« Publicité en ligne » : différence entre les versions

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=== La publicité en ligne comportementale<ref name="ReferenceA"/> ===
=== La publicité en ligne comportementale<ref name="ReferenceA"/> ===
La publicité comportementale est une publicité qui est choisie en observant le comportement de l’internaute à travers le temps. Ainsi, la publicité comportementale vise à étudier les caractéristiques de l’internaute à travers ses actions (visite successives de sites, interactions, mots clés, production de contenu en ligne, etc.) pour en déduire son profil et lui proposer des publicités adaptées.
La publicité comportementale est une publicité qui est choisie en observant le comportement de l’internaute à travers le temps. Ainsi, la publicité comportementale vise à étudier les caractéristiques de l’internaute à travers ses actions (visite successives de sites, interactions, mots clés, production de contenu en ligne, etc.) pour en déduire son profil et lui proposer des publicités adaptées.

=== La publicité assistée ou faite, distribuée et évaluée par une intelligence artificielle ===
Les définitions de la publicité assistée, produite et/ou gérée par une IA varient. Mais elles ont en commun l'idée que l'IA exploite des données (dans le Big data), pour prendre des décisions supposées "intelligentes", grâce à des processus apprenants, avec ou sans l'aide d'humains dans le but de persuader des personnes ou groupes ciblés<ref>{{Article |langue=en |prénom1=Micael |nom1=Dahlen |prénom2=Sara |nom2=Rosengren |titre=If Advertising Won't Die, What Will It Be? Toward a Working Definition of Advertising |périodique=Journal of Advertising |volume=45 |numéro=3 |date=2016-07-02 |issn=0091-3367 |issn2=1557-7805 |doi=10.1080/00913367.2016.1172387 |lire en ligne=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00913367.2016.1172387 |consulté le=2023-03-05 |pages=334–345}}</ref>{{,}}<ref>{{Ouvrage |prénom1=Esther |nom1=Thorson |prénom2=Shelly |nom2=Rodgers |titre=Advertising Theory in the digital age |passage=3–17 |éditeur=Routledge |date=2019-04-15 |isbn=978-1-351-20831-4 |lire en ligne=http://dx.doi.org/10.4324/9781351208314-1 |consulté le=2023-03-05}}</ref>{{,}}<ref name=ShellyRodgers2021/>.
Cette nouvelle forme de publicité est définie par Shelly Rodgers (de l'université du Missouri, à Columbia, début 2021), comme {{Citation|''une communication de [[Marque (marketing)|marque]] qui utilise une gamme de fonctions de machine qui apprennent à effectuer des tâches avec l'intention de persuader ; avec la contribution d'humains, de machines ou des deux''}}<ref name=ShellyRodgers2021>{{Article |prénom1=Shelly |nom1=Rodgers |titre=Themed Issue Introduction: Promises and Perils of Artificial Intelligence and Advertising |périodique=Journal of Advertising |volume=50 |numéro=1 |date=2021-01-01 |issn=0091-3367 |doi=10.1080/00913367.2020.1868233 |lire en ligne=https://doi.org/10.1080/00913367.2020.1868233 |consulté le=2023-03-05 |pages=1–10}}</ref>. S. Rodgers propose de la {{Citation|considérer comme une sous-discipline distincte de la publicité qui se situe à l'intersection des sciences cognitives, de l'informatique et de la publicité. Cette intersectionnalité illustre un champ d'application très large et aide à définir la publicité faite par IA comme un concept distinct bien que lié à d'autres concepts de la publicité, tels que la publicité computationnelle}}<ref name=ShellyRodgers2021/><ref>A propos de la publicité computationnelle, voir par exemple la section spéciale de Huh et Malthouse 2020, "Advances in Computational Advertising", dans le Journal of Publicité, vol 49, n° 4. ; ou {{Article |prénom1=Jisu |nom1=Huh |prénom2=Edward C. |nom2=Malthouse |titre=Advancing Computational Advertising: Conceptualization of the Field and Future Directions |périodique=Journal of Advertising |volume=49 |numéro=4 |date=2020-08-07 |issn=0091-3367 |doi=10.1080/00913367.2020.1795759 |lire en ligne=https://doi.org/10.1080/00913367.2020.1795759 |consulté le=2023-03-05 |pages=367–376}}, ou {{Article |prénom1=Guda |nom1=van Noort |prénom2=Itai |nom2=Himelboim |prénom3=Jolie |nom3=Martin |prénom4=Tom |nom4=Collinger |titre=Introducing a Model of Automated Brand-Generated Content in an Era of Computational Advertising |périodique=Journal of Advertising |volume=49 |numéro=4 |date=2020-08-07 |issn=0091-3367 |doi=10.1080/00913367.2020.1795954 |lire en ligne=https://doi.org/10.1080/00913367.2020.1795954 |consulté le=2023-03-05 |pages=411–427}}</ref>.<br>L'IA peut alors être supervisé ou non ; elle peut imiter ou non les humains (il existe déjà une IA influenceuse à visage humain féminin) ou d'autres systèmes automatisés ; elle peut presque en temps réel apprendre de ses succès et de ses erreur, ainsi que du Big data, et se reconfigurer<ref name=ShellyRodgers2021/>.

C'est un phénomène récent, mais en forte et rapide expansion, et qui selon Qin et Jiang (2019)<ref>{{Article |langue=en |prénom1=Xuebing |nom1=Qin |prénom2=Zhibin |nom2=Jiang |titre=The Impact of AI on the Advertising Process: The Chinese Experience |périodique=Journal of Advertising |volume=48 |numéro=4 |date=2019-08-08 |issn=0091-3367 |issn2=1557-7805 |doi=10.1080/00913367.2019.1652122 |lire en ligne=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00913367.2019.1652122 |consulté le=2023-03-05 |pages=338–346}}</ref>, pourrait rapidement changer la nature et les mécanismes de la publicité, publicité en ligne notamment<ref>{{Article |langue=en |prénom1=Xuebing |nom1=Qin |prénom2=Zhibin |nom2=Jiang |titre=The Impact of AI on the Advertising Process: The Chinese Experience |périodique=Journal of Advertising |volume=48 |numéro=4 |date=2019-08-08 |issn=0091-3367 |issn2=1557-7805 |doi=10.1080/00913367.2019.1652122 |lire en ligne=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00913367.2019.1652122 |consulté le=2023-03-05 |pages=338–346}}</ref>.

