Ad Fraud: l'IA contre-attaque
La fraude publicitaire n'est pas un phénomène nouveau, mais elle ne cesse d'évoluer, portée par des techniques sophistiquées et des systèmes toujours plus automatisés.
Avec des coûts liés à la fraude dans la publicité numérique estimés à passer de 88 milliards de dollars en 2023 à 172 milliards de dollars en 2028, ce problème ne va clairement pas disparaître. L’essor de l’intelligence artificielle (IA) permet aux fraudeurs d’exploiter ces technologies avancées pour étendre leurs activités, créant ainsi de nouveaux risques pour les professionnels du marketing et tout l’écosystème publicitaire. Heureusement, l’IA fournit aussi les outils nécessaires pour contrer ces menaces en adaptant continuellement les stratégies antifraude.
Bien que certaines initiatives contre la fraude se concentrent sur la réglementation et l'application des lois, le moyen le plus efficace reste économique : rendre la fraude trop coûteuse et complexe à grande échelle. Cette approche consiste d’abord à éliminer les incitations financières dès le haut du funnel publicitaire, et s'appuie sur des systèmes de détection plus rapides et intelligents, capables d’évoluer avec les menaces. Voici comment tout cela fonctionne.
La mesure, un point de contrôle économique stratégique
La lutte contre la fraude commence par la précision à l’étape de la mesure, là où les performances publicitaires et les conversions sont enregistrées. En identifiant les activités frauduleuses dès cette phase, elles ne peuvent ni affecter les budgets ni fausser les indicateurs clés. Cette méthode garantit la fiabilité des données utilisées par les professionnels du marketing.
La prévention de la fraude lors des phases de diffusion et de mesure répond à des besoins différents. Même si la fraude peut survenir à tous les niveaux d'une campagne, l’étape de mesure constitue un point stratégique pour isoler et éliminer les interactions frauduleuses avant qu'elles ne contaminent les résultats.
Pré-installation contre analyse post-campagne : la prévention plutôt que la correction
Toutes les fraudes ne sont pas égales. Bien que certaines puissent être détectées après coup, la prévention la plus efficace reste de bloquer les fraudeurs avant que leur trafic frauduleux ne soit comptabilisé. La détection pré-installation exclut les impressions ou clics frauduleux de l'attribution, protégeant ainsi la performance des campagnes.
L'analyse post-campagne reste toutefois utile pour repérer des schémas récurrents ou des anomalies à plus long terme. Cependant, privilégier une protection préventive permet de limiter les interventions correctives après coup, garantissant des données plus fiables et une meilleure allocation des ressources.
Établir un profil plus précis des interactions authentiques
Les méthodes d’attribution traditionnelles reposent souvent sur des signaux quantitatifs comme les impressions ou les clics, facilement manipulables par les fraudeurs. Pour y remédier, les systèmes antifraude doivent définir une référence plus précise basée sur des signaux qualitatifs et comportementaux permettant de différencier les interactions réelles des fausses.
Par exemple, les vraies interactions impliquent souvent une participation active : engagement avec une publicité, réalisation d'actions significatives, ou navigation approfondie dans une application ou un site. Ces signaux permettent aux systèmes antifraude d’identifier plus facilement les activités frauduleuses.
Détection et réponse immédiates grâce à l’IA
La fraude évolue rapidement, tout comme les systèmes censés la combattre. La détection en temps réel alimentée par l’IA permet de repérer et de gérer les activités frauduleuses en quelques heures au lieu de jours ou semaines.
En traitant de vastes quantités de données avec des modèles probabilistes tels que les algorithmes bayésiens, l’IA identifie des motifs et des anomalies jusqu’à huit fois plus vite qu’un analyste humain. Ainsi, dès qu’une fraude est détectée, les contre-mesures peuvent être immédiatement déployées, limitant les perturbations et les pertes financières.
Adaptation permanente aux nouvelles menaces
La fraude, c’est le jeu du chat et de la souris. À mesure que les fraudeurs développent de nouvelles techniques, les systèmes de détection doivent s’améliorer. Les solutions antifraude modernes utilisent l’IA non seulement pour détecter la fraude, mais aussi pour affiner leurs algorithmes face aux nouvelles menaces.
Ce processus itératif permet aux systèmes de rester en avance sur les fraudeurs. Même si l’IA pilote ce processus, l'expertise humaine reste indispensable pour valider et orienter ces évolutions.
Un écosystème publicitaire anti-fraude plus robuste
La lutte contre la fraude ne peut pas se faire de manière isolée. L’intégration de ces stratégies à l'ensemble de l'écosystème publicitaire renforce l’intégrité de toute la chaîne. En protégeant dès la mesure et en intégrant des solutions en amont comme le filtrage des impressions, les fraudes peuvent être stoppées avant d'impacter les résultats ou le budget marketing.
Ces principes, développés initialement pour la publicité mobile, sont applicables à d'autres canaux tels que la télévision connectée (CTV) ou les réseaux retail media (RMNs), qui rencontrent des défis similaires. En adoptant ces stratégies, les acteurs du marché réduisent les incitations à la fraude et renforcent la transparence et la fiabilité de leurs campagnes.
En modernisant leurs approches antifraude — en protégeant la couche de mesure, en privilégiant la prévention pré-installation, en affinant la détection des interactions authentiques, en s’appuyant sur l’IA pour une détection en temps réel et en s’adaptant en continu aux nouvelles techniques — les professionnels du marketing peuvent rendre la fraude non rentable et moins fréquente. Ils pourront ainsi explorer de nouvelles sources d’inventaire en toute confiance, tester de nouveaux segments d’audience et optimiser durablement leur retour sur investissement.