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Big data, intelligence artificielle, la dynamique d’innovation actuelle offre de multiples opportunités d’enrichir la mesure d’audience des médias. Médiamétrie conduit une R&D très active dans ces domaines. A l’occasion de la Table ronde organisée par l’IREP le 5 décembre 2018 consacrée à la prospective et l’innovation, Benoît Cassaigne, Directeur Général Délégué de Médiamétrie, a présenté la feuille de route et les grands sujets de recherche à Médiamétrie pour être toujours au plus près des évolutions des usages et tirer le meilleur parti des innovations technologiques.

L'essentiel :

• Panels et data se complètent pour apporter une grande richesse aux mesures d’audience
• Watermarking, audimétrie Individuelle portée, nouvel audimètre… : la mesure d’audience des médias évolue régulièrement grâce aux innovations technologiques
• Médiamétrie développe des services pour analyser et enrichir les datas et apporter plus d’informations aux éditeurs
• Médiamétrie conduit une R&D très active en utilisant notamment les technologies d’intelligence artificielle : qualification de cookies, identification de logos…

Les panels s’enrichissent des nouvelles technologies et de la data

La technologie progresse à grande vitesse et influence fortement les comportements médias des individus, les services proposés et les équipements. L’innovation à Médiamétrie est guidée par l’évolution des pratiques et s’accorde au tempo des clients.

Les évolutions technologiques ne s’opposent pas aux panels, bien au contraire. Ces derniers constituent le socle des mesures d’audience. Benoît Cassaigne le répète : « la force des données produites par Médiamétrie est d’être issues de panels » ; Médiamétrie compte 60 000 panélistes à travers l’ensemble de ses études. « Ces données sont déterministes, indépendantes, pérennes, de qualité, extrêmement contrôlées, avec une profondeur temporelle importante. Elles garantissent également le respect de la vie privée ». Panels et datas sont complémentaires : les datas apportent de la granularité, indispensable dans un monde media fragmenté, et les panels qualifient et donnent un cadre de référence à la data.

La technologie offre de multiples opportunités pour enrichir les mesures et les rendre plus performantes. Quelques exemples. Dès 2008, l’intégration du watermarking à la mesure d’audience de la télévision a permis d’affranchir cette dernière des contraintes techniques liées à l’évolution des modes de réception. Le watermarking a également rendu possible en 2011 la prise en compte de la consommation des programmes TV en différé par enregistrement, puis du replay en 2014. Autre innovation, un nouvel audimètre au format tablette – le TVM3 – est en cours de déploiement dans les foyers panélistes Médiamat depuis 2018. Dernière illustration, le développement d’un pager porté par les panélistes destiné en particulier à mesurer l’audience de la Télévision et la Radio en mobilité, c’est l’Audimétrie Individuelle Portée, testée à grande échelle depuis 2018.

En 2020, la mesure d’audience de référence de la télévision, le Médiamat, intègrera au quotidien l’audience sur les 4 écrans (TV, smartphone, tablettes, ordinateurs) pour toutes les chaînes, grâce aux données d’usage de connexion TV par internet (tags site-centric) ; le Médiamat inclura également le visionnage hors domicile. Pour Benoît Cassaigne, « la consommation média est de plus en plus individuelle, parce que la taille des foyers diminue, et la société est de plus en plus individualiste. A long terme, une mesure individuelle pour mesurer les médias a du sens. Médiamétrie souhaite conforter sa place de leader mondial dans ce domaine. »

De manière générale, un axe important du développement des mesures d’audience consiste à systématiquement chercher à enrichir les panels par des données de fréquentation internet, issues de tags ou de logs de connexions. C’est l’hybridation des mesures, fruit de l’expertise statistique et data science de Médiamétrie, qui accroît la précision des résultats. Des évolutions rendues possibles par l’utilisation du cloud computing pour le stockage et le traitement de données, ainsi que l’utilisation des méthodes de traitements de données massives et hétérogènes. La technologie se déploie également au service de la publicité, qu’il s’agisse du programmatique ou de la publicité adressée. Médiamétrie développe l’utilisation croissante de ses solutions de Médiaplanning sous forme d’API utilisables par les ad serveurs. Les réflexions en cours sur le développement de la publicité adressée vont requérir le marquage Watermarking des contenus publicitaires pour identifier l’audience individuelle de la publicité. 

Le développement des activités Data

Les capacités et l’expertise croissantes de l’exploitation de datas ont conduit Médiamétrie à développer, depuis 2017, son activité data.

Cette activité consiste à vérifier, enrichir et qualifier les données : qu’il s’agisse des données collectées par les clients de Médiamétrie par les données de panels, ou à l’inverse des données des panels grâce à la Data fournie par des éditeurs. Ou encore par les deux en même temps, ce qui est réalisé au travers du nouveau service Data Enriching ; il permet d’intégrer au Médiaplanning TV des cibles data créées à partir de comportements digitaux observés dans les usages du panel Internet de Médiamétrie, ou provenant de data clients, de fournisseurs externes.

