La data collaboration n’est pas une nouveauté. C’est une pratique ancienne qui vient de changer de nature et d’ambition.

Par Michael Froment, CEO et Fondateur de Commanders Act

Ceux qui travaillent dans l’écosystème digital depuis plus de quinze ans ont déjà vécu plusieurs vagues de ce qu’on appelait à l’époque le « data sharing ». Les premières formes de collaboration entre acteurs étaient rudimentaires : des fichiers CRM exportés manuellement, envoyés à un partenaire media sous forme de listes d’emails hachés pour de l’exclusion ou du ciblage, ou des segments d’audiences DMP construits sur des données tierces et partagés entre éditeurs et annonceurs dans un écosystème programmatique encore naissant. Ou encore les coopératives de données retail, où plusieurs enseignes non concurrentes mutualisaient leurs données de caisse pour construire des profils clients plus complets.

Ces pratiques fonctionnaient, imparfaitement, dans un monde où les données circulaient librement, où le consentement était une formalité, et où les cookies tiers permettaient à n’importe quel acteur d’observer les comportements des utilisateurs à travers le web.

Ce monde n’existe plus. Et c’est précisément ce qui explique le renouveau, profond et structurel, de la data collaboration.

Pourquoi la data collaboration revient, sous une forme radicalement différente

La mort des cookies tiers, le RGPD, l’ATT d’Apple, la fragmentation des identifiants : tout converge vers un même constat. Les données qui circulaient librement entre acteurs de l’écosystème ne circulent plus. Chaque organisation se retrouve avec sa propre donnée first-party, enfermée dans son propre environnement, inutilisable hors de ses murs.

C’est paradoxalement cette fermeture qui crée le besoin d’une nouvelle forme de collaboration. Une marque possède une connaissance précieuse de ses clients : leurs comportements d’achat, leur fidélité, leur valeur. Un éditeur possède une audience qualifiée et contextualisée. Un retailer possède des données de transaction d’une richesse incomparable. Séparément, ces actifs ont de la valeur. Ensemble, ils permettent des cas d’usage que ni l’un ni l’autre ne pourrait construire seul — à condition d’accepter cette logique de partage, peu importe la quantité de données disponible par ailleurs.

Le renouveau du sujet est aussi alimenté par une actualité récente et significative : le rachat de LiveRamp par Publicis pour 2,2 milliards de dollars en mai 2026 est, dans sa logique profonde, un pari sur la data collaboration comme infrastructure centrale du marketing digital de demain. Publicis achète la capacité à organiser des échanges de données sécurisés entre annonceurs, éditeurs et plateformes — à grande échelle, dans un cadre qui respecte la confidentialité.

Ce qu’est une clean room de data collaboration aujourd’hui

La data collaboration moderne repose sur un principe fondamentalement différent de ses formes historiques : les données ne se « partagent » plus, elles se croisent dans un environnement neutre, sans jamais quitter le périmètre de contrôle de chaque partie.

Techniquement, cela prend la forme des « clean rooms » — des environnements d’analyse sécurisés où deux organisations peuvent faire dialoguer leurs données sans que l’une ne voie les données brutes de l’autre. L’annonceur apporte sa base client. L’éditeur apporte ses données d’audience. La clean room calcule les recoupements, les taux de couverture, les indicateurs de performance, et ne restitue que les résultats agrégés — jamais les données individuelles.

Google a sa clean room, Ads Data Hub. Meta a développé des capacités similaires. Des acteurs indépendants (LiveRamp, Habu, InfoSum) proposent des environnements neutres et multi-parties, qui permettent à des acteurs concurrents de collaborer sur des cas d’usage communs sans exposer leur donnée propriétaire.

Les cas d’usage sont concrets et nombreux : mesurer l’impact réel d’une campagne en croisant les expositions publicitaires d’un éditeur avec les données de vente d’un annonceur — un enjeu que nous évoquions récemment à propos des CAPI (Conversion API). Construire des audiences d’activation enrichies en combinant des données CRM avec des données comportementales d’un partenaire. Optimiser les investissements retail media en croisant les données de vente d’un retailer avec les données d’intention d’achat d’un annonceur. Réduire les doublons d’exposition entre plusieurs partenaires en calculant les recoupements d’audience sans jamais partager les fichiers.