Au tournant des [[années 2020]], selon ses détracteurs et divers acteurs réticents à l'adopter, l'IA est en passe de devenir une source de réelles menaces pour les humains, les consommateurs, la vie sociale et la publicité<ref name=ShellyRodgers2021/>, notamment à cause de la perte de confidentialité et de contrôle qu'elle induit et à cause, dans le domaine du marketing, d'une courbe d'apprentissage abrupte, qui combinée à l'ignorance des retours sur investissements pourrait négativement influe sur l'image des marques (d'après Roe 2020)<ref>{{Lien web |langue=en |titre=6 Issues Marketers Need to Consider for Successful AI Implementations |url=https://www.cmswire.com/digital-workplace/6-issues-marketers-need-to-consider-for-successful-ai-implementations/ |site=CMSWire.com |consulté le=2023-03-05}}</ref>.
Mais, face aux quantités exponentielles de données extraites de l'Internet chaque année, selon xxxx, {{Citation|l'IA devient moins une option qu'une nécessité pour être à la pointe}}, d'autant que plus de 75 % des consommateurs utilisent déjà un service ou un appareil alimenté par l'IA (Adobe 2018)<ref>{{Lien web |titre=CMO by Adobe | |url=https://blog.adobe.com/en/topics/cmo-by-adobe |site=Adobe Blog |consulté le=2023-03-05}}</ref> ; Ad Exchanger en 2019 estimait que l'AI était en train de ''« manger »'' le secteur de la publicité<ref>{{Lien web |langue=en-US |nom=AdExchanger |titre=AI Is Eating Advertising – And 2019 Will Be Critical For Getting It Right |url=https://www.adexchanger.com/data-driven-thinking/ai-is-eating-advertising-and-2019-will-be-critical-for-getting-it-right/ |site=AdExchanger |date=2019-01-03 |consulté le=2023-03-05}}</ref>. En 4 ans (vers 2023), le marché de la publicité numérique atteindrait 517,51 milliards de dollars selon Eberg (2019)<ref>{{Lien web |titre=Global Digital Ad Spending 2019 |url=https://www.insiderintelligence.com/content/global-digital-ad-spending-2019 |site=Insider Intelligence |consulté le=2023-03-05}}</ref>, dont 80 % serait déjà « absorbé » par l'IA<ref name=ShellyRodgers2021/>.

L'IA peut être utilisée à leur profit et/ou au profit de leurs clients par des publicitaires dans des domaine aussi variés que les [[études de marché]], les études [[prospective]]s, le ciblage de groupes et d'individus, la sélection de médias, la création, la conception, le placement en ligne (en fonction du contexte et des objectifs du commanditaire) et l'évaluation et la correction (éventuellement en temps réel) de publicités et autres messages en ligne<ref name=ShellyRodgers2021/>.

Comme le montre le cas de [[Ripon (plateforme logicielle)|RIPON]], la [[Plateforme (informatique)|plateforme logicielle]] de campagnes personnalisée, créée par [[AggregateIQ]] (AIQ) pour le compte de [[Cambridge Analytica]] afin d'influencer les votes faire élire le [[sénateur américain]] [[Ted Cruz]] ; outil qui est ensuite devenu le prototype utilisé par les groupes de campagne pro-Brexit, notamment [[Vote Leave]] et [[BeLeave]] au Royaume-Uni afin d'influencer les élections en faveur du Brexit<ref name=CambridgeAnalytica>{{Lien web |langue=en-us |titre=AggregateIQ Created Cambridge Analytica's Election Software, and Here’s the Proof |url=https://gizmodo.com/aggregateiq-created-cambridge-analyticas-election-softw-1824026565 |site=Gizmodo |consulté le=2021-01-26}}.</ref> ; l'IA semble avoir commencé par se développer de manière illégale et cachée, dans des domaines historiquement associés à la publicité, à savoir l'influence, la propagande militaire et politique, les affaires, la Finance et le lobbying ou [[marketing politique]]. Le « chasseur de violation de données » Chris Vickery (qui dirigeait alors la section ''Cyber Risk Research'' du [[cabinet de conseil]] en [[cybersécurité]] « UpGuard ») a découvert sur le Net des données exposées tissant un réseau d'« ingénierie politique » lié aux groupes pro-Brexit, et il a montré que l'IA baptisée RIPON utilisait {{Citation|un ensemble d'applications sophistiquées, de programmes de gestion de données, de traqueurs publicitaires et de bases de données d'informations qui, collectivement, peuvent être agrégées afin de pour cibler et influencer les individus par diverses méthodes, y compris les appels téléphoniques automatisés, les courriels, les sites Web politiques, la prospection de bénévoles et Publicités Facebook}}<ref name=UpGuardTrouve>{{Lien web |langue=en |titre=The Aggregate IQ Files, Part One: How a Political Engineering Firm Exposed Their Code Base | UpGuard |url=https://www.upguard.com/breaches/aggregate-iq-part-one |site=www.upguard.com |consulté le=19 mars 2021}}</ref>{{,}}<ref name=RapportGvtRU_fev2019a>House of Commons Digital, Culture, Media and Sport Committee (2019) [https://publications.parliament.uk/pa/cm201719/cmselect/cmcumeds/1791/1791.pdf Disinformation and ‘fake news’: Final Report ; Eighth Report of Session 2017–19 ; Report, together with formal minutes relating to the report ; rapport commandé par ''the House of Commons''], Ref HC 1791, publié le 18 février 2019, imprimé le 14 février 2019 pour le Gouvernement britannique. Voir notamment paragraphe 152.</ref>.


== Les formats de la publicité en ligne<ref>{{Ouvrage|langue=fr|auteur1=Pascal Lannoo|auteur2=Corine Ankri|titre=E-marketing & e-commerce|éditeur=[[Vuibert]]|année=2006|passage=141, 142, 143, 144 et 145|isbn=}}</ref> ==
== Les formats de la publicité en ligne<ref>{{Ouvrage|langue=fr|auteur1=Pascal Lannoo|auteur2=Corine Ankri|titre=E-marketing & e-commerce|éditeur=[[Vuibert]]|année=2006|passage=141, 142, 143, 144 et 145|isbn=}}</ref> ==

Version du 5 mars 2023 à 19:42

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La publicité en ligne (ou e-publicité) désigne toute action visant à promouvoir un produit, service (économie), une marque ou une organisation auprès d’un groupe d’internautes et/ou de mobinautes contre une rémunération. La publicité en ligne est de deux types : Display (bannières) et Search (liens promotionnels)[1].

Historique

C'est le sur le site hotwired.com appartenant au magazine Wired qu'apparaît la première publicité[2].

En France

La publicité en ligne a fait son apparition, en France, en 1998, de façon très timide. Elle s’est fortement développée en 2000 et 2001 malgré l’éclatement de la bulle Internet qui a jeté un sérieux doute sur la viabilité du modèle économique dominant, fondé sur les prestations apparemment gratuites de l'internet, mais en réalité de plus en plus financées par des recettes publicitaires[3].

Marché de la publicité en ligne

Selon Forrester Research, les dépenses publicitaires en ligne devraient croître en Europe à un taux annuel moyen de 13 %, passant de 4,8 milliards d'euros en 2012 à 7,7 en 2016. Aux États-Unis, le marché devrait passer de 12,7 en 2012 à 28 milliards de dollars en 2017. Les achats via les plateformes Adexchanges devraient représenter 30 % des dépenses totales[4].

Le baromètre SRI / Cap Gemini constate un ralentissement de la croissance du marché de la communication en ligne (emailing, l’affiliation, la recherche, le display, publicité mobile et les réseaux sociaux), qui est passé de +11 % en 2011 à +3 % en 2013.

