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Revolutionize your marketing ROI with AI! Join us at Station F for an insightful discussion with Antoine Chalewski, CEO of Média ROI. Discover how this innovative startup is democratizing Marketing Mix Modeling (MMM) using cutting-edge AI and Google's Meridian open-source model.
Média ROI offers an AI-native platform that makes complex econometric analysis accessible to all brands. Learn how they streamline data collection, cleansing, and automated modeling to provide actionable insights for marketers. Their user-friendly platform includes a simulator to optimize budget allocation for maximum business impact.
Hear firsthand about Média ROI's rapid growth, with over 25 clients across various sectors like retail, e-commerce, beauty, and automotive. See how their solutions are empowering brands to make faster, data-driven strategic decisions in a rapidly evolving digital landscape.
This episode explores the shift towards robust MMM solutions, driven by the decline of third-party cookies and increased privacy regulations. Understand why Média ROI's approach is the future of marketing measurement, integrating online and offline touchpoints for a complete view of campaign effectiveness.
#MarketingAI #MarketingROI #MMM
Média ROI offers an AI-native platform that makes complex econometric analysis accessible to all brands. Learn how they streamline data collection, cleansing, and automated modeling to provide actionable insights for marketers. Their user-friendly platform includes a simulator to optimize budget allocation for maximum business impact.
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TechnologieTranscription
00:08Bonjour à toutes et à tous, bienvenue pour un nouvel épisode des Rencontres Midtable.
00:11Vous l'avez remarqué, on est à Station F, on va aller échanger avec Média ROI,
00:17startup qui a l'ambition tout simplement de révolutionner le marketing exmodeling
00:20avec l'intelligence artificielle. Et pour en parler, je me retrouve avec Antoine Chalewski,
00:26CEO de Média ROI. Merci de nous accueillir chez vous, à Station F. On va en reparler,
00:32mais peut-être est-ce que tu peux nous en dire un peu plus sur Média ROI que vous avez
00:35lancé en 2024.
00:37Est-ce que tu peux nous expliquer le contexte de ce lancement ?
00:40Média ROI, on est la plateforme AI native de mesure de l'efficacité. On est parti d'un constat qui
00:46était
00:46simple, c'était comment démocratiser l'approche du MMM pour un maximum de marques et d'annonceurs en
00:52France et à l'étranger en s'appuyant sur des nouvelles technologies, notamment LIRE. Moi,
00:57dans mon background, j'ai travaillé 20 ans dans les médias. J'étais en agence chez Publicis,
01:03Omnicom, GroupM dans des fonctions d'achat. Après, j'étais chez Google pendant huit ans.
01:08Et dans mon dernier rôle chez Google, je m'occupais de toute la mesure de l'efficacité du search et
01:13de
01:13YouTube pour des grands groupes, L'Oréal, LVMH, Nestlé. Et je me suis rendu compte, on est en 2023,
01:19fin 2023, qu'il y avait beaucoup d'accueil sur le marketing mixed modeling, sur le prix,
01:24la complexité, la collecte de la data, le temps de restitution des résultats. Et c'est à ce moment
01:29là où je me dis, il y a quelque chose à changer dans ce domaine. Et au même moment, deux
01:34choses
01:34arrivent. Google sort un modèle open source de modélisation qui s'appelait Lightweight à l'époque,
01:40qui est devenu méridien en 2024. Et il y avait l'avènement de l'IA. Et ces deux dynamiques,
01:46m'ont dit, il faut du coup avancer et créer MediaHeroE. Et donc, je rencontre mes deux
01:52associés, David et Florent, en 2024. Et c'est là où est née l'ambition de créer MediaHeroE et
01:58d'être cette plateforme de marketing mixed modeling accessible à toutes les marques.
02:03Donc, l'enjeu, c'est de démocratiser le MMM et l'économétrie, justement, la mesure économétrique.
02:08Et ça, vous basez donc sur Meridian, finalement, le modèle open source de Google. Est-ce que tu peux
02:12nous en dire plus sur l'intérêt justement de Meridian ? Oui. En fait, Google a mis à disposition
02:17du marché un modèle open source pour pouvoir faire des modèles économétriques, donc du MMM.
