Si la donnée client constitue aujourd’hui un levier stratégique majeur, bien souvent, son plein potentiel ne peut être révélé qu’en la croisant avec d’autres sources de données. C’est l’objectif de la Data Collaboration et des Clean Rooms : permettre à deux partenaires d’échanger leurs informations respectives afin d’enrichir leur connaissance client et de démultiplier leurs capacités d’activation.
Toutefois, sous sa promesse théorique simple, la Data Collaboration recouvre une réalité multiforme et complexe à déployer. Entre choix technologiques, contraintes réglementaires et enjeux d’interopérabilité, sa réussite repose sur le respect d’un parcours structuré.
Les grandes étapes de la DATA Collaboration :
Les piliers d’une DATA collaboration
La mise en oeuvre de ces partenariat se fait depuis quelques années, essentiellement par l’intermédiaires de « CleanRoom » cet composants qui servent de tiers dans la sécurisation des données dans les opérations de croisement.
Mais il existe plusieurs types de partenaires qui peuvent être sollicités, avec pour chacun d’entre eux des spécificités /
Les GAFAM :
| Critère / GAFAM | Google (Ads Data Hub & BigQuery DCR) |
Amazon (Amazon Marketing Cloud & AWS Clean Rooms) |
Meta (Advanced Analytics – Beta) |
Microsoft (Azure Clean Rooms / Microsoft Advertising) |
|---|---|---|---|---|
| Nom de la solution |
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Advanced Analytics (En version bêta sur invitation) |
Azure Clean Rooms |
| Type de positionnement |
Walled Garden Google + Cloud d’entreprise |
Walled Garden Retail/Media + Cloud neutre à l’échelle d’entreprise |
Walled Garden fermé (Réseaux sociaux) |
Infrastructure Cloud Enterprise Neutre (B2B) |
| Objectif principal |
Attribution, portée/fréquence sur YouTube, Search et DV360 ; requête SQL inter-entreprises. |
Mesure multi-touch, parcours d’achat E-commerce, attribution retail, collaboration cloud multi-acteurs. |
Attribution et mesure d’incrémentalité sur Facebook, Instagram et Meta Audience Network. |
Collaboration sécurisée inter-entreprises (Santé, Finance, Retail) et mesure d’audience B2B. |
| Accessibilité & Modèle tarifaire |
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Accès restreint sur liste d’attente (Accès Beta accordé aux très grands comptes). |
Payant selon les ressources Azure consommées (Confidential Computing / VM). |
| Flexibilité des données |
Axé sur les données d’exposition Google + données CRM First-Party de l’annonceur. |
Analyse très fine du parcours d’achat sur Amazon + intégration fluide des données propriétaires via AWS. |
Limité aux données de l’écosystème Meta croisées avec les conversions first-party. |
Très flexible : permet de croiser n’importe quel jeu de données d’entreprises tierces (Cloud neutre). |
| Technologies de sécurité |
Agrégation automatique (seuil minimal de 50 utilisateurs par requête), SQL restreint. |
Differential Privacy, règles d’agrégation personnalisées, chiffrement d’identifiants. |
Modèles d’anonymisation strictes, Privacy-Enhancing Technologies (PETs). |
Enclaves matérielles sécurisées (AMD SEV-SNP, Intel SGX), chiffrement en mémoire. |
Les Data Clean Rooms proposées par les géants du média servent principalement à faciliter les partenariats d’activation, la mesure de performance et le ciblage d’audience sur leurs propres réseaux, à des coûts d’accès très réduits. Pour ces plateformes, il s’agit d’un levier clé pour valoriser leurs données propriétaires et renforcer la pertinence des campagnes publicitaires qu’elles hébergent.
Toutefois, ce modèle présente trois limites majeures :
- Sortie de données restreinte : Elles ne délivrent que des analyses agrégées (insights) sans retour d’information opérationnel.
