Qu’est-ce qu’une attaque par vélocité ?

Dans le secteur des études de marché et des insights, une attaque par vélocité désigne une méthode de fraude dans laquelle des acteurs malveillants génèrent artificiellement un grand nombre de questionnaires soi-disant complétés.

Contrairement à des cas isolés de fraude, ces attaques reposent sur la rapidité et le volume, à travers des participations automatisées ou rapides.

L’objectif des attaques par vélocité est d’imiter un comportement légitime de répondants afin de récolter indûment des récompenses.

Qu’est-ce qu’une ferme à clics ?

Les « click farms » (ou fermes à clics) désignent des opérations frauduleuses menées par des groupes d’individus (souvent) faiblement rémunérés et/ou des technologies automatisées (bots, scripts) visant à générer un volume élevé de clics sur du contenu.

Leur objectif est de gonfler artificiellement l’engagement autour de contenus numériques. Cette pratique touche de nombreux secteurs, comme la publicité en ligne ou les réseaux sociaux à travers la génération de faux likes ou abonnements.

Dans le secteur des études et des insights, ces fermes exploitent les systèmes de récompense en répondant massivement à des enquêtes.

Introduction

Dans le secteur des études de marché, la qualité des données est essentielle. Mais la fraude représente un défi majeur pour les professionnels des études de marché et des insights, qui dépendent de plus en plus de données fiables pour prendre des décisions éclairées.

Le secteur fait face à une lutte permanente contre des réseaux de fraude organisés, capables de développer et de déployer des technologies automatisées particulièrement sophistiquées, leur permettant d’imiter des comportements humains ainsi que de vrais appareils.

Et cela concerne tout le monde. Selon une étude menée par Cint fin 2024, 81 % de nos clients affirment que la fraude est leur principal défi actuel. Pour 62 % d’entre eux, elle constitue également la priorité n°1 à adresser en 2025 et au-delà.

« La fraude a connu une croissance fulgurante au cours des cinq dernières années », explique Jimmy Snyder, Vice-président en charge du département Trust and Safety chez Cint. « Nous avons vu des groupes de fraudeurs organisés se structurer, se coordonner et attaquer notre secteur à un rythme inquiétant. »

Entre fermes à clics, complétions fantômes et autres techniques de fraude sophistiquées, nous avons identifié plusieurs défis majeurs auxquels nos clients sont confrontés, ainsi que les solutions que nous mettons en place pour les aider à y faire face.

Comment lutter contre les complétions fantômes ?

Une complétion fantôme désigne une situation dans laquelle une enquête est considérée comme complétée, alors qu’en réalité, le répondant ne l’a peut-être jamais véritablement remplie. Ce phénomène soulève plusieurs problèmes dans le secteur des études, et ce pour différentes raisons.

D’abord, cela nuit gravement à la qualité des données. Or, les décisions stratégiques des entreprises reposent de plus en plus sur des insights fiables, et des données erronées entraînent donc inévitablement des insights biaisés.

Complétions fantomes

Ensuite, les complétions fantomes peuvent avoir un lourd impact sur les budgets. Si une partie des données est jugée suspecte, il peut être nécessaire de relancer l’enquête. Cela signifie des coûts supplémentaires ou du retard dans l’enquête.

Pour contrer les complétions fantômes, Cint renforce ses solutions de sécurité de serveur à serveur, avec un objectif clair : sécuriser les liens de redirection et éliminer autant que possible les compétitions fantômes.

Notre équipe Trust and Safety a mis au point une solution propriétaire qui repose sur une API server-to-server, connectant directement les acheteurs d’échantillons et les plateformes d’enquête. La première plateforme d’enquête à bénéficier de cette innovation a été Forsta, permettant ainsi à ses utilisateurs travaillant avec Cint d’accéder à un environnement sécurisé baptisé Cint Secure Survey, dans lequel les complétions fantômes sont éliminées. Cette connexion de serveur à serveur permet d’éradiquer un problème coûteux et de renforcer le niveau de qualité des données.

Comment lutter efficacement contre les fermes à clics ?

Un autre sujet de préoccupation dans le secteur est la pratique des « click farms », ou fermes à clics. Ce terme désigne des attaques où de grands groupes d’individus (souvent) sous-payés sont engagés pour remplir massivement des enquêtes et toucher les récompenses associées.

Ces opérations peuvent aller de groupes de personnes utilisant des VPN pour manipuler les résultats d’enquêtes, à des individus exploitant plusieurs écrans et des bots pour mener ces attaques.

Comme ces fraudes se déroulent en coulisses, il est difficile de les détecter en temps réel. En conséquence de quoi les entreprises concernées peuvent rester dans l’ignorance de l’ampleur réelle de la fraude.

Trust Score, notre solution propriétaire basée sur l’IA et le machine learning, nous permet d’anticiper et de prévenir ce type d’attaques frauduleuses avant même qu’elles ne se produisent.

Trust Score s’appuie sur notre immense base de données pour repérer les comportements suspects et identifier les fraudeurs. Grâce à ses algorithmes soutenus par l’IA et le machine learning, il permet une détection proactive des fraudes en évaluant la fiabilité de chaque répondant au sein de notre réseau d’échantillonnage.