02:21Mais maintenant, Meridian, c'est un moteur. Nous, on a construit en fait toute la carrosserie,
02:27toute la voiture qui va autour. Parce qu'en fait, comme je disais au départ, l'enjeu,
02:31c'est notamment dans la data collection. Et donc, avec la plateforme MediaHeroE, on propose
02:35justement l'ensemble de la mise en place d'un MMM de la data collection jusqu'à l'assurance
02:40des résultats. Meridian, finalement, c'est que le moteur pour faire la modélisation.
02:43Et donc, chez MediaHeroE, ce qu'on a fait avec nos outils IA, c'est développer des connecteurs
02:48API qui permettent de gagner beaucoup de temps sur la collecte et de gagner 50% environ
02:53de temps passé par rapport à une collecte traditionnelle faite dans le passé. Des data cleaners
02:57qui vont mettre en forme toute la data. Ensuite, des modèles qui vont être automatisés
03:01dans la plateforme par nos data scientists. Et aussi, une plateforme de restitution des résultats
03:05faites par des marketeurs pour des marketeurs. Donc, simple d'utilisation où on va retrouver
03:10tous les insights principaux d'une étude marketing mix modeling, mais aussi un simulateur où nos
03:15clients peuvent justement déterminer quelle serait la meilleure allocation budgétaire pour
03:21maximiser leurs indicateurs modélisés comme le chiffre d'affaires ou l'acquisition de nouveaux clients.
03:26Super. Alors ça, on va revenir aussi là-dessus sur ces éléments dans la suite de l'interview
03:30avec David Sourignan et avec Florent Bolzinger. Peut-être pour revenir sur MediaHeroE, sur
03:37justement aussi la dynamique que vous avez, le nombre de clients. Est-ce que voilà, ce travail
03:43de démocratisation du MMM porte ses fruits ?
03:45Oui, aujourd'hui, on a démarré il y a deux ans. On a plus de 25 clients aujourd'hui de
03:50différents
03:51secteurs. Notamment dans le retail, on travaille avec le groupe ADO, le Roi Merlin, dans l'e-commerce
03:56avec le site Cdiscount, le secteur de la beauté avec Yves Rocher, dans le secteur de l'automobile
04:02avec Mister Auto, avec La Centrale, avec Allopneu, beaucoup de clients. Et en fait, ce qu'ils sont
04:14pour leur donner des insights rapidement dans une plateforme facile d'utilisation où ils
04:18peuvent en fait prendre des décisions stratégiques sur des périodes très courtes. Et ça, ça
04:23plaît beaucoup. Et c'est pour ça aussi qu'on a cette émulation et ce nombre de clients de
04:27plus en plus importants qui nous rejoignent chaque chaque mois.
04:30Et en effet, parce que voilà, maintenant, MediaHeroE, en tout cas le marketing X Modeling
04:34tel que vous le pratiquez, répond à cet enjeu de pouvoir aller éclairer les décisions
04:38marketing de plus en plus rapidement. Le MMM avant était réservé, tu l'as dit, à
04:42finalement des grosses entreprises qui avaient énormément de moyens et du temps. Donc là,
04:46l'idée, c'est d'aller beaucoup plus rapidement. C'est ça la dynamique de marché, c'est justement
04:52la perte des cookies, la perte de tout ce qui permettait de mesurer efficacement à court terme
04:57le ROI des actions qui porte aujourd'hui votre événement.
