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Avis d'experts

Les chatbots sont-ils vraiment utiles ?

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Voilà déjà un certain temps que les chatbots, ou l’IA en général, sont au centre de l’attention des marketeurs. Mais au-delà de l’effet de mode médiatique, quels sont les usages concrets de ces technologies en matière de relation client et quelle est leur marge de progression?

La société Datawords livre ici son point de vue sur les chatbots et sur la nécessaire évolution de ces outils…

 

 

Depuis le début des années 2000, les marques font appel à diverses stratégies digitales pour offrir une meilleure expérience client.  Basés sur un système d’intelligence artificielle, les chatbots (ou agents conversationnels) sont de plus en plus répandus et modifient à leur tour les règles du jeu.

Selon une étude réalisée par Forrester, 5 % des entreprises internationales faisaient appel à des chatbots en 2016 et 32 % d’entre elles prévoyaient de les utiliser ou de les tester en 2017.

Alors que va-t-il se passer en 2018 ? Avec l’ascension du « conversational commerce », le croisement entre les applications de messagerie et le shopping, les chatbots vont certainement gagner en importance. SEM, SEO et plateformes de réseaux sociaux ne suffisent plus à créer une stratégie de communication numérique innovante, raison pour laquelle Datawords conseille les entreprises sur la mise en œuvre appropriée de chatbots à l’échelle internationale.

 

Chatbots et NLP

Les chatbots s’appuient sur l’intelligence artificielle pour reproduire des conversations avec les clients. En ayant accès à un large éventail de données, ces robots intelligents peuvent répondre de manière précise aux questions et aux préoccupations des clients. Au lieu de répondre à des commandes, les chatbots interprètent les phrases et s’améliorent lors de chaque interaction.

Mais pour être efficaces, et donc pour influer sur la stratégie numérique d’une entreprise à l’échelle mondiale, les chatbots doivent s’appuyer sur le Traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing – NLP).

Le NLP est un domaine scientifique visant à programmer des ordinateurs pour que ceux-ci traitent avec succès d’importants volumes de langage naturel. L’intérêt de localiser le NLP serait d’adapter les conversations aux caractéristiques de chaque langue. La beauté de ces robots provient de l’utilisation de subtilités associées à chaque langue pour atténuer autant que possible l’impression de parler à un robot (tournures de phrase, pertinence locale, etc.)

Aujourd’hui, la majorité des marques et agences ont créé des robots en anglais pour répondre à l’effet de mode, remplaçant ou complétant ainsi leur service client et leurs équipes commerciales. Mais très peu d’entre elles ont anticipé la nécessité de les localiser. Pour les marques, le défi ne se limite pas à créer un chatbot. Il ne s’agit en réalité que de la première étape vers la création d’une bibliothèque de NLP qui permettra également le développement d’outils d’assistance vocale.

 

Bénéfices des chatbots pour les marques

En prenant des décisions de manière autonome, les chatbots permettent de créer une interaction directe, à la fois ludique et unique, avec les clients.

C’est une solution innovante qui repense fondamentalement la relation entre vendeur et acheteur en offrant une personnalisation synonyme d’amélioration de l’expérience utilisateur et du service à la clientèle. Le vendeur est ainsi en mesure d’enregistrer des informations pertinentes sur l’utilisateur et de développer une image de marque plus flexible.

Lancé pendant la Fashion Week de New York en 2016, le chatbot de Burberry sur Facebook Messenger a permis aux clients de suivre la marque dans les coulisses de l’événement, de visionner sa campagne de Noël, de découvrir la nouvelle boutique cadeaux et de commencer une conversation en direct en envoyant simplement le message « Get Started ».

 

Dans un autre secteur, Lufthansa a également lancé un chatbot sur Facebook Messenger, appelé Mildred, qui permet aux passagers de rechercher les vols les moins chers dans les neuf mois à venir.

 

Autre exemple : le divertissant chatbot Poncho, qui envoie des horoscopes et des prévisions météo personnalisées et amusantes via Facebook Messenger, Kik et Viber.

 

 

Et demain ?

Qu’ils soient éphémères ou faits pour durer, les chatbots se démocratisent et changent le visage de l’expérience client, en particulier dans le domaine du commerce électronique.