La clé pour contrer ces menaces repose à la fois sur la détection (la capacité à identifier des schémas suspects parmi des milliers de clients, de partenaires, et des milliards de transactions) et sur l’action, rendue possible grâce à une technologie d’IA propriétaire avancée, associée aux meilleurs outils tiers de détection de bots.

Cint s’engage à prévenir les attaques par vélocité en intégrant des questions ouvertes qualitatives dès la phase de présélection des répondants. Ces derniers doivent fournir des réponses libres, qui sont ensuite analysées pour en vérifier la pertinence et la cohérence. Par exemple, si un répondant affirme être âgé de 18 à 24 ans tout en déclarant 25 ans d’expérience professionnelle, cette contradiction génère automatiquement une alerte de sécurité.

En complément, des questions à choix multiples sont utilisées durant la présélection afin de détecter les incohérences et d’identifier les répondants suspects. Formulées avec une ou deux réponses correctes parmi six propositions, elles nous permettent d’identifier rapidement les profils suspects et de les écarter.

Peut-on identifier et vérifier les répondants avec précision ?

Personne ne souhaite baser ses décisions sur des insights frauduleux et pour mener une étude de marché réussie, il est essentiel de travailler avec de véritables personnes.

Cint lutte également contre la fraude en s’assurant que ses répondants sont correctement identifiés et authentifiés.

« Notre mission, en tant que fournisseur de panels, est de réduire constamment le nombre de réponses invalides et de collaborer avec nos fournisseurs pour bâtir des communautés de répondants de haute qualité, qui se démarquent de la concurrence », explique Philipp Rosenbeck, VP Produit chez Cint. « Nous utilisons plusieurs niveaux de validation lors de l’inscription des nouveaux utilisateurs, afin de garantir que Cint propose un échantillon d’une qualité optimale. »

Notre première ligne de défense repose sur un processus d’inscription rigoureux, conçu pour empêcher la création de comptes frauduleux dès le départ. Ce processus est renforcé par un moteur d’analyse de risques avancé et des CAPTCHA adaptatifs, afin de protéger les panels contre les attaques frauduleuses.

En complément, Cint a mis en place un système de vérification par SMS pour s’assurer que les répondants sont bien uniques et authentiques. Cette validation est requise avant le versement des récompenses, ce qui permet d’éliminer les paiements vers des comptes dupliqués et de garantir que les fraudeurs ne reçoivent jamais de compensation.

Conclusion :

Envie d’ en savoir plus sur la façon dont Cint lutte contre la fraude ? Rejoignez à la conversation sur notre page LinkedIn.

La crise actuelle de COVID-19 a effectivement interrompu la recherche en personne. Que vous soyez un chercheur côté client qui a encore besoin de ces insights ou une agence d’études de marché dont l’activité a été réduite, il existe maintenant des possibilités de migrer ces travaux en ligne. Dans cette note de recherche, nous explorons à la fois les implications de la collecte de données et de l’échantillonnage pour la migration du travail hors ligne en ligne et offrons une perspective sur les facteurs à retenir lors de la création d’un nouveau modèle de recherche.

Solution rapide ou changement majeur ? Les choses reviendront-elles un jour à la « normale » ?

La question qui nous est le plus souvent posée est de savoir quels sont les changements à apporter pour compenser la situation actuelle ? Les chercheurs quantitatifs se posent souvent ces questions. En sondant plus en profondeur, nous avons identifié deux préoccupations. La première est de savoir comment ajuster correctement leurs systèmes de recherche à la lumière de tout changement comportemental et démographique causé par la pandémie. L’autre est de savoir s’il faut considérer ces changements comme temporaires ou permanents par nature. Très souvent, ils pensent aux changements dans les quotas d’échantillons ou la pondération.

Les chercheurs hors ligne sont obligés de se poser une question plus fondamentale : devrions-nous changer complètement de méthode ? Après tout, il y avait des raisons de choisir une méthodologie hors ligne en premier lieu. La durée du confinement mondial et ses conséquences potentielles ne sont qu’une partie de l’équation. La plus grande préoccupation est de savoir si la recherche peut être effectuée efficacement en ligne.

En règle générale, et cela ne devrait surprendre personne vu notre activité, nous avons toujours conseillé aux chercheurs de tous bords d’explorer activement les façons dont la technologie influence notre industrie. Compte tenu de la crise, il est d’autant plus logique de le faire que cela permet de maximiser ses options.

Pourquoi nous choisissons la collecte de données et l’échantillonnage hors ligne

Tout projet d’insights comporte deux éléments essentiels : la collecte de données et l’échantillonnage. Lorsque nous choisissons une méthodologie donnée, nous évaluons ses implications pour ces éléments afin de déterminer si elle est adaptée à l’objectif visé. Il nous arrive de faire des choix pour des raisons positives ; il y a quelque chose d’avantageux dans la collecte de données ou l’échantillonnage qui nous amène à choisir une méthodologie donnée. Ou des raisons négatives ; nous pouvons préférer une autre méthodologie, mais certains facteurs dans la collecte de données ou l’échantillonnage nous interdisent ce choix.

Historiquement, les raisons de choisir la collecte de données hors ligne ont été de nature positive. Nous préférons les méthodes hors ligne principalement parce qu’elles nous permettent d’observer les gens plus en détail et de comprendre plus facilement pourquoi ils agissent d’une telle manière. Les entretiens en personne nous permettent d’approfondir des sujets complexes. Les interceptions nous permettent de surprendre les gens « sur le vif » et de les interroger pendant qu’une expérience est encore nouvelle.

