prendre le spot initial du client,
00:49:06 généralement il va produire un spot ou deux, pas plus,
00:49:09 et on va venir ajouter à ce spot-là du contenu interactif ou animé,
00:49:13 qui va reprendre en miroir les éléments clés ou les messages clés avec lesquels l'audience va être le plus sensible.
00:49:21 Dans mon exemple de Restauration Rapide, l'une des audiences qu'on avait identifié,
00:49:26 c'était des gens qui aimaient beaucoup faire le yoga.
00:49:28 Ils faisaient attention à leur santé, pour eux les produits vegans c'était des produits bons pour la santé, etc.
00:49:33 Et du coup on a enrichi la vidéo publicitaire avec un petit slider, un carousel,
00:49:37 avec toutes les valeurs nutritionnelles de ce burger-là, enfin de ce patty vegan,
00:49:42 et comme ça on est en miroir des attentes des consommateurs, de l'internaute.
00:49:47 L'idée encore une fois, je reprends, et ce n'est pas franchement caricatural de le dire,
00:49:51 le fameux bon message, bon user, bon moment, c'est simple à dire, complexe à faire,
00:49:56 et avec ces méthodes de ciblage prédictif, entraînées avec de l'IA en entrée, du machine learning,
00:50:01 et derrière pouvoir adapter la bonne créa, et là aussi pour adapter la bonne créa,
00:50:05 on peut utiliser de l'IA différemment, on arrive finalement à obtenir de bonnes performances.
00:50:10 Des questions qui se posent tout de suite ? On pose une interro après en sortant.
00:50:17 Des questions ? Ça va pour le moment ? Oui ?
00:50:21 Bonjour, merci beaucoup. Alors moi j'ai une petite question au sujet de la régulation,
00:50:34 ou peut-être de l'auto-régulation. On sait que l'AI Hacked a été voté dans l'Union Européenne,
00:50:41 et je voulais savoir comment ça allait influencer les méthodes de ciblage,
00:50:46 et/ou de calcul dans un ciblage contextuel ?
00:50:50 C'est une très bonne question, je suis content d'avoir cette question en réalité.
00:50:54 Alors pour rappel, quand on fait du ciblage prédictif, on utilise des données personnelles,
00:51:01 parce que c'est des données sur la base d'un user ID, d'une personne qui consomme du contenu sur le player Dailymotion.
00:51:08 En revanche, on ne va pas du tout utiliser ces données personnelles pour du ciblage.
00:51:12 En réalité la finalité ici, elle se base sur le consentement de l'internaute,
00:51:17 qui va consentir non seulement à ce qu'on utilise ces données pour le ciblage,
00:51:21 mais pour la compréhension de son comportement d'utilisateur.
00:51:25 Et le challenge que ça apporte, notamment pour toutes les sociétés qui vont faire ce type de traitement,
00:51:28 c'est de pouvoir apporter un peu plus de granularité dans le recueil de consentement,
00:51:32 pour être un peu plus précis, et expliquer que finalement,
00:51:35 la donnée qu'on va collecter sur les individus, sur les user ID,
00:51:39 ne vont pas être, avec tous les traitements, toutes les règles d'usage, supprimées dès que l'étude est terminée.
00:51:45 Je reprends l'exemple de l'étude que Hélène a présentée,
00:51:48 on a collecté des données sur à peu près 1500 personnes.
00:51:51 Ces personnes ont donné leur consentement pour qu'on puisse utiliser leurs données à des fins d'analyse et d'études.
00:51:55 Une fois que ces données sont collectées, utilisées à des fins d'études,
00:51:59 elles sont tout aussitôt supprimées des bases de données.
00:52:02 On ne collecte plus pour tel user ID, 1, 2, 3, voici ce qu'il a répondu,
00:52:06 voici son comportement, etc. dans un segment de données qu'on appellera Philomath, par exemple.
00:52:11 Ces règles d'usage, on les conserve, et on va un peu plus loin,
00:52:15 et en réalité c'est un message pour tout le marché,
00:52:18 il faut aller un peu plus loin, et donner un peu plus de transparence
00:52:23 sur le fait que les données aujourd'hui ne sont pas utilisées à des fins de ciblage,
00:52:27 elles sont utilisées à des fins d'études, marketing ou d'analyse.
00:52:31 Aussitôt que ces études sont terminées, on les supprime.
00:52:34 En réalité, c'est aussi le deuxième avantage de faire du ciblage contextuel/prédictif,
00:52:40 c'est de pouvoir conserver ces qualités de précision dans le ciblage,
00:52:46 avec des proxys, qui sont des proxys contextuels,
00:52:49 et non des proxys de ciblage d'audience,
00:52:52 qui requièrent là pour le coup des consentements un peu plus difficiles à obtenir de nos jours,
00:52:57 qui sont des consentements de ciblage.
00:53:00 C'est bon pour vous, la réponse est claire.
00:53:04 Merci Hamza, merci Eden, vous allez répondre aux questions tout à l'heure,
00:53:07 après de toute façon je pense qu'il y en aura encore un certain nombre.
00:53:10 On va continuer, et peut-être après avoir parlé comme ça, comprendre...
00:53:18 Même si on a essayé de nous donner des exemples, on va essayer aussi d'écouter des annonceurs,
00:53:23 qui vont nous dire un peu comment eux aussi, ils travaillent.
00:53:27 Donc essayer de voir comment on adapte les messages et les formats publicitaires,
00:53:32 en fonction justement des insights sur les comportements des consommateurs.
00:53:36 On va le faire avec Magali Elbaz, vous êtes directrice marketing digitale chez SEB,
00:53:44 Edith Glacé, vous êtes Global Head of AI Product Management chez ClubMed,
00:53:50 et puis Bruno Latapi, General Manager France chez Dailymotion Advertising.
00:53:56 Donc vous allez essayer de nous rentrer dans le concret, peut-être nous donner quelques exemples.
