LES HA­BITS NEUFS DU MAR­KE­TING PO­LI­TIQUE

Inau­gu­ré par George W. Bush, le mi­cro­ci­blage des élec­teurs grâce aux res­sources du big data a at­teint un stu­pé­fiant de­gré de so­phis­ti­ca­tion et de pré­ci­sion. L’équipe de Do­nald Trump a ex­ploi­té à fond les ré­seaux so­ciaux, pra­tique à la­quelle la Cnil fran­ça

Books - - ÉDITO / SOMMAIRE -

D’après le livre de Sa­sha Is­sen­berg The Vic­to­ry Lab, pa­ru en 2012, George W. Bush est le pre­mier, pour sa cam­pagne de ré­élec­tion en 2004, à avoir ex­ploi­té les tech­niques de « mi­cro­ci­blage » sur In­ter­net. Pour sim­pli­fier, son équipe a ana­ly­sé le pro­fil de ses élec­teurs ré­per­to­riés (ce qu’ils achètent, ce qu’ils lisent, leur pra­tique re­li­gieuse, etc.) et a re­cher­ché des élec­teurs ayant des ca­rac­té­ris­tiques si­mi­laires. Pour ce faire, ils ont ex­ploi­té de gros vo­lumes de don­nées four­nies par des so­cié­tés pri­vées sur les com­por­te­ments (consommation, lec­ture, loi­sirs, fa­mille…) de presque tous les Amé­ri­cains. Vo­ter Vault, la base de don­nées qu’ils ont ain­si consti­tuée, avait ré­par­ti les élec­teurs en 30 ca­té­go­ries, cha­cune sus­cep­tible de re­ce­voir des mes­sages dif­fé­rents. Ils sont par­ve­nus à iden­ti­fier ain­si des élec­teurs po­ten­tiels dans des fiefs du Par­ti dé­mo­crate pour les dé­mar­cher es­sen­tiel­le­ment par cour­rier et par té­lé­phone.

Quatre ans plus tard, en 2008, l’équipe d’Oba­ma a af­fi­né la dé­marche. Le Par­ti dé­mo­crate a consti­tué une base de don­nées en­core plus four­nie, fon­dée sur le même prin­cipe, Vo­teBuil­der. En outre, l’équipe d’Oba­ma s’est ap­puyée sur des en­tre­prises de col­lecte de don­nées créées pour l’oc­ca­sion. L’une d’elles, Ca­ta­list, dit avoir en­re­gis­tré 240 mil­lions de per­sonnes en âge de vo­ter, avec sur cha­cune d’elles des in­for­ma­tions is­sues de sources pu­bliques (pas­sé d’élec­teur, par exemple) et pri­vées (com­por­te­ments d’achat, en­ga­ge­ments ci­viques, etc.). Ces bases de don­nées ont per­mis à l’équipe d’Oba­ma de construire des mo­dèles pré­dic­tifs de vote plus so­phis­ti­qués que ceux des ré­pu­bli­cains, à l’aide d’al­go­rithmes fon­dés sur des cen­taines de va­riables per­son­nelles. L’équipe a aus­si com­men­cé à réa­li­ser des tests ran­do­mi­sés. Ce sont des ex­pé­riences de mi­cro­ci­blage dans les­quelles on en­voie deux types de mes­sages à un pu­blic bien cir­cons­crit pour en com­pa­rer l’ef­fet (A/B tes­ting). Par exemple, un mes­sage dé­con­si­dé­rant l’ad­ver­saire et un mes­sage sim­ple­ment com­pa­ra­tif. Les mes­sages sont vé­hi­cu­lés par e-mail, cour­rier ou pu­bli­ci­té.