Par ailleurs, les marques misant sur les chatbots devraient tirer parti de la dynamique dont bénéficient les applications de messagerie. Celles-ci comptent aujourd’hui 5 millions d’utilisateurs actifs, mais surtout, des études ont démontré que les internautes utilisent actuellement davantage les applications de messagerie que les réseaux sociaux.

Ce n’est pas une surprise : elles sont généralement gratuites, intuitives et faciles à utiliser. C’est une situation gagnante tant pour les clients que pour les marques. Ces faits suggèrent que les chatbots vont continuer leur progression et vont stimuler l’innovation des stratégies de communication internationales.

Mais comme pour d’autres technologies, les chatbots doivent soutenir la croissance des sociétés, pas la freiner. Comment s’en assurer ? Les chatbots doivent communiquer en s’adaptant aux spécificités locales de tous les clients.

 

 

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Google, Facebook et la protection de nos données

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L’année 2019 s’annonce déjà, et de loin, comme l’année durant laquelle la protection des données personnelles aura été au centre de toutes les attentions …



Une tribune de Michele IMPERIALI, Product Owner chez Mega International



Cette tendance était déjà visible en 2018 quand, fin mai, Google enregistrait un pic de recherches lié au « RGPD ». Le nombre de requêtes était même plus élevé que celles pour Beyoncé ou Kim Kardashian !


Presque un an après la mise en application du RGPD, les scandales au sujet de la protection des données sont au cœur de l’actualité. Par exemple, en France, Google a écopé d’une sanction financière de 50 millions d’euros infligée par la CNIL.

Facebook a quant à lui attiré l’attention suite à l’annonce d’une possible fusion des plateformes de messagerie Facebook Messenger, WhatsApp et Instagram.

La fin de la vie privée ?

La question se pose donc de savoir comment peut-on garder le contrôle sur nos données personnelles ?

Les plus sceptiques diront qu’il faudra tôt ou tard abandonner le droit à la vie privée.

Mais, dans le même temps, la CNIL a enregistré un nombre croissant de plaintes, ce qui démontre que les utilisateurs exercent de plus en plus leur droit au contrôle de leurs données personnelles.


Alors que l’information est au cœur de la stratégie des entreprises, ces dernières ont tout intérêt à décider rapidement quels sont leurs objectifs en termes de protection des données et quel message elles souhaitent envoyer à leurs clients pour se différencier et en retirer un réel avantage compétitif.

Une étude menée par l’institut Forrester a révélé que 2019 serait l’année des investissements dans les logiciels permettant de répondre aux enjeux liés à la protection des données. Cela permettra d’assurer aux entreprises un meilleur contrôle sur la collecte, le traitement et l’utilisation des données.


Plus de transparence pour sauver le business ?

Cette tendance témoigne d’une prise de conscience de l’écosystème. Le marché n’est plus disposé à accepter le manque de transparence et l’emploi abusif des données personnelles des utilisateurs.

Au regard des investissements considérables qu’ils ont effectués ces derniers mois, Facebook et Google en ont bien conscience.

Mais la situation est assez ironique quand on se souvient de Mark Zuckerberg qui, dans une interview de 2010, annonçait que la vie privée était morte !

Depuis quelques années, il est devenu évident que les entreprises ne peuvent plus continuer à mettre de côté la question de la protection des données. Une telle attitude représenterait une énorme menace pour leur business.

C’est pourquoi Facebook, dès l’annonce de la fusion des services de messagerie, s’est empressée d’assurer que celle-ci se ferait en respectant à la lettre le RGPD.

Ce qui est certain, c’est que les autorités européennes de surveillance garderont un œil attentif sur cette opération. Facebook ne peut plus se permettre de scandale tel que celui engendré par Cambridge Analytica.

Pour les utilisateurs en revanche, il n’y a qu’une chose à faire : attendre de voir ce qui se passera !




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Chatbots vs Moteurs de recherche : Comment choisir ?

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Pour répondre aux demandes des utilisateurs, les marques ont de plus en plus recours aux solutions conversationnelles. Ces dernières années ont vu fleurir de plus en plus de ces agents intelligents, en contexte B2B, B2C, mais également B2E.

Intuitifs, personnalisables et attachants, les chatbots vont-ils finir par remplacer nos bons vieux moteurs de recherche ou ne sont-ils qu’une mode passagère ?



