Après le cookie, la mémoire conversationnelle : quelle règle du jeu pour l'IA ?
La mémoire conversationnelle peut devenir le cookie de demain. L'enjeu est de protéger les personnes sans laisser l'IA fermer davantage le marché.
La publicité arrive dans les assistants IA. OpenAI teste déjà des formats dans ChatGPT. Google prépare de nouvelles formes de publicité dans AI Mode. D’autres suivront.
Ce mouvement est logique. Ces services coûtent cher à développer et à opérer. Leur accès gratuit ou abordable devra être financé.
Le débat ne doit donc pas opposer ceux qui seraient pour une IA gratuite et ceux qui seraient contre toute publicité, la question est ailleurs.
Que se passe-t-il lorsqu’un même service devient à la fois l’endroit où l’on cherche, où l’on échange, où l’on prépare un projet, où l’on reçoit une recommandation et où l’on peut être influencé commercialement ?
Un assistant IA n’est pas une page web. Il n’est pas non plus un moteur de recherche classique.
Il peut comprendre une contrainte, retenir une préférence, suivre une hésitation et relier plusieurs conversations autour d’un même projet. Il ne voit plus seulement une requête. Il peut comprendre une intention dans la durée.
C’est cette différence qui doit nous conduire à regarder la publicité conversationnelle autrement.
La publicité n’est pas le sujet
OpenAI affirme que les publicités testées dans ChatGPT doivent être identifiées, séparées des réponses et sans influence sur les contenus produits par le modèle. L’entreprise indique que les annonceurs n’accèdent pas aux conversations ni aux mémoires individuelles. Ces principes vont dans le bon sens. Une publicité réellement utile, clairement signalée et contrôlable peut contribuer à financer l’accès à des outils puissants. Elle peut aussi aider une personne à découvrir une offre pertinente au moment où elle cherche une solution.
Le problème commence lorsque la publicité devient difficile à distinguer du conseil.
Un utilisateur ne doit pas avoir à se demander si une recommandation est formulée pour l’aider parce qu’elle semble naturellement pertinente ou parce qu’une marque a payé pour entrer dans sa réflexion.
La frontière entre assistance, recommandation organique et publicité doit être visible. Elle doit être comprise par l’utilisateur. Elle doit pouvoir être vérifiée par un tiers.
C’est moins une question de format que de gouvernance.
Nous avons déjà connu ce déplacement
Le digital a déplacé une part considérable de la valeur publicitaire vers les plateformes capables de réunir dans le même environnement la relation connectée, les données, la distribution, l’achat média, l’optimisation et la mesure.
Google peut relier la recherche, la vidéo, les services et les outils publicitaires. Meta dispose de comptes connectés, de signaux sociaux et d’une régie intégrée. Amazon combine recherche produit, commerce, vidéo, données clients et publicité.
Dans la vidéo, YouTube, Netflix, Amazon ou TikTok disposent de relations directes avec leurs audiences et d’environnements de plus en plus pilotés par la donnée.
Leur avantage ne tient pas seulement à la quantité d’informations qu’ils détiennent, il tient à leur capacité à relier des signaux dans une même boucle puis à proposer aux annonceurs des indicateurs de performance continus, lisibles et difficiles à challenger.
Les médias, les régies et les technologies européennes évoluent dans une autre réalité. Leur chaîne de valeur est fragmentée. L’éditeur, la régie, la CMP, le SSP, le DSP, l’agence, l’annonceur et les outils de mesure ne détiennent jamais la même partie du parcours.
Les règles peuvent être communes. Les capacités ne le sont pas.
C’est une distinction essentielle. Elle explique une grande part de l’asymétrie qui s’est installée dans la publicité digitale.
La presse a été la première touchée, la télévision est désormais confrontée à la même logique. La compétition ne porte plus seulement sur les contenus ou sur les audiences. Elle porte aussi sur la capacité à relier un compte, une exposition, une recommandation, une intention, une conversion et un KPI dans le même environnement.
L’IA peut déplacer le sujet encore plus loin, vers le moment où l’intention se forme.
La mémoire sera-t-elle le cookie de demain ?
La mémoire conversationnelle d’un assistant deviendra-t-elle, dans les faits, l’équivalent d’un cookie nouvelle génération ?
Pas un identifiant technique limité à un navigateur ou à un site. Une mémoire capable de relier dans le temps des préférences, des projets, des contraintes et des intentions exprimées directement par une personne.
Une requête de recherche indique une demande ponctuelle. Une conversation peut faire apparaître un projet, un budget, une temporalité, des préférences, des hésitations ou une situation personnelle.