Selon la 11e édition de l’observatoire e-pub, le numérique est l’unique segment du marché publicitaire à connaître une croissance (+3 % en 2013). En effet, le marché publicitaire est sinistré et connaît globalement une baisse de 3,6 % en 2013 pour la France.

Les parts de marché de la publicité en ligne en France sont occupées à 75% par Facebook et Google selon les chiffres de 2018 publiés en 2019[5].

Avantages de la publicité en ligne

La publicité en ligne permet la transposition sur Internet de la publicité traditionnelle dans les médias.

Cependant, le principal avantage de la publicité par rapport à la publicité traditionnelle est de permettre à l’internaute d’acheter immédiatement via des liens (en cliquant sur des bannières ou le bandeau publicitaire). C’est la raison pour laquelle la publicité en ligne s’est rapidement développée d’autant plus qu’Internet devient un mass média, capable de toucher des cibles très larges[6].

Un second avantage de la publicité en ligne, est son adaptabilité sur les centres d'intérêt du visiteur. En effet, la publicité concernant sa précédente recherche par exemple, peut donner des informations sur les consommations du visiteur.

Rapidité de mise en place et de diffusion

Parmi les principaux avantages de la publicité en ligne, l’efficacité temporelle est certainement le plus remarquable.

Plus rapide que les méthodes « classiques » de publicité comme le courrier ou le démarchage en face à face, la publicité en ligne représente un gain de temps à court et moyen terme non négligeable. Mettant de côté logistique matérielle, matières premières et déplacements, la publicité en ligne s’affranchit dès lors de ces contraintes.

De plus, la vitesse de diffusion de la publicité en ligne est un autre atout par rapport à un affichage papier. En effet, la mise en action d’une campagne sur internet est quasi instantanée, et ne subit pas les aléas extérieurs que peuvent constituer la météo ou les dégradations volontaires sur des supports physiques.

Coût et adaptabilité

Autre avantage notable prodigué par la publicité en ligne, le coût est toutefois à relativiser.

Fortement variable, ce dernier est affecté par bon nombre de facteurs qui font que le prix d’une campagne de promotion sur internet peut énormément fluctuer. Toutefois, il est indéniable que cette fluctuation constitue très certainement une adaptation possible de la campagne promotionnelle au budget du demandeur. 

Mesurabilité et analyse des effets

Autre atout non négligeable, la publicité en ligne permet également de mesurer en temps réel l’effet des campagnes en ligne, en suivant quotidiennement ou même en temps réel, les taux de clic. Très utile afin d'émettre des analyses de performance des diverses campagnes, le fait de pouvoir déterminer les effets de chaque élément permet de déterminer la pertinence de chacun.

Analyse des centres d'intérêt du visiteur

Sur internet, certaines entreprises comme Criteo conservent les données du visiteur, afin de proposer des annonces relatives aux centres d'intérêt du visiteur.

Limites de la publicité en ligne

La fraude au clic

La fraude au clic consiste à générer artificiellement des clics par une personne ou un robot, pour nuire à un concurrent ou pour encaisser des sommes indues.

Le désamour des internautes

La publicité en ligne peut gêner certains utilisateurs: dans certains sites Web, la publicité occupe une très grande partie de la page Web, ne permettant pas aux utilisateurs de trouver des résultats de leurs recherches[7].

Pistage et exploitation des internautes

Le développement du web2.0 s'est accompagné d'un développement conjoint très rapide de la publicité dite digitale et de ses adtech (technologies publicitaires), ainsi que de la fouille de données dans le stockage de masse de données personnelles (une part importante du Big Data). Dans ce contexte, les marques, les régies et les agences et distributeurs de publicités, et d'autres entités (politico-économiques et financières notamment)[8],[9] tendent à vouloir de plus en plus précisément suivre et profiler les internautes et les réseaux sociaux d'internautes[10] pour afficher des publicités présentées comme étant adaptées à leurs goûts, comportements et besoins, via des algorithmes de ciblage comportemental[11] et, après seulement 25 ans de publicité en ligne, des intelligences artificielles exploitant le big data de leurs données personnelles[12].

Ces données sont généralement collectées sans le consentement éclairé des internautes voire tout à fait contre leur gré[13]. Elles le sont sur les ordinateurs et smartphones personnels et sur les pages consultées, grâce à des traceurs tels que les cookies lorsque les internautes consultent des pages Web. Elles le sont aussi dans des environnements nécessitant une identification des utilisateurs (environnements dits « logués », où l'internaute a préalablement souvent du livrer des informations personnelles)[14]. On constate depuis les années 2010 un usage devenu massif des cookies et trackers à des fins publicitaire et pour un usage connexe d'évaluation de l'efficacité des publicités en ligne. Toutes ces données peuvent ensuite être vendues, préalablement agrégées ou non, à un grand nombre d'autres entreprises dans un « marché secondaire, où des courtiers en données vendent les données ainsi collectées sur les internautes »[14], pour dresser des profils de plus en plus précis de millions ou milliards d'internautes.

Dans les décennies 2010 et 2020, « le marché du « gré à gré » entre annonceurs/agences d’une part et éditeurs/régies de l’autre est en train d’être supplanté par une publicité dite « programmatique ». Cette dernière désigne un mode de commercialisation dans lequel l’achat et la vente d’espaces publicitaires (les « inventaires ») », et où « la mise en place des campagnes et leur diffusion sont réalisés de manière automatisée et en temps réel. La chaîne de valeur programmatique se caractérise par sa grande fragmentation et sa complexité » et par une « opacité totale » et « l’impossibilité de tracer les flux financiers et le parcours des annonces (...) il n’est aujourd’hui pas possible d’obtenir des données consolidées sur les commissions de chaque intermédiaire ou sur la formation des tarifs de ces différents services technologiques.constate le rapport de mission sur la régulation du secteur de la publicité en ligne publié (...) les données exploitées pour le ciblage ne sont pas connues avec précision »[14]. Il est donc difficile de repérer, signaler et sanctionner les fraudes éventuelles (« Les pratiques frauduleuses les plus courantes étant les clics sur des annonces publicitaires effectués par des robots ou l’empilement de publicités sur une page »). La part de la publicité programmatique dans le marché français est en constante augmentation, atteignant 55% du marché " display non social" français en 2018, 59% en 2019 et 61% en 2020 [15].