05:01C'est ça. En fait, il y a eu plusieurs aussi événements dans l'écosystème. Ça a commencé avec
05:06Apple ITT, le RGPD, la limitation des cookies qui a fait qu'on a fait une perte de signal
05:11sur le digital. Et donc, beaucoup de marques se disaient, revenons sur le marketing X Modeling
05:17qui est la solution la plus robuste pour pouvoir mesurer l'ensemble des touchpoints marketing,
05:22à la fois les médias online, mais aussi le offline, la promotion, le CRM et des indicateurs
05:27exogènes. Et le MMM avait besoin de mise à jour pour être une solution dans son temps
05:33avec des outils. Et aujourd'hui, toutes les marques, on le voit dans toutes les conférences,
05:38on se parle de mesures, de l'efficacité, ont ce besoin de mesurer et de pouvoir déterminer
05:44comment optimiser leur stratégie marketing. Et c'est de là où vient la jeunesse de
05:48médias. Et en fait, on se rend compte. Dès qu'on fait un salon, un événement, de plus
05:52en plus de marques nous en parlent. Sauf que ces écueils les ont empêchés d'avoir accès
05:55au MMM. Et aujourd'hui, avec une solution comme la nôtre, elles peuvent enfin se permettre
05:59de modéliser et d'avoir accès à ces résultats.
06:01Je te propose d'aller en découvrir plus désormais avec David et avec Florent. Mais peut-être,
06:06avant ça, on va avoir l'occasion de traverser Station F. Est-ce que tu peux revenir sur
06:12votre présence ici ?
06:14Oui. Alors, on est à Station F, en fait, depuis le début de l'année 2026. On faisait
06:20partie d'un programme, un incubateur, on peut le voir là-bas, qui s'appelle FAI, qui
06:25était dédié à l'IA. Et donc, en fait, on a fait partie du premier batch de cet incubateur
06:31avec des partenaires, Google, Anthropic, OpenAI, Microsoft, Snowflake, par exemple, des fonds.
06:37Et on était une vingtaine de startups sur différentes thématiques, différents sujets,
06:43avec une problématique commune qui était l'IA. Et donc aussi, on a pu travailler avec
06:47elle, échanger, pour bénéficier de cette émulation chez Station F. Station F, c'est
06:51aussi un lieu, comme vous voyez, où on se sent bien pour une entreprise et qui permet
06:57aussi d'attirer des profils data, IA à haut potentiel pour pouvoir nous rejoindre. Et
07:03voilà. Et donc, en fait, on est un peu au cœur du réacteur de l'IA en France, ici
07:06à Station F. Et c'est vraiment ça aussi qui nous a donné envie de rester et de faire
07:12partie du lieu.
07:13Allez, on va continuer à explorer le cœur du réacteur à Station F et puis le cœur
07:18directeur de MédiaHéroïd. Très bien. Allons-y. Et Clément, je te présente, Florent et
07:24David, mes deux associés. Bonjour. David, Clément, enchanté. Salut, Florent.
07:29Donc, on est toujours à Station F pour cet épisode des rencontres Minted avec MédiaHéroïd.
07:33Je suis accompagné de David Sourénian, COO de MédiaHéroïd, Florent Bolzinger, CTO.
07:38Bonjour, messieurs, re-bonjour. On parlait avec Antoine Chalewski, le CEO, juste à l'instant
07:45de la révolution actuelle sur le marché au niveau du marketing mix modeling, avec
07:49des solutions telles que MédiaHéroïd qui permettent de rendre ses études beaucoup
07:52plus souples et agiles. Peut-être, David, concrètement, en rendez-vous auprès des
07:57prospects ou auprès des gens de l'écosystème, quelle est la présentation de valeur de MédiaHéroïd
08:01telle que tu la présentes à tes interlocuteurs ?
08:03En fait, on a cherché avant tout à créer une solution qui réponde aux besoins des CMO
08:08en 2026. Que ce soit sur l'alignement entre la mesure online, la mesure offline, qui a
08:15toujours été un défi, puisque le digital, ça fait longtemps qu'il y a des solutions
08:19d'attribution digitales qui peuvent être discutées d'un point de vue méthodo et qui
08:23sont aujourd'hui de plus en plus limitées avec la diminution de la donnée individuelle.
