Comment customiser l’inventaire YouTube sur mesure grâce à l’IA

Dans cette tribune, Making Science présente Siever, une solution d’IA qui permet aux annonceurs de sélectionner sur YouTube les chaînes les plus qualitatives et brand safe afin de construire un inventaire CTV sur mesure et plus performant.

Par Jérôme Cauchard, Directeur Général Making Science France. Tribune réalisée dans le cadre de Future of Total Video.

Depuis plusieurs années, nous assistons à une recomposition profonde des usages média, marquée par l’explosion de la télévision connectée. Avec 93% des foyers français équipés selon Médiamétrie, le grand écran conserve sa place centrale au cœur du salon, déployant une force d’impact et une mémorisation supérieures à tout autre support. Cependant, le comportement des téléspectateurs privilégie désormais les modes de visionnage à la demande. Conséquence directe : la consommation de télévision linéaire et de replay chez les 25-49 ans chute de 36% depuis 2015^[1]. La CTV s’impose ainsi face aux canaux traditionnels, occupant une part toujours plus vaste de l’attention publicitaire.

Dans ce nouvel écosystème, YouTube figure parmi les plateformes privilégiées pour l’activation sur grand écran. En France, plus d’un habitant sur deux consulte la plateforme quotidiennement, cumulant en moyenne 52 minutes^[2] de visionnage par jour. L’écran de télévision représente désormais le deuxième support de consommation de YouTube (40%), juste derrière le mobile^[3]. Pourtant, la gestion de cet inventaire soulève de réelles difficultés pour de nombreux annonceurs. L’ampleur de YouTube, associée à la surabondance de formats, à la profusion de chaînes et à l’hétérogénéité des contenus, rend l’environnement complexe et parfois perçu comme insuffisamment premium. La crainte d’un manque de brand safety ou d’un décalage avec l’image de marque freine encore certains investissements.

Pour saisir cette opportunité stratégique, Making Science a créé Siever. Une solution fondée sur l’intelligence artificielle pour la curation de YouTube. Grâce à une méthodologie propriétaire combinant les données d’audience issues de l’API de YouTube et la puissance de Gemini, Siever analyse et score les chaînes YouTube afin d’isoler uniquement les plus qualitatives. L’outil permet de bâtir un plan média sur YouTube entièrement personnalisable selon quatre critères : la configuration de la chaîne, la qualité audiovisuelle, la valeur des scripts et le respect strict de la brand safety.

La performance de cette technologie se prouve concrètement sur le terrain. À l’occasion de la Coupe du Monde de Football 2026, Making Science a déployé Siever pour Intersport afin de renforcer son statut de distributeur officiel du maillot de l’Équipe de France. Alors qu’un ciblage natif sur YouTube proposerait jusqu’à cent mille chaînes associées à l’univers du sport, un tel volume intégrerait inévitablement de nombreux inventaires YouTube moins qualitatifs et ne favoriserait pas un environnement premium. Siever va plus loin en évaluant l’ensemble de ces cent mille chaînes afin d’isoler à grande échelle les cinq mille meilleures. L’outil retient non seulement des médias reconnus comme beIN SPORTS, CANAL+ ou L’ÉQUIPE, mais identifie également des chaînes moins connues mais toujours en parfaite adéquation avec l’exigence de brand safety de la marque. Les résultats de l’étude Brand Lift attestent de cette supériorité face aux méthodes traditionnelles : Intersport a obtenu 5,5 fois plus de mémorisation publicitaire versus la campagne test hors Siever et doublé l’association de marque. Making Science démontre ainsi la capacité de Siever à transformer la complexité de YouTube en un puissant levier de croissance sur grand écran.

^[1] Source : Médiamétrie

^[2] Source : Google / YouTube France 2025

^[3] Source : Google / YouTube France 2025