00:54:03 Edith, au ClubMed, l'IA est au service, quand on s'est parlé, vous m'avez dit,
00:54:09 on ne l'utilise pas que pour la pub, globalement il y a une vraie démarche globale,
00:54:13 et c'est au service de l'expérience utilisateur, de l'expérience collaborateur,
00:54:17 et donc également de la publicité.
00:54:19 Qu'est-ce que vous pouvez nous dire sur l'introduction de l'IA et l'utilisation aujourd'hui ?
00:54:24 Tout à fait, j'ai vu qu'il y a eu pas mal d'exemples de vacances dans les différentes interventions,
00:54:30 donc merci pour la dédicace, et ça fait plaisir de voir qu'on pense au ClubMed quand on parle de vacances.
00:54:36 Donc effectivement, nous au ClubMed, on a été pionnier des vacances all inclusive,
00:54:42 et aujourd'hui on a comme ambition d'être pionnier aussi dans l'utilisation de l'intelligence artificielle.
00:54:48 Hamza a parlé de ciblage prédictif, donc ça fait effectivement depuis 2019
00:54:54 qu'on utilise des modèles de machine learning pour scorer nos clients en termes d'appétence d'achat
00:55:01 par rapport à nos produits, mais aussi par rapport à leur période d'achat,
00:55:04 ce qui nous permet de bien cibler la communication et de bien personnaliser les messages par rapport à ces scores.
00:55:12 Cyril a aussi parlé d'analyse sémantique et de speech-to-texte,
00:55:18 donc c'est aussi des études qu'on met en place pour comprendre les conversations téléphoniques,
00:55:23 pour vraiment comprendre les motifs d'appel, les raisons de frustration de nos clients,
00:55:28 et donc de prendre ces insights pour adapter les parcours,
00:55:32 mais aussi pour adapter nos communications.
00:55:37 Par exemple, ça nous a permis de voir qu'il y a à peu près 30% de nos conversations,
00:55:43 des appels des clients qui demandent des informations sur nos produits,
00:55:47 et donc ça prend du temps à nos agents pour répondre à ce genre de questions,
00:55:51 ce qui nous a permis d'adapter le parcours sur notre site internet,
00:55:55 mais aussi d'identifier certains cas d'usage avec l'IA générative.
00:56:00 Donc on a mis en place un chatbot qui est basé sur les LLM,
00:56:05 pour servir d'assistant à nos clients, et donc répondre à ce genre de questions.
00:56:11 Et on l'a testé sur WhatsApp au Brésil, et donc ça a été un vrai succès,
00:56:15 parce que ça nous a permis de voir, non seulement en termes de qualité,
00:56:18 parce qu'on a vraiment atteint des taux de bonnes réponses d'environ 90%,
00:56:23 mais aussi en termes d'efficacité, parce qu'on a réussi à automatiser à peu près la moitié des conversations.
00:56:30 Et donc on a aussi mis à disposition ce chatbot pour nos agents,
00:56:36 pour nos équipes de vente, pour les aider eux aussi à trouver l'information d'une manière facile et d'une manière rapide.
00:56:42 Donc on utilise à la fois l'IA pour vraiment améliorer l'expérience client,
00:56:46 mais aussi pour nos collaborateurs en interne.
00:56:49 Donc ça c'est un exemple pour nos collaborateurs, mais un autre exemple, par exemple, c'est l'indexation en photos.
00:56:55 Donc on a utilisé aussi l'IA générative pour classer nos photos.
00:57:00 Donc ça nous a permis de gagner du temps, donc à peu près 90% du temps qui était utilisé pour réaliser ces tâches manuellement,
00:57:10 et aussi de gagner en richesse dans les labels de ces photos,
00:57:17 mais aussi en harmoniser les labels de ces photos,
00:57:24 ce qui ouvre la voie à d'incroyables opportunités en termes de personnalisation,
00:57:29 en termes de génération de contenu peut-être à l'avenir,
00:57:32 pour utiliser dans nos communications, mais aussi dans nos pubs.
00:57:37 Ce qui m'amène un peu au sujet qui nous intéresse aujourd'hui,
00:57:42 là aussi on utilise l'IA pour cibler, pour améliorer les performances en termes de pub.
00:57:48 Aujourd'hui au ClubMed, en termes de stratégie média, on a un double enjeu,
00:57:53 c'est travailler vraiment la qualité d'exposition de nos publicités,
00:57:58 grâce à un ciblage adapté, un choix adapté d'audience et de contexte,
00:58:04 mais aussi générer un trafic qui est vraiment qualifié sur notre site internet,
00:58:08 pour répondre à nos KPIs de performance.
00:58:12 Et donc pour pouvoir bien cibler cette audience,
00:58:15 et donc atteindre des audiences qui sont vraiment susceptibles d'être intéressées par nos publicités,
00:58:22 on a utilisé l'IA générative pour évaluer des milliers de sites,
00:58:27 et les classer, les trier en termes de qualité et de pertinence,
00:58:33 ce qui nous a vraiment permis de gagner en efficacité et en productivité,
00:58:37 parce que c'était un travail qui était fait manuellement avant,
00:58:41 et du coup l'IA générative l'a rendu beaucoup plus facile,
00:58:45 beaucoup plus régulier, parce qu'on ne pouvait pas le faire non plus tout le temps,
00:58:48 avec une telle amplitude,
00:58:51 et ce qui a rendu aussi le déploiement à l'international beaucoup plus facile,
00:58:54 beaucoup plus simple, puisqu'il n'y avait plus cette barrière de langue aussi.
00:58:58 Tout ça c'est des exemples d'IA qu'on met au service de nos clients,
00:59:05 et au service de nos collaborateurs,
00:59:08 je pourrais parler d'autres exemples encore, mais je vais laisser la parole aussi à Magali.
00:59:12 Tout ça pour dire qu'on utilise l'IA pour nos clients, pour nos collaborateurs,
00:59:18 tout en gardant l'humain au centre, parce que ça fait aussi partie de notre ADN,
00:59:23 donc l'IA est vraiment là pour aider nos clients à avoir une expérience utilisateur,
00:59:29 et aussi à passer des vacances inoubliables,
00:59:32 et pour aider nos collaborateurs à faire leur travail d'une manière plus simple et plus efficace.