Une fois Oba­ma élu, son équipe s’est aus­si­tôt mise au tra­vail pour pré­pa­rer sa ré­élec­tion et af­fi­ner les mé­thodes. Avec l’ap­pui d’une en­tre­prise ac­quise au Par­ti dé­mo­crate, l’Ana­lyst Ins­ti­tute, de nou­veaux tests ran­do­mi­sés ont été éva­lués à la lu­mière d’élec­tions lo­cales, puis mis en pra­tique pour les élec­tions na­tio­nales. Des an­nonces ci­blées ont été pla­cées sur In­ter­net et sur des ré­seaux ré­gio­naux de té­lé­vi­sion. Ayant conclu que les foyers avec un ado­les­cent étaient plus sus­cep­tibles de vo­ter dé­mo­crate, l’équipe d’Oba­ma a in­sé­ré des pubs dans leurs jeux vi­déo pré­fé­rés. Dans l’Io­wa, elle a iden­ti­fié les jeunes de 17 ans qui en au­raient 18 le jour J et pla­cé des pubs sur les lignes d’au­to­bus qu’ils pre­naient.

L’équipe de Trump est pas­sée à la vi­tesse su­pé­rieure, en ex­ploi­tant sys­té­ma­ti­que­ment les ou­tils des ré­seaux so­ciaux. L’ini­tia­tive a été prise par le gendre du fu­tur pré­sident, un autre mul­ti­mil­lion­naire qui a fait for­tune dans l’im­mo­bi­lier. Ja­red Ku­sh­ner avait une ex­pé­rience dans le do­maine du mar­ke­ting en ligne grâce à une en­tre­prise im­mo­bi­lière dans la­quelle ont in­ves­ti un mil­liar­daire de la Si­li­con Val­ley, Pe­ter Thiel, ain­si que Jack Ma, le pa­tron d’Ali­ba­ba, l’énorme en­tre­prise de com­merce en ligne qui do­mine le mar­ché chi­nois. « J’ai ap­pe­lé cer­tains de mes amis de la Si­li­con Val­ley,

par­mi les meilleurs spé­cia­listes du mar­ke­ting nu­mé­rique dans le monde, et ils m’ont don­né leurs sous-trai­tants », a confié Ku­sh­ner à Forbes. Eric Sch­midt, pré­sident de Google, qui a ai­dé à mettre en place la pla­te­forme tech­no­lo­gique d’Hilla­ry Clin­ton, a dé­cla­ré au ma­ga­zine Forbes : « Ja­red Ku­sh­ner est la plus grande sur­prise de cette élec­tion. C’est lui qui a di­ri­gé la cam­pagne. » Il a mon­té l’opé­ra­tion à toute vi­tesse, à par­tir de juin 2016, quand Trump fut dé­si­gné can­di­dat du Par­ti ré­pu­bli­cain.

Il s’est fait don­ner un cours ac­cé­lé­ré de mi­cro­mar­ke­ting sur Fa­ce­book et s’est ad­joint les ser­vices de so­cié­tés spé­cia­li­sées comme Cam­bridge Ana­ly­ti­ca, qui avait tra­vaillé pour le compte des par­ti­sans du Brexit [sur Cam­bridge Ana­ly­ti­ca, lire les ar­ticles p. 17 et 24]. Son coup de maître est d’avoir fait ap­pel à un homme ap­pa­rem­ment sans grand re­lief, Brad Pars­cale, un spé­cia­liste du mar­ke­ting sur In­ter­net qui avait ai­dé la fa­mille Trump à mon­ter de pe­tits sites Web.

Ins­tal­lé à San An­to­nio, au Texas, en­tou­ré d’une cen­taine de per­sonnes, Brad Pars­cale s’est im­mé­dia­te­ment em­ployé à ex­ploi­ter les ou­tils dis­po­nibles sur Fa­ce­book pour iden­ti­fier les pro­fils d’élec­teurs sus­cep­tibles d’être mo­bi­li­sés, sur­tout dans les États où l’on sa­vait que se joue­rait l’élec­tion. Le « pro­jet Ala­mo » était lan­cé. Ja­red Ku­sh­ner en a dé­fi­ni ain­si la phi­lo­so­phie : « Nous nous sommes de­man­dé dans quels États on ob­tien­drait le meilleur re­tour sur in­ves­tis­se­ment en termes de votes […], et com­ment faire pas­ser le mes­sage de Trump au consom­ma­teur vi­sé pour un coût mi­ni­mal ». Il uti­lise le terme de « consom­ma­teur ». Comme l’ex­plique l’un des res­pon­sables du pro­jet Ala­mo, « il n’y a pas vrai­ment de dif­fé­rence entre la po­li­tique et le mar­ke­ting clas­sique ».