Inversement, les raisons liées à l’échantillonnage pour choisir une méthodologie hors ligne ont tendance à être négatives. Pendant des années, l’économie des panels traditionnels a fait que les petits pays étaient souvent inaccessibles. Les données de ciblage limitées rendaient coûteux le travail à faible incidence. Dans ces cas, les interceptions pouvaient être justifiées pour augmenter les chances de trouver les bonnes personnes étant donné les coûts déjà élevés.

Migration en ligne : Considérations sur la collecte de données

La diversité des méthodes hors ligne (et notre désir d’éviter le favoritisme) interdit d’en dresser la liste complète ici, mais il y a eu une véritable explosion de nouvelles plateformes qui ont permis la collecte de données en ligne pour un travail qui était autrefois effectué exclusivement hors ligne. Des groupes de discussion et entretiens en ligne aux techniques de neurosciences portables/numériques, des fonctions de base aux analyses basées sur l’IA, il y a beaucoup à découvrir. Votre association d’études de marché préférée (ESOMAR, Insights Association, MRS, ou autres) peut vous aider à identifier des partenaires potentiels. Nous vous recommandons également de consulter les nombreux articles de blog qui paraissent chaque semaine dans des publications comme Research Live, Quirk’s, GreenBook et Research World (ESOMAR).

Il est évident que toute nouvelle méthode de collecte de données doit être testée avant d’être utilisée. Un test complet du début à la fin dans des conditions de « pleine production » est essentiel pour comprendre non seulement comment la plateforme fonctionne, mais aussi quels processus doivent être mis en place pour utiliser la plateforme et à quoi ressemble le « résultat ».

Surtout, les chercheurs devront être attentifs au comportement des sujets de recherche. L’exécution en ligne a le potentiel de produire des réponses moins attentives. Il y a manifestement moins de contrôle sur l’environnement du répondant. Il ne s’agit pas de décourager les chercheurs, mais plutôt de leur suggérer d’être vigilants. Les chercheurs doivent avant tout se méfier des prix comparativement moins élevés. Bien qu’il faille s’attendre à des coûts plus faibles dans une certaine mesure, une tarification nettement moins chère est susceptible d’entraîner moins de réponses réfléchies et moins de patience de la part du répondant.

Migration en ligne : Considérations d’échantillonnage

Pendant des années, les entretiens en face à face (ou même les ITAO à l’ère de l’Internet) ont résolu les problèmes de disponibilité. Au début, l’Internet n’était guère omniprésent, et les chercheurs plus expérimentés se souviendront, entre autres, des longs débats sur la « fracture numérique ». À l’ère du numérique, où les appareils informatiques puissants sont bon marché, portables et soutenus par une infrastructure qui était inimaginable lorsque les télécommunications nécessitaient des fils, la portée et la diversité des audiences disponibles pour l’échantillonnage sont montées en flèche. De plus, l’idée d’investir massivement dans la mise en place de nouveaux panels dans de nouveaux pays est presque désuète. Aujourd’hui, l’offre d’échantillonnage est essentiellement de nature programmatique. Les interfaces de programmation d’applications (API) transmettent instantanément les spécifications et la disponibilité de la demande et de l’offre.

La technologie a également permis aux fournisseurs de réduire considérablement le gaspillage, et de trouver la bonne personne pour la bonne enquête au bon moment. L’automatisation a conduit à un profilage beaucoup plus approfondi des comportements, et des fournisseurs plus sophistiqués utilisent des algorithmes conçus pour estimer la probabilité d’un répondant potentiel de se qualifier et de répondre à une enquête afin de maximiser le taux – très important – de conversion, qui désigne le nombre d’enquêtes effectuées jusqu’au bout, divisé par le nombre d’enquêtes commencées.

Cela ne veut pas dire que chaque audience est désormais disponible en nombre en ligne. En outre, la possibilité d’accéder à une audience ne garantit pas forcément la participation, mais plutôt qu’il est beaucoup moins difficile aujourd’hui qu’il y a quelques années de trouver un échantillon d’audiences, même de niche.

Les chercheurs hors ligne devront faire preuve de prudence lorsqu’ils établiront des modèles d’échantillons avec des personnes habituées à travailler en ligne. La configuration par défaut sera celle que le fournisseur considère comme la représentation nationale, ce qui varie d’un fournisseur à l’autre et n’a parfois rien à voir avec une véritable représentation nationale. Il peut arriver que le travail ne nécessite pas ce niveau de couverture nationale. Le fournisseur se concentrera principalement sur la durée de l’entretien et les taux d’incidence. Ces paramètres sont les éléments indispensables de toute estimation en ligne, mais ils ne décrivent que partiellement le travail hors ligne. Assurez-vous que la nature de votre travail est claire, non seulement pour le vendeur, mais aussi pour l’équipe de gestion de projet.

Les chercheurs hors ligne doivent avant tout résister à la tentation d’augmenter la taille de l’échantillon, vu la rentabilité de l’échantillonnage en ligne par rapport au travail hors ligne. Testez d’abord pour vous assurer que vous obtenez les informations dont vous avez besoin. Et n’oubliez pas : si vous vous êtes contenté de petits échantillons de commodité jusqu’à présent, demandez-vous ce qui changera si vous décidez d’en faire plus.

