Meta, la société à l'origine de Facebook et d'Instagram, est accusée par la Commission européenne d'avoir enfreint la nouvelle réglementation européenne en matière de concurrence numérique avec son modèle publicitaire "pay or consent" (payer ou consentir).
Ceux qui choisissent de ne pas payer doivent accepter les versions des plateformes qui incluent des publicités personnalisées. Selon la Commission, ce choix binaire oblige les utilisateurs à consentir à l'utilisation de leurs données personnelles ou à payer pour une expérience sans publicité.
Si les conclusions initiales de la Commission sont confirmées, Meta pourrait se voir infliger une amende pouvant aller jusqu'à 10 % de son chiffre d'affaires annuel global, en vertu de la loi sur les marchés numériques (DMA).
Sur la base du chiffre d'affaires de Meta en 2023, l'amende pourrait s'élever à 13,5 milliards de dollars. Le DMA, un règlement sur la concurrence et la transparence dans les marchés numériques, a été introduit par l'Union européenne en 2022.
Elle vise les grandes plateformes en ligne, connues sous le nom de "gatekeepers", qui exercent une influence considérable sur le marché. Le DMA définit des règles visant à empêcher les gardiens d'abuser de leur position dominante.
En vertu de la DMA, les "gatekeepers" doivent demander le consentement de l'utilisateur pour combiner les données personnelles entre les services et fournir un service alternatif moins personnalisé mais équivalent si le consentement n'est pas donné.
La Commission estime que l'approche de Meta oblige les utilisateurs à consentir à une utilisation extensive de leurs données sans proposer d'alternative moins intrusive, ce qui est contraire aux exigences de la DMA.
Le conflit entre Meta et l'UE met en lumière un problème plus large concernant le financement de l'internet et son impact sur la vie privée. Les publicités ciblées ont été une source de revenus essentielle, stimulant la croissance rapide de nombreuses entreprises, y compris les principales plateformes de médias sociaux, souvent au détriment du droit à la vie privée.
"Aujourd'hui, le modèle "payer ou consentir" pose de nouveaux problèmes, notamment celui de la marchandisation de la vie privée. Il risque de créer une fracture numérique où la vie privée devient un privilège accessible uniquement à ceux qui en ont les moyens. Nous ne voulons pas que l'internet prenne cette direction."
Histoire de la publicité personnalisée
La publicité personnalisée, également connue sous le nom de ciblage comportemental, s'est progressivement développée parallèlement à l'internet, avec des méthodes avancées de suivi et de collecte de données.
Au départ, les publicités en ligne étaient assez simples. La première bannière publicitaire est apparue en 1994 sur le site web d'un magazine, statique et non ciblée.
Le paysage a changé lorsque les moteurs de recherche ont introduit la publicité payante basée sur les mots-clés recherchés par les utilisateurs, rendant les publicités plus pertinentes sur le plan contextuel.
Le ciblage comportemental est devenu possible avec l'introduction des cookies au milieu des années 1990. Il s'agit de petits fichiers de données stockés sur les navigateurs des utilisateurs et conçus pour conserver les informations relatives aux utilisateurs sur les sites web.
Avant les cookies, chaque visite sur un site web était une expérience isolée et anonyme. Les cookies permettaient aux sites web de se souvenir des utilisateurs, de suivre les sessions et de stocker les préférences, ce qui offrait une expérience web plus personnalisée.
Les annonceurs ont rapidement utilisé les cookies pour afficher des publicités basées sur l'historique de navigation des utilisateurs et sur les produits qu'ils ont consultés. Au fil du temps, la collecte de données personnalisées a entraîné une augmentation des publicités ciblées.
Au fur et à mesure que les plateformes de médias sociaux se développaient, elles ont exploité les informations relatives au profil et au comportement des utilisateurs pour diffuser des publicités très ciblées en fonction de leurs intérêts, de leurs actions et de leurs connexions.