Une tribune de Patrick SEGUELA, Directeur Général de Synapse Développement




Il ne s’agit pas ici de créer une concurrence entre deux solutions conversationnelles, pas plus que de dresser un tableau exhaustif du très large spectre de solutions de recherches existant sur le marché, mais de présenter une vision simplifiée des deux grandes catégories disponibles.

Ainsi, loin d’un exposé technique sur le fonctionnement de ces outils, nous nous attacherons ici à vous en présenter les spécificités, afin de mieux comprendre laquelle pourrait correspondre à votre projet selon vos besoins.

Si les chatbots sont en pleine expansion ces dernières années, il faut préciser qu’ils ne sont en aucun cas l’évolution des moteurs de recherche.

Leur fonctionnement, par essence différent, en fait une solution alternative, pertinente pour certains cas d’usage, mais en aucun cas universelle. En somme, même en abordant une vision à long terme, les chatbots ne sauraient remplacer purement et définitivement les moteurs de recherche.

Par contre, ils sont une alternative intéressante à considérer selon la marque, l’environnement et le besoin exprimé…


Interroger un moteur de recherche ou un chatbot, c’est pareil ?


Dans le cadre d’un moteur de recherche comme d’un chatbot, la recherche d’une information part en premier lieu de la requête de l’utilisateur.

Les moteurs de recherche vont identifier les mots clefs de la requête de l’utilisateur et effectuer un matching avec leurs index pour en faire remonter une liste de résultats.

Aujourd’hui, la plupart sont capables de repérer les synonymes, voire de comprendre une requête mal orthographiée.


Dans le cas des chatbots, l’utilisateur entre une requête entièrement rédigée en langage naturel. Le robot va alors rechercher dans sa base de connaissances pour trouver une réponse.

Cette base de connaissances est généralement rédigée manuellement par le botmaster à la création du chatbot et la machine effectue ensuite une association entre la question posée et ses réponses pré-rédigées.

Cette association peut se faire de deux manières : les chatbots les plus simples effectuent un « matching » par mots-clefs, c’est-à-dire qu’ils vont chercher dans la base de connaissances les questions rédigées comprenant les mêmes mots que la requête entrée par l’utilisateur.

Le matching par mots-clefs offre souvent des résultats mitigés, car la compréhension de la requête est alors très limitée.

Certains chatbots, dotés de la technologie de « Machine Reading » produisent automatiquement leurs propres séries de questions-réponses et peuvent associer les demandes des utilisateurs à ces scénarios, ce qui leur permet de répondre précisément tout en citant des extraits de leur documentation.

Plus évolués, ils sont ainsi capables d’aller bien au-delà d’un simple niveau de repérage de mots clefs et peuvent désormais procéder à une véritable analyse de textes, à la fois syntaxique et grammaticale, mais également sémantique.

Ils sont ainsi en mesure de comprendre le sens de la requête et d’ainsi la rapprocher d’une des questions présentes dans leur base de connaissances, et ce même si les termes la composant sont totalement différents.

Les chatbots, tout comme les moteurs de recherche, effectuent ensuite un classement des résultats en fonction de leur pertinence avant de les renvoyer à l’utilisateur.

Pourtant, malgré un fonctionnement technique relativement similaire, c’est l’intention de recherche qui marque la plus grosse différenciation entre un moteur de recherche et un chatbot.


Dans le cas d’un moteur de recherche, l’utilisateur attend une liste ordonnée de résultats, alors qu’en questionnant un chatbot, il s’attend à recevoir une réponse. La distinction entre les deux est importante, car elle induit deux processus de recherche différents.

En effet, sur un moteur de recherche, l’utilisateur souhaite obtenir une liste de résultats. Afin de l’obtenir, il entre une ou plusieurs requêtes par mots-clefs puis parcourt les résultats obtenus pour déterminer si la recherche a été concluante ou non. Cela oblige à une recherche par itérations et à une démarche par essence active, autonome.

C’est l’utilisateur qui est maître et responsable de sa recherche : la qualité des résultats sera intrinsèquement liée à la pertinence de la requête et des mots-clefs rentrés.

Pour affiner une requête, et compléter sa rechercher par mots clefs, l’utilisateur peut avoir recours à la recherche à facettes, par filtres de recherche.

Néanmoins dans ce cas, c’est à lui d’itérer pour trouver la combinaison de mots-clefs et de filtres qui lui permettra d’obtenir les meilleurs résultats.