La « vérité » va changer

Les chercheurs chevronnés comprennent que nous pouvons obtenir différentes réponses à une même question selon la méthodologie utilisée. Il va donc de soi que le changement de méthodologie aboutira certainement à une nouvelle version de « la vérité ». La chose la plus difficile à communiquer aux non-chercheurs est que des méthodologies différentes, en raison des manquements des DEUX méthodologies, donneront des résultats différents. C’est encore plus difficile lorsqu’une méthodologie existante a été socialisée et acceptée comme vérité. Les nouvelles données seront considérées avec suspicion. La gestion de ce type de changement est un projet en soi que nous aborderons dans notre prochaine note de recherche.

Conclusion

Si le COVID-19 vous fait envisager des changements de méthodologie, vous n’êtes pas seul. À tout le moins, l’exploration de ces changements augmente pleinement l’optionnalité, et commencer le plus tôt possible signifie plus de temps pour la réflexion et les tests. S’il y a un côté positif à la situation, c’est que les étapes à suivre sont simples et sans ambiguïté, même s’il y a des choix complexes à évaluer. L’équipe Cint est disponible pour fournir des clients experts aux clients confrontés à ces enjeux.

 

Dans un écosystème d’études de marché, la qualité des données est primordiale. De nombreux facteurs, tels que la fraude, ont un impact sur la qualité des résultats. Dans son dernier article pour Research Live, « Alerte à la fraude : les répondants fantômes », JD Deitch, directeur de l’exploitation de Cint, aborde la question de la fraude dans les études de marché, plus spécifiquement les liens de redirection non sécurisés. Les « utilisateurs malveillants » qui participent à ce type de comportement frauduleux sont de plus en plus nombreux, utilisant l’automatisation et la technologie pour tromper le système en associant des points de crédit à leurs comptes sans répondre à une enquête. Ce type de fraude a un impact direct sur la qualité des données.

Dans l’article, JD explique d’abord comment fonctionne ce type de fraude. Un cas de répondant fantôme survient « lorsqu’un utilisateur remplit les conditions requises pour bénéficier d’une incitation comme s’il avait répondu à une enquête, alors qu’aucune donnée n’a été recueillie ». Cette manipulation du système se fait principalement en exploitant les liens de redirection non chiffrés, ce qui finit par fausser les données et par avoir un impact sur la qualité.

Les fournisseurs supportent souvent les coûts de ce comportement, car ils ne sont payés que pour les enquêtes « véritablement » terminées. Les fournisseurs emploient un certain nombre de techniques, avec des niveaux de sophistication et d’efficacité variables, en évaluant les efforts de lutte contre la fraude et la facilité d’accès des répondants. Ils doivent trouver le « juste équilibre entre des mesures défensives qui permettent l’accès à un nombre suffisant de bonnes personnes tout en bloquant les mauvaises ».

Le fournisseur se charge généralement de bloquer les répondants fantômes, car les clients n’ont pas de fortes motivations économiques pour les arrêter. Cela ne les empêche pas d’essayer. « Que les clients le reconnaissent ou non, il y a des conséquences qui font qu’il est essentiel qu’ils s’en préoccupent. Des liens non sécurisés en amont de l’enquête peuvent permettre une entrée frauduleuse dans les études, facilitant ainsi d’autres comportements indésirables qui conduisent à des données factices. » Cela nous ramène, encore une fois, à la qualité.

JD se penche ensuite sur deux pratiques clés que les clients peuvent adopter pour lutter contre ce comportement :

1. Les rappels de serveur à serveur : Les rappels sont des communications entre machines, invisibles pour les utilisateurs, qui atténuent très efficacement le problème
2. Cryptage des liens : Le hachage sophistiqué des liens pour les chiffrer rend pratiquement impossible l’identification des paramètres passés et donc la manipulation de ces liens.

Il soutient que les deux approches ci-dessus sont les plus efficaces dans le paysage technologique actuel, tout en reconnaissant qu’il existe d’autres techniques. En fait, Cint a récemment mis ces méthodes en pratique chez Confirmit, en mettant en place des redirections de serveur à serveur avec son équipe de développement. Il écrit : « L’introduction de ce type de fonctionnalité sur toutes les grandes plates-formes de collecte de données peut profiter à l’ensemble de l’industrie… La transparence et les actions décisives sont favorables à l’écosystème et convaincront en fin de compte les clients que l’industrie prend la question au sérieux ».

Pour consulter la version intégrale de l’article, rendez-vous ici : https://www.research-live.com/article/opinion/fraud-alert-ghost-completes/id/5068182

Greg Dunbar, vice-président directeur de Solutions d’entreprise, a rédigé un article pour Quirk’s sur la façon dont les études de marché peuvent répondre aux demandes du marché en mettant en place des processus automatisés. Dans son article, « Identifier des insights plus rapidement grâce à la mise en œuvre d’une automatisation intelligente », il soutient que l’automatisation peut gérer les tâches et les processus les plus banals, accomplissant la « majeure partie du travail » pour des résultats positifs.