Cela pose des problèmes émergents que, dans le monde, le législateur ainsi que les Agences et autres autorités régulatrices (ex : ARCOM et ARCEP en France), ou même les initiatives d'auto-régulation par la profesion[16],[17] peinent à suivre, malgré une forte demande de régulation de la part du public et de diverses ONG[18]. Les mesures prises par les gouvernement sont, au début des années 2020, encore « « palliatives », ne traitant que les symptômes de l’asymétrie dans le rapport de force sur le marché de la publicité en ligne, et leur mise en œuvre dépend parfois du bon vouloir des plateformes » devenues par leurs prééminence « des « goulets d’étranglement » (bottlenecks) et des « contrôleurs d’accès » (gatekeepers) sur le marché du digital en général et de la publicité en ligne en particulier »[14].
Ces problèmes sont notamment :

  • l'explosion du spamming en ligne [19] ;
  • le rôle nouveau, et encore mal contrôlé, des influenceurs et influenceuses, qui préfèrent généralement s'identifier comme « créateurs de contenu », ou encore comme blogueurs, youtubeurs ou vlogueurs, plutôt que comme influenceurs[20] ;
  • de nouveaux modèles de publicité « furtive »[21], « interstitielle »[22], mensongère et/ou cachée ou clandestine[23] ; plus difficile à contrôler par les Etats et leurs agences dédiées à ce contrôle.
  • une course au « temps de cerveau humain disponible », se traduisant notamment par une publicité non-souhaitée de plus en plus vécue comme intrusive, irruptive agressive et omniprésente sur le Net[24],[25],[26],[27],[28],[29] puis dans la téléphonie mobile[30] ; y compris dirigée, sciemment ou non, vers des publics particulièrement vulnérables à la publicité agressive ou mensongère[31] (handicapés mentaux, malades, personnes en souffrance et/ou isolées, personnes victimes de troubles psychiatriques, personnes âgées, personnes crédules et enfants et adolescents particulièrement sensibles aux influenceurs des réseaux sociaux[32] et aux méthodes issues des théories de la « communication persuasive » et de la « socio-cognition implicite »[33]. Selon « les achats de fichiers de « crédules » se négocient fort cher et l’adresse de celui qui a cru trois fois avoir gagné le gros lot vaut de l’or ! »[34]
  • une publicité de plus intriquée aux brèves d'information, aux articles de journaux (« publicité native » ou « caméléon ») et au « Churnalisme », aux vidéos en ligne, ou cachées dans des publireportages ; les mêmes techniques et médias sont utilisés pour faire passer les messages de lobbyistes soigneusement déguisés en articles d'information ; certains canaux et méthodes de la publicité et de l'influence en ligne sont utilisés pour mettre en oeuvre les stratégies d'influence cachées de groupes industriels, politiques et/ou religieux, etc.[8]
  • une publicité de plus en plus liée aux algorithmes qui présélectionne ce que l'internaute est ensuite invité à consulter (sur Youtube par exemple), au risque de diriger sa vie [35] (A Grimonpont parle d'« Algocratie » pour désigner un monde où la vie personnelle, sociale, politique et culturelle est de plus contrainte et gouvernée par les algorithmes, où « La guerre de l’attention exploite nos pulsions, déchaîne les passions et éclipse la raison »)[36] ;
  • de nouveaux « comportements de nature anticoncurrentielle » ; Ainsi, à titre d'exemple pour la France, selon un rapport de 2020 « Captant 75% du marché français de la publicité digitale et 90% de la croissance du secteur, Google et Facebook sont en situation de duopole avec frange concurrentielle[37] sur ce marché. Ces deux acteurs offrent à la fois la possibilité de cibler précisément une audience, d’avoir accès à un grand volume d’inventaires et d’atteindre des couvertures d’audience (reachs) importantes. Ils disposent de walled gardens (jardins clos), tels que Facebook, Instagram, Google Search ou YouTube, sur lesquels les annonceurs ne peuvent acheter des espaces sur les inventaires propriétaires qu’en passant par les régies intégrées des plateformes ou par leurs solutions d’achat-vente. Ces univers fermés sont également des environnements logués, permettant donc de collecter des données de qualité quel que soit le support utilisé (smartphone, tablette, ordinateur), c’est-à-dire en cross device. En outre, grâce à son intégration verticale, Google est non seulement présent mais également devenu dominant sur tous les segments de l’intermédiation technique de la publicité programmatique »[14] ; en outre, Les GAFAM et autres grandes plateformes ont acquis une capacité unique à plus ou moins secrètement et parfois illégalement et pour des usage malveillant (comme l'a notamment montré le Scandale Facebook-Cambridge Analytica/Aggregate IQ)[8],[38],[39] collecter, croiser, agréger, vendre et/ou exploiter des données personnelles nombreuses et variées. Et en outre, ces GAFAM peuvent, en matière de traçage sur l’ensemble d’internet unilatéralement décider de supprimer des « cookies tiers » (ce qui constitue un avantage concurrentiel exorbitant et même un abus de position dominante)[14] ; Autre problèmes : Google et Facebook ont des positions artificiellement dominantes sur le marché de la publicité digitale, qui renforcent leur position duopolistique, car, notamment :
  • « l’« auto-mesure » de la performance publicitaire qui fait des plateformes à la fois des juges et des parties sur le marché » ;
  • « l’intégration verticale et les conflits d’intérêts de Google sur la chaîne programmatique, qui permettent des pratiques d’offres groupées (bundling), voire de prédation, ainsi que d’auto-référencement » ;
  • « la vente exclusive de l’inventaire propriétaire YouTube sur la DSP de Google, renforçant le pouvoir de marché de Google sur le côté demande de la chaîne programmatique »[14]

Selon le rapport de 2020 (page 11)[14], Amazon pourrait aussi bientôt devenir un géant de la publicité en ligne et de la détention de données personnelles ; « la responsabilisation des plateformes au regard de l’environnement qualitatif dans lequel les contenus publicitaires apparaissent (brand safety) permettrait d’assainir leurs inventaires et donc d’éviter la monétisation de contenus de mauvaise qualité ou illégaux »[14].

Ces phénomènes s'accompagnent presque tous d'une croissance exponentielle du nombre de cookies, trackers et autres lignes de code indiscrètes, cachés dans les pages internet et dans les ordinateurs des internautes. Ces traceurs sont notamment déposés par des régies publicitaires en ligne et des sociétés chargées d'évaluer l'efficacité du « ciblage publicitaire contextualisé », du reciblage publicitaire ou de campagnes de lobbying en ligne, mais l'internaute est aussi suivi en ligne, et éventuellement fiché ou profilé, dans de nombreux environnements dits « logués » (c'est à dire nécessitant une identification préalable pour consulter un site ou l'une de ses pages)[14]. A ce propos, en 2020, selon la Mission relative à la régulation du secteur de la publicité en ligne[40], les environnements « logués » (où le traçage des internaute « est pourtant plus invasif » ont dans les années 2010 échappé au durcissement des conditions du recueil du consentement des internautes imposé par le RGPD ; une probabilité (dans les années 2020) est que « la protection de la vie privée sur internet risque de favoriser les plateformes et leurs environnements « logués » au détriment des autres acteurs »[14].

L'invisibilité, et l'opacité fonctionnelle, de ces agents espions et publicitaires cachés sont sources de controverses encore mal résolues[41], et ce, en dépit des efforts de régulation de l'Union européenne (RGPD) et de la CNIL en France[42] visant à ce que l'usager puisse lutter « à armes égales » avec ceux qui exploitent ses données pour leur propre intérêt[13].

L'intrusion constante de l'Industrie publicitaire dans la vie privée et sociale est devenu une source d'aversion pour la publicité en ligne. Les internautes ont développé des stratégies d'évitement (adblocks notamment)[43], ainsi que certains éditeurs de navigateurs web eux-mêmes, soucieux de la protection de la vie privé de leurs usagers, et de leur confort et qualité d'utilisation en ligne. Mais une surenchère et une guerre de contournement semble gagner le Web avec des vagues successives de mesures anti-cookies/trackers et logiciels-espions suivies de contre-mesure de la part de l'Industrie de la publicité[44].