Cam­bridge Ana­ly­ti­ca a four­ni de quoi bâ­tir un mo­dèle qui a per­mis d’iden­ti­fier 13,5 mil­lions de per­sonnes sus­cep­tibles d’être in­fluen­cées dans les États clés. L’équipe de Pars­cale a pra­ti­qué des tests ran­do­mi­sés à grande échelle. Pour ob­te­nir en un temps re­cord les tests les plus ef­fi­caces, plu­sieurs en­tre­prises avaient été ins­tal­lées dans les bu­reaux mêmes du pro­jet Ala­mo et mises en concur­rence. Les moins per­for­mantes étaient priées de dé­guer­pir. Ren­dant compte d’une dis­cus­sion avec Ga­ry Co­by, le di­rec­teur de la pu­bli­ci­té du Co­mi­té na­tio­nal ré­pu­bli­cain, un jour­na­liste de Wi­red écrit : « Chaque jour, l’équipe dif­fu­sait 40000 à 50000 va­riantes de ses pubs, tes­tant leur ef­fi­ca­ci­té dans dif­fé­rents for­mats, avec ou sans sous-titres, en mode sta­tique ou dy­na­mique, etc. Le jour du troi­sième dé­bat pré­si­den­tiel, en oc­tobre, l’équipe dif­fu­sa 175 000 va­riantes. Co­by ap­pelle cette ap­proche “de l’A/B tes­ting gon­flé aux sté­roïdes” ».

Trump a dé­cla­ré après l’élec­tion : « Je ne se­rais pas là sans Twit­ter ». Mais la plu­part de ses mes­sages sur le ré­seau étaient pré­pa­rés à l’avance par Pars­cale, qui les lan­çait pour son compte au bon mo­ment. Les jour­na­listes Jo­shua Green et Sa­sha Is­sen­berg sont al­lés lui rendre vi­site dans l’énorme ca­mion qu’il avait ins­tal­lé à Las Ve­gas lors du dé­bat du 19 oc­tobre avec Hilla­ry Clin­ton. À 22 h 02, Trump ac­cuse Clin­ton d’avoir ac­cep­té de l’ar­gent de l’étran­ger. « Feu ! » crie Pars­cale. Sur­git un tweet sur le compte de Trump : « Cor­rom­pue La fon­da­tion @Hilla­ryC­lin­ton est une EN­TRE­PRISE CRI­MI­NELLE. Il est temps d’#as­sé­cher le ma­ri­got ! ». Deux mi­nutes plus tard, Trump af­firme que 6 mil­liards de dol­lars ont dis­pa­ru des comptes du Dé­par­te­ment d’État du temps où Hilla­ry Clin­ton le di­ri­geait (il s’agis­sait en réa­li­té d’une er­reur de comp­ta­bi­li­té). Et pan ! Pars­cale dé­gaine un tweet du même ton­neau. Et ain­si de suite, pen­dant tout le dé­bat.

Àce mo­ment-là, tous les son­dages donnent Trump per­dant. Mais les tech­niques de son­dage ont du plomb dans l’aile, et c’est comp­ter sans la re­dou­table ef­fi­ca­ci­té de la ma­chine mise en route, qui fonc­tionne alors à plein ré­gime. Ras­sem­blant les bases de

