L’efficacité programmatique à l’ère de l’IA
Dans l’écosystème de la publicité programmatique, l’efficacité consiste à tirer le meilleur parti de chaque centime, chaque seconde et chaque plateforme interconnectée. En résumé : moins de gaspillage et de meilleurs résultats.
Concrètement, cela signifie deux choses.
- Une plus grande part du budget de chaque campagne doit être allouée au working media, la partie qui génère réellement de la portée et des résultats, plutôt que de se perdre dans les frais et coûts de transaction, parfois regroupés sous le terme « ad tech tax ».
- Chaque étape du parcours doit apporter de la valeur et non créer des frictions. Chaque appel inutile ou requête en doublon finit par peser. C’est un peu comme payer un péage pour une route que vous n’aviez pas besoin d’emprunter.
L’efficacité programmatique : le coût de l’infrastructure
Chaque seconde, des milliards d’enchères en temps réel déterminent quelles publicités apparaissent sur les écrans du monde entier. Chaque enchère mobilise des milliers de points de données, plusieurs moteurs de décision et des réponses en une fraction de seconde.
Le volume d’activité digitale ne cesse d’augmenter, ce qui met davantage de pression sur tous les acteurs. Les acheteurs attendent plus de performance pour le même budget, les propriétaires de médias optimisent chaque impression pour préserver leur rendement et les plateformes technologiques doivent en faire plus avec moins.
Cette pression révèle un coût dont on parle peu : le coût de l’infrastructure. Chaque étape supplémentaire, chaque requête en doublon et chaque impression manquée créent un coût d’opportunité.
C’est facile à ignorer, car cela fait partie du fonctionnement habituel du marché. Mais, mis bout à bout, c’est de la valeur perdue : elle aurait pu être réinvestie dans le working media, dans le développement produit ou simplement contribuer à une baisse des prix sur le marché.
Historiquement, le modèle de la publicité programmatique a parfois fonctionné comme un bureau de change en aéroport : taux fluctuants, marges cachées et frais élevés. Vous partez avec un euro, mais vous récupérez bien moins à l’arrivée.
À mesure que le marché gagne en maturité, l’objectif est qu’il ressemble davantage à Visa : un système unifié, à l’échelle mondiale, offrant des frais faibles et prévisibles. Dans un contexte où les budgets sont plus surveillés, les attentes évoluent vers plus de transparence et une valeur d’échange claire.
La course à l’espace
L’IA excelle à créer de l’efficacité et à améliorer les performances. Ce n’est donc pas étonnant que plusieurs entreprises introduisent aujourd’hui des modèles avancés et des algorithmes de bidding personnalisés dans l’écosystème, entraînant des réseaux neuronaux sur d’immenses volumes de données couvrant l’ensemble de l’open internet pour prendre de meilleures décisions et générer de meilleurs résultats.
Les capacités de raisonnement de ces modèles leur permettent de prédire quelles impressions ont le plus de chances de produire le résultat souhaité. Cela aide les marques à toucher la bonne audience, au bon moment, avec le bon message, sans perte de budget à cause d’inefficacités.
Nous constatons déjà que l’accès à ces modèles d’IA devient plus simple et, dans certains cas, moins coûteux. Mais l’IA augmente également la demande en puissance de calcul. Les coûts associés sont en hausse : électricité, GPU et refroidissement des centres de données.
L’essor de l’IA a lancé une véritable course à l’espace au 21ᵉ siècle. L’espace serveur, l’énergie et le refroidissement sont désormais des ressources stratégiques.
Il y a dix ans, le cloud public était séduisant : une commodité incroyable, une scalabilité élastique et des tarifs attractifs. Aujourd’hui, la commodité reste, mais les charges de travail de l’ère IA ont rendu le calcul et le stockage nettement plus coûteux.
Chaque requête envoyée vers le cloud et retournée implique un « péage », qu’elle aboutisse ou non à une transaction. L’IA transforme essentiellement un problème logiciel en un problème physique : tout a un coût en énergie consommée et le transit des données entraîne des implications réelles sur le coût opérationnel.
Et lorsqu’on multiplie ce coût par des centaines de milliards d’enchères par jour, ce n’est pas une erreur de calcul. C’est un modèle économique. C’est pourquoi l’inefficacité est aujourd’hui moins tolérable que jamais.
Pour de nombreuses entreprises, il devient tout simplement trop coûteux de continuer à se développer de cette manière.
Ce que l’IA signifie pour l’avenir de l’ad tech
Alors, qu’est-ce que cela implique pour le prochain chapitre de l’ad tech ?
- Sell-side decisioning : de plus en plus d’entreprises choisissent d’appliquer des algorithmes, des modèles et des décisions côté vendeur. Cela se rapproche de l’impression où les signaux les plus précis sont les plus récents et où les informations parasites sont minimales. Les SSP ingèrent déjà des signaux provenant de l’ensemble de l’open internet. Ajouter la capacité de décider et de sélectionner à travers cet univers complet d’inventaires permet d’activer l’offre de manière stratégique avant même qu’elle ne soit envoyée aux acheteurs.
Cette évolution peut réduire le QPS, ou requêtes par seconde, que les DSP doivent traiter, leur permettant de mieux utiliser leurs ressources. Elle améliore également les win rates et les performances pour les marketeurs, car l’offre est intelligente dès le départ.
- Conteneurisation : les entreprises disposent désormais d’une opportunité pour conteneuriser leurs algorithmes ou leur code. Au lieu d’envoyer ces traitements vers un cloud public, les entreprises peuvent les exécuter directement sur un ad exchange ou un SSP, un peu comme la colocalisation de serveurs et d’infrastructures dans une bourse permet aux traders d’exécuter leurs ordres plus rapidement.
La conteneurisation élimine le coût d’infrastructures redondantes en optimisant l’usage de ce qui existe déjà. Elle rapproche ces algorithmes de l’ad exchange, accélérant les enchères et réduisant la latence ainsi que les coûts liés à l’envoi des signaux vers le cloud et à leur renvoi.
- Bonnes pratiques de la publicité programmatique : enfin, il est plus important que jamais de maîtriser les fondamentaux de la publicité programmatique. L’optimisation de la chaîne de valeur améliore les performances. Assurez-vous donc de privilégier des routes directes et une économie transparente, tout en renforçant les contrôles qualité et la lutte contre la fraude pour protéger les working media. Ces principes fondamentaux se combinent avec l’IA : des informations plus propres rendent les modèles plus intelligents et des modèles plus intelligents rendent les accès propres encore plus précieuses.
Un cadre axé sur l’efficacité
Pour que chaque euro investi profite davantage aux propriétaires de médias premium et améliore les résultats pour les marketeurs, il est nécessaire d’optimiser l’usage des ressources et outils disponibles, en les priorisant pour les working media.
L’IA peut nous y aider en renforçant l’efficacité programmatique, en améliorant les prédictions et en nous permettant d’opérer avec moins de requêtes, mais des requêtes plus rapides et plus efficaces.
Mais pour profiter de ces avantages, nous devons tous fonctionner selon un cadre axé sur l’efficacité et concevoir nos systèmes de manière réfléchie, en tenant compte de la proximité, de la performance et de la scalabilité.
Découvrez-en davantage sur l’efficacité programmatique et pourquoi chaque milliseconde compte.
Merci à Josh Prismon, qui a également contribué à cette vidéo.