Les équipes Data Science de Médiamétrie ont récemment développé des solutions Data Profiling qui peuvent faire appel à différentes méthodes comme le deep learning ou les réseaux de neurones pour de l’analyse sémantique et le machine learning. Data profiling permet aux éditeurs TV et Internet d’associer un profil socio-démographique à leurs données d’usage - la composition du foyer utilisateur des box ADSL pour la TV et l’âge et le sexe d’un cookie pour internet par exemple. Data Profiling permet ainsi d’améliorer le ciblage publicitaire. Data Profiling s’appuie sur un ensemble de méthodes et permet de s’adapter aux différents besoins et données de nos clients. Chaque question nécessite en effet une étude approfondie et une solution spécifique pour être traitée.

Médiamétrie engage des actions spécifiques pour concevoir cette activité en accord avec les principes du Règlement Général sur la Protection des Données. 

Intelligence Artificielle et Blockchain ouvrent de nouvelles perspectives

Grâce à son Lab’innovation qui réunit des experts aux compétences complémentaires – data science, informatique, technologies de mesures – Médiamétrie expérimente sans cesse de nouvelles solutions pour préparer les mesures de demain : parmi elles tout particulièrement l’intelligence Artificielle et la Blockchain.

Un axe de recherche actuel porte sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour contourner la complexité d’identifier certains contenus internet cryptés en https : Médiamétrie étudie un algorithme qui segmente des captures d’écrans mobiles pour en extraire le logo et ainsi reconnaître le site internet consulté par le mobinaute.

Une autre piste de R&D porte sur l’association d’une vidéo à une chaîne de TV, en identifiant son logo, grâce à la création d’un modèle de deep learning spécialisé, en constituant un jeu de données d’images. La création d’un modèle de machine learning pour la détection d’un type de programme radio est aussi à l’étude.

Les réflexions en Intelligence Artificielle portent encore sur l’identification des voix, des fréquences sonores ou la mesure de l’attention, de l’engagement, des émotions des individus qui regardent des flux.

Enfin, la blockchain pourrait à terme jouer un rôle important dans l’utilisation et la standardisation des data. Il s’agit d’une technologie encore jeune, d’à peine 3 ans. Ses perspectives sont aujourd’hui encore limitées par sa vitesse de traitement, sa consommation d’énergie et sa compatibilité avec le RGPD. Pour Benoît Cassaigne, « La technologie est loin d’être mûre, mais sa capacité notamment à gérer des questions de droit et de transparence, notamment dans le domaine publicitaire, et surtout, pour Médiamétrie, la possibilité de mutualiser ces datas sans les mélanger, est intéressante. »

Laure Osmanian Molinero

3 questions à Christine Robert, Directrice Déléguée de l’IREP

Quels sont selon vous les grands challenges à venir des instituts d’études ?

Les instituts d’études sont fortement challengés à la fois par la multiplicité des méthodes de collecte des données, par l’émergence de nouvelles données ou data utilisables, par les sources d’information plurielles liées au social ou à l’influence, et par les nouvelles technologies dont l’IA fait partie mais aussi la voix, l’image etc…
Les challenges viennent aussi d’un univers concurrentiel élargi aux cabinets de consulting, à des solutions technologiques performantes, mais aussi à l’internalisation de l’expertise développée au sein même des entreprises (DMP, panels propriétaires…)
Dans ce cadre de mutation profonde, les enjeux des instituts d’études sont liés à la reconnaissance de leur expertise (méthodes de collecte et d’analyses rigoureuses et scientifiques), à la réassurance par rapport à leur capacité de transformation et d’ouverture afin d’intégrer des nouvelles technologies ou nouvelles approches qui ne soient pas « gadget », à la portée opérationnelle des analyses et le pragmatisme de leurs recommandations.

Quel rôle pensez-vous que l’Intelligence Artificielle peut jouer ?

L’IA a bien évidemment un rôle à jouer pour les instituts d’études tout autant que dans de nombreux autres secteurs aujourd’hui comme la santé, les services et/ou la communication par exemple. 
C’est un progrès technique majeur qui permet avec le développement exponentiel des données (data) d’aller plus loin, plus rapidement dans les capacités d’analyse des instituts. L’IA est un amplificateur et un accélérateur de l’intelligence et de l’expertise humaine, lui permettant d’augmenter ses capacités de performance et d’efficacité. 
En résumé, l’IA (Intelligence Artificielle) est au service de l’IH (Intelligence Humaine) et non l’inverse !

Les technologies sont-elles selon vous les principales pistes d’évolution pour les instituts d’études ?

Les technologies sont très importantes mais ce ne sont pas les seules voies d’évolution pour les instituts d’études.
La capacité à intégrer les problématiques métiers avec des méthodes de travail plus immersives, la mise en place de process organisationnels plus matriciels et moins « silotés», et la création de partenariats avec des acteurs issus d’autres univers ayant des compétences ou savoir-faire différents, spécifiques ou complémentaires sont autant de pistes intéressantes d’évolution pour les instituts d’études.