08:28Donc, le retour en force des modèles probabilistes, c'est dans ce cadre-là qu'on a mis au bout
08:34du
08:34jour une méthodologie qui n'est pas nouvelle. Le MMM, c'est une méthodologie qui date d'il
08:37y a 50-60 ans. Mais aujourd'hui, avec des technologies disponibles sur le marché, et
08:42Florent vous en parlera mieux que moi, on est capable de pouvoir aller plus vite, d'être
08:47plus flexible, de faciliter le travail, aussi bien pour nous que pour nos clients, pour
08:54leur délivrer des insights de valeur rapidement. Et également, on part finalement d'une plateforme
08:59d'un produit qui est scalable, mais au final, on délivre des insights qui sont personnalisés
09:06pour nos clients.
09:07Donc, c'est ça la révolution, c'est que là où le marketing X-Modeling, auparavant,
09:11c'était une grosse machine à mettre en place, il fallait énormément de recul, de données,
09:14et finalement, des résultats qui étaient délivrés peut-être une fois par an ou deux
09:19fois par an au mieux. Là, c'est des modèles qui sont beaucoup plus souples.
09:23C'est à peu près à quel niveau de temps, finalement, on peut commencer à avoir des...
09:26Lorsqu'on fait un setup, on va pouvoir délivrer des résultats trois semaines après la fin
09:31de la collecte des données. Et ensuite, dès lors qu'on se met sur une récurrence, que
09:37ce soit trimestrielle ou mensuelle, eh bien, il s'agit d'une semaine, dix jours après
09:42la fin du mois pour pouvoir avoir l'update avec le mois précédent.
09:45Et Antoine évoquait Meridian, qui vous sert finalement de base. Alors, en plus, open source,
09:49donc ça apporte quand même pas mal de transparence, il n'y a pas d'effet bois de noir.
09:53Donc, transparence, souplesse. Mais vous, vous avez alimenté, enrobé finalement, ce
09:58modèle Meridian avec un certain nombre de fonctionnalités pour aussi aller consulter
10:03beaucoup plus facilement les insights délivrés par le MMM ?
10:06Oui, tout à fait. C'est-à-dire que Google a mis à disposition un modèle open source
10:09et ensuite, nous sommes repartis de cette base et l'avons adapté à notre propre vision
10:13pour pouvoir répondre aux besoins clients, que ce soit sur la mesure des effets de halo,
10:17la mesure de la fréquence et de la saturation, l'autre simulateur qu'on a créé également
10:25et qui permet de tester tout un tas de scénarios de réallocation budgétaire pour les clients
10:29qui visent énormément dans une logique de forecasting. Et ensuite, toutes les couches d'IA
10:33qu'on a apportées dessus, en amont sur la collecte de la donnée pour la faciliter,
10:39pendant la modélisation pour pouvoir mener un certain nombre d'itérations du modèle
10:44uniquement dans un usage de prompting. Donc, en fait, on prompte et on échange
10:47avec un agent IA, data scientist, qui va nous permettre d'arriver au meilleur modèle possible
10:54avec la donnée dont nous disposons et sur un délai vraiment très rapide.
10:59Et ensuite, on avale sur la partie insight, que ce soit l'IA qui est embarquée dans la plateforme
11:04que l'utilisateur et le client peuvent interroger pour avoir les bons insights
11:09ou dans une logique de delivery, je dirais, plus personnalisée avec un rapport d'analyse
11:14et des recommandations à partir de notre simulateur.
11:17Bon, merci David pour la vision de cette proposition de valeur qui repose en effet sur l'IA.
11:22Vous avez intégré nativement l'intelligence artificielle dans la solution Média ROI.
11:27Florent, peut-être, est-ce que tu peux nous en dire plus et en quoi c'est un élément différenciateur
11:32également de Média ROI sur le marché ?
11:34Oui, bien sûr. Alors nous, en fait, on est une startup IA native, c'est-à-dire qu'on est
11:38arrivé,
11:39on a été créé en même temps que l'essor, que le début de l'essor de cette technologie.
11:43Donc ça nous a permis vraiment de l'intégrer dès le début dans nos process, dans notre produit.
11:48Aujourd'hui, on est dans un monde qui change, qui change très vite,
11:51où tout ce qui est fait un jour peut être fait différemment le lendemain
11:55avec l'évolution très rapide de l'IA. Dès qu'on a un nouveau modèle, on a la façon de
12:00travailler qui va changer
12:01parce qu'on a des modèles de plus en plus intelligents qui sont capables de faire de plus en plus
12:04de choses.