« Il n’y a pas vrai­ment de dif­fé­rence entre la po­li­tique et le mar­ke­ting clas­sique. »

don­nées de Cam­bridge Ana­ly­ti­ca, d’un Vo­ter Vault consi­dé­ra­ble­ment en­ri­chi de­puis le temps de Bush, ain­si que des don­nées ré­cem­ment col­lec­tées en di­rect par l’équipe de Pars­cale, le pro­jet Ala­mo dis­pose dé­sor­mais sur chaque élec­teur de di­zaines voire de cen­taines de don­nées. Dans les jours qui suivent, l’équipe de Pars­cale vise plus spé­cia­le­ment des franges de l’élec­to­rat en prin­cipe ac­quis à la can­di­date dé­mo­crate. Ain­si, une vi­déo ex­ploi­tant une bé­vue de Hilla­ry Clin­ton da­tant de 1996 (elle avait dé­cla­ré que cer­tains Noirs sont des « su­per­pré­da­teurs ») est dif­fu­sée sur Fa­ce­book au­près d’un échan­tillon d’élec­teurs noirs par le biais de dark posts, des mes­sages conçus de telle sorte qu’« ils ne sont vus que par les gens dont nous vou­lons qu’ils les voient », ex­plique Pars­cale.

Toutes les tech­niques pos­sibles et ima­gi­nables of­fertes par le Net semblent avoir été ex­ploi­tées. Grâce à Google Maps, Ku­sh­ner a ain­si fait mettre au point un ou­til de géo­lo­ca­li­sa­tion dis­tin­guant 20 pro­fils d’élec­teurs. Grâce à la firme Deep Root, son équipe a été en me­sure d’iden­ti­fier les émis­sions de té­lé­vi­sion les plus po­pu­laires au­près de di­vers seg­ments de po­pu­la­tion, ré­gion par ré­gion.

Les en­tre­prises mises en concur­rence pour le mi­cro­ci­blage avaient aus­si pour ob­jec­tif de le­ver des fonds et, de fait, l’équipe de Pars­cale a réus­si à le­ver en quatre mois près de 275 mil­lions de dol­lars, prin­ci­pa­le­ment au­près de pe­tits do­na­teurs. S’ajou­tant aux fonds mis par Ku­sh­ner et d’autres, cet ar­gent a ser­vi à ex­ploi­ter des sup­ports plus tra­di­tion­nels que les ré­seaux so­ciaux. Ain­si, dans les der­niers jours de la cam­pagne, des spots ont été dif­fu­sés sur une sé­rie de sta­tions de ra­dio des­ti­nées à la com­mu­nau­té noire, afin de dis­sua­der ce pu­blic de se dé­pla­cer pour al­ler vo­ter. Le jour du vote, c’est YouTube qui a été mis à contri­bu­tion, pour dif­fu­ser une sé­rie de cinq vi­déos de trente-cinq se­condes, cha­cune met­tant en scène une ve­dette re­pré­sen­tant un seg­ment de l’élec­to­rat de Trump : sa fille Ivan­ka pour les mères et les femmes d’af­faires, un shé­rif noir pour le res­pect de l’ordre dans la di­ver­si­té eth­nique… Toute per­sonne qui vi­sion­nait l’une des vi­déos voyait aus­si­tôt s’af­fi­cher sur l’écran l’adresse du bu­reau de vote le plus proche. Des cen­taines de mil­liers d’élec­teurs se sont ser­vis de cet ou­til 1.

— Books

LE LIVRE

The Vic­to­ry Lab: The Se­cret Science of Win­ning Cam­pai­gns (Le la­bo­ra­toire de la vic­toire : la science se­crète des campagnes ga­gnantes, Crown, 2012, 368 p.

L’AU­TEUR

Sa­sha Is­sen­berg est un jour­na­liste po­li­tique amé­ri­cain. On lui doit un es­sai sur la mon­dia­li­sa­tion,

The Su­shi Eco­no­my

(Ave­ry, 2007).

En met­tant ses tech­niques de mi­cro­ci­blage des élec­teurs au ser­vice de Do­nald Trump, le spé­cia­liste du mar­ke­ting en ligne Brad Pars­cale a lar­ge­ment contri­bué à sa vic­toire.

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