Le moteur de recherche est un outil. Il ne cherche pas à désambiguïser : il n’interagit pas avec l’utilisateur.


A contrario, un chatbot est appelé « agent conversationnel » car il est, par définition, dans l’interaction avec l’utilisateur. L’utilisateur pose une question pour laquelle il attend donc une réponse précise. La recherche se fait via la discussion.

Le chatbot veut imiter le dialogue entre humains et va pour cela reproduire une conversation de messagerie instantanée, comme l’utilisateur pourrait avoir avec un agent de support par exemple.

Contrairement au moteur de recherche qui va produire des itérations, le chatbot produit des interactions plus linéaires.

L’utilisateur est donc guidé dans sa recherche, qu’il peut effectuer en langage naturel. Contrairement au moteur de recherche, le chatbot ne recherche que LA bonne réponse et ne répond donc pas nécessairement du premier coup à la requête de son utilisateur.

S’il ne trouve pas directement dans sa base de connaissances la réponse adéquate, il va, par le dialogue, aider l’utilisateur à spécifier ou désambiguïser sa requête.

Il va le questionner, vérifier ce qu’il recherche pour cartographier correctement la demande et parvenir à la réponse adaptée au cas spécifique de l’utilisateur.

De fait, l’utilisation d’un chatbot est particulièrement préconisée en substitution partielle ou en accompagnement d’un service support, d’un conseiller clientèle ou d’un conseiller RH par exemple.


Interaction naturelle VS exhaustivité des résultats


Les chatbots offrent le grand avantage de pouvoir être interrogés en langage naturel.

Il faut pour cela que la solution intègre des briques de Traitement Automatique du Langage (Natural Language Processing – NLP en anglais), pour permettre à l’utilisateur de pouvoir s’exprimer comme il le ferait avec un interlocuteur humain, c’est-à-dire dans un langage naturel.

Bien évidemment, ces technologies d’Intelligence Artificielle, bien que très performantes, ne sont pas infaillibles.

L’illusion n’est pas parfaite, mais certains chatbots parviennent à gérer les fautes d’orthographe et de frappe, comprennent les idiomatismes régionaux et les anglicismes et permettent ainsi d’obtenir une conversation plutôt fluide.

En ce sens, le chatbot, contrairement au moteur de recherche, offre un nouveau mode d’interaction, plus simple et plus en adéquation avec le besoin d’immédiateté qui gagne petit à petit toutes les générations.

Il répond également à un besoin d’applications plus humaines, de conversationnel et de simplicité d’utilisation permis par une interface en langage naturel complètement intuitive.

Particulièrement bien adapté au smartphone, il répond au besoin d’outils toujours plus nomades.


Le moteur de recherche, à l’inverse, demande à l’utilisateur plus de souplesse et d’adaptabilité pour être manipulé efficacement.

Néanmoins, les connaissances des chatbots sont limitées à ce qui leur a été fourni en « base de connaissances ».

Ils sont donc très rapidement bloqués lorsqu’ils sont interrogés hors de ce périmètre. Puisqu’ils recherchent une réponse précise, ils sont beaucoup plus susceptibles de ne pas trouver de réponse qu’un moteur de recherche.

Ils peuvent en revanche compenser cette frustration en passant la main à un opérateur humain, permettant ainsi à l’utilisateur de pouvoir obtenir satisfaction par un autre biais.

Le moteur de recherche présente quant à lui l’avantage de fournir une liste exhaustive de résultats correspondant aux mots-clefs entrés et aux filtres de recherche sélectionnés.

Il va rechercher dans son index les résultats cohérents et afficher une liste classée selon le score de pertinence. Cela peut être particulièrement bien adapté aux recherches universitaires ou journalistiques par exemple, qui visent davantage l’exhaustivité et la pluralité des sources plutôt que la facilité d’interaction.

De plus, le moteur de recherche offre une approche plus directe : les résultats sont affichés quasi instantanément. L’absence de dialogue raccourcit ainsi le processus de recherche.


L’expérience utilisateur, la valeur ajoutée des chatbots…


Effectuer une recherche à l’aide d’un chatbot, c’est avant tout profiter d’une expérience particulière, c’est dialoguer pour obtenir une aide sur un besoin spécifique.