- Asymétrie de la valeur : Le modèle reste unilatéral et ne permet pas à l’annonceur de monétiser sa propre donnée.
- Cloisonnement (Silos) : Elles souffrent d’un manque d’interopérabilité technique, empêchant le croisement d’informations entre les différentes plateformes publicitaires.
Les spécialistes de la CleanRoom :
| Critère / Acteur | InfoSum | Decentriq | Optable | LiveRamp (ex-Habu) |
|---|---|---|---|---|
| Positionnement principal |
Pionnier du « Bunker » décentralisé et de la fédération de données. Architecture décentralisée (Non-relocation) : La donnée ne quitte jamais le système d’information du propriétaire. Utilisation de Synthetic IDs. |
Clean Room suisse axée sur la haute sécurité (Confidential Computing). Confidential Computing (TEEs) + AMD SEV/Intel SGX : Chiffrement matériel strict en mémoire (« Enclaves »). |
DCR orientée AdTech légère, pensée nativement pour les régies/éditeurs. | Leader mondial de la gestion d’identité (RampID) et de l’interopérabilité. |
| Cas d’usages clés |
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| Niveau de sécurité & Privacy |
Très élevé (Calcul fédéré sans mouvement de base de données). |
Extrêmement élevé (Zéro confiance / Chiffrement in-use garanti par le processeur). |
Élevé (Respect strict du RGPD / CCPA, contrôle d’accès granulaires et chiffrement). |
Élevé (Gestion par identifiants pseudonymisés et tokenisés RampID). |
| Facilité d’utilisation |
Interface visuelle No-Code / Low-Code puissante + fonctionnalités Pro-Code. |
Très simple pour les métiers (No-Code), supporte SQL/Python/R pour les Data Scientists. |
Très intuitive pour les équipes AdOps, agiles à déployer sans ingénierie lourde. |
Intermédiaire (Nécessite souvent l’accompagnement d’équipes Data). |
| Type de clients privilégiés |
Media, Telecoms, Retail, Marques CPG, Banques. |
Institutions financières, Santé, Pharmas, Luxe, Médias européens. |
Éditeurs de presse, régies publicitaires nationales, annonceurs E-commerce. | Grands groupes du Fortune 500, acteurs de la grande distribution. |
Contrairement aux plateformes média, les Data Clean Rooms spécialisées offrent un cadre de collaboration parfaitement équilibré. Elles permettent d’établir de véritables partenariats bilatéraux entre annonceurs, où chaque entreprise contribue et tire un bénéfice direct en fonction de ses objectifs spécifiques.
Cependant, ce modèle implique deux limites principales :
- L’exigence de rentabilité : Le coût d’accès et d’exploitation de ces solutions indépendantes est significatif. Il est donc indispensable d’identifier en amont des partenaires et des cas d’usage générant un ROI élevé pour justifier les croisements de données.
- L’interopérabilité et le modèle financier : L’absence d’un standard unique impose de gérer la compatibilité technique entre les environnements et de définir la répartition des coûts d’infrastructure entre les partenaires.
