Derrière le jargon du marketing : ma vision pratique des Data Clean Rooms
Bonjour à tous. Je m’appelle Paul Ripart et depuis une dizaine d’années, j’évolue dans l’univers foisonnant du marketing numérique. Aujourd’hui, en tant que responsable du digital chez Prisma Media, je suis aux premières loges des transformations qui secouent notre industrie. Et si vous êtes comme moi, vous avez sans doute remarqué cette tendance qu’a notre écosystème à créer des acronymes à une vitesse folle. Comme je le disais en podcast, ‘c’est un peu les problèmes du marketing digital, il y a beaucoup de mots et d’acronymes un peu complexes, des DMP, des DSP, des SSP’. Et voilà qu’un nouveau venu s’est imposé dans nos conversations : la Data Clean Room. Loin d’être un simple buzzword de plus, ce concept représente une réponse concrète et puissante à la plus grande équation que nous devons résoudre aujourd’hui : comment continuer à faire du marketing pertinent et personnalisé tout en respectant scrupuleusement la vie privée de nos utilisateurs et un cadre légal, le RGPD, de plus en plus strict ? C’est une question qui hante les nuits de nombreux marketeurs, et je l’ai vécue de l’intérieur en participant à la mise en place d’une de ces fameuses ‘chambres blanches de données’ chez Prisma Media. Dans les lignes qui suivent, je ne vais pas vous donner une définition académique, mais partager avec vous mon expérience de terrain. Nous allons décortiquer ensemble, avec des exemples concrets, ce qui se cache réellement derrière ce terme, pourquoi c’est devenu indispensable, et comment cela transforme non seulement nos outils, mais aussi nos relations avec nos partenaires.
Démystifier la Data Clean Room : bien plus qu’un simple partage de données
Lorsqu’on entend ‘partage de données’, l’imaginaire collectif, surtout depuis l’entrée en vigueur du RGPD, s’emballe. On pense à des fichiers Excel échangés sous le manteau, à des données qui se baladent sans contrôle. La Data Clean Room est précisément l’antithèse de cette vision. C’est une rupture technologique et philosophique qui place la sécurité et la gouvernance au centre de la collaboration. Pour comprendre cette rupture, il faut d’abord poser une définition claire avant d’explorer en quoi elle surpasse les anciennes méthodes.
Une définition simple pour un concept puissant
Alors, une Data Clean Room, c’est quoi ? Si je devais le résumer en une phrase, je dirais que c’est un environnement qui est sécurisé. Imaginez un coffre-fort numérique, une sorte de ‘sas’ inviolable. C’est une plateforme, souvent en mode SaaS, ‘dans lesquels deux entités vont pouvoir mettre en commun leurs données, les comparer et travailler dessus’. L’idée est simple : un annonceur A possède sa base de clients (ses données first-party) et un éditeur B, comme Prisma Media, possède sa propre base de lecteurs et leurs centres d’intérêt (nos données first-party). Chacun dépose ses données chiffrées dans le ‘coffre-fort’. À l’intérieur, la plateforme dispose d’outils pour comparer ces deux jeux de données, trouver les correspondances (par exemple, les utilisateurs présents dans les deux bases) et générer des analyses. La magie, c’est que ni l’annonceur A ne voit les données brutes de l’éditeur B, ni l’inverse. Les deux collaborateurs travaillent sur une intersection de leurs données, mais sans jamais exposer l’intégralité de leur actif. Seuls les résultats agrégés et anonymisés peuvent sortir de la ‘chambre’. C’est ce qui garantit que la donnée individuelle reste protégée, tout en permettant de créer de la valeur partagée.
Au-delà de la ‘Seconde Partie Data’ : la révolution de la sécurité et de la confiance
Certains pourraient me dire, avec un brin de provocation, que nous n’avons pas réinventé l’eau chaude et que cela ressemble fort à ce que l’on a toujours appelé la ‘seconde partie data’. C’est une remarque légitime, car l’objectif final de confronter deux bases de données est similaire. Cependant, la méthode change tout. La grande différence, le saut qualitatif que nous opérons, se situe sur deux axes fondamentaux : la sécurité et la conformité. Je peux vous l’assurer :
‘les grosses différences qu’on va avoir ici et le et un des gros avantages, c’est notamment sur la partie sécurisation de la données qui est évidemment importante à l’heure du du RGPD’.