Au delà de ces problèmes, la publicité en ligne et le constant traçage de l'activité des humains connectés (et de plus en plus des objets connectés) contribue aussi :

Vers un encadrement éthique et déontologique plus strict ?

Selon Alexander Coutant (Professeur au Département de communication sociale et publique de l'UQAM), dans les années 2010, le « marketing de contenu » en ligne se confond de plus en plus avec la publicité native, au profit de « stratégie de dépublicitarisation payée », en empruntant les formes des contenus éditoriaux des plateformes qui l’accueille. A. Coutant et deux professeurs de l'Université de Sherbrooke ont, en 2022, publié une analyse des contenu de sept chartes et guides éthiques ou déontologiques, respectivement issu(e)s de 4 secteurs parties prenantes à la publicité en ligne (marketing ; information ; consommateur ; réglementaire et législatif).
Selon l'auteur, si les définitions se stabilisent, on observe par contre une réduction des enjeux éthiques, une légitimation de la tromperie, une dissuasion de tout encadrement extérieur à la profession.
Et paradoxalement, selon ces auteurs, « la standardisation des pratiques assure plutôt la prolifération de dispositifs ambivalents, tout en maintenant le cynisme face aux enjeux éthiques »[45].

Les types de la publicité en ligne

La publicité en ligne personnalisée « classique »[46]

La publicité personnalisée est une publicité qui est choisie en fonction des caractéristiques connues de l’internaute (âge, sexe, localisation - voir notamment Publicité multilocale -, etc.) et qu’il a lui-même renseignées. Ce type de publicité est le plus « classique » mais il est aujourd’hui revisité par les réseaux sociaux.

La publicité en ligne contextuelle[47]

La publicité contextuelle est une publicité qui est choisie en fonction du contenu immédiat fourni à l’internaute. Ainsi, le produit ou le service vanté dans la publicité contextuelle est choisi en fonction du contenu textuel de la page dans laquelle la publicité s’insère ou, s’il s’agit d’un moteur de recherche, en fonction du mot clé que l’internaute a saisi pour sa recherche. Cette donnée est parfois complétée par des informations de géolocalisation déduites de l’adresse IP de l’internaute, ou par la précédente requête dans le cas particulier d’un moteur de recherche.

La publicité en ligne comportementale[47]

La publicité comportementale est une publicité qui est choisie en observant le comportement de l’internaute à travers le temps. Ainsi, la publicité comportementale vise à étudier les caractéristiques de l’internaute à travers ses actions (visite successives de sites, interactions, mots clés, production de contenu en ligne, etc.) pour en déduire son profil et lui proposer des publicités adaptées.

La publicité assistée ou faite, distribuée et évaluée par une intelligence artificielle

Les définitions de la publicité assistée, produite et/ou gérée par une IA varient. Mais elles ont en commun l'idée que l'IA exploite des données (dans le Big data), pour prendre des décisions supposées "intelligentes", grâce à des processus apprenants, avec ou sans l'aide d'humains dans le but de persuader des personnes ou groupes ciblés[48],[49],[50]. Cette nouvelle forme de publicité est définie par Shelly Rodgers (de l'université du Missouri, à Columbia, début 2021), comme « une communication de marque qui utilise une gamme de fonctions de machine qui apprennent à effectuer des tâches avec l'intention de persuader ; avec la contribution d'humains, de machines ou des deux »[50]. S. Rodgers propose de la « considérer comme une sous-discipline distincte de la publicité qui se situe à l'intersection des sciences cognitives, de l'informatique et de la publicité. Cette intersectionnalité illustre un champ d'application très large et aide à définir la publicité faite par IA comme un concept distinct bien que lié à d'autres concepts de la publicité, tels que la publicité computationnelle »[50][51].
L'IA peut alors être supervisé ou non ; elle peut imiter ou non les humains (il existe déjà une IA influenceuse à visage humain féminin) ou d'autres systèmes automatisés ; elle peut presque en temps réel apprendre de ses succès et de ses erreur, ainsi que du Big data, et se reconfigurer[50].

C'est un phénomène récent, mais en forte et rapide expansion, et qui selon Qin et Jiang (2019)[52], pourrait rapidement changer la nature et les mécanismes de la publicité, publicité en ligne notamment[53].

Au tournant des années 2020, selon ses détracteurs et divers acteurs réticents à l'adopter, l'IA est en passe de devenir une source de réelles menaces pour les humains, les consommateurs, la vie sociale et la publicité[50], notamment à cause de la perte de confidentialité et de contrôle qu'elle induit et à cause, dans le domaine du marketing, d'une courbe d'apprentissage abrupte, qui combinée à l'ignorance des retours sur investissements pourrait négativement influe sur l'image des marques (d'après Roe 2020)[54]. Mais, face aux quantités exponentielles de données extraites de l'Internet chaque année, selon xxxx, « l'IA devient moins une option qu'une nécessité pour être à la pointe », d'autant que plus de 75 % des consommateurs utilisent déjà un service ou un appareil alimenté par l'IA (Adobe 2018)[55] ; Ad Exchanger en 2019 estimait que l'AI était en train de « manger » le secteur de la publicité[56]. En 4 ans (vers 2023), le marché de la publicité numérique atteindrait 517,51 milliards de dollars selon Eberg (2019)[57], dont 80 % serait déjà « absorbé » par l'IA[50].

L'IA peut être utilisée à leur profit et/ou au profit de leurs clients par des publicitaires dans des domaine aussi variés que les études de marché, les études prospectives, le ciblage de groupes et d'individus, la sélection de médias, la création, la conception, le placement en ligne (en fonction du contexte et des objectifs du commanditaire) et l'évaluation et la correction (éventuellement en temps réel) de publicités et autres messages en ligne[50].

Comme le montre le cas de RIPON, la plateforme logicielle de campagnes personnalisée, créée par AggregateIQ (AIQ) pour le compte de Cambridge Analytica afin d'influencer les votes faire élire le sénateur américain Ted Cruz ; outil qui est ensuite devenu le prototype utilisé par les groupes de campagne pro-Brexit, notamment Vote Leave et BeLeave au Royaume-Uni afin d'influencer les élections en faveur du Brexit[58] ; l'IA semble avoir commencé par se développer de manière illégale et cachée, dans des domaines historiquement associés à la publicité, à savoir l'influence, la propagande militaire et politique, les affaires, la Finance et le lobbying ou marketing politique. Le « chasseur de violation de données » Chris Vickery (qui dirigeait alors la section Cyber Risk Research du cabinet de conseil en cybersécurité « UpGuard ») a découvert sur le Net des données exposées tissant un réseau d'« ingénierie politique » lié aux groupes pro-Brexit, et il a montré que l'IA baptisée RIPON utilisait « un ensemble d'applications sophistiquées, de programmes de gestion de données, de traqueurs publicitaires et de bases de données d'informations qui, collectivement, peuvent être agrégées afin de pour cibler et influencer les individus par diverses méthodes, y compris les appels téléphoniques automatisés, les courriels, les sites Web politiques, la prospection de bénévoles et Publicités Facebook »[59],[60].

