Data clean rooms expliquées : ce que vous devez savoir sur la collaboration axée sur la confidentialité

Si vous interrogez un annonceur sur le facteur le plus perturbateur de ces dernières années, il hésitera probablement entre deux concurrents : la confidentialité et l’IA. Alors que l’IA est en passe d’avoir un impact révolutionnaire bien au-delà de la publicité à l’avenir, une chose est sûre : aujourd’hui, aucune entreprise ne peut prendre en charge des cas d’usage impliquant des données clients sans donner la priorité à la confidentialité.

Avant de nous plonger dans le monde des data clean rooms, faisons un petit tour dans le temps pour planter le décor.

Les gouvernements prennent des mesures pour protéger la vie privée des consommateurs

L’essor d’Internet a permis aux entreprises de commencer à collecter des données sur les consommateurs à une échelle sans précédent, plus efficacement que jamais, mais souvent sans se soucier de la façon dont ces données ont été collectées en premier lieu.

Ce n’est qu’en 2016 qu’un gouvernement a pris des mesures décisives pour répondre aux préoccupations croissantes des consommateurs en matière de confidentialité. L’Europe a mené l’attaque en instaurant le Règlement général sur la protection des données (RGPD), sa première loi complète sur la protection de la vie privée.

Aux États-Unis, la Californie a emboîté le pas en 2018 avec le California Consumer Privacy Act (CCPA), le renforçant en 2020 pour mieux protéger les consommateurs et imposer des règles plus strictes aux entreprises.

L’effet boule de neige est réel : de plus en plus d’États, dont le Colorado, le Connecticut, la Floride, le Montana, l’Oregon et l’Utah, ont récemment mis en place leurs propres réglementations en matière de confidentialité, et d’autres sont prêts à rejoindre cette tendance.

Globalement, le mouvement est imparable. Selon la Conférence des Nations Unies sur le commerce et le développement, 71 % des pays ont adopté des lois sur la protection des données et de la vie privée, et de nouvelles lois continuent d’être adoptées et d’évoluer.

Les entreprises technologiques réagissent avec des initiatives de protection de la vie privée

En plus des réglementations gouvernementales, de grandes entreprises technologiques ont déployé leurs propres initiatives axées sur la confidentialité ces dernières années. Parmi les efforts les plus controversés – et largement discutés – figure la mutation actuelle autour des cookies tiers, la colonne vertébrale du secteur de la publicité depuis les années 1990.

Après des années d’annonces et de retards, Google a choisi de maintenir les cookies tiers dans Chrome pour l’instant – sans apocalypse immédiate des cookies – mais avec des restrictions plus strictes sur l’accès et l’utilisation prévues à l’avenir, y compris des contrôles tels que le consentement des utilisateurs.

Selon eMarketer, jusqu’à 87 % du trafic web pourrait bientôt être libéré des cookies tiers lorsque la solution basée sur le consentement de Google sera déployée et que Microsoft aura éliminé les cookies tiers dans son navigateur Edge. Parallèlement, les principaux navigateurs tels que Apple Safari et Mozilla Firefox ont déjà rendu inaccessibles les cookies tiers.

Mais ce n’est pas seulement une question de cookies. Google et Apple continuent de déployer des initiatives en faveur de la vie privée des consommateurs. Par exemple, l’App Tracking Transparency (ATT) d’Apple, introduite en 2021, exige que les applications obtiennent le consentement explicite de l’utilisateur avant de collecter des identifiants d’appareil à des fins publicitaires.

En fin de compte, ces changements transforment l'ensemble de l'écosystème des « monnaies » publicitaires.

Data clean rooms : là où tout a commencé

À l’époque où les premières réglementations sur la vie privée des consommateurs ont été introduites, un autre changement majeur a bouleversé le secteur de la publicité : Google a annoncé qu’il arrêterait de renvoyer les données de journaux aux annonceurs.

Voici le problème : ces journaux sont essentiels aux annonceurs pour analyser les performances de leurs campagnes. Sans accès à ces données, les entreprises se retrouvent aveugles, incapables d’optimiser efficacement leurs stratégies ou leurs budgets.

Pour relever ce défi, Google a lancé Ads Data Hub, une solution conçue pour permettre aux annonceurs de continuer à exécuter des analyses et des rapports sur leurs campagnes. Le hic ? Les annonceurs ne pouvaient plus voir ou extraire directement les données de journaux. Au lieu de cela, la plateforme offrait un environnement préservant la confidentialité pour l’analyse des données.