Pourquoi une marque doit adopter la data collaboration

Les raisons sont à la fois défensives et offensives.

Défensivement, la data collaboration est une réponse à la fragmentation des signaux. Dans un monde sans cookies tiers, sans IDFA disponible, avec un RGPD contraignant, les données first-party de chaque acteur sont nécessairement partielles. Personne ne voit l’ensemble du parcours client. La collaboration permet de reconstituer une vision plus complète sans violer les principes de confidentialité.

Offensivement, elle ouvre des capacités de ciblage, de mesure et de personnalisation inaccessibles en solo. Une marque qui peut croiser sa base client avec les données d’un grand éditeur ou d’un retailer partenaire accède à des insights qu’elle ne pourrait jamais construire seule. Elle peut toucher des audiences similaires à ses meilleurs clients dans des environnements premium, avec une précision déterministe plutôt que probabiliste. Amazon, par exemple, offre des capacités de géomarketing très utiles : où se vendent les produits de ma catégorie ? Où sont les zones où je sous-performe ?

Dans un contexte économique difficile, où chaque euro de budget media doit prouver sa valeur, la data collaboration permet d’allouer les budgets vers les audiences les plus susceptibles de convertir, avec une mesure d’impact qui repose sur des croisements de données réels plutôt que sur des modèles approximatifs.

Ce à quoi une marque doit faire attention

La data collaboration n’est pas sans risques, et l’enthousiasme du marché ne doit pas faire oublier certaines précautions fondamentales.

La dépendance à l’environnement du partenaire. Une clean room propriétaire — celle de Google, de Meta, d’Amazon ou d’un grand retailer — est un environnement que vous ne contrôlez pas. Les règles du jeu peuvent changer, l’accès peut être conditionné, les résultats peuvent être filtrés selon les intérêts de l’opérateur. La neutralité affichée ne garantit pas la neutralité réelle.

Le risque réglementaire. Même dans un environnement de clean room, les données que vous apportez doivent être légitimement collectées avec les consentements appropriés. Un croisement de données techniquement sécurisé peut rester non conforme si les bases légales du traitement ne sont pas correctement établies de part et d’autre.

Le risque stratégique. La data collaboration implique de révéler, au moins partiellement, la structure de votre base client à un partenaire, même si les données individuelles ne sont jamais exposées. Les insights que vous permettez à l’autre partie de construire sur votre audience ont une valeur compétitive. Choisir avec qui vous collaborez, sur quels périmètres, avec quelles protections contractuelles, est une décision stratégique autant que technique.

L’asymétrie de valeur. Dans beaucoup de collaborations, une partie apporte des données plus précieuses que l’autre et en tire moins de bénéfice. Définir clairement ce que chaque partie apporte et reçoit en retour, et s’assurer que cet équilibre est respecté dans le temps, est une condition de durabilité de la collaboration.

Ce que la data collaboration implique pour votre infrastructure

Chez Commanders Act, nous observons que les marques les mieux positionnées pour tirer parti de la data collaboration sont celles qui ont d’abord construit une donnée first-party de qualité — collectée proprement, consentie, contrôlée, enrichie, gouvernée. C’est notre enjeu au quotidien pour nos clients : on ne collabore bien qu’avec ce qu’on possède bien.

Une infrastructure server-side mature est le prérequis naturel de la data collaboration : elle garantit que la donnée que vous apportez dans une clean room est complète, fiable, consentie et enrichie. Une donnée appauvrie, incomplète ou mal gouvernée ne produit pas de meilleurs insights parce qu’elle est croisée avec une autre donnée appauvrie.

La data collaboration est une promesse réelle. Mais comme toutes les promesses du marketing digital, elle tient d’abord à la qualité de ce qu’on y apporte.

A propos de l’auteur

Aller plus loin