Julien Rosanvallon (Médiamétrie) : “L’un des enjeux clés de la mesure d’audience hybride porte sur la qualité et la certification des données utilisées”

Comme d’autres organisations, Médiamétrie s’oriente de façon importante vers les mesures d’audience hybrides, qui associent panel et données. Que change l’intégration de la data dans les modèles historiques de la mesure ?

Traditionnellement, pour faire une mesure d’audience, nous avions trois grands piliers : les technologies, donc le boîtier sur la télévision et l’appareil portable pour la mesure de la radio ou de la télévision ; les échantillons ou panels, pour la représentativité ; et enfin des “règles du jeu” et indicateurs, donc une définition des périmètres par des conventions – ce que nous avons fait récemment pour les nouvelles mesures. L’arrivée de la data a profondément bouleversé ce triptyque. Dans un contexte de fragmentation exponentielle des usages, la data apporte une finesse nécessaire pour comprendre leur dispersion. Elle a révolutionné les pratiques publicitaires et marketing. Avec les adservers et les données de voie de retour, nous avons la capacité de cibler des individus, de suivre des campagnes et de mesurer l’effet de ces publicités, ce qui a d’ailleurs été un socle important du succès d’internet comme support publicitaire.

Faut-il considérer que la data est un outil parfait et suffisant à lui seul pour une mesure moderne ?

Non, en tout cas pas prise isolément, et il faut en avoir un regard critique, notamment vis-à-vis des panels, car malgré ses mérites, la data est aussi porteuse de mythes. Le premier est le mythe de son infaillibilité. En réalité, les données peuvent souffrir de problèmes de collecte ou ne pas être exhaustives. Le deuxième point, c’est que la data elle-même est de plus en plus fragmentée. Si nous voulons une donnée exhaustive sur les usages télévisuels des Français, il n’existe pas un seul fournisseur qui dispose de toutes ces informations. Le dernier mythe, c’est celui qui est apparu avec l’arrivée de la data dans la mesure, et qui a fait dire à certains que “les panels vont disparaître, puisque nous avons accès à l’exhaustivité via les données”. C’est une vision qui me semble biaisée et idéalisée, surtout lorsqu’on compare les données à la représentativité des panels. Notre panel Médiamat compte par exemple un peu plus de 11 000 individus. Le futur de la mesure est donc hybride : il réside dans la combinaison de plusieurs sources de données – échantillons et big data – pour créer une nouvelle source aux caractéristiques plus fines.

Quels sont les apports respectifs des données et des panels dans ces nouvelles mesures ?