Autres acteurs qui se positionnent sur la fonctionnalité CleanRoom ( Snowflafe DATA Clean Room, Mediarithmics Clean Rooms et EPSILON ) :
| Critère / Acteur | Snowflake (Snowflake Data Clean Rooms) |
mediarithmics (CDP-integrated Clean Room) |
EPSILON (Epsilon Data Clean Room) |
|---|---|---|---|
| Positionnement & ADN |
Infrastructure Data / Cloud Neutre
DCR native à la Data Cloud Platform pour la collaboration multi-cloud sans déplacement de données. |
CDP Native & AdTech Européenne
DCR directement intégrée à une Customer Data Platform axée sur la gouvernance et l’activation. |
Identité, Enrichissement & Activation Média
DCR clé en main pré-chargée avec des données propriétaires et le graphe d’identité COREid. |
| Gestion de la donnée & Stockage |
Zéro copie / Calcul in-situ
Les données restent dans l’entrepôt Snowflake de chaque partie. Requêtes exécutées à la source via Data Sharing. |
Gestion décentralisée via CDP
Réconciliation et orchestration directes depuis la CDP, sans compression ni agrégation préalable obligatoire. |
Stockage géré / Intégré Databricks
Données ingérées dans un environnement sécurisé dédié connecté à l’écosystème Epsilon. |
| Moteur d’Identité (Identity Resolution) |
Agnostique / Neutralité
Ne vend pas d’ID propriétaire. Intègre les graphes tiers (Unified ID 2.0, LiveRamp, RampID) via le Snowflake Marketplace. |
Multi-ID & Cookieless Native
Supporte tous les identifiants (1st, 2nd, 3rd party, IDs universels, solutions EDGE/Contextuel) sans limitation. |
COREid Propriétaire
S’appuie nativement sur le graphe d’identité COREid d’Epsilon (250M+ individus identifiés sur base PII/Nom-Adresse). |
| Niveau de sécurité & Privacy |
Politiques d’agrégation/projection automatiques, règles JinjaSQL strictes, Differential Privacy et Snowpark Python. |
Conformité RGPD stricte, gestion native du consentement via la CDP et calculs isolés. |
Environnement sécurisé conforme aux réglementations, gouvernance contrôlée par rôles et anonymisation. |
| Capacités Analytics & Data Science |
Très élevées
Support SQL complet, Python, R, frameworks ML via Snowpark et modèles personnalisables. |
Élevées & Flexibles
Modèles de Machine Learning sur-mesure (Lookalike, scoring socio-démo, Next Best Action). |
Très élevées (Databricks)
Notebooks Databricks intégrés (SQL, Python, R, Scala), modélisation prédictive et attribution. |
| Activation Média & Exportation |
Nécessite des connecteurs ou des intégrations partenaires (LiveRamp, Hightouch, Reverse ETL). |
Ultra-fluide et directe
Activation native omnicanale via le moteur CDP (DSP, SSP, Ad Servers, Walled Gardens). |
Activation Média Directe
Connexion directe aux destinations comme Google, Meta, Amazon, The Trade Desk et 400+ endpoints média. |
| Cas d’usages préférentiels |
Collaboration Data B2B d’entreprise, croisement multi-cloud inter-entreprises, Retail Media. |
Collaboration Marques x Médias / Retailers, ciblage cookieless, mesure ROPO (Research Online Purchase Offline). |
Enrichissement de bases 1st-party avec des données d’achat réelles, attribution closed-loop, acquisition omnicanale. |
La particularité de ces acteurs réside dans l’adossement de la Data Clean Room à leur technologie cœur (infrastructures cloud, CDP ou solutions d’identité). La brique Clean Room n’est pas un produit isolé, mais une fonctionnalité complémentaire et cohérente qui apporte une valeur incrémentale à leur écosystème existant.
Chaque acteur répond ainsi à une dynamique propre :
Epsilon (L’activation 1st Party) : Dans une logique plus proche des Walled Gardens (GAFAM), Epsilon met à disposition un canal d’échange sécurisé pour fluidifier la collaboration avec les annonceurs et maximiser l’exploitation de leurs données First-Party.
Snowflake (L’effet de réseau Cloud) : Porté par son adoption massive sur le marché, Snowflake permet aux annonceurs d’effectuer des croisements de données nativement, sans déplacement de données et sans avoir à faire appel à une solution tiers dédiée.
mediarithmics (L’activation média native) : En s’appuyant sur son socle CDP très implanté chez les régies, la plateforme facilite la mise en place de deals Data directs et opérationnels entre annonceurs et médias.
Enfin, de mon expérience sur le sujet de la construction de partenariats, le sujet qui rend complexe la mise en oeuvre de ce type de partenariat n’est pas tant technique. Le premier obstacle repose bien souvent sur la sécurité et les consentements afin de garantir un respect scrupuleux du RGPD.