Auparavant, un partenariat de seconde partie pouvait impliquer des transferts de fichiers, des rapprochements manuels, avec tous les risques que cela comporte. Aujourd’hui, toute personne travaillant avec un DPO (Délégué à la Protection des Données) sait que ces pratiques sont devenues extrêmement risquées. Le DPO sera le premier à lever un drapeau rouge en disant ‘attention la seconde partie, c’est bien mais attention si j’ai pas quelqu’un qui va pouvoir me dire que ça peut se passer dans un environnement légal un peu simple, ça va être compliqué’. La Data Clean Room est la réponse à cette inquiétude. Elle offre un cadre contractuel et technique qui garantit que la collaboration se fait dans les règles de l’art, de manière auditable et respectueuse du consentement des utilisateurs. C’est un environnement qui réconcilie les ambitions du marketing avec les exigences de la conformité, créant ainsi un climat de confiance indispensable entre les partenaires.
Nous avons donc posé les bases : une Data Clean Room est une forteresse sécurisée et conforme pour la collaboration de données. C’est une avancée majeure par rapport aux méthodes passées. Mais la théorie ne suffit pas. Pour vraiment saisir la puissance de cet outil, il faut le voir en action. Passons maintenant de la définition à la pratique, en explorant un cas d’usage très concret que nous avons mis en place chez Prisma Media, qui illustre parfaitement comment on passe d’une simple donnée brute à un insight puissant, puis à une activation marketing intelligente.
Cas d’usage concrets : de l’insight à l’activation, l’expérience Prisma Media
Chez Prisma Media, nous avons la chance de gérer un portefeuille d’une trentaine de marques médias très connues. Cela représente un volume de données first-party considérable et de très grande qualité sur les centres d’intérêt des Français. La question n’est pas seulement d’avoir cette donnée, mais de savoir comment la valoriser de manière intelligente et respectueuse, pour nous et pour nos partenaires annonceurs. La Data Clean Room est devenue le catalyseur de cette valorisation. Laissez-moi vous l’illustrer avec un exemple précis.
L’exemple Essity : comprendre ses clients pour mieux communiquer
Prenons le cas d’un de nos partenaires, le groupe Essity, qui commercialise des marques comme Lotus, Nana ou Tena. Comme beaucoup de grands industriels, ils sont ce que l’on appelle ‘désintermédiés’. Leurs produits sont vendus en grande surface ou sur des sites e-commerce, mais ils n’ont pas de lien direct avec le consommateur final. Ils ont peu de données first-party, hormis celles issues de leurs programmes de fidélisation. Leur défi est donc d’enrichir cette connaissance client pour mieux comprendre qui sont leurs acheteurs et comment leur parler. C’est là que nous intervenons. Voici comment le processus se déroule : Essity va prendre sa propre base de données clients (par exemple, les membres de son programme de fidélité), l’anonymiser, et la charger dans notre Data Clean Room. De notre côté, nous y chargeons nos données de navigation, par exemple celles de Télé-Loisirs. La plateforme va alors comparer les deux jeux de données pour répondre à une question très précise :
‘Quels sont les programmes télévisés qui intéressent le plus les clients fidèles d’Essity ?’.
On peut ainsi découvrir si les personnes qui achètent une marque spécifique sont surreprésentées parmi les lecteurs d’articles sur les programmes de TF1, France 2 ou M6. C’est une information extraordinairement précieuse. On ne parle plus de cibles socio-démographiques larges, mais d’affinités réelles et mesurées sur une base de clients existants.