00:59:39 Ce qui est intéressant aussi, ce que vous nous dites Hedi,
00:59:42 c'est ce qui se passe là où on l'utilise pour l'expérience utilisateur,
00:59:46 on voit que ça a un impact sur l'expérience collaborateur,
00:59:49 et ça a un impact également sur la communication,
00:59:52 on voit que tout est lié en fait.
00:59:54 Oui tout à fait, et puis quand on facilite le travail de nos collaborateurs,
00:59:58 on leur enlève les tâches à faible valeur ajoutée,
01:00:01 et on les aide à se concentrer sur les vraies tâches à forte valeur ajoutée,
01:00:05 donc par exemple pour nos agents de voyage,
01:00:07 quand on automatise 50% des conversations qui leur prenaient du temps
01:00:12 juste à faire des devis ou à répondre sur des questions,
01:00:16 si la piscine est chauffée ou s'il y a un encadrement enfant,
01:00:20 ça leur permet de passer plus de temps sur la relation client,
01:00:24 sur le discours commercial,
01:00:26 pour aider le client à prendre la bonne décision,
01:00:29 pour trouver le bon village qui correspond à ses envies,
01:00:35 et donc vraiment enlever ces tâches à faible valeur ajoutée,
01:00:39 pour les aider à délivrer aussi une expérience client
01:00:42 qui est en lien aussi avec notre image premium.
01:00:48 Merci Edith, Magali, de votre côté vous êtes arrivée il n'y a pas très longtemps chez SEM.
01:00:54 Exactement, d'autant plus en toute humilité je pense.
01:00:57 Vous nous dites que l'intelligence artificielle aujourd'hui
01:01:01 elle est pas mal utilisée chez vous,
01:01:03 c'est encore en phase d'apprentissage,
01:01:05 mais on apprend à l'utiliser notamment sur toute la partie créative.
01:01:09 Oui, alors j'y reviendrai effectivement sur la partie créative à la toute fin,
01:01:13 et je voulais redémarrer un peu sur la partie plus large au démarrage
01:01:17 et sur l'importance de la formation des collaborateurs je pense.
01:01:21 Et on en a parlé un peu rapidement à un moment donné dans l'intervention de...
01:01:24 Codjie a interrogé mon stade à Pierre.
01:01:26 Exactement, est-ce que ça s'est fait vite ? Oui, en 15 secondes ? Non.
01:01:29 Et je pense qu'il y a un vrai enjeu effectivement,
01:01:32 donc il y a d'abord acculturer je pense les collaborateurs
01:01:35 à qu'est-ce que l'IA, les différents types d'IA,
01:01:38 et comment l'IA effectivement peut les aider au quotidien.
01:01:41 Donc effectivement, je pense que la majorité ou beaucoup d'entreprises
01:01:44 travaillent sur des outils type chat GPT,
01:01:47 mais effectivement qui travaillent dans un écosystème fermé, sécurisé,
01:01:50 et ne serait-ce que ça, le déployer et former les collaborateurs à ce type d'outils,
01:01:54 et comment ces outils-là peuvent leur permettre au quotidien
01:01:57 d'améliorer, d'être plus productifs.
01:01:59 Déjà c'est une première étape, je pense, qui est assez clé
01:02:02 dans le démarrage de toutes les activités, et comment l'IA peut nous aider.
01:02:06 Et le fait d'acculturer les collaborateurs leur permet aussi d'être rassurés
01:02:10 sur le fait que non, l'IA ne va pas prendre une partie de leur job,
01:02:13 mais au contraire les aider et les "augmenter".
01:02:17 Et en mettant ça dans les mains de chacun, ça permet aux gens
01:02:21 qui sont vraiment plutôt spécialisés métier, aussi de se l'approprier
01:02:24 et d'identifier leurs propres opportunités dans les métiers
01:02:27 qui sont les leurs et qui connaissent mieux que personne d'autre.
01:02:30 Et donc c'est là où typiquement, en fait, sur la partie plutôt marketing,
01:02:33 on commence aussi à voir, et là je reste sur le marketing un peu plus au sens large,
01:02:36 mais à voir effectivement des choses sur l'expérience client,
01:02:39 et ça rejoint un peu aussi ce dont tu parlais,
01:02:42 ou sur le mapping de l'intégralité de l'expérience,
01:02:46 parce que effectivement chez nous aussi, chez groupe SEB,
01:02:49 on a aussi des besoins de soutien auprès des clients
01:02:52 sur toutes les phases du funnel.
01:02:54 Le média va bien sûr intervenir sur la phase...
01:02:57 alors on y reviendra après, du coup on est passé trop vite,
01:03:00 mais sur la phase effectivement d'amont, et là le média est vraiment très important,
01:03:05 de la partie dewareness, de la considération, jusqu'à l'acte d'achat.
01:03:09 Et j'aurai quelques exemples à vous citer,
01:03:12 mais il y a aussi toute la partie accompagnement,
01:03:14 parce que mine de rien, dans le portefeuille du groupe SEB,
01:03:17 il y a effectivement des produits qui vont être plutôt des produits d'entrée de gamme,
01:03:20 des toasters, des choses comme ça,
01:03:22 mais il y a aussi des robots pâtissiers à 1 500 euros.
01:03:25 Et avant d'acheter un robot pâtissier à 1 500 euros,
01:03:27 on a quelques questions qu'on se pose,
01:03:29 et donc effectivement il y a aussi un service consommateur qui est à disposition,
01:03:32 et qui est là pour répondre aux consommateurs.