Cela n’a rien de nouveau pour la plupart. Le sentiment général, c’est que l’automatisation peut nous aider à atteindre nos objectifs de qualité, de rapidité et de réduction des coûts. Cependant, la route vers l’automatisation a souvent été parsemée d’obstacles comme les « mises en œuvre insuffisantes » ou les « solutions provisoires ». Cela peut en fait finir par entraver les objectifs de l’entreprise plutôt que d’aider à identifier de meilleurs insights plus rapidement.

Greg écrit qu’une approche progressive peut offrir la flexibilité et l’évolutivité dont les entreprises ont besoin pour la bonne mise en œuvre de l’automatisation. Selon lui, « la seule solution consiste à choisir la bonne infrastructure technologique qui exploite les meilleures API de leur catégorie, parallèlement aux outils et intégrations existants ».

Les principaux obstacles à la mise en œuvre de l’automatisation à grande échelle sont sans doute les inquiétudes liées à la perturbation des flux de travaux et aux courbes d’apprentissage abruptes. Trouver une solution évolutive qui fonctionne avec votre modèle d’entreprise et qui peut croître avec votre entreprise peut vous aider à atteindre tous vos objectifs fondamentaux. Si vous choisissez une solution de ce type au fil de votre croissance et que vous « avez besoin d’une approche plus globale, l’adoption d’un modèle plus entièrement automatisé, comme une mise en œuvre complète au niveau de l’entreprise, peut être rationalisée ».

La transformation numérique est en passe de changer notre industrie pour de bon. L’automatisation jouera un rôle important et les entreprises doivent la mettre en œuvre afin d’assurer la pérennité de leur activité. Greg conclut que « l’automatisation est essentielle alors que les spécialistes des études de marché s’efforcent de répondre aux exigences de rapidité, d’efficacité, de qualité et de réduction des coûts ».

 

Pour consulter la version intégrale de l’article, visitez le site de Quirk’s ici : https://bluetoad.com/publication/?m=15327&i=658733&p=14&ver=html5

Avec 17 millions d’utilisateurs actifs sur sa plate-forme, SurveyMonkey se devait d’offrir une expérience utilisateur automatisée et transparente aux 335 000 organisations qui utilisent ses produits, solutions et intégrations. Comme la stratégie de l’entreprise continuait à se concentrer sur les études de marché DYI et l’échantillonnage automatisé pour les enquêtes, SurveyMonkey avait besoin d’une solution permettant d’étendre rapidement son offre de panels – à la fois pour offrir une meilleure faisabilité aux États-Unis et pour s’étendre au niveau international.

SurveyMonkey s’est tourné vers l’expertise technologique de Cint en matière d’études de marché et a exploité notre API d’achat afin d’offrir un accès direct à notre vaste réseau global via le Cint Insight Exchange, le plus grand échange d’échantillons au monde, dans une expérience utilisateur de bout en bout fluide et programmatique.

Cela leur a permis d’élargir l’offre de panels à leurs clients grâce à la technologie d’automatisation des échantillons d’études de marché de Cint, accélérant ainsi chaque étape du processus de collecte des insights. Ce modèle basé sur la technologie des études de marché a permis de réduire drastiquement les coûts d’exploitation et d’éliminer les étapes manuelles qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. C’est un partenariat qui a permis à SurveyMonkey de :

– étendre la portée du panel de SurveyMonkey Audience d’un pays à plus de 100 pays dans le monde entier.

– croître considérablement son audience mondiale, la portant à 80 millions de personnes grâce à l’API Buyer de Cint.

« L’équipe de support technique de Cint a joué un rôle essentiel dans la création et l’intégration de l’API personnalisée. L’équipe de Cint continue d’être un partenaire privilégié pour étendre et améliorer les capacités de l’API au fur et à mesure des besoins des clients ». – Johan Lieu, Directeur des produits

Consultez l’étude de cas complète ici.

Un sondage d’opinion qui met en lumière la manière dont les Français anticipent les Jeux d’été de Paris 2024, l’impact économique, l’association des marques à l’événement et le volet durabilité.

Paris accueille cet été l’événement sportif le plus attendu et regardé au monde. Si les performances de haut niveau des athlètes tiendront indubitablement les spectateurs en haleine, comment les annonceurs peuvent-ils capitaliser sur l’événement pour capter leurs audiences cibles ?

Fédérateur et populaire, l’événement touche des millions de téléspectateurs issus d’un grand nombre de groupes démographiques et de régions, par le biais de différents canaux (télévision, digital, médias sociaux etc.). Les exploits des athlètes au fil de leurs qualifications inspirent et résonnent émotionnellement auprès du grand public, favorisant l’adhésion, les valeurs partagées et l’esprit sportif depuis des décennies.

Notre récente étude explore la façon dont les français perçoivent les Jeux d’été de Paris 2024.

Anticipation

La fierté et l’enthousiasme caractérisent-ils le fait d’être la ville hôte d’un événement d’un tel impact international ? Pour beaucoup, c’est une occasion unique de mettre en valeur le riche héritage culturel français, la beauté de son patrimoine architectural, ainsi que ses prouesses sportives, devant la scène internationale.

Cependant, à l’instar de la plupart des grandes villes qui ont hébergé l’événement par le passé, l’enthousiasme s’accompagne vite d’une dose de pragmatisme concernant l’état de préparation des infrastructures, les perturbations potentielles de la vie quotidienne et la capacité de la ville à gérer un afflux important de population.