12:05Du coup, nous, on a intégré ça à tout niveau de notre produit, à commencer par la data collection.
12:11Ce qu'il faut savoir quand on fait du MMM, c'est que l'étape qui prend le plus de
12:14temps,
12:14qui est le plus compliqué sur laquelle on fait plus d'erreurs, c'est la collecte de données.
12:18On intègre l'IA, ce qui nous permet à la fois d'éviter tout le travail,
12:23d'éviter un travail manuel fastidieux, de vérifier qu'il n'y a pas d'erreurs,
12:27tout en préservant la confidentialité des données de nos clients.
12:30Ensuite, on a aussi l'IA, comme disait David, au niveau de l'entraînement du modèle.
12:34On a un data scientist IA qui vient aider à entraîner les modèles proprement,
12:39qui garantit derrière qu'on a des modèles dont les résultats tiennent la route.
12:44Et enfin, on utilise aussi l'IA pour tout ce qui est génération de rendus, de comptes rendus, de rapports.
12:50Donc, ça nous aide à construire tout ça sous la supervision, bien sûr, d'un marketing scientist de notre côté.
12:56Alors, ça, c'est hyper intéressant et ça participe justement à toute la proposition de valeur,
13:01encore une fois, de MediaRui pour aller interroger beaucoup plus simplement la donnée
13:04et mettre ces éléments, ces insights entre les mains d'un maximum de gens au sein de l'entreprise.
13:09Mais peut-être pour revenir sur ce que tu disais aussi sur la collecte de la donnée,
13:14le fait de la nettoyer, le fait aussi de brancher avec un nombre de sources de plus en plus important.
13:19Ça aussi, c'est au cœur de la proposition de valeur et c'est ce qui permet de répondre justement
13:23à cet enjeu de souplesse et de rapidité que vous avez.
13:26Oui, c'est ça exactement. Comme disait David, aujourd'hui, on est capable d'aller vraiment très vite
13:30dans cette collecte de données par rapport à ce qui a été fait auparavant.
13:34On a développé, par exemple, des connecteurs qui permettent de se connecter à toutes les différentes sources de données,
13:40tous les endroits où nos clients pourraient avoir leurs données stockées.
13:42On a des connecteurs, par exemple, directement aux plateformes qui vont récupérer les données par API.
13:49Quand on a un client qui arrive, qui a une plateforme pour laquelle on n'avait pas le connecteur,
13:53on a développé un outil qui nous permet de développer des connecteurs très vite.
13:56Donc, en quelques jours, on arrive avec des nouveaux connecteurs aux nouvelles plateformes.
13:59On est aussi capable de récupérer des données que nos clients ont sur leur drive,
14:04ont en local dans leur propre dossier.
14:08On récupère des données brutes et derrière, on va les nettoyer grâce à l'IA.
14:12On va repérer les erreurs dans les données grâce à l'IA.
14:15Bref, on a développé toute une batterie d'outils qui nous permet d'automatiser et de vérifier cette collecte.
14:22On a aussi un MCP.
14:23On a aussi développé le MCP MediaHorby,
14:25qui permet à nos clients d'interroger directement la plateforme à partir de leurs outils IA.
14:33Quand nos clients travaillent avec des LLM, travaillent avec un outil comme Gemini, ChatGPT, PlotCowork,
14:39ils sont capables directement d'interroger la web app, mais aussi d'envoyer des données.
14:44On a un connecteur qui permet d'envoyer des données.
14:46Par exemple, un client peut prompter aujourd'hui directement dans Gemini,
14:51va chercher les données télé de la dernière campagne et envoie-les sur la plateforme MediaRule.
14:55Et c'est fait automatiquement.
14:57On voit quelques minutes après, c'est assez impressionnant.
14:59On peut voir les données qui arrivent et qui sont visibles, disponibles et nettoyées directement dans la plateforme.
15:04Donc ça, c'est en effet essentiel pour faire face à l'arrivée de nouveaux canaux.