01:03:35 Et donc c'est typiquement des projets sur lesquels on travaille,
01:03:38 comment est-ce que l'IA peut nous permettre de couvrir des phases du funnel
01:03:42 qu'on ne couvrait pas jusqu'à présent,
01:03:44 parce qu'on ne peut pas, d'un point de vue personne,
01:03:47 être présent à des moments où effectivement, ce n'est pas des heures ouvrées,
01:03:50 donc comment est-ce qu'on répond à un consommateur qui a des questions
01:03:53 à des heures où on n'a pas de personnes disponibles,
01:03:56 et puis comment est-ce que les personnes qui sont en charge d'aider les consommateurs
01:04:00 sont aussi augmentées avec du contenu,
01:04:03 du coup de fiches produits, etc., pour répondre à tout type de questions.
01:04:07 Et puis il y a aussi la prêt de "j'ai acheté, mais j'ai besoin de conseils pour l'utiliser", etc.
01:04:12 Donc il y a tout ce mapping de cette expérience,
01:04:14 dans laquelle évidemment le média s'intègre complètement.
01:04:18 Et donc il y a des projets dessus, et des époques en cours,
01:04:21 donc je n'ai rien à vous communiquer sur le sujet,
01:04:24 mais voilà, c'est des choses sur lesquelles on travaille à l'heure actuelle.
01:04:27 Et donc plus spécifiquement sur la partie média,
01:04:29 effectivement il y a des choses qui sont travaillées chez nous,
01:04:32 plutôt sur la partie haute, funnel, considération également,
01:04:36 sur l'utilisation de technologies qui ont été mentionnées précédemment,
01:04:40 de comment est-ce que l'IA peut nous aider à mieux comprendre nos cibles,
01:04:44 à mieux les cibler, typiquement, donc à créer des types de segments d'audience.
01:04:49 On utilise aussi la partie plus contextuelle,
01:04:53 dans la manière dont on adresse nos cibles,
01:04:56 et les contextes dans lesquels on s'adresse à elles.
01:05:00 On a aussi une partie sur une meilleure compréhension de ces cibles,
01:05:08 qui nous permet aussi d'informer la manière dont on achète, typiquement.
01:05:12 Donc en fonction de l'appétence des cibles, en fonction de leur réaction,
01:05:17 on va acheter de manière un peu différente,
01:05:19 bidés à des niveaux un peu différents, etc.
01:05:21 Donc on s'en sert aussi dans la partie d'achat.
01:05:25 Et donc là j'étais plutôt sur la partie awareness, considération dans le funnel,
01:05:29 et après sur la partie vraiment plus dans la conversion,
01:05:33 on utilise également l'IA pour le search,
01:05:37 et donc pour mieux informer différents éléments dans le search,
01:05:40 mais aussi la partie landing page,
01:05:42 en fonction du parcours que j'ai pu avoir auparavant,
01:05:45 dans la manière dont j'ai recherché des informations,
01:05:47 je vais potentiellement adapter un peu la landing page,
01:05:49 sur laquelle je vais atterrir aussi.
01:05:51 Et donc c'est intéressant parce qu'on a aussi des sites vendants,
01:05:54 en propre de D2C.
01:05:56 Donc voilà, ça nous permet aussi beaucoup de flexibilité,
01:05:59 et d'évoluer, et de générer des apprentissages sur le sujet.
01:06:03 Et donc on revient à la toute fin.
01:06:05 Donc là on a parlé plutôt de la partie un peu plus planning,
01:06:07 achat du média, il y a aussi la partie créative évidemment.
01:06:11 Et donc là c'est plutôt en toute humilité,
01:06:13 des essais un peu in-house qui sont mis en place.
01:06:17 On est du coup, donc moi je suis au sein de la filiale France,
01:06:21 et comme souvent dans des groupes conséquents, en taille,
01:06:25 il y a souvent des entités qui sont régionales, globales,
01:06:28 qui fournissent du contenu pour plein de filiales.
01:06:31 Et donc on n'a pas toujours le contenu exactement adapté au local,
01:06:36 ni les formats.
01:06:37 Et donc voilà, du coup j'ai une personne dans mon équipe,
01:06:39 qui se charge des contenus, d'une manière générale,
01:06:42 et qui elle, utilise l'IA, et démarre,
01:06:45 et voilà c'est un démarrage, et on va continuer pour aller plus loin,
01:06:48 à comment est-ce que l'IA peut me permettre, très rapidement,
01:06:52 à moindre coût, entre guillemets, de faire des tâches,
01:06:54 qui sont finalement à faible valeur ajoutée, sur de l'adaptation de créa,
01:06:57 de, j'avais une créa qui était, là l'exemple c'était en fait,
01:07:01 j'avais une créa type pavé, j'avais besoin d'un format vertical,
01:07:05 et l'IA me permet de faire ça, très rapidement, moi-même,
01:07:09 sur des choses qui ont peu de valeur ajoutée, en tant que telle,
01:07:14 à adapter mes créas, et avoir la main là-dessus,
01:07:17 ou aussi, à faire des tests sur, j'ai des créas qui sont effectivement
01:07:22 assez lisses, pour l'international, qu'est-ce qui se passe,
01:07:27 et est-ce que j'ai des meilleures performances, potentiellement,
01:07:29 si je rajoute quelques assets, et alors vous allez rire,
01:07:32 mais en fait, le petit chat ça marche toujours,
01:07:34 en fait c'est pareil que dans les réseaux sociaux,
01:07:36 les gens en cliquent et aiment les petits chats,
01:07:38 et bah ouais, ça continue de fonctionner,
01:07:40 alors je ne dis pas que c'est l'exemple le plus incroyable,
01:07:42 d'un point de vue business, mais voilà, je trouvais ça assez marrant,
01:07:45 de partager cet exemple-là.
01:07:47 La place de l'agence de pub, dans tout ça,
01:07:51 quand on est, comme vous le dites, on a des outils qui aujourd'hui
01:07:55 vont permettre de travailler, d'accroître la productivité,
01:07:58 des tâches à faible valeur ajoutée, mais qu'on peut faire,
01:08:01 mais du coup l'agence de pub, qui au départ a travaillé
01:08:04 sur la campagne, sur les visuels, elle est où ?
