Benjamin Fabre (Datadome) : “Les robots représentent souvent plus de 50 % du trafic des sites médias”

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Datadome, spécialisée dans la lutte contre les robots malveillants et la cybersécurité des sites (scrapping, piratage de comptes, etc.), dont les outils sont utilisés par de nombreux éditeurs, a bouclé une levée de fonds de 42 millions d’euros en 2023. Benjamin Fabre, CEO et cofondateur de la société, analyse l’évolution du secteur, qui a vu apparaître les crawlers alimentant les modèles d’IA, et explique comment protéger les contenus des médias.
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À quoi servent les solutions développées par Datadome ? Qui sont vos clients ?

Aujourd’hui, environ 35 % de nos clients sont des médias, et le reste est concentré sur les sites de e-commerce et de petites annonces. Datadome protège les applications mobiles, les sites web, les API contre tout le trafic bot, d’abord contre les menaces purement liées à la cybersécurité comme la fraude au paiement, le piratage de compte, le credential stuffing (tentatives massives d’identification sur un site, ndlr) ou encore le “vulnerability scanning” (identification des faiblesses d’un site en vue de leur exploitation, ndlr).

La deuxième partie de nos solutions se concentre sur la protection du contenu, historiquement celui des médias, qui souhaitent qu’il soit consulté exclusivement par des humains et pas par des robots qui chercheraient uniquement à l’aspirer ou le republier pour des enjeux SEO ou publicitaires. Cela se réplique également sur les sites e-commerce pour la protection de listes de produits, de prix, de stocks, afin que ces éléments ne soient pas utilisés dans un but de veille concurrentielle par d’autres sociétés concurrentes.

Comment fonctionne concrètement la solution ?

Lorsqu’une requête arrive sur un site média – celle d’un navigateur ou d’une application mobile sur une API – il y a un appel sur le CDN ou le serveur de nos clients, qui effectue ensuite un second appel à nos serveurs afin de nous assurer que la requête est légitime : est-ce qu’elle vient d’un vrai navigateur ? Est-ce que ce navigateur est utilisé par un être humain ou un robot qui automatise une séquence d’actions (faux scrolls, clics, déplacements de souris…) ? Nous collectons ces milliards de signaux pour faire du machine learning et déterminer s’il s’agit d’un robot – que nous bloquons instantanément – ou d’un humain.

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