Finalement, grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique prédisant le comportement et les préférences des utilisateurs, les plateformes de médias sociaux sont devenues des moteurs de personnalisation, diffusant des publicités hautement personnalisées en apprenant continuellement des interactions des utilisateurs et en s'adaptant en temps réel.
Le problème de l'UE
Les publicités personnalisées posent plusieurs problèmes à l'UE. Ces publicités dépendent souvent de la collecte et du traitement de grandes quantités de données personnelles, ce qui peut porter atteinte au droit à la vie privée en suivant et en profilant les utilisateurs sans leur consentement explicite.
Le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE fixe des règles strictes en matière de collecte, de stockage et d'utilisation des données. Le GDPR exige que les utilisateurs donnent leur consentement éclairé pour que leurs données soient utilisées dans des publicités personnalisées.
Cependant, de nombreuses entreprises utilisent des formulaires de consentement peu clairs ou trompeurs, ce qui fait que les utilisateurs ont du mal à comprendre ce qu'ils acceptent.
La domination de quelques grandes entreprises technologiques sur le marché de la publicité numérique, telles que Meta, mais aussi Google, contrôlent de grandes quantités de données et peuvent les exploiter pour maintenir et renforcer leur position sur le marché, ce qui peut étouffer la concurrence et l'innovation.
En réponse aux changements réglementaires de l'UE, Meta a créé son modèle "Subscription for No Ads", qui permet aux utilisateurs de Facebook et d'Instagram dans l'UE de choisir entre deux options : payer un abonnement mensuel pour une expérience sans publicité ou utiliser les services gratuitement avec des publicités personnalisées.
La marchandisation de la vie privée
Ceux qui peuvent payer pour une expérience sans publicité bénéficient d'une protection de la vie privée, tandis que ceux qui ne le peuvent pas sont soumis à la collecte de données et à des publicités ciblées.
Cela crée un système à plusieurs niveaux dans lequel la vie privée devient un bien accessible principalement à ceux qui ont les moyens économiques les plus élevés.
Le modèle pourrait ainsi exacerber la fracture numérique, les utilisateurs les plus riches pouvant s'offrir une expérience haut de gamme, tandis que les utilisateurs économiquement défavorisés doivent supporter les aspects négatifs des plateformes axées sur la publicité, tels qu'une surveillance plus étroite de leur comportement.
Cela pourrait conduire à un accès inégal aux ressources et aux avantages numériques.
Les publicités ciblées sont conçues pour influencer et manipuler le comportement des utilisateurs. Avec le modèle "pay or consent", le niveau de manipulation dépend de la capacité des individus à payer.
Cela peut avoir des implications sociétales plus larges, en particulier si les populations moins riches sont plus fortement ciblées par certains types de publicité tels que les prêts prédateurs ou les aliments malsains.
Impact sur la publicité numérique
La décision de l'UE pourrait avoir un impact sur le secteur de la publicité numérique. Si elle est appliquée, elle limitera la capacité des plateformes comme Meta à utiliser les données personnelles pour la personnalisation des publicités.
Cela pourrait conduire à une évolution vers des stratégies publicitaires moins personnalisées et plus largement ciblées, ce qui pourrait réduire l'efficacité et la rentabilité des publicités numériques.
Les annonceurs pourraient devoir s'adapter en trouvant de nouveaux moyens d'atteindre et d'engager le public sans s'appuyer sur des données personnelles étendues.
Néanmoins, le secteur de la publicité a fait preuve d'une grande capacité d'adaptation. Il peut trouver de nouveaux moyens d'optimiser les campagnes dans le cadre des nouvelles réglementations.
Une piste potentielle consiste à revenir au ciblage des utilisateurs en fonction du contenu consommé plutôt que des données personnelles.
En outre, les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique peuvent contribuer à améliorer la précision des publicités moins personnalisées en analysant les modèles et les tendances sans s'appuyer fortement sur les données personnelles.
Quoi qu'il en soit, il est difficile d'imaginer que cela puisse un jour atteindre la même précision que la publicité ciblée sur la base des informations que nous continuons à partager à travers nos profils en ligne et nos empreintes numériques.