01:08:06 Ouais, et l'agence de pub, elle est évidemment clé,
01:08:08 et elle restera toujours clé, et sur les tâches sur lesquelles
01:08:13 évidemment, elle est reconnue, et elle a le plus de valeur ajoutée,
01:08:16 donc par exemple, évidemment la génération d'idées de campagne,
01:08:20 la génération vraiment très créative, et ces agences-là,
01:08:24 même, également, s'appuient, et commencent à s'appuyer sur l'IA aussi,
01:08:28 pour créer des premières idées, faire des tris de concepts, etc.
01:08:33 Donc tout ça, évidemment, ce n'est pas notre expertise,
01:08:36 et ce n'est pas notre métier, et donc ça, bien sûr,
01:08:38 qu'on s'appuie sur des agences et qu'on continuera de le faire,
01:08:41 mais voilà, sur des tâches où finalement, il y avait toujours
01:08:44 cette partie un peu goulot d'étranglement, avant de mettre les campagnes live,
01:08:48 de "il nous faut tous les assets, et il nous manque tel type de format, tel truc",
01:08:52 ça, typiquement, ce n'est pas forcément là où les agences
01:08:55 gagnent le plus d'argent elles-mêmes, et là, nous, ça permet aussi
01:08:58 d'être très flexible, et de pouvoir tester des choses,
01:09:01 là où avant, avant une mise en l'air, il nous fallait une semaine
01:09:04 entre un aller-retour, le brief, etc., là, en fait, très rapidement,
01:09:08 on peut tester des choses beaucoup plus vite,
01:09:10 et avoir la main aussi en tant qu'annonceur,
01:09:12 donc voilà, je trouvais que c'était un exemple assez intéressant,
01:09:15 qui permet de lier le média à la partie créa,
01:09:20 là où on sait aussi que c'est aussi un enjeu, en fait,
01:09:22 d'avoir les bonnes créas au bon endroit, voilà,
01:09:25 ça permet beaucoup plus de flexibilité, et de tester des choses.
01:09:28 Et travailler en direct, en effet, éviter les va-et-vient,
01:09:31 les aller-retours entre différents intervenants et différents interlocuteurs.
01:09:34 Exactement, ce n'est pas une question de bypasser l'agence,
01:09:37 ce n'est pas le sujet, c'est vraiment, quelle est la manière
01:09:40 la plus efficace et la plus productive, en fait, pour tout le monde,
01:09:43 pour avoir une efficacité média qui va être améliorée
01:09:48 à la fin des fins pour l'annonceur, tout en reconnaissant,
01:09:52 évidemment, en fait, la valeur ajoutée de chacun
01:09:55 dans la chaîne de création publicitaire.
01:09:57 Est-ce que c'est d'autant plus nécessaire aujourd'hui ?
01:10:00 C'est vous, Pierre, tout à l'heure, qui nous racontiez,
01:10:03 on peut travailler avec Meta, avec Google, avec Dailymotion,
01:10:07 et justement, à chaque fois, il y a des spécificités,
01:10:10 il y a des choses, des adaptations nécessaires.
01:10:12 C'est là, justement, où ces outils sont aussi utiles ?
01:10:15 Exactement, c'est là où potentiellement ces outils peuvent nous aider
01:10:19 à adapter, effectivement, et puis à compléter
01:10:25 ce qu'on peut appeler un peu des toolkits qu'on reçoit,
01:10:28 où malheureusement, parfois, il manque certains éléments
01:10:31 dont on aurait besoin localement.
01:10:35 Ok, merci beaucoup, Magali. Bruno, on va vous écouter maintenant
01:10:39 parce que vous êtes donc General Manager France
01:10:42 chez Dailymotion Advertising.
01:10:44 On a compris aujourd'hui les dispositifs qu'on pouvait essayer
01:10:47 de mettre en place, les audiences, le travail qui est fait
01:10:50 sur le contextuel, aller sur l'audience prédictive,
01:10:53 travailler aussi l'utilité de l'intelligence artificielle.
01:10:57 On voit qu'elle peut servir à tous les niveaux,
01:11:00 et notamment, bien sûr, dans le message publicitaire.
01:11:02 Est-ce qu'il y a pour vous une recette idéale, quelque chose
01:11:05 qui aujourd'hui permet d'aller vers les meilleures performances,
01:11:09 parce que c'est quand même le but de notre matinée aujourd'hui ?
01:11:13 Tout à fait, on va continuer dans le thème du food,
01:11:16 en tout cas, on est un peu dans ma chef-pâtissier.
01:11:19 En gros, je ne sais pas s'il y a une recette idéale,
01:11:22 mais ce qui est super intéressant ce matin, c'est qu'on voit
01:11:25 que c'est le cumul et la combinaison de l'ensemble d'acteurs.
01:11:28 Et j'insisterais, on a beaucoup parlé d'IA, de machine learning,
01:11:33 d'intelligence artificielle, mais derrière tout ça,
01:11:36 il y a beaucoup d'humains.
01:11:38 C'est juste que les métiers évoluent, et la finalité de tout ça,
01:11:42 c'est gagner du temps, pas pour partir en vacances,
01:11:45 mais c'est gagner du temps, si aussi, évidemment,
01:11:48 mais juste après, c'est gagner du temps pour être plus efficace
01:11:51 et rechercher une meilleure performance.
01:11:53 Et je pense que c'est l'enjeu numéro un, et c'est un peu la recette
01:11:56 miracle qu'on essaie, nous, aujourd'hui, de proposer à vous,
01:12:00 aujourd'hui, clients, puisque finalement, on fait tout ça aussi pour vous,
01:12:04 et grâce aussi aux agences, parce que c'est une sorte de triptyque,
01:12:08 si je peux me permettre, entre la partie plateforme,
01:12:11 entre les agences qui font l'intermédiaire entre les annonceurs
01:12:14 et les plateformes, et vous en tant qu'annonceurs.