L’activation média : recibler intelligemment sur l’Open Web
Obtenir cet insight, c’est la première étape. Mais la véritable puissance de la Data Clean Room réside dans sa capacité à transformer cet insight en action. Une fois que nous avons identifié que les clients de la marque X ont une forte appétence pour un certain type de contenu, l’étape suivante est de ‘pouvoir recibler ces personnes-là sur l’Open Web’. Concrètement, la Data Clean Room permet de créer un segment d’audience personnalisé (par exemple, ‘les utilisateurs de Prisma Media qui ressemblent aux clients fidèles d’Essity et s’intéressent aux séries policières’). Ce segment peut ensuite être activé directement dans les plateformes d’achat programmatique (DSP) pour une campagne publicitaire ciblée. Le point crucial ici est que tout se fait sans qu’aucune donnée personnelle ne sorte de la ‘chambre’. L’activation se fait via des identifiants anonymisés, en respectant totalement la confidentialité. L’annonceur peut ainsi toucher une audience ultra-qualifiée sans jamais avoir eu accès à la donnée brute de l’éditeur.
Le double avantage : protéger son actif data tout en le monétisant
De mon point de vue, en tant que représentant de l’éditeur, cette approche est une révolution. Notre donnée est notre actif le plus précieux. Auparavant, la monétiser pouvait impliquer une certaine perte de contrôle. Avec la Data Clean Room, ce n’est plus le cas. C’est un des points fondamentaux.
‘Je veux pas que ma données puisse se balader n’importe où, qu’elle soit utilisé n’importe comment parce que premièrement c’est illégal et deuxièmement j’ai pas envie de ça’.
La Data Clean Room agit comme un véritable coffre-fort. Je mets ma donnée à disposition de mon client parce qu’il en a besoin, mais je le fais ‘dans un cadre sécurisé juridique mais également pour moi commerciale parce que je sais que ma données ne va pas s’enfuir ailleurs’. Cela change la nature de notre relation avec les annonceurs. On ne se contente plus de leur vendre de l’espace publicitaire. On leur propose un partenariat data stratégique. La conversation devient : ‘est-ce qu’en plus d’être un simple partenaire média, je peux pas devenir un partenaire data et être un peu plus gros que ça ?’. C’est une relation gagnant-gagnant, fondée sur la confiance et la création de valeur partagée.
L’exemple d’Essity démontre clairement la chaîne de valeur : insight, activation, monétisation contrôlée. Le concept est puissant et les résultats tangibles. Naturellement, la question suivante est : comment met-on en place une telle solution ? Est-ce un projet pharaonique réservé aux géants de la tech ? Penchons-nous sur les aspects plus pratiques de l’implémentation et sur la manière de naviguer dans un écosystème de fournisseurs de plus en plus dense et fragmenté.
Mise en place et écosystème : naviguer dans le paysage des Data Clean Rooms
Après avoir vu le ‘quoi’ et le ‘pourquoi’, il est naturel de s’interroger sur le ‘comment’. Mettre en place une Data Clean Room peut sembler être un défi technique insurmontable, réservé à une élite d’ingénieurs. En réalité, mon expérience m’a montré que les principaux obstacles ne sont pas toujours là où on les attend. De plus, il est crucial de comprendre que toutes les Data Clean Rooms ne se valent pas et que le marché est aujourd’hui divisé entre deux grandes philosophies : celle des jardins fermés et celle de l’écosystème ouvert.
L’implémentation : une complexité plus juridique que technique
Quand on m’interroge sur la facilité de mise en place, ma réponse est souvent la même : ‘somme toute, somme toute c’est assez simple’. D’un point de vue purement technique, l’intégration n’est généralement pas le plus gros frein. La plupart des solutions de Data Clean Room sont des plateformes SaaS avec des interfaces plutôt bien pensées. Elles sont conçues pour que la connexion des sources de données se fasse de manière fluide via des APIs. Il n’y a pas de ‘grosses difficultés techniques’. L’objectif est d’ailleurs de fournir un accès simple pour que l’utilisateur final, le marketeur chez l’annonceur, puisse ‘retrouver de la données à utiliser de façon assez simple sur une interface on peut plus classique click bouton’. La véritable complexité, le point qui demande le plus de temps et d’énergie, est ailleurs.
‘Les principales difficultés vont être souvent d’ordre juridique’.