Principale destination touristique au monde, Paris n’est certainement pas novice en matière d’accueil de visiteurs étrangers. Mais l’émulation deviendra-t-elle trop assourdissante pour les citadins, ou bien au contraire, les parisiens accueilleront-ils à bras ouverts l’atmosphère conviviale, l’esprit de compétition et la formidable opportunité d’assister aux prouesses d’athlètes de classe mondiale ?

Impact économique

Au-delà du prestige de la ville hôte, les implications économiques qui en découlent peuvent être perçues comme une arme à double tranchant.

D’un côté, si l’événement est bien géré, le pays peut s’attendre à un coup de pouce pour l’économie locale grâce au tourisme, à la création d’emplois et à l’augmentation des dépenses dans les secteurs de l’hôtellerie, du commerce de détail et des transports. Les nouvelles installations et la rénovation urbaine devraient aussi apporter sur le long terme des avantages à la population française.

Cependant, de nombreux exemples montrent des installations sous-utilisées et des pays accumulant des dettes ingérables à cause d’une mauvaise planification ou de la précipitation pour terminer les travaux dans des délais très courts. Ces situations, combinées à la forte pression destinée impressionner la scène internationale, peuvent aussi grever lourdement les finances publiques.

Dans notre étude, nous mettons en lumière ce que pensent les français de l’impact économique des Jeux d’été de Paris 2024 et quels secteurs vont bénéficier le plus de l’événement.

Association des marques

Les Jeux d’été de Paris 2024 représentent une formidable opportunité pour les marques de faire de la publicité et d’interagir avec un public mondial, en particulier pour celles qui commercialisent des équipements et des vêtements sportifs, des boissons et des biens de consommation.

L’association d’une marque à l’événement peut cependant s’avérer un exercice délicat. Les consommateurs avisés se méfient d’une démarche commerciale trop flagrante, reconnaissant que de tels événements sont considérés comme une opportunité pour les marques de tenter de les exploiter. Il est crucial, pour atteindre le public visé, que les messages et les valeurs de la marque s’alignent de manière authentique aux valeurs de l’événement.

L’Importance de la durabilité

Une récente enquête a montré que les français sont plus préoccupés par les questions de changement climatique que leurs homologues de l’UE. Il n’est donc pas surprenant que la question de la durabilité joue un rôle important dans la formation de leur perception de l’impact des Jeux d’été de Paris 2024 en la matière.

Dans notre étude, nous soulignons l’ampleur des inquiétudes environnementales de l’opinion publique face à un événement d’envergure tels que les Jeux d’été de Paris 2024, ainsi que l’importance de l’implication du gouvernement dans ce domaine.

Méthodologie

Le rapport concernant les Jeux d’été de Paris 2024 repose sur des données d’enquête recueillies via la plateforme Cint, qui abrite le plus vaste réseau mondial de consommateurs pour enquêtes numériques.

Un échantillon démographique d’environ 400 consommateurs français a été interrogé dans une fenêtre de 24 heures, le 1er mai 2024.

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Introduction

La recherche programmatique désigne l’achat et la vente automatisés de réponses à des enquêtes, via une place de marché digitale. Au sein de ce système, les échanges se font automatiquement, avec très peu d’intervention humaine.

En remplaçant les méthodes classiques d’échantillonnage manuel — souvent basées sur des feuilles de calcul et des échanges par e-mail —, l’échantillonnage programmatique apporte des avantages considérables. Les entreprises peuvent gagner en efficacité à grande échelle : réduction des coûts, diminution des erreurs, meilleure prévention contre la fraude, et accès facilité à un panel de répondants à l’échelle mondiale.

Cela semble séduisant, mais comment les professionnels des études et des insights peuvent-ils s’assurer que la recherche programmatique soit réellement alimentée de réponses de bonne qualité ?

Vous souhaitez en savoir plus sur l’importance de la qualité des données dans la recherche programmatique, côté acheteurs ? Jimmy Snyder, Vice-président en charge de la Confiance et de la Sécurité, et Shelby Downes, cheffe de projet senior, partagent leur vision pour garantir la qualité dans un environnement en constante évolution.

Des solutions innovantes pour des insights fiables

L’une des préoccupations majeures des acheteurs est l’authenticité des données : les réponses aux enquêtes proviennent-elles bien de vraies personnes ? Sont-elles suffisamment fiables ?

« La fraude a considérablement augmenté au cours des cinq dernières années », explique Jimmy Snyder. « Nous avons vu des groupes de fraudeurs organisés se structurer, se coordonner et attaquer notre secteur à un rythme inquiétant. »

Pour contrer cette menace, Cint a conçu Trust Score, un modèle de machine learning avancé, qui analyse en temps réel le comportement des participants pour détecter et éliminer les réponses frauduleuses avant qu’elles n’impactent les résultats.

À chaque entrée dans le parcours d’enquête, Trust Score évalue l’activité passée du participant en la comparant à notre vaste base de données, mesurant son authenticité sur plusieurs critères prédéfinis.

Pour faire simple, nous combattons les bots avec des bots.

Au-delà de Trust Score, la plateforme Cint Exchange – plus grande place de marché d’études au monde – intègre une gestion automatisée et intelligente des quotas, assistée par IA, qui permet de limiter la fraude.