Contrairement à un moteur de recherche souvent austère et difficile d’accès, le chatbot n’a aucun besoin de filtre ou de trouver le bon mot-clef pour l’interroger : l’utilisateur n’a pas besoin de s’adapter à la machine.

Il pose sa question comme il écrirait à un conseiller humain et obtient une réponse unique de la part de cet agent virtuel.

En outre, le chatbot introduit une gamification de la recherche que ne permet pas le moteur de recherche : qui n’a jamais tenté de piéger un chatbot en lui posant des questions pour le pousser dans ses retranchements ?

Cordial, sympathique, drôle, attachant, le chatbot est le reflet de son entreprise, et peut être un véritable atout pour les marques.

Grâce aux options de personnalisation de plus en plus poussées, il est un véritable outil de branding et peut s’inscrire facilement dans une stratégie marketing.

Avatar, nom, couleurs, forme, gifs, emojis… les leviers de personnalisation sont nombreux et permettent de modeler l’agent conversationnel à l’image de la marque qu’il représente.

Il est également porteur de valeurs fortes. Vecteur d’innovation, le chatbot dynamise et rajeunit une image de marque en ce qu’il utilise des technologies d’Intelligence Artificielle récentes et en perpétuelle amélioration.

De par son aspect conversationnel, il véhicule également des valeurs d’échange puisqu’il permet de créer par le dialogue un lien avec l’utilisateur, un attachement, et du même fait un sentiment d’appartenance à la marque.

Parce qu’il est actif dans l’interaction, le chatbot peut également être un moyen pour la marque de pousser du contenu à l’utilisateur.

Messages promotionnels, suggestions, contenus personnalisés… le chatbot n’est pas qu’un outil de recherche, il est également un nouveau canal de communication à part entière.


Néanmoins, si le moteur de recherche est obligatoirement plus froid et impersonnel, cela lui permet d’être particulièrement adapté aux contextes scientifiques et rigoureux où la personnalisation et le conversationnel ne sont ni pertinents, ni utiles.

Afin de rechercher un ensemble de documents relatifs à une pathologie par exemple, l’emploi d’un moteur de recherche sera davantage préconisé que celui d’un chatbot.


En somme il n’y a pas de solution meilleure qu’une autre, les deux ne répondant pas au même besoin et ne s’utilisant pas dans le même contexte.

Analyser la cible, le contexte d’utilisation, l’usage souhaité permettra souvent de déterminer rapidement si un chatbot ou un moteur de recherche est plus approprié.

Dans les deux cas, il faut garder à l’esprit que dans le domaine de l’intelligence artificielle et du traitement automatique du langage, des progrès rapides seront encore réalisés dans les mois et années à venir.

Il est donc de mise de rester attentifs aux nouvelles opportunités offertes par ces technologies, le meilleur restant à venir…




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Démocratiser l’usage de la data science

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Source inépuisable de richesse pour l’entreprise, la data science offre un gain de productivité et de profitabilité important… lorsqu’elle est valorisée…




Une tribune de Stéphane Amarsy, CEO d’Inbox




Une nouvelle approche du marketing prédictif


Les outils de prédiction inquiètent et fascinent tout autant.

Mais à la différence des oracles, ces prévisions sont factuelles et mesurables par une probabilité.

La magie du marketing prédictif consiste à passer de la prédiction basée sur l’intuition – voire l’irrationnel, à celle basée sur des données et des probabilités de réussite.

L’utilisation du marketing prédictif impose une approche radicalement nouvelle : Le ciblage ne se base plus sur ce que l’on pense ou suppose, ni même les études marketing (sondage, panels, …) mais sur les données et ce qu’elles recèlent.

Plus nous disposerons de données, plus tout sera prédictible et plus la qualité des prévisions sera bonne. L’objectif en marketing n’est pas la certitude dans la prévision mais de faire mieux qu’une démarche empirique.

Le principe est simple : choisir les clients avec une forte probabilité d’acheter ce manteau me permettra d’avoir un taux d’achat de ce produit bien supérieur à celui obtenu si je l’avais proposé à une cible basée sur mon expérience et bien plus qu’en considérant tous mes clients.

Cela permet aussi de baisser les coûts de sollicitation car seule une partie des clients sera exposée, et d’éviter l’énervement des clients sollicités pour des produits qui ne les intéressent pas.