Il faut rédiger des contrats clairs entre les parties, définir précisément les cas d’usage autorisés, obtenir la validation des DPO de chaque entreprise, et s’assurer que l’ensemble du processus est parfaitement aligné avec le RGPD. C’est ce travail de fond, cette construction d’un cadre de confiance légal, qui constitue le cœur du projet, bien plus que l’aspect technique.
Walled Gardens vs. Open Web : la grande fragmentation du marché
Une fois la décision prise, il faut choisir un fournisseur. Et là, le marché se complexifie. On assiste à une véritable prolifération d’acteurs, mais qui se divisent en deux camps. D’un côté, les ‘Walled Gardens’ (les jardins fermés).
‘Chaque Walled Garden a monté sa propre data clean room. Vous avez une data clean room qui va exister chez Amazon, vous avez des data clean room qui vont exister chez chez Google par exemple’.
Ces outils (comme Ads Data Hub pour Google ou Amazon Marketing Cloud) sont très puissants, mais ils ont une règle stricte : vous pouvez croiser vos données avec les leurs, mais uniquement pour activer des campagnes au sein de leur propre écosystème. Il est impossible de mixer la donnée de Google avec celle d’Amazon. De l’autre côté, vous avez les acteurs que l’on peut qualifier d »indépendants’, comme LiveRamp avec qui je travaille, ou d’autres. Leur promesse est celle de l’Open Web : créer un environnement neutre où un annonceur peut croiser ses données avec celles de Prisma, mais aussi celles d’un retailer comme Carrefour, pour avoir une vision à 360 degrés. Cette dualité crée une fragmentation complexe pour les annonceurs. Le risque, que je soulignais en plaisantant, est de se ‘retrouver à un moment donné avec autant de data clean room qu’il n’existe de Walled Garden’. Cela force les marques à jongler entre plusieurs outils, ce qui complique l’analyse globale et la vision unifiée du client.
Le rôle central de l’identifiant unique à l’ère post-cookie
Cette montée en puissance des Data Clean Rooms n’est pas un hasard. Elle est intimement liée à un autre bouleversement majeur : la fin annoncée des cookies tiers. Les cookies étaient l’identifiant quasi universel qui permettait de suivre un utilisateur sur l’Open Web. Sans eux, comment réconcilier les données entre différents partenaires ? La réponse se trouve dans des identifiants plus stables et déterministes, basés sur le consentement de l’utilisateur, comme l’adresse e-mail (toujours sous forme pseudonymisée, ou ‘hashée’). C’est là que le puzzle s’assemble. La plupart des fournisseurs de Data Clean Room ont développé leur propre identifiant.
‘C’est vrai que beaucoup de ces data clean room se sont fondés après et se refondent sur un nouvel identifiant et donc on a un espèce de tout en un’.
Concrètement, lorsque je me connecte sur un site de Prisma Media avec mon adresse ‘ppar@gmail.com’, et que j’utilise la même adresse pour ma carte de fidélité chez Carrefour, cet e-mail hashé devient la ‘variable de pont’, la clé de réconciliation. La Data Clean Room est l’environnement sécurisé qui permet d’utiliser cette clé pour faire correspondre les données sans jamais exposer l’e-mail en clair. C’est donc un système complet : un environnement sécurisé (la DCR) qui fonctionne grâce à un identifiant nouvelle génération (l’ID basé sur l’e-mail) pour permettre l’analyse et l’activation dans un monde sans cookies.