L’expression « informations et rapports de nouvelle génération » avait alors été utilisée pour décrire cette nouvelle approche, qui allait finalement devenir une technologie de data clean room.

Qu’est-ce qu’une data clean room ?

Difficile de dire exactement ce qui pousse une catégorie technologique spécifique à décoller, mais l’un des signes qu’elle gagne en popularité est qu’elle reçoit son propre acronyme largement reconnu. Bienvenue dans les data clean rooms ou DCR.

Le concept des data clean rooms découle du même défi que Google a relevé avec Ads Data Hub : permettre la collaboration autour des données entre deux parties sans exposer les données sous-jacentes.

Les données internes font partie des actifs les plus précieux qu’une entreprise possède, d’où la sensibilité autour de leur accessibilité. Cependant, il existe des scénarios stratégiques pour lesquels l’analyse de jeux de données appartenant à différentes parties est essentielle.

Les data clean rooms offrent un environnement sécurisé et contrôlé qui permet à plusieurs entreprises (ou même unités commerciales d’une même entreprise) de collaborer sur des données sensibles ou réglementées sans compromettre la confidentialité.

L’utilisation de technologies de renforcement de la confidentialité (PET) est un élément clé de cette protection configurée. Il peut s’agir de méthodes telles que la confidentialité différentielle, les politiques d’agrégation et de projection, ou encore la génération de données synthétiques.

À qui s’adressent les data clean rooms et quels sont les cas d’usage courants ?

Comme nous l’avons vu plus tôt, les data clean rooms ont d’abord gagné en popularité dans le secteur de la publicité, notamment pour mesurer les performances des campagnes publicitaires sans exiger de l’éditeur qu’il donne un accès direct à des données granulaires.

Au fil du temps, la portée de la collaboration s’est étendue, impliquant diverses parties prenantes ayant des rôles différents dans les initiatives publicitaires :

• Marques : elles se concentrent sur l’acquisition de nouveaux clients et la génération de revenus grâce à la publicité payante.

• Éditeurs et réseaux de médias : ils ont pour objectif de monétiser leurs données et leur inventaire publicitaire.

• Agences : elles soutiennent les annonceurs et les éditeurs dans l’exécution et la stratégie de campagnes.

• Fournisseurs de technologies et de données : ils vendent des données, des solutions d’identité et des services tels que des intégrations dans l’écosystème publicitaire.

Grâce aux partenariats créés entre ces parties prenantes, les cas d’usage typiques de collaboration publicitaire comprennent désormais :

• Enrichissement des données et identité : les partenaires peuvent améliorer les données internes et accroître l’adressabilité.

• Planification stratégique : les annonceurs peuvent décider où dépenser leurs budgets publicitaires et identifier les audiences les plus pertinentes.

• Activation de campagne : les consommateurs peuvent être atteints par des canaux directs ou soutenus par des partenaires.

• Mesure et optimisation : les entreprises peuvent comprendre l’impact des canaux sur les conversions et affiner leurs dépenses médias.

Par exemple, Booking.com s’est associé à Snap en utilisant des data clean rooms Snowflake pour mesurer plus efficacement les performances de ses campagnes. Grâce à cette collaboration, la confiance dans leurs résultats est passée de moins de 20 % à 99 %.

Cependant, le potentiel des data clean rooms va bien au-delà de la publicité et peut atteindre d’autres secteurs, comme dans les exemples suivants :

• Santé : le secteur accélère la recherche et le développement de nouveaux traitements en facilitant l’analyse de données sécurisée entre les laboratoires et les établissements de santé, sans divulguer d’informations sensibles.

• Services financiers : les entreprises renforcent la détection des fraudes et améliorent les modèles de notation de crédit tout en protégeant les données clients.

La publicité n’est que le point de départ pour prouver la valeur de cette technologie. Alors que les secteurs continuent de reconnaître les avantages d’une collaboration autour des données sécurisée et préservant la confidentialité, nous pouvons nous attendre à une adoption plus large dans les années à venir.

Comment les data clean rooms se comparent-elles aux autres technologies ?

On croit souvent à tort que les data clean rooms sont identiques aux technologies de partage de données. Les solutions de partage de données sécurisé permettent aux propriétaires de données de partager leurs jeux de données avec des contrôles spécifiques en place. L’objectif du partage de données est de fournir un accès aux données sous-jacentes granulaires, ce qui contraste directement avec l’objectif des data clean rooms, conçues pour empêcher cet accès tout en permettant l’analyse des données.