01:12:16 On se constate aussi une évolution et une compréhension
01:12:19 qui est de plus en plus forte côté client, donc vous,
01:12:23 et c'est super intéressant d'avoir votre témoignage ce matin,
01:12:26 encore merci d'être venu, parce que c'était rare il y a quelques années,
01:12:30 ça l'est de moins en moins. On parle de plus en plus
01:12:33 d'intelligence artificielle, la technicité dans les discours
01:12:36 qu'on peut avoir au quotidien avec nos interlocuteurs,
01:12:39 que ce soit côté agence ou, évidemment, côté client,
01:12:42 c'est vraiment nouveau. Ce n'était pas le cas il y a quelques années,
01:12:45 ça fait quelques années que je suis dans l'univers des médias.
01:12:48 Auparavant, on était sur des échanges assez simples,
01:12:51 on va dire, dans une approche très impression,
01:12:54 de l'achat, de l'inventaire, ça s'arrêtait là.
01:12:57 Aujourd'hui, on a des discussions qui sont beaucoup plus poussées.
01:12:59 Ça ne veut pas dire que l'humain est remplacé par la machine,
01:13:02 tout au contraire, ça veut dire que la machine est utilisée,
01:13:05 mieux utilisée par l'humain, et qu'aujourd'hui, on arrive à mieux,
01:13:08 finalement, travailler et avoir une vraie relation de partenariat ensemble.
01:13:11 Donc, finalement, la recette, c'est quoi ?
01:13:14 C'est un peu de machine learning, c'est des plateformes comme Dailymotion,
01:13:17 comme d'autres, évidemment, on ne parlera pas de Dailymotion ce matin,
01:13:20 mais des plateformes qui sont en capacité de proposer
01:13:23 des services, des produits qui ont à la fois
01:13:26 de l'intelligence artificielle, qui ont la possibilité d'avoir des ciblages,
01:13:29 et la finalité de tout ça, c'est finalement d'avoir des bonnes performances.
01:13:34 Il y a un enjeu qui est super important de nous, côté plateforme,
01:13:37 c'est d'être propriétaire de sa technologie.
01:13:39 Je pense que ça, ça va être un des enjeux clés sur les prochaines années.
01:13:42 C'est tous les acteurs qui sont propriétaires de leur technologie.
01:13:45 On a pu le voir aussi avec Pierre, sur les produits que vous proposez,
01:13:49 le fait d'être propriétaire permet évidemment de pouvoir proposer
01:13:53 quelque chose de sur mesure et de custom par rapport aux besoins
01:13:56 qu'on peut avoir de la part de nos clients.
01:13:58 Le ciblage contextuel est évidemment clé, ce n'est pas la seule solution.
01:14:02 On parle évidemment beaucoup de ciblage d'ID, de l'après, en tout cas,
01:14:07 cookie list, on ne sait pas vraiment quand est-ce que ça va arriver,
01:14:09 mais ça arrivera un jour.
01:14:11 La solution de ciblage contextuel qui peut paraître assez ancienne,
01:14:16 vieille, puisque finalement le contextuel, ça fait des années qu'on parle du contextuel,
01:14:20 mais ça a beaucoup plus de sens quand on l'associe justement avec l'IA.
01:14:23 On se rend compte qu'aujourd'hui, associer un bon message au bon moment,
01:14:26 à la bonne personne, et je finirais sur la partie créative qui est une des clés,
01:14:30 et j'en suis persuadé, mais la combinaison de l'ensemble de ces éléments,
01:14:35 nous, nous permet de constater que les performances, au final,
01:14:38 puisque on fait tout ça pour que les performances soient meilleures,
01:14:41 les performances sont vraiment au rendez-vous.
01:14:43 Et ça, c'est un élément clé.
01:14:45 Je terminerais sur la partie créative, je suis tout à fait d'accord.
01:14:48 On en parle beaucoup avec les équipes, avec Hamza, avec vous aussi.
01:14:52 C'est qu'on se rend compte qu'aujourd'hui, beaucoup de messages publicitaires,
01:14:56 notamment vidéos, sont pris de la télé, pas adaptés, et dupliqués sur finalement le mobile.
01:15:04 On parle beaucoup aujourd'hui, CTV, on parle beaucoup à télé digitale.
01:15:07 Il ne faut pas oublier que dans la journée, la consommation vidéo,
01:15:10 elle se fait majoritairement, si en tout cas, on est dans une logique active,
01:15:14 par le téléphone.
01:15:16 Et on voit que les pics d'audience sont vraiment dans la journée.
01:15:19 Malheureusement, on voit qu'aujourd'hui, beaucoup de formats publicitaires,
01:15:22 notamment vidéos, ne sont pas adaptés.
01:15:24 Beaucoup sont dupliqués, du coup, de la télé, sur des formats de device mobile
01:15:29 qui ne correspondent pas, qui ne conviennent pas.
01:15:31 Parce que l'intérêt du mobile, c'est l'interactivité.
01:15:33 Et ça, je pense que c'est quelque chose aussi qui sera clé,
01:15:35 et qui est vraiment important à mettre en avant,
01:15:37 c'est que l'interactivité dans le mobile, c'est clé pour avoir des bonnes performances.
01:15:41 Que ce soit dans le travel, que ce soit dans le foot, que ce soit dans l'auto,
01:15:44 aujourd'hui, dans n'importe quel univers, on se rend compte que la combinaison
01:15:47 de ces éléments est bien adaptée, le bon message au bon moment,
01:15:50 avec l'ensemble des informations qu'on a pu voir ce matin,
01:15:53 plus, et c'est un peu la cerise sur le gâteau, si on reste dans le thème des gâteaux,
01:15:57 d'avoir finalement une créa adaptée, enrichie, et surtout,
01:16:02 qui va permettre un engagement et une meilleure mémorisation du lecteur,
01:16:06 et donc potentiellement du prospect, c'est un peu la recette idéale
01:16:11 pour avoir les meilleures performances.
01:16:13 En tout cas, c'est ce qu'on fait nous, aujourd'hui, chez Daymotion,
01:16:15 et c'est ce qu'on constate depuis quelques années sur les résultats des campagnes
01:16:19 qu'on peut avoir avec vous, et avec évidemment l'aide des agences avec qui on travaille.