Les formats de la publicité en ligne[61]

La bannière simple ou animée

Format classique, peu intrusif, la bannière simple ou animée permet une communication à bas coût dont l’efficacité dépend de la capacité de la création à capter l’attention en dépit de contraintes techniques importantes. 

La bannière expand

Format interactif, son contenu se déploie au-delà du format initial lorsque la souris passe sur la bannière. Le taux de clic d’une bannière expand permet de multiplier par 3 ou 4 les performances d’une bannière classique.

Skycraper

Format classique, peu intrusif, le skycraper offre une visibilité importante pouvant être augmentée par un expand. Cette haute colonne est le plus souvent placée à droite. Associé à une bannière, il s’apparente à un habillage de site dans le cadre d’une communication événementielle. 

Le pop-up

Le pop-up, fenêtre apparaissant au moment du changement d’une page, est un format intrusif et décrié par les internautes. S’il enregistre de bons résultats malgré tout, il faut tenir compte de l’impact négatif que peut avoir son utilisation pour l’annonceur. Les pop-up sont capés – le nombre d’apparitions est limité pour un internaute –, de manière à limiter la gêne causée à l’utilisateur.

Le pop under

Le principe est le même que celui du pop-up classique, à la différence que la fenêtre s’ouvrant n’apparaît qu’au moment où cette page est refermée derrière la page de consultation de l’internaute. 

Le flash transparent

C’est un pop-up transparent pouvant adopter des formes originales. Discrétion et design apportent de vrais plus à ce format particulièrement populaire auprès des internautes. 

La publicité interstitielle

La publicité interstitielle est une page de publicité affichée avant ou après une page demandée par un internaute. Comme le pop-up, cette forme de publicité est décriée par les internautes.

La publicité solidaire

La publicité solidaire est une publicité qui permet de soutenir des associations caritatives[62]. Les revenus publicitaires générés par le visionnage de la publicité sont ensuite reversés à des ONG. Elle se différencie de la publicité traditionnelle car elle est non-intrusive: elle s'affiche à la demande d'un internaute. Ce nouveau format publicitaire proposé par Anona est présent sur des sites de presse tel que Ouest-France. On pourra aussi citer Goodeed, site spécialisé dans cette activité. La publicité solidaire est actuellement en plein essor dans un contexte où le marché de la publicité en ligne a tendance à être critiqué par les internautes.

Publicité au pixel

La publicité au pixel est une forme de publicité en ligne qui a connu son essor en 2005 avec The Million Dollar Homepage, un site web entièrement consacré à la publicité qui propose un carré de 1000 pixels sur 1000 où chaque pixel coûte 1 $ aux publicitaires.

Modèles de prix

Chaque modèle publicitaire fait écho à une étape du cycle de vente [Impression (affichage) > Clic > Lead (inscription) > Achat (action)] :

  • Impression : modèle publicitaire au CPM (coût pour mille) ;
  • Clic : modèle publicitaire au CPC (coût par clic) ;
  • Lead : modèle publicitaire au CPL (coût par lead, par exemple, inscription à un site internet ou à une lettre d'information) ;
  • Action : modèle publicitaire au CPA (coût par action, par exemple, un achat) ;
  • Engagement : modèle publicitaire au CPE (coût par engagement, c'est-à-dire interaction avec l'annonce) ;
  • Revenue Share: partage des revenus au pourcentage entre advertiser et publisher.

Publicité gratuite

Divers sites web proposent de faire la publicité de votre site ou de vos produits gratuitement[réf. souhaitée]. Ces sites s'appuient la plupart du temps sur des systèmes d'échanges, de donnant-donnant.

Échange de bannières, de liens et d'annonces

Une ou plusieurs bannières sont affichées sur un site web et simultanément sur d'autres sites participant au système d'échange de bannières. Le ratio le plus équitable est 1 pour 1 à site web ayant un trafic et une notoriété équivalente.

Envois de mails

En échange de « lire des emails reçus », le participant peut envoyer des mails aux autres membres selon un certain ratio.

Régie publicitaire gratuite

Ces régies regroupant plusieurs systèmes de publicité[réf. souhaitée] sont proposés gratuitement aux webmasters et aux autres personnes désirant faire de la publicité pour un site internet ou une enseigne.