Un assistant peut ensuite recommander, comparer, préparer une décision et agir.
Si une même interface réunit mémoire, intention, recommandation, publicité, transaction et mesure, elle peut devenir un point de passage beaucoup plus central encore que les interfaces qui ont structuré le web, le social ou la vidéo.
Ce n’est évidemment pas une accusation contre OpenAI , Google ou autres acteurs de ce type, il s'agit d'un point de cohérence que nous devons poser avant que les modèles ne deviennent difficiles à challenger.
Quel consentement pour une publicité fondée sur une mémoire durable ? Quelle durée de conservation ? Quels signaux peuvent être utilisés ? Quelles déductions doivent être interdites ? Comment une personne peut-elle réellement comprendre, corriger ou supprimer ce qui a été retenu sur elle ?
La récente sanction de Google sur le traitement de données de localisation entre 2018 et 2020 rappelle qu’une décision importante peut intervenir plusieurs années après les faits. Entre-temps, les usages, les modèles économiques et les positions de marché ont déjà profondément évolué.
Nous avons souvent régulé après que les avantages ont été construits. Avec les assistants IA, nous avons encore la possibilité de regarder les effets de structure avant qu’ils ne deviennent difficiles à corriger.
Ne pas reproduire l’asymétrie
Le sujet ne porte pas uniquement sur la protection de la vie privée, il porte aussi sur la capacité des acteurs européens à rester dans la course.
Dans le web ouvert, les médias, les régies et les technologies européennes travaillent avec des signaux fragmentés. Ils doivent gérer le consentement, articuler des chaînes techniques complexes et composer avec des mesures imparfaites.
Dans le même temps, les plateformes intégrées peuvent optimiser dans leurs propres environnements et fournir aux annonceurs les KPI qu’elles ont elles-mêmes contribué à produire.
L’objectif n’est pas de réclamer une liberté générale de collecter et d’exploiter davantage de données.
La protection des personnes reste la première exigence.
Mais il faut distinguer les usages selon leur risque. Le profilage transversal, l’exploitation de données sensibles ou l’influence sur des personnes vulnérables appellent les règles les plus strictes.
La mesure limitée, la lutte contre la fraude, le contrôle de fréquence, la vérification de diffusion, la facturation ou certaines formes d’attribution ne poursuivent pas les mêmes finalités.
La question est donc simple : des médias, des régies et des technologies européennes pourront-ils développer, dans un cadre protecteur, leurs propres capacités de mesure et de personnalisation ? Ou verront-ils s’installer une nouvelle asymétrie dans laquelle les plateformes intégrées seront les seules à pouvoir relier durablement intention, recommandation, publicité et mesure ?
La confiance ne se décrète pas
Anthropic a fait un choix différent. Claude restera sans publicité, pour le moment. Ce choix ne signifie pas que tous les assistants doivent être financés par abonnement. Il rappelle qu’une conversation peut être considérée comme un espace particulier dont la valeur repose d’abord sur la confiance.
La publicité conversationnelle n’est pas une fatalité technologique. C’est un choix de produit et de modèle économique.L’Europe doit pouvoir accueillir plusieurs modèles. Des assistants sans publicité. Des assistants financés par une publicité clairement séparée. Des offres hybrides. Des offres professionnelles et des offres grand public.
Mais cette diversité suppose des règles lisibles.
La mémoire conversationnelle ne doit pas devenir un actif publicitaire opaque. Toute personnalisation fondée sur une mémoire durable doit relever d’un choix distinct, compréhensible et réversible.
Les conversations sensibles, les situations de vulnérabilité et les déductions qui peuvent en être tirées doivent rester hors de portée de toute logique publicitaire.
Les annonceurs ont aussi intérêt à cette clarté. Ils ont besoin de savoir dans quel contexte ils apparaissent, comment leurs messages sont sélectionnés et comment leurs résultats sont mesurés. Ils ne peuvent pas dépendre uniquement des indicateurs produits par la même plateforme qui vend l’inventaire, organise la diffusion et mesure son propre effet.
La publicité dans les assistants IA peut ouvrir de nouvelles opportunités. Elle peut financer l’accès à des services utiles. Elle peut rendre la découverte de produits et de services plus pertinente.
Mais elle ne doit pas devenir le prochain système fermé où l’intention, la recommandation et la mesure appartiennent à quelques acteurs que personne ne peut réellement auditer.
La bonne question n’est donc pas : peut-on faire de la publicité dans les assistants IA ? , elle est : quelles séparations voulons-nous maintenir entre l’espace où une personne pense, demande conseil ou prépare un projet et celui où elle est influencée commercialement ?