01:16:24 Merci Bruno. Est-ce qu'il y a des questions, déjà, sur les interventions
01:16:29 qu'on a pu entendre ? N'hésitez pas.
01:16:33 On a encore un petit peu de temps devant nous. Est-ce que c'est assez clair ?
01:16:39 Moi, j'ai quand même une question à vous poser, c'est qu'on a l'impression,
01:16:47 alors vous disiez l'intérêt et l'obligation, presque, Bruno, d'avoir aujourd'hui
01:16:52 des technologies propriétaires. On a l'impression que beaucoup, aujourd'hui,
01:16:56 quand même parmi vous, développaient chacun vos propres outils, vos propres technologies.
01:17:02 Et ça rend peut-être, pour rebondir sur ce que vous disiez,
01:17:05 est-ce que ça rend pas l'obligation aussi, du coup, de se parler, de travailler ensemble
01:17:09 pour arriver à rendre tout ça compatible ?
01:17:11 Ça rend en effet, et c'est un gros débat en ce moment, notamment côté agence,
01:17:16 je me permets d'avoir une multitude, peut-être trop, de plateformes, notamment d'achat.
01:17:21 Je pense à des plateformes d'achat où, aujourd'hui, tout le monde a bien compris
01:17:25 l'importance, finalement, d'être propriétaire de sa technologie, comme on a pu l'expliquer.
01:17:29 Donc, du coup, ça rend plus complexe, aussi, certaines méthodes d'achat ou de vente.
01:17:34 Donc, on revient vraiment à ce sujet, c'est que, finalement, l'humain est clé,
01:17:38 l'humain est central, parce que ça nécessite le fait de favoriser et d'échanger davantage
01:17:44 pour adapter, aussi, les produits par rapport aux besoins, qu'ils soient agence ou qu'ils soient lanceurs.
01:17:50 En tout cas, nous, c'est la perception qu'on peut avoir côté Dailymotion,
01:17:53 c'est vraiment de se dire qu'aujourd'hui, un peu d'ouvrir le capot, d'expliquer comment
01:17:57 tout ça fonctionne, d'avoir, justement, la présence d'un Cyril, chez nous,
01:18:03 qui est super important. C'est des personnes, aujourd'hui, il y a quelques années,
01:18:08 avec qui on n'allait pas en rendez-vous, côté, aussi bien agence ou lanceur,
01:18:12 alors qu'aujourd'hui, c'est devenu clé, parce que ça permet d'expliquer ce qu'on fait.
01:18:17 Donc, je pense qu'il y a aussi beaucoup d'opacité sur des plateformes,
01:18:20 sur les mécaniques d'achat, et je pense que c'était super intéressant, aujourd'hui,
01:18:24 d'avoir une sorte d'éclairage, merci, à Didier, d'avoir un éclairage sur ce qu'on peut faire
01:18:29 et surtout, comment ça marche. Parce que c'est ça, l'oeuvre en jeu,
01:18:32 c'est de comprendre comment ça marche, pour, finalement, mieux l'utiliser
01:18:36 et avoir une meilleure expérience, et encore une fois, au final,
01:18:39 avoir des meilleures performances sur ces compagnies.
01:18:42 Pierre, je vous poserai la question à vous, parce que vous êtes au cœur, justement,
01:18:45 entre l'annonceur, la régie, les supports. Justement, c'est le besoin de parler un peu
01:18:52 avec tout le monde pour essayer que tout le monde, que ça marche, au final, aussi,
01:18:57 comme le disait Bruno, que tout fonctionne. Comment ça se passe, aujourd'hui,
01:19:01 les échanges avec les uns et les autres ?
01:19:04 Ça se passe bien, effectivement. Je rebondirai sur ce que dirait Bruno,
01:19:07 et je reprendrai un slogan, c'est "on a un contrat de confiance à respecter".
01:19:12 Et ça, c'est valable en externe, pour nos clients. C'est valable aussi en interne.
01:19:17 Je reprends sur ce que tu disais, Magali, effectivement, former les collaborateurs,
01:19:20 les embarquer sur ces choses-là, c'est quelque chose qui prend beaucoup de temps,
01:19:23 ça ne prend pas 15 secondes, c'était de l'humour. Donc, oui, il y a un contrat de confiance à respecter.
01:19:28 Et donc, pour ça, embarquer les gens en interne, comprendre comment nos interlocuteurs,
01:19:34 que ce soit nos clients, que ce soit nos partenaires, fonctionnent, c'est clé,
01:19:39 et c'est pour ça qu'on développe nos technologies propriétaires.
01:19:41 Parce qu'on veut comprendre comment ça fonctionne, et on veut maîtriser ce que
01:19:44 l'intelligence artificielle fait, et aussi ne fait pas.
01:19:47 Donc ça, c'est un point qui est clé, et il y a effectivement beaucoup de compétences
01:19:52 qui arrivent en interne à se parler, et en externe aussi, qui ne se parlaient pas forcément.
01:19:58 Je suis d'accord aussi avec toi, Bruno, maintenant, il y a des nouveaux types de personnes
01:20:02 qui sont exposées à la collaboration en interne et en externe, et ça, c'est effectivement
01:20:07 absolument nécessaire de pouvoir avoir ce genre de démarches, pour être sûr que
01:20:11 l'intelligence artificielle va amener de la valeur, ne va pas déprécier des métiers,
01:20:15 ne va pas mettre des choses sur le côté, et se focaliser sur la tâche à valeur ajoutée
01:20:20 pour tout le monde.
01:20:22 Edith, de votre côté.