Conclusion : la Data Clean Room, fondation du marketing de demain
Au terme de cette exploration, j’espère avoir réussi à démystifier le concept de Data Clean Room et à vous montrer qu’il s’agit bien plus que d’une simple innovation technique. C’est une réponse structurelle à la double injonction qui définit notre époque : la nécessité d’une personnalisation fine pour rester pertinent, et l’exigence absolue de respect de la vie privée et du cadre légal. Nous avons vu que la Data Clean Room n’est pas simplement une version améliorée du partage de données ; c’est une nouvelle philosophie de collaboration basée sur la sécurité, la confiance et le contrôle. À travers l’exemple concret de notre travail chez Prisma Media, nous avons pu constater comment cet outil transforme des données brutes en insights actionnables, tout en protégeant l’actif le plus précieux des éditeurs et en renforçant la relation avec les annonceurs. Le chemin n’est pas sans défis, notamment la fragmentation du marché entre les géants du web et les plateformes ouvertes, qui reste un enjeu majeur pour les années à venir. Mais la direction est claire. L’ère du cookie tiers touche à sa fin, et avec elle, une certaine forme de marketing digital. L’avenir appartient à ceux qui sauront construire des stratégies robustes basées sur leurs données first-party et nouer des partenariats data intelligents. Dans ce nouveau paysage, la Data Clean Room n’est pas une option. Elle est la fondation sur laquelle nous bâtirons le marketing de demain : un marketing plus transparent, plus respectueux et, finalement, plus efficace. L’invitation est donc lancée à tous les acteurs du marché : commencez dès aujourd’hui à explorer le potentiel de vos propres données et à imaginer les collaborations qui vous permettront de créer de la valeur pour votre entreprise et pour vos clients.
Questions fréquentes sur les Data Clean Rooms
Qu’est-ce qu’une Data Clean Room, en termes simples ?
Une Data Clean Room est avant tout un espace numérique neutre et ultra-sécurisé. Il faut l’imaginer comme une sorte de ‘coffre-fort’ digital où deux entreprises, par exemple un annonceur et un éditeur comme nous, peuvent déposer leurs données clients respectives (données first-party) pour les comparer. L’objectif est de trouver des correspondances et de générer des analyses agrégées, comme les centres d’intérêt communs, sans qu’aucune des deux parties ne puisse voir les données individuelles de l’autre. C’est la garantie d’une collaboration data respectueuse de la confidentialité.
‘Si je dois la la définir de façon de façon assez simple, c’est un environnement qui est sécurisé. […] dans lesquels deux entités vont pouvoir mettre en commun leurs données, les comparer et travailler dessus.’
Quelle est la principale différence entre une Data Clean Room et un partage de données classique (second-party) ?
La différence fondamentale réside dans la sécurité et la conformité légale. Un partage de données classique pouvait être risqué, avec des transferts de fichiers peu contrôlés. La Data Clean Room institutionnalise la sécurité et la gouvernance. Elle apporte un cadre technique et juridique qui garantit que la collaboration respecte le RGPD de bout en bout. Pour les entreprises et leurs Délégués à la Protection des Données (DPO), c’est l’assurance que le traitement des données se fait dans un environnement maîtrisé et auditable, ce qui était le principal point faible des anciens systèmes.
‘Le gros avantages, c’est notamment sur la partie sécurisation de la données qui est évidemment importante à l’heure du du RGPD et toute personne travaillant avec un DPO va se dire attention la seconde partie, c’est bien mais […] ça peut se passer dans un environnement légal un peu simple’.
Un annonceur peut-il extraire les données d’un éditeur depuis une Data Clean Room ?
Absolument pas, et c’est tout l’intérêt du système, surtout pour un éditeur comme Prisma Media. La Data Clean Room est conçue pour empêcher toute fuite de données individuelles. L’annonceur peut utiliser nos données à l’intérieur de la plateforme pour créer des analyses ou des segments d’audience, mais il ne peut jamais extraire une liste d’utilisateurs ou de données brutes. C’est une garantie commerciale et légale essentielle pour nous : nous monétisons notre actif data sans jamais en perdre le contrôle. La donnée ne ‘s’enfuit’ pas.
‘Il va pouvoir utiliser cette données, la trouver mais il va pas pouvoir extraire la donnée individuelle et s’en servir de son côté. […] je sais que ma données ne va pas s’enfuir ailleurs.’
La mise en place d’une Data Clean Room est-elle techniquement compliquée ?
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, la complexité n’est généralement pas technique. La plupart des solutions sont des plateformes SaaS modernes et relativement simples à intégrer. Le véritable enjeu est d’ordre juridique et contractuel. Le plus long est de mettre d’accord les équipes légales et les DPO des deux entreprises, de définir précisément les cas d’usage autorisés et de s’assurer que tout est conforme. Une fois ce cadre légal et de confiance établi, l’implémentation technique est souvent l’étape la plus rapide du projet.
