7 avril 2026

Temps de lecture : 2 min

Seulement 40 % d’internautes traçables : pourquoi l’avenir du ciblage passe par les panels, selon Implcit

Comment cibler 100 % de son audience quand seulement 40 % des publicités disposent à la fois du consentement de l'utilisateur et d'un cookie actif ? Face à la fin du tracking massif, Implcit explique comment les panels statistiques s'imposent comme l'alternative la plus fiable et respectueuse de la vie privée.

Avec le durcissement des réglementations sur les données personnelles et la disparition progressive des cookies tiers, l’écosystème de la publicité digitale est contraint de se réinventer. Face à cette fin du tracking de masse, Implcit mise sur une méthode éprouvée reposant sur le volontariat : les panels statistiques.

Le constat : les limites du suivi individuel

Aujourd’hui, pister l’ensemble des internautes montre ses limites techniques et réglementaires. Le constat partagé par Laurent Nicolas, CEO d’Implcit, est le suivant : à l’heure actuelle, seules 40 % des publicités digitales disposent à la fois du consentement de l’utilisateur et d’un cookie actif. Cependant, on ne peut pas demander à une marque de concentrer tout son budget publicitaire uniquement sur les 40 % de sa cible qu’elle est en mesure de tracker. La volonté des annonceurs reste d’obtenir, si possible, une couverture de 100 % sur les personnes qui les intéressent. Il faut donc trouver le moyen d’allier cette exigence de ciblage avec le respect de la vie privée.

Le ciblage publicitaire basé sur des attitudes complexes

Pour y parvenir, Implcit combine les données comportementales très granulaires du panel internet de Médiamétrie (qui suit l’activité de 20 000 individus de façon anonyme) avec les données déclaratives de la vaste enquête TGI de Kantar. Cela permet aux marques d’aller bien au-delà des simples critères socio-démographiques pour cibler des internautes en fonction de traits psychologiques et d’attitudes, comme « les personnes qui ont confiance en l’avenir ».  

« On prend le persona tel quel. On ne cherche pas à le faire rentrer aux forceps dans les critères restrictifs de YouTube, de Meta ou de TF1. Chaque campagne est véritablement taillée sur mesure pour correspondre à la cible », explique Laurent Nicolas.

Un avantage technologique issu d’un héritage historique

Pouvoir manipuler un tel niveau de granularité nécessite un accès privilégié aux données brutes. Dans le cas d’Implcit, l’accès aux données désagrégées de Médiamétrie repose sur l’histoire de leurs fondateurs : ce sont eux qui ont inventé l’architecture de la base de données du panel internet dès 1998, architecture qui est toujours utilisée aujourd’hui. De plus, ils ont créé le standard mondial de la mesure de la visibilité publicitaire en 2007 avec leur ancienne société, Alenty. Selon Laurent Nicolas, c’est cette expertise historique incontestable qui leur vaut la confiance absolue de l’institut de mesure pour manipuler ces données sensibles.

Une approche robuste face aux bouleversements de l’IA

Outre son avantage pour la vie privée, le panel offre une véritable résilience technologique. Face à l’émergence d’intelligences artificielles (comme ChatGPT) qui pourraient capter une large part du trafic internet, la méthodologie des panels prouve sa capacité d’adaptation. « Tout comme la mesure d’audience a su s’adapter à l’arrivée des applications mobiles ou du protocole HTTPS il y a 25 ans, elle évoluera pour analyser ce qui intéresse les gens directement à l’intérieur de ces nouvelles IA », observe le CEO d’Implcit.

Face à l’engouement actuel pour les panels synthétiques générées par l’IA, il reste pragmatique : « Les données synthétiques n’augmentent pas la fiabilité des études. C’est assez logique car la fiabilité dépend de la quantité des données utilisées et les données synthétiques se fondent sur le même jeu de données que l’étude de base ».

Pour engager sereinement d’importants investissements financiers (qui se chiffrent en dizaines ou centaines de milliers d’euros), la boussole d’Implcit tient donc en un équilibre: « L’IA pour la puissance et les statistiques pour la fiabilité ».

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