Notes et références

  1. ↑ Jaques Lendrevie, Arnaud de Baynast avec la collaboration de Catherine Emprin, Publicitor, Paris, Dunod, , p. 640
  2. ↑ Étienne Combier, « L'histoire rocambolesque de la première publicité sur Internet », sur Les Échos, (consulté le ).
  3. ↑ Jaques Lendrevie, Arnaud de Baynast avec la collaboration de Catherine Emprin, Publicitor, Paris, Dunod, , p. 321
  4. ↑ Damien Grosset, « Les dépenses publicitaires on line pèseront 7,7 milliards d'euros en 2016 » dans Marketing direct, no 16, novembre 2012, page 22.
  5. ↑ L'essentiel, « Google et Facebook ont les 3/4 de la pub en ligne », sur L'essentiel (consulté le )
  6. ↑ Jaques Lendrevie, Arnaud de Baynast avec la collaboration de Catherine Emprin, Publicitor, Paris, Dunod, , p. 428
  7. ↑ (en) Vilma Todri, Anindya Ghose et Param Vir Singh, « Trade-Offs in Online Advertising: Advertising Effectiveness and Annoyance Dynamics Across the Purchase Funnel », Information Systems Research, vol. 31, no 1,‎ , p. 102–125 (ISSN 1047-7047 et 1526-5536, DOI 10.1287/isre.2019.0877, lire en ligne, consulté le )
  8. ↑ a b c et d (en-US) « AggregateIQ Created Cambridge Analytica's Election Software, and Here’s the Proof », sur Gizmodo (consulté le )
  9. ↑ (en-GB) Patrick Foster et Martin Evans, « Exclusive: How a tiny Canadian IT company helped swing the Brexit vote for Leave », sur The Telegraph, (ISSN 0307-1235, consulté le )
  10. ↑ Hammoutene S & Harchaoui L (2022) Les réseaux sociaux en tant que stratégie de communication digitale ; Cas: L’agence «Digital Business» (Doctoral dissertation, Université Mouloud Mammeri).
  11. ↑ Alan Ouakrat, « Le ciblage comportemental, une perte de contrôle des éditeurs sur les données de l’audience », tic&société, no Vol. 6, N°1,‎ (DOI 10.4000/ticetsociete.1251, lire en ligne, consulté le )
  12. ↑ Hairong Li, « Special Section Introduction: Artificial Intelligence and Advertising », Journal of Advertising, vol. 48, no 4,‎ , p. 333–337 (ISSN 0091-3367, DOI 10.1080/00913367.2019.1654947, lire en ligne, consulté le )
  13. ↑ a et b Jean-François Venne, « Commerce en ligne : une lutte à armes égales ? », Gestion, vol. Vol. 46, no 4,‎ , p. 84–87 (ISSN 0701-0028, DOI 10.3917/riges.464.0084, lire en ligne, consulté le )
  14. ↑ a b c d e f g h i j k et l Perrot, A., Emmerich, M., & Jagorel, Q. (nov. 2020). Publicité en ligne: pour un marché à armes égales. Secrétaire d'état chargé de la transition numérique et des communications électroniques / Ministère de la culture, Inspection générale des finances et Cour des comptes| url= https://ccn.unistra.fr/websites/ccn/documentation/Territoire-Economie-Ecologie/2020-M-039-04_PUB_internet-VPUBLIQUE.pdf
  15. ↑ Perrot, A., Emmerich, M., & Jagorel, Q. (nov. 2020). Publicité en ligne: pour un marché à armes égales. Secrétaire d'état chargé de la transition numérique et des communications électroniques / Ministère de la culture, Inspection générale des finances et Cour des comptes| url= https://ccn.unistra.fr/websites/ccn/documentation/Territoire-Economie-Ecologie/2020-M-039-04_PUB_internet-VPUBLIQUE.pdf (voir page 6)
  16. ↑ Mansouri, M., Calandri, L., & Leveneur, L. (2021). La professionnalisation et l’auto-régulation des pratiques de marketing d’influence sur internet. Communication & professionnalisation, (11), 75-93. url=https://hal.science/hal-03172046/document
  17. ↑ Marion Seigneurin, Christine Balagué et Kevin Mellet, « Publicité numérique responsable », {{Article}} : paramètre « périodique » manquant, Chaire Good in Tech ; Institut Mines-Télécom Business School (Institut Mines-Télécom) ; Sciences po Paris,‎ (lire en ligne, consulté le )
  18. ↑ Théophile Megali, Régulations réclamées : Enquête sur le marché de la publicité en ligne et son autorégulation (thèse), (lire en ligne)
  19. ↑ Stéphane Lajoinie-Bourliataux, « Application du marketing direct sur Internet : Le cas controversé des cookies et du spamming », Décisions Marketing, vol. 14,‎ , p. 73–79 (ISSN 0779-7389, DOI 10.7193/dm.014.73-79, lire en ligne, consulté le )
  20. ↑ Jimenez Andrea & Jongen François (2022) Les influenceurs et la communication commerciale: enjeux régulatoires. Université de Louvain, Faculté de droit et de criminologie ; url=https://www.csa.be/wp-content/uploads/2022/04/Memoire_Influenceurs_Andrea.pdf
  21. ↑ Didier Courbet, « L’influence non consciente des publicités vues furtivement et aussitôt oubliées », Questions de communication, no 5,‎ , p. 83–102 (ISSN 1633-5961, DOI 10.4000/questionsdecommunication.7098, lire en ligne, consulté le )
  22. ↑ Fadairo M (2020) L’influence de la publicité intrusive en ligne de format interstitiel sur les attitudes et les comportements des usagers: le rôle des facteurs modérateurs (Doctoral dissertation, Université d'Orléans) ; https://www.cajae.fr/wp-content/uploads/2020/10/TARIKSARAH_FAKHIR_2020-mis-en-page.pdf
  23. ↑ Laurent Martin, « La « mauvaise publicité »: Sens et contresens d'une censure », Le Temps des médias, vol. 2, no 1,‎ , p. 151 (ISSN 1764-2507 et 2104-3671, DOI 10.3917/tdm.002.0151, lire en ligne, consulté le )
  24. ↑ Laure Perraud. L'influence de l'intrusion perçue sur les comportements de résistance aux formats de publicité sur Internet. Journée de recherche sur la « Consommation Digitale », Nov 2012, Paris, France. ⟨hal-01468972⟩
  25. ↑ Inès Chouk, Denis Guiot (2014) Publicité intrusive sur Internet: une étude exploratoire des profils de résistance. 13ème journée de recherche sur le e-marketing / marketing digital, Sep 2014, Paris, France. pp.21. hal-01649746
  26. ↑ Laure Perraud, Antécédents et conséquences de l'intrusion publicitaire perçue sur internet : le cas des formes publicitaires, (lire en ligne)
  27. ↑ Laure Perraud Perraud, « L'influence du format d'e-publicité et de l'intrusion perçue sur les attitudes envers le format, l'annonce, la marque et envers le site internet support », {{Article}} : paramètre « périodique » manquant,‎ (lire en ligne, consulté le )
  28. ↑ Laure Perraud, « Étude exploratoire de l’intrusion perçue envers les formats de publicité sur Internet : à la recherche d’une classification », {{Article}} : paramètre « périodique » manquant,‎ (lire en ligne, consulté le )
  29. ↑ Inès Chouk, Denis Guiot. Publicité intrusive sur Internet : une étude exploratoire des profils de résistance. 13ème journée de recherche sur le e-marketing / marketing digital, Sep 2014, Paris, France. pp.21. ⟨hal-01649746⟩ ; https://hal.science/hal-01649746v1
  30. ↑ Rodriguez, V. (2019). Contributions à la modélisation de l’intrusion publicitaire perçue dans le cas de la téléphonie mobile (Doctoral dissertation, Paris 2). Lire en ligne : https://www.theses.fr/2019PA020019
  31. ↑ (en) Jinkook Lee et Horacio Soberon-Ferrer, « Consumer Vulnerability to Fraud: Influencing Factors », Journal of Consumer Affairs, vol. 31, no 1,‎ , p. 70–89 (DOI 10.1111/j.1745-6606.1997.tb00827.x, lire en ligne, consulté le )
  32. ↑ Duverney P.L (2022) Quelles mesures pour la protection et la mise en oeuvre des droits des enfants exposé·e·s sur les réseaux sociaux à des fins lucratives? (Dissertation doctorale, Université de Genève) ; https://archive-ouverte.unige.ch/unige:164236/ATTACHMENT01.