La gestion des mélanges d’échantillons est aussi un levier clé. En contrôlant la provenance des répondants pour un projet donné, nous garantissons une représentativité équilibrée de l’échantillon sur la durée, tout en évitant les biais dus à la surreprésentation de certains panels.

« Grâce à Cint, les clients disposent d’un contrôle total sur leurs mix d’échantillons, Quelle est le texte source? », explique Jimmy Snyder. « Nos équipes client sont toujours disponibles pour les accompagner dans la définition du meilleur mix, adapté à leur modèle économique. »

L’automatisation de la diffusion joue également un rôle clé. « Les fraudeurs ciblent souvent les enquêtes en LES inondant de fausses réponses, via des attaques par vélocité », souligne Shelby Downes. « L’automatisation permet aux clients de contrôler le rythme auquel les échantillons alimentent leurs projets. Cela complique la tâche des fraudeurs, qui ne peuvent plus remplir tous les quotas avant que les clients n’aient eu le temps de vérifier les données et de donner l’alerte. »

Réduire les coûts et les délais

Les méthodes traditionnelles de recherche peuvent s’avérer coûteuses — tant sur le plan financier que sur le temps qu’elles demandent. Adopter une approche programmatique permet de réaliser des économies significatives à tous les niveaux.

Des données de mauvaise qualité conduisent souvent à des relances d’enquêtes, générant coûts et délais supplémentaires.

Par ailleurs, renforcer la lutte anti-fraude peut peser sur les budgets, un défi majeur pour les professionnels des études et des insights, comment concilier qualité et maîtrise des coûts ?

« Les chercheurs peuvent paramétrer leur projet et se concentrer sur d’autres priorités », explique Shelby Downes. « Quel est le texte source? »

Pour de nombreux clients acheteurs d’études, Le temps est un enjeu crucial. Des retards dans l’analyse ou la livraison des résultats, tout comme une qualité de données insuffisante, peuvent entraîner la perte de clients.

« La recherche programmatique connecte directement les chercheurs à un vivier mondial de répondants préqualifiés et prêts à répondre à leur enquête, réduisant ainsi le temps passé à chercher les bons profils », ajoute Shelby Downes.

« Les clients définissent des quotas pour garantir une représentation équilibrée au sein des enquêtes », poursuit Shelby Downes. « Mais Cint leur fait gagner un temps précieux en mettant à leur disposition des modèles standards, tout en leur offrant la possibilité de créer leurs propres modèles personnalisés. »

Cint investit fortement dans ses solutions technologiques et opérationnelles pour garantir la qualité, tout en offrant à ses clients de nouvelles options d’automatisation, réduisant ainsi significativement le temps consacré à la gestion des enquêtes.

Ne jamais négliger la dimension humaine

Malgré les avancées technologiques, la dimension humaine reste essentielle pour assurer une qualité optimale.

C’est pourquoi Cint mobilise ses équipes à travers des programmes opérationnels dédiés. Cela nous permet de mettre en place des mesures et des processus capables de détecter ce que les systèmes automatisés peuvent parfois manquer. Cette approche centrée sur l’humain constitue un socle d’innovation pour nos produits et renforce les protections que nous offrons sur la plateforme Cint Exchange.

« Les programmes opérationnels de Cint sont conçus pour gérer et maintenir la qualité à chaque étape : acheteurs, fournisseurs, répondants, produits, services/opérations », explique Shelby Downes.

Par exemple, nos systèmes identifient et corrigent automatiquement certaines anomalies — comme le rejet massif de réponses — tout en notifiant le client, qui peut alors les examiner et procéder à des réconciliations appropriées. Et si un accompagnement supplémentaire est nécessaire, nos équipes humaines sont là pour intervenir.

Comme le résume Shelby Downes : « Chez Cint, la collaboration entre l’humain et la technologie garantit les meilleurs résultats. »

Conclusion

La technologie seule ne suffit pas. Chez Cint, l’alliance entre innovation technologique et expertise humaine garantit des insights fiables et précis, pour que les chercheurs exploitent pleinement le potentiel de la recherche programmatique, en maîtrisant ses défis.

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Par : Jimmy Snyder – Vice-président, Trust and Safety
Shelby Downes- Senior Program Manager, Trust and Safety

L’essor de l’IA

Avec son évolution rapide, l’intelligence artificielle (IA) ouvre un vaste champ de possibilités : des diagnostics médicaux plus précis à la synthèse automatisée des avis produits pour les consommateurs.

Mais l’IA peut aussi être détournée. On en observe déjà les dérives : tricherie aux examens, création de deepfakes pour propager la désinformation, voire usage dans des activités criminelles — une tendance qui inquiète de plus en plus les experts, qui commencent à en mesurer l’impact.

Le secteur des études de marché n’échappe pas à cette montée en puissance de la fraude alimentée par l’IA. Des bots capables de répondre à des questions ouvertes aux fermes à clics sophistiquées, les conséquences sont profondes et multiples. C’est pourquoi il devient essentiel de contrer ces menaces en s’appuyant sur des technologies aussi avancées que celles utilisées par les fraudeurs.

Comprendre la fraude alimentée par l’IA

La fraude pilotée par l’intelligence artificielle s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatique capables d’imiter le comportement humain, ce qui rend sa détection et sa prévention de plus en plus difficiles. Cela représente un vrai défi pour le secteur des études de marché, dont l’objectif est justement de décrypter les comportements humains.