‘Somme toute, somme toute c’est assez simple. […] Les principales difficultés vont être souvent d’ordre juridique. il faut avoir du coup bah de la part de son entreprise la possibilité de pouvoir travailler avec un fournisseur de Data Clean Room.’
Pourquoi les ‘Walled Gardens’ comme Google et Amazon ont-ils leurs propres Data Clean Rooms ?
Les géants de la tech ont leurs propres Data Clean Rooms pour permettre aux annonceurs d’analyser plus finement la performance de leurs campagnes au sein de leur écosystème fermé. Un annonceur peut y charger ses données de ventes pour les croiser avec les données d’exposition publicitaire de Google ou Amazon. Cependant, leur modèle est par définition ‘fermé’ : les données et les analyses produites ne peuvent être utilisées que pour optimiser les investissements sur leurs propres plateformes. Cela crée une fragmentation du marché, car un annonceur doit utiliser plusieurs DCR pour couvrir l’ensemble de ses partenaires.
‘Chaque World Garden a monté sa propre data clean room. Vous avez une data clean room qui va exister chez Amazon, vous avez des data clean room qui vont exister chez chez Google par exemple.’
Quel est le lien entre les Data Clean Rooms et la fin des cookies tiers ?
Le lien est direct et fondamental. Les cookies tiers étaient ‘l’identifiant’ universel qui permettait de suivre et de cibler les utilisateurs sur différents sites web. Avec leur disparition, le marketing a besoin d’une nouvelle méthode pour réconcilier les données entre partenaires. Les Data Clean Rooms répondent à ce besoin en utilisant des identifiants stables et respectueux de la vie privée, comme les adresses e-mail hashées. Elles sont l’infrastructure technique qui permet de faire fonctionner le marketing digital dans un monde sans cookies, en se basant sur la collaboration autour de données first-party.
‘Beaucoup de ces data clean room se sont fondés après et se refondent sur un nouvel identifiant et donc on a un un espèce de tout en un souvent utilisant une data clean room, un environnement de travail sécurisé qui permet de travailler sur un autre identifiant que le cookie.’
Comment les différentes bases de données sont-elles réconciliées dans une Data Clean Room ?
La réconciliation se fait grâce à une ‘variable de pont’, un identifiant commun aux deux bases de données. À l’ère post-cookie, l’identifiant le plus fiable est souvent une information déterministe fournie par l’utilisateur, comme son adresse e-mail, qui est systématiquement pseudonymisée (ou ‘hashée’) avant d’entrer dans la DCR. Si un utilisateur s’est connecté sur un site de Prisma Media avec ‘monemail@email.com’ et a utilisé la même adresse pour la carte de fidélité d’un annonceur, la DCR pourra faire le lien entre ces deux profils de manière sécurisée, sans jamais manipuler l’adresse e-mail en clair.
‘Je suis également peut-être ppar@gmail.com sur ma carte de fidélité de Carrefour. Donc voilà, je vais toujours être ce ppar@gmail.com et c’est vrai que c’est des belles variables de pont.’
Quels types d’entreprises bénéficient le plus des Data Clean Rooms ?
Si de nombreuses entreprises peuvent en bénéficier, celles qui en tirent le plus de valeur sont souvent les ‘grands industriels’ des biens de consommation (CPG/FMCG). Ces entreprises sont généralement ‘désintermédiées’ : elles vendent leurs produits via des distributeurs et ont donc très peu de données directes sur leurs consommateurs finaux. Pour elles, la Data Clean Room est une opportunité unique d’enrichir leur faible base de données first-party (souvent issue d’un programme de fidélité) en la croisant avec les données riches d’un partenaire média ou d’un retailer. Cela leur permet de enfin comprendre qui sont leurs clients et comment leur parler.
‘Je prends le cas notamment par exemple des des grands industriels qu’on va avoir qui sont généralement désintermédiés. […] en fait l’industriel n’a pas accès à la donnée, il a pas de données. Et donc pour avoir accès à de la donnée ben il va devoir la demander ailleurs.’