Autre catégorie de technologie souvent comparée aux data clean rooms : la plateforme de données clients (CDP). Bien que les deux dépendent de données internes pour générer de la valeur, les similitudes s’arrêtent là. Les plateformes CDP visent à rendre les données internes d’une marque accessibles aux spécialistes du marketing et aux annonceurs afin d’orchestrer des expériences clients personnalisées. Cependant, les plateformes CDP manquent des outils et des mesures nécessaires pour faciliter une collaboration sécurisée avec les propriétaires de données externes.

Comment fonctionne une data clean room ?

Une fois un accord de collaboration établi entre deux parties ou plus, un propriétaire de données (appelé « fournisseur de données ») met en place un environnement de clean room. Le fournisseur de données détermine quelles données sont accessibles au sein de la clean room et spécifie les activités autorisées sur ces jeux de données, telles que l’analyse du chevauchement des audiences ou la modélisation des points communs.

Chaque partie impliquée dans la collaboration garde le contrôle total sur ses jeux de données à tout moment. Elle peut décider d’accorder ou de révoquer l’accès aux données si nécessaire, afin de s’assurer que ses données restent gouvernées et sous sa propriété.

Une fois les jeux de données accessibles dans la clean room, un processus de rapprochement entre elles est nécessaire. Certaines technologies de data clean room imposent l’utilisation d’un identifiant spécifique comme clé de correspondance, tandis que d’autres sont indépendantes, ce qui permet aux collaborateurs de se mettre d’accord sur les critères de correspondance de leur choix. Une collaboration réussie repose sur une correspondance exacte des valeurs pour un point de données désigné (par exemple, un champ spécifique) entre les jeux de données.

La collaboration dans une clean room se conclut souvent une fois les informations souhaitées obtenues. Cependant, dans certains scénarios, la clean room peut permettre l’activation du jeu de données résultant vers un canal autorisé.

Les data clean rooms à elles seules ne suffisent pas

Bien que les data clean rooms facilitent la collaboration sécurisée autour des données, il est essentiel de garder à l’esprit que le déploiement d’une seule technologie ne permet pas d’atteindre la confidentialité. Une véritable confidentialité exige une stratégie globale qui commence par le consommateur.

Si une entreprise souhaite collaborer sur les données avec d’autres parties, l’obtention du consentement des consommateurs est indispensable. Pour obtenir leur consentement, les entreprises doivent privilégier la transparence et s’assurer d’un échange de valeur clair. Aujourd’hui, les consommateurs sont de plus en plus conscients de la valeur de leurs données et sont beaucoup moins susceptibles de les partager sans comprendre ce qu’ils obtiennent en retour.

Même avec les technologies avancées de confidentialité et de sécurité fournies par les data clean rooms, les entreprises doivent mettre en place de solides pratiques de gouvernance des données. Ces pratiques devraient régir toutes les activités impliquant l’accès et l’utilisation des données afin d’assurer la conformité et de maintenir la confiance.

Des data clean rooms Snowflake pour la collaboration autour des données

L’AI Data Cloud Snowflake a été adopté par des milliers d’entreprises pour stocker et traiter en toute sécurité leurs données internes, y compris des jeux de données sensibles et réglementées. Grâce à son infrastructure fiable et à son modèle de gouvernance unifié, Snowflake offre des contrôles de conformité, de sécurité et de confidentialité complets appliqués de manière uniforme.

Les data clean rooms Snowflake sont une Snowflake Native App déployée sur l’AI Data Cloud, fournissant un environnement de confiance et préservant la confidentialité pour la collaboration autour des données. Conçue pour soutenir les équipes techniques et commerciales, elle peuvent simplifier la collaboration sécurisée sans compromettre la confidentialité des données.

Les entreprises choisissent les data clean rooms Snowflake non seulement en raison de leur intégration transparente dans l’écosystème Snowflake, mais aussi pour leurs avantages uniques :

• Neutralité : évitez les conflits d’intérêts grâce à une solution indépendante et neutre. Contrairement aux solutions alternatives, Snowflake ne vend pas de données, de solutions d’identité ou de médias, garantissant ainsi l’absence de conflits d’intérêts. C’est donc une option véritablement neutre.

• Fiabilité : accélérez la collaboration en exploitant la même technologie de confiance que les principaux éditeurs et experts du secteur pour leurs initiatives de clean room.

• Interopérabilité cross-régions et cross-clouds : collaborez avec des partenaires en utilisant l’infrastructure cloud de votre choix, qu’il s’agisse d’AWS, de Microsoft Azure ou de Google Cloud.

Participez à notre événement virtuel, Accelerate Media and Entertainment, pour en savoir plus sur l’avenir de la collaboration autour des données.