Des outils de génération de texte comme ChatGPT offrent un accès facile à des technologies capables de produire des réponses de sondage crédibles mais artificielles. Cette capacité présente un risque réel : celui de générer des données imprécises ou peu représentatives, qui nuisent à la qualité des études, et entraînent des impacts financiers en cascade.

Pourquoi est-il essentiel de lutter contre la fraude alimentée par l’IA ?

Protéger l’intégrité des données

La fraude générée par l’IA compromet l’intégrité des données collectées par les chercheurs. Or, ces données alimentent des décisions concrètes prises par des individus, des entreprises et même des partis politiques. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des analyses erronées, des décisions commerciales risquées ou même à influencer des élections. C’est pourquoi il est essentiel d’utiliser des technologies avancées pour bloquer ces fraudes, afin de préserver la fiabilité des données et maintenir la confiance dans le secteur des études.

Maintenir la confiance

Les entreprises sont de plus en plus exposées aux risques liés à la fraude assistée par l’IA. Cependant, en investissant dans des technologies de prévention, elles peuvent protéger leur réputation et préserver la confiance de leurs clients. À l’inverse, ignorer ces risques peut coûter cher, tant sur le plan financier que juridique.

Protéger les entreprises et leur sécurité financière

La majorité des fraudes sont motivées par le profit financier, souvent au détriment des victimes qui subissent des pertes économiques. Avec l’essor de l’IA, les fraudeurs perfectionnent leurs méthodes, ce qui expose davantage les particuliers comme les organisations. Il est donc essentiel de protéger tous les maillons de la chaîne. Une réponse coordonnée et efficace face à la fraude alimentée par l’IA est donc indispensable pour préserver la santé économique de l’ensemble de l’écosystème.

Stratégies pour lutter contre la fraude alimentée par l’IA

L’IA n’a pas que des inconvénients. Face à ce nouvel adversaire automatisé, plusieurs stratégies efficaces permettent aux entreprises de riposter.

Bots vs bots

Utiliser l’IA et le machine learning pour détecter les comportements frauduleux peut considérablement renforcer les efforts de prévention. Chez Cint, nous avons développé notre solution propriétaire : Trust Score, un outil capable d’analyser d’immenses volumes de données pour repérer des schémas inhabituels et détecter les menaces potentielles avant qu’elles ne fassent des dégâts.

Innover sans relâche

Combattre la fraude liée à l’IA exige une innovation constante, notamment en matière de cybersécurité et d’éthique de l’IA. En investissant dans la recherche et dans de nouvelles technologies, nous contribuons à créer un environnement numérique plus sûr et à favoriser le progrès technologique global. Cint s’appuie sur une feuille de route ambitieuse pour ses solutions qualité. Notre équipe Platform Intelligence évalue en continu l’efficacité de nos outils pour garantir que nos décisions sont basées sur des données fiables.

Mobiliser les équipes

Si la technologie est indispensable dans la lutte contre la fraude pilotée par l’IA, il ne faut pas négliger la mise en place de mesures opérationnelles permettant de détecter ce que les systèmes automatisés peuvent rater. Combler ces lacunes peut permettre aux entreprises de renforcer leurs protections et d’identifier les axes d’amélioration des solutions. Chez Cint, nous menons des programmes pour améliorer la qualité sur l’ensemble de nos piliers : acheteurs, fournisseurs, produits, répondants et opérations.

Apprendre et sensibiliser

Former les employés, les clients et le grand public aux risques liés à la fraude alimentée par l’IA est essentiel. Cint organise des campagnes de sensibilisation pour aider chacun à identifier et signaler les comportements suspects, participant ainsi à informer la société. Nous échangeons directement avec nos clients et publions des contenus informatifs, comme cet article, pour élargir la prise de conscience.

Un combat commun

La lutte contre la fraude à l’IA doit se faire à l’échelle du secteur. Entreprises technologiques, institutions financières et organismes de régulation doivent unir leurs forces pour élaborer des solutions et des normes efficaces. Cint participe à la Global Data Quality Initiative qui fédère ces acteurs autour d’un objectif commun.

Garder le cap

Élaborer et respecter des lignes directrices éthiques en matière d’utilisation de l’IA permet de réduire les risques liés à son utilisation abusive. En prônant la transparence et la responsabilité dans le développement de l’IA, nous nous assurons que ces technologies servent l’intérêt général. Chez Cint, tous les collaborateurs s’engagent à respecter une politique d’usage responsable de l’IA.

Conclusion

Avec la croissance rapide des technologies d’IA, les régulations peinent à suivre le rythme. Les organisations qui prennent les devants pour lutter contre la fraude alimentée par l’IA se protègent tout en contribuant à construire un cadre plus sécurisé pour tous. En adoptant des systèmes avancés de détection de fraude, les entreprises participent à l’élaboration de politiques favorisant un usage éthique et responsable de l’IA.

La fraude devient de plus en plus sophistiquée. Reconnaître l’enjeu majeur que représente la lutte contre la fraude alimentée par l’IA, via des solutions technologiques avancées, est primordial. En misant sur la sécurité, l’intégrité et la coopération, nous préservons l’ensemble du secteur. La lutte contre la fraude liée à l’IA n’est pas seulement un défi technologique, c’est un enjeu sociétal qui réclame une attention et une action immédiates.