L’utilisation généralisée de cette information permettra de travailler la proximité avec chaque client en lui proposant des produits qui lui correspondent.

Le point clé dans cette démarche consiste à accepter de travailler au niveau de l’individu afin de prendre en considération toute sa singularité.

L’erreur, trop souvent vue même en travaillant avec des outils prédictifs, consiste à recomposer une notion de segment pour résumer une tendance dont la projection au niveau individuel est souvent fausse. A quoi bon reproduire les habitudes de travail du passé avec de tels outils ?

Il faut plonger et accepter que chaque client ait son histoire, ses désirs et ses futurs probables…


Appréhender la place du data scientist au cœur de l’entreprise


La data science est évidemment l’outil idéal de cette démarche. Reste qu’elle est systématiquement présentée comme l’apanage des fameux data scientists, les stars du marketing moderne.

Ce temps-là est révolu n’en déplaise aux « experts » et « sachants ».

Evidemment, il y aura toujours des cas où un humain fera mieux que de l’intelligence artificielle mais avec une temporalité interdisant toute démultiplication de son usage.

Un data scientist quel que soit son talent ne peut s’occuper que de quelques modèles de prévision. Est-ce que sa valeur est là ? Clairement non.

L’enjeu n’est plus de disposer de quelques modèles de prévisions mais bien de les démultiplier rapidement avec une approche auto apprenante et industrielle. Le data scientist se recentrera sur la détection de nouvelles opportunités.

Cette double approche est vertueuse et apporte beaucoup plus de valeur.

A titre d’exemple, dans ma société, nous avons développé un logiciel permettant de faire en 15 minutes ce qu’un data scientist faisait en 4 jours.

L’ensemble de nos data scientists s’est repositionné sur plus d’analyses en laissant ainsi la production à l’intelligence artificielle.

En y regardant de plus près, vous vous apercevrez que 80% de la chaîne relationnelle peut être confiée à l’IA.

Le partage de la data science est la clé d’un marketing client efficace.

Bombarder des offres promotionnelles indifférenciées à tous les consommateurs devient une dépense inutile, peu efficace et contre-productive qui suscite, au mieux, l’agacement des consommateurs que nous sommes.

Sans analyse prédictive, il serait presque impossible de formuler l’idée même de proximité relationnelle. Cette transformation est difficile, elle nécessite une réelle volonté de changement des directions marketing et un accompagnement fort des équipes.

Elles doivent désapprendre leurs métiers et en réapprendre un nouveau dont la collaboration avec les algorithmes est une des clés.

Il faut renoncer pour se transformer…




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Médias: Quel avenir face au duopole Google/Facebook ?

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À l’heure où Facebook et Google accroissent leur domination sur le marché publicitaire en ligne, que peuvent faire les médias et éditeurs pour survivre ?

Olivier Simonis, co-fondateur et PDG de Qualifio et ancien directeur marketing et digital au sein du groupe media Rossel, se penche sur la question…



On le sait : la source de revenus la plus importante pour une entreprise média, c’est la publicité vendue aux « annonceurs ». Ces dernières années, la consommation d’information s’est déplacée massivement vers les supports digitaux et, logiquement, la pub a suivi et s’est digitalisée.

Or, aujourd’hui, environ 80 % du marché de la publicité digitale est dans les mains de Google et Facebook.

Selon le GESTE (Groupement des éditeurs de contenu et de services en ligne), 92 % de la croissance du marché publicitaire est captée par les deux géants américains, au détriment des éditeurs traditionnels…


Comment expliquer cette position dominante ?


Facebook et Google disposent de moyens financiers colossaux (respectivement 95 milliards et 35 milliards de chiffre d’affaires en 2017), de quoi investir massivement dans leurs plateformes technologiques, ce qu’aucun éditeur au monde ne peut se permettre de faire à cette échelle.

Ces mêmes géants disposent d’une quantité immense de données accumulées sur chacun d’entre nous, qui permet un ciblage publicitaire inédit.

Pour Facebook, ces données sont collectées non seulement via la plateforme, mais aussi via chaque site affichant un bouton Like ou Share.

Pour survivre à cette transformation numérique rapide et souvent violente, les médias ont tenté avec plus ou moins de succès de rendre leurs contenus payants (à travers des « paywalls ») ou de diversifier leurs revenus, devenant, par exemple, organisateurs d’événements.