  33. ↑ Didier Courbet, Julien Intartaglia, Amélie Borde et Sylvain Denis, « L'influence non consciente des publicités vues furtivement et aussitôt oubliées : Une méthode d'étude socio-cognitive appliquée à Internet », {{Article}} : paramètre « périodique » manquant,‎ (lire en ligne, consulté le )
  34. ↑ Jacques Mopin et Alexandre Biosse-Duplan, « Crédulité, vulnérabilité... sources de profit », Les Tribunes de la santé, vol. 8, no 3,‎ , p. 41 (ISSN 1765-8888 et 2105-2182, DOI 10.3917/seve.008.46, lire en ligne, consulté le )
  35. ↑ Peppe Cavallari, « À quoi rêvent les algorithmes ? Le dernier ouvrage de Dominique Cardon. Dominique Cardon, À quoi rêvent les algorithmes ? Nos vies à l'heure des big data. Le Seuil, 2015 », Sens public,‎ (ISSN 2104-3272, DOI 10.7202/1043642ar, lire en ligne, consulté le )
  36. ↑ Arthur Grimonpont A (2022). Algocratie: Vivre libre à l'heure des algorithmes. Actes Sud.(présentation)
  37. ↑ Cette expression fait référence à la définiront de l'oligopole avec frange concurrentielle, qui, en organisation industrielle, est une structure de marché en concurrence imparfaite où un petit nombre de grosses entreprises, formant un oligopole, contrôlent une vaste part du marché, le reste étant représenté par un grand nombre de petites entreprises dans une situation proche de la concurrence pure et parfaite.
  38. ↑ Katie DeRosa, « Victoria firm AggregateIQ denies link to data-miner at heart of Facebook controversy », sur Times Colonist (consulté le )
  39. ↑ citation exacte : “WITHOUT A DOUBT, THE VOTE LEAVE CAMPAIGN OWES A GREAT DEAL OF ITS SUCCESS TO THE WORK OF AGGREGATEIQ. WE COULDN'T HAVE DONE IT WITHOUT THEM.” ; source : (en-CA) « https://web.archive.org/web/20170306025817/http://www.aggregateiq.com/ » (consulté le )
  40. ↑ Cette Mission relative à la régulation du secteur de la publicité en ligne a été mandatée le 2 juillet 2020, par le ministre de la Culture et le secrétaire d’Etat chargé du numérique, qui ont chargé Mme Anne Perrot, économiste, inspectrice générale des finances et M. Mathias Emmerich, conseiller référendaire à la Cour des comptes, assistés de M. Quentin Jagorel, inspecteur des finances.
  41. ↑ Lajoinie-Bourliataux, Stéphane. Le tus controversé des cookies et du spamming. Nous, 21111(O1), C6l11-S. url=https://www.academia.edu/download/36624824/Application_du_marketing_direct_sur_internet__le_cas_controverse_des_cookies_et_du_spamming.pdf
  42. ↑ Boisson A (2021). OPT IN: du «slogan» au design du site Internet. L’œuvre pédagogique de la CNIL dans ses lignes directrices sur les cookies et autres traceurs. Revue Lamy Droit civil, 37-à. URL : https://hal.science/hal-03102318/document
  43. ↑ « Memoire Online - Les adblockers sont-ils une chance ou un danger pour la publicité en ligne ? - Sylvain Chadenas », sur Memoire Online (consulté le )
  44. ↑ Robert Viseur, « Du tracking, des contre-mesures et de leur efficacité dans la publicité ciblée », Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information, vol. 2, no 1,‎ (ISSN 2634-1468, DOI 10.21494/iste.op.2021.0603, lire en ligne, consulté le )
  45. ↑ Alexander Coutant, Dany Baillargeon et Marie-Eve Carignan, « Gérer la pratique, gommer l’éthique : analyse des chartes et codes pour encadrer les pratiques de dépublicitarisation: », Communication & management, vol. Vol. 18, no 2,‎ , p. 91–113 (ISSN 2269-7195, DOI 10.3917/comma.182.0091, lire en ligne, consulté le )
  46. ↑ Julia Jouffroy, Guillaume Ber et Martin Tissier, Internet Marketing 2010 : L’odyssée du marketing interactif, Paris, Elenbi Éditeur,
  47. ↑ a et b PDF (Rapport) – La publicité ciblée en ligne, M. PEYRAT, CNIL (Commission Nationale de l’Information et des Libertés), p. 5, 2009
  48. ↑ (en) Micael Dahlen et Sara Rosengren, « If Advertising Won't Die, What Will It Be? Toward a Working Definition of Advertising », Journal of Advertising, vol. 45, no 3,‎ , p. 334–345 (ISSN 0091-3367 et 1557-7805, DOI 10.1080/00913367.2016.1172387, lire en ligne, consulté le )
  49. ↑ Esther Thorson et Shelly Rodgers, Advertising Theory in the digital age, Routledge, (ISBN 978-1-351-20831-4, lire en ligne), p. 3–17
  50. ↑ a b c d e f et g Shelly Rodgers, « Themed Issue Introduction: Promises and Perils of Artificial Intelligence and Advertising », Journal of Advertising, vol. 50, no 1,‎ , p. 1–10 (ISSN 0091-3367, DOI 10.1080/00913367.2020.1868233, lire en ligne, consulté le )
  51. ↑ A propos de la publicité computationnelle, voir par exemple la section spéciale de Huh et Malthouse 2020, "Advances in Computational Advertising", dans le Journal of Publicité, vol 49, n° 4. ; ou Jisu Huh et Edward C. Malthouse, « Advancing Computational Advertising: Conceptualization of the Field and Future Directions », Journal of Advertising, vol. 49, no 4,‎ , p. 367–376 (ISSN 0091-3367, DOI 10.1080/00913367.2020.1795759, lire en ligne, consulté le ), ou Guda van Noort, Itai Himelboim, Jolie Martin et Tom Collinger, « Introducing a Model of Automated Brand-Generated Content in an Era of Computational Advertising », Journal of Advertising, vol. 49, no 4,‎ , p. 411–427 (ISSN 0091-3367, DOI 10.1080/00913367.2020.1795954, lire en ligne, consulté le )
  52. ↑ (en) Xuebing Qin et Zhibin Jiang, « The Impact of AI on the Advertising Process: The Chinese Experience », Journal of Advertising, vol. 48, no 4,‎ , p. 338–346 (ISSN 0091-3367 et 1557-7805, DOI 10.1080/00913367.2019.1652122, lire en ligne, consulté le )
  53. ↑ (en) Xuebing Qin et Zhibin Jiang, « The Impact of AI on the Advertising Process: The Chinese Experience », Journal of Advertising, vol. 48, no 4,‎ , p. 338–346 (ISSN 0091-3367 et 1557-7805, DOI 10.1080/00913367.2019.1652122, lire en ligne, consulté le )
  54. ↑ (en) « 6 Issues Marketers Need to Consider for Successful AI Implementations », sur CMSWire.com (consulté le )
  55. ↑ « CMO by Adobe », sur Adobe Blog (consulté le )
  56. ↑ (en-US) AdExchanger, « AI Is Eating Advertising – And 2019 Will Be Critical For Getting It Right », sur AdExchanger, (consulté le )
  57. ↑ « Global Digital Ad Spending 2019 », sur Insider Intelligence (consulté le )
  58. ↑ (en-US) « AggregateIQ Created Cambridge Analytica's Election Software, and Here’s the Proof », sur Gizmodo (consulté le ).
  59. ↑ (en) « The Aggregate IQ Files, Part One: How a Political Engineering Firm Exposed Their Code Base », sur www.upguard.com (consulté le )
  60. ↑ House of Commons Digital, Culture, Media and Sport Committee (2019) Disinformation and ‘fake news’: Final Report ; Eighth Report of Session 2017–19 ; Report, together with formal minutes relating to the report ; rapport commandé par the House of Commons, Ref HC 1791, publié le 18 février 2019, imprimé le 14 février 2019 pour le Gouvernement britannique. Voir notamment paragraphe 152.
  61. ↑ Pascal Lannoo et Corine Ankri, E-marketing & e-commerce, Vuibert, , p. 141, 142, 143, 144 et 145
  62. ↑ Valère Corréard, « Et si demain on faisait des dons en regardant des publicités ? », sur franceinter.fr,
v · m
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