01:20:24 Si je peux me permettre de redondir d'un point de vue annonceur, effectivement, pour nous,
01:20:27 ce n'est pas tellement le fait d'être propriétaire de la technologie, mais c'est vraiment de
01:20:33 l'avoir à disposition sur un environnement sécurisé, pour être sûr aussi, d'assurer
01:20:39 la confidentialité des données, respecter la vie privée, mais aussi, ce que tu disais,
01:20:46 vraiment pouvoir expliquer ce qui se passe derrière, que ce ne soit pas vraiment une
01:20:50 boîte noire, et expliquer, même si tout le monde n'est pas expert de l'IA, mais vraiment
01:20:55 pouvoir donner de la pédagogie et vulgariser tout ce qui se passe, ça donne aussi de la
01:21:01 crédibilité dans tout le travail qui est fait derrière, donc pouvoir expliquer comment
01:21:05 fonctionnent les moteurs derrière, et quelle est la performance qu'on vise et quels sont
01:21:09 les résultats qu'on atteint, donc ça c'est vraiment un enjeu qui est très important,
01:21:12 et c'est ce que tu as souligné aussi.
01:21:14 Donc cette partie communication, à la fois avec les équipes-projets, parce que nous,
01:21:18 côté IA, on travaille plein de métiers, mais donner à voir au-delà des équipes-métiers
01:21:24 qui sont vraiment impliquées dans ces projets-là, pour leur expliquer tout le travail qui est
01:21:28 fait côté data science, côté data engineer, et donc tous les résultats, la valeur qu'on
01:21:34 apporte aux métiers pour pouvoir justement embarquer, sensibiliser sur la valeur que
01:21:39 l'IA peut apporter.
01:21:41 Et je voulais rebondir un peu sur le même sujet, et sur l'importance de cette collaboration
01:21:47 pas uniquement régie-agence, mais aussi annonceur, dans le sens où effectivement on voit la
01:21:52 multiplication des solutions propriétaires, qui est un enjeu clé, mais du coup on parlait
01:21:59 de pédagogie et de formation, et c'est important aussi qu'il y ait du temps qui soit pris
01:22:04 par les agences et par les régies pour ouvrir le capot et expliquer aussi aux annonceurs,
01:22:09 parce que ça permet aussi de former les gens dans les métiers, ça permet d'avoir de la
01:22:12 transparence aussi sur la manière dont les outils fonctionnent.
01:22:15 Donc je pense que c'est aussi important de créer cet apprentissage collectif et cette
01:22:21 transparence aussi, régie-agence-annonceurs, sur tous ces outils-là, justement, qui florissent,
01:22:28 et sur lesquels les annonceurs ont besoin de comprendre aussi ce qu'ils achètent.
01:22:31 Bref, mettre de l'humain, que les humains se parlent.
01:22:36 Est-ce qu'il y a des questions ? Non ? Est-ce que c'est clair pour tout le monde ?
01:22:40 Ah oui, encore une question.
01:22:42 Encore moi, bonjour.
01:22:51 J'ai une question sur... alors moi je suis du côté annonceur pour le coup, et là j'ai
01:22:55 une question plus en termes d'idées.
01:22:58 C'est vrai qu'aujourd'hui on utilise des outils AI qui sont in-house, mais on peut
01:23:03 aussi, nos collaborateurs peuvent utiliser des outils qui sont externes, et on sait aujourd'hui
01:23:09 qu'il y a beaucoup de fake news qui sont implémentés dans ces outils, notamment externes,
01:23:15 et/ou une utilisation qui n'est pas forcément correcte des outils in-house, comme par exemple
01:23:20 l'upload des images qu'on n'a pas demandé dans une banque d'images pour générer des
01:23:27 images qu'on puisse par la suite utiliser en promotion.
01:23:30 Et moi j'avais une question à ce sujet.
01:23:32 Est-ce que vous avez des garde-fous ? Comment on est sûr que ce qui est généré et ensuite
01:23:37 utilisé par vos marques, soit corresponde en fait à votre charte graphique, ou même
01:23:44 au message, à votre brand, on va dire ? Et est-ce que c'est manuel, ou est-ce que vous
01:23:54 avez également des outils pour être sûr que l'utilisation soit correcte de tous vos
01:23:58 messages ?
01:23:59 Je peux commencer peut-être par la réponse, parce qu'effectivement nous on n'est pas
01:24:04 encore sur la génération d'images ou de contenus justement pour ces raisons-là, parce
01:24:10 qu'il y a aussi l'image de la marque pour laquelle on doit être toujours prudent.
01:24:17 Et donc on n'est pas encore sur ces idées-là, même si on les explore pour l'avenir.
01:24:23 Et si on le fait, ce serait vraiment en interne, sur des environnements sécurisés, où on
01:24:29 prendrait des modules sur étagère, mais qu'on adapterait à notre environnement, et qu'on
01:24:35 testerait avec vraiment des KPIs très strictes en termes de qualité.
01:24:41 Mais c'est effectivement quelque chose qu'on a en tête en termes d'images de marques.
01:24:46 En tout cas, on a aussi mis en place tous les principes éthiques autour de tout ce
01:24:52 qu'on développe et de ce qu'on déploie en IA, et donc ça, ça fait aussi partie
01:24:55 des évaluations d'impact qu'on fera quand on se posera sur ce genre de sujet.
01:25:02 Mais voilà, effectivement, pour l'instant, on n'y est pas encore pour ces raisons-là,
01:25:07 mais c'est quelque chose qu'on garde en tête.
01:25:11 Pas grand-chose de plus à ajouter, effectivement, si ce n'est que je pense que l'utilisation
01:25:16 d'environnement sécurisé, propre à l'entreprise, en fait, il est clé pour ça.
01:25:25 D'autres questions ? Ou c'est clair pour tout le monde ? Il nous reste un petit moment
01:25:32 après, de manière plus informelle, si vous voulez continuer à discuter autour d'un
01:25:37 café avec un plaisir.
01:25:38 Merci à tous, en tout cas.
01:25:40 Merci Bruno, Magali, Edith, Cyril, Pierre et Hélène.
01:25:45 Merci à vous.
01:25:46 Et puis, continuez si vous voulez.
01:25:49 Bonne matinée à tous.
01:25:50 Merci, au revoir.
01:25:51 Merci.
01:25:53 [Musique]