Ils ont été contraints de lancer des plans de restructuration, en sabrant dans les coûts éditoriaux (les journalistes), mettant de facto en danger le cœur de leur produit et de leur raison d’être.

Cela les a entraîné dans une spirale infernale. Car qui dit moins de pub dit moins de moyens, moins de journalistes, une détérioration du produit, moins d’audience, moins de pub, etc.

Je t’aime, moi non plus…

Face à cette dominance croissante de Google et Facebook, les médias hésitent sur la position à adopter et c’est une parfois une relation « amour-haine » qui les unit.

Tout en étant leurs plus sérieux concurrents, Google et Facebook représentent une énorme source de trafic pour les éditeurs (via les posts qui apparaissent sur le mur Facebook, par exemple).

De plus, les deux géants sont dans une démarche de séduction permanente des médias traditionnels : Google, par exemple, déverse des millions d’euros chaque année pour des projets d’aide aux journalistes via son Digital News Innovation Fund.

A la recherche de la masse critique

Face à cet écrasant déséquilibre du marché, un autre phénomène est apparu dans la plupart des pays européens : autrefois concurrents, souvent à couteaux-tirés, les groupes médias commencent à s’allier entre eux pour lancer des projets communs.

Face à cet écrasant déséquilibre du marché, un autre phénomène est apparu dans la plupart des pays européens : autrefois concurrents, souvent à couteaux-tirés, les groupes médias commencent à s’allier entre eux pour lancer des projets communs.

Ces projets visent à créer une masse critique (audience, données,…) capable de concurrencer les géants américains via des plateformes d’authentification communes, des offres publicitaires communes, une collecte de données mutualisée, etc.

Cas de conscience citoyenne

En tant que citoyen, cette situation de dominance pose question : Google et Facebook ne paient pas d’impôts dans nos pays, ne déclarent pas leurs revenus (la publicité est facturée aux annonceurs et centres medias au départ de pays comme l’Irlande), n’emploient pas de journalistes et, surtout, mettent les médias traditionnels sur les genoux.

Ces derniers sont pourtant les garants de la démocratie et sont un contre-pouvoir indispensable.

Plus globalement, par le partage massif et impulsif de news sur base d’un titre, de trois lignes de texte et d’une photo racoleuse, Facebook et Google ont contribué à la propagation des « fake news » mais aussi à instaurer une culture du zapping, des news sensationnalistes consommées rapidement en « scrollant » sur un mur, au détriment d’un travail journalistique de fond et plus fouillé.


La taxe comme seule solution?


Au niveau législatif, des initiatives de taxation des GAFA existent, comme la « taxe sur les services numériques au niveau européen », mais tardent à voir le jour.

La France a pris les devants avec, à partir du 1er janvier 2019, une « taxe GAFA », c’est-à-dire une mesure spécifiquement conçue pour augmenter la contribution des géants de l’Internet à l’impôt dans l’Hexagone.

Au niveau des amendes, l’Union Européenne n’est pas en reste.

Le 20 mars 2019, Google a en effet été condamné à payer une amende de 1,5 milliards d’euros pour avoir bloqué ses concurrents sur le marché publicitaire.

Fin 2018, l’Union Européenne avait voté ce qu’on appelle les « droits voisins ». Cette réforme a pour but de contraindre les GAFA à contribuer au financement de la presse, dans une optique de paiement des droits d’auteur.

Les journalistes n’étaient jusqu’alors pas rémunérés pour l’utilisation de leur contenus par Google ou encore Facebook, qui touchaient donc des revenus publicitaires pour des contenus qu’ils n’avaient pas financés. Un pas de plus vers un internet plus juste…

Au niveau citoyen, nous avons aussi chacun un rôle à jouer.

Ne soyons pas rétrogrades : personne ne nous demande de boycotter les réseaux sociaux ou Google, ou de refuser cette évolution dans notre manière de communiquer. Les réseaux sociaux ont amené énormément de positif.

Je pense notamment à la plateforme d’hébergement citoyen, en Belgique, qui permet chaque jour à plus de 500 migrants d’être accueillis par des familles bénévoles, via un groupe Facebook.

Mais chacun peut aussi consommer l’information de manière responsable et accepter de payer pour l’info locale, vérifiée et de ce fait contribuer au maintien d’un écosystème journalistique de qualité…




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