15:08Je pense par exemple au LLM qui se lance aussi sur des offres publicitaires.
15:11Vous allez pouvoir vous greffer beaucoup plus rapidement à ces nouveaux canaux.
15:15Et ensuite, par l'héritage, on va dire, techno, le stack présent à la base,
15:20les clients peuvent aussi le connecter avec votre solution et aller comme ça interroger la donnée
15:25et alimenter finalement une vision unifiée de la performance.
15:29Peut-être pour revenir aussi avec toi, David, là-dessus.
15:31Tu as participé avec l'Alliance Digitale à la rédaction du dernier guide sur la mesure d'Alliance Digitale.
15:38Oui, mais c'est l'attribution-contribution.
15:38Avec justement, on voit ces connexions de plus en plus fortes entre l'attribution dont tu parlais auparavant aussi
15:45et le marketing X-modéling pour au fur et à mesure aboutir à cette UMM.
15:49Est-ce que tu peux nous en dire plus ?
15:50Oui, tout à fait.
15:52Alors en fait, je dirais que dès 2021 et Apple ATT, en fait,
15:56on a vu des travaux, que ce soit auprès d'agences, que ce soit à l'initiative de Google, Meta,
16:02etc.,
16:03qui ont publié énormément de choses, mais aussi certains annonceurs très matures
16:06qui ont commencé immédiatement à se mettre en ordre de marche en disant
16:10« Apple le fait, mais Google va suivre », a suivi avec les cookies.
16:14Ils ne sont pas allés au bout de la démarche, mais ils ont néanmoins limité l'accès aux cookies tiers.
16:19Firefox a suivi également.
16:21Donc aujourd'hui, on a de moins en moins de données déterministes
16:24et donc les données d'attribution, les dashboards d'attribution
16:28dont, je dirais, la méthodologie a toujours été contestée, discutée, etc.
16:32Mais aujourd'hui, il apparaît beaucoup plus clair que, eh bien,
16:36ces méthodes de mesure doivent évoluer et ajouter une couche de probabilistes.
16:42Et donc, c'est là qu'est apparu le triangle que vous avez certainement vu
16:46avec MMM, attribution et incrémentalité.
16:49Donc, le MMM apporte cette couche stratégique et est le seul outil de mesure
16:53qui prend en compte le online, le offline, mais également le CRM,
16:57les variations de prix, la promotion et des facteurs externes,
17:01facteurs économiques, météo, etc.
17:04Ensuite, l'attribution remonte des différentes plateformes.
17:08Alors, si tu additionnes les ventes générées par, claimées, je dirais,
17:13par les différentes plateformes, tu as 500% de ton revenu.
17:15Et donc, c'est là que le MMM intervient pour pouvoir remettre tout ça
17:19sur une base comparable et surtout sur 100%.
17:22Et ensuite, les tests d'incrémentalité, eh bien, viennent apporter encore plus de précision
17:28puisque c'est la seule méthode qui compare sur une plateforme, sur une campagne,
17:32des exposés à des dons exposés.
17:33Et donc, ça va permettre d'alimenter, là encore, le modèle pour gagner en qualité
17:38et en précision au fur et à mesure du temps.
17:41Donc, la combinaison de ces trois méthodes permet à la fois d'avoir le côté stratégique,
17:46cross-média, à la fois la vision tactique et à la fois cette précision au niveau campagne.
17:51Donc, c'est complémentaire.
17:52Et voilà ce que tu disais, donc la possibilité aussi, avec toutes les solutions finalement,
17:56notamment d'incrémentalité, tous les lifts, géolifts, etc.
17:59qui sont réalisées, d'aller alimenter le MMM et d'aboutir toujours plus à de la donnée
18:05granulaire dans les actions qu'on ait ce type de faire.
18:08Oui, parce que le MMM, à la base, c'est seulement au niveau média.
18:11On regarde les grandes masses.
18:12Et donc, dès lors qu'on ajoute de l'attribution et de l'incrémentalité,
18:14là, on regarde au niveau campagne.
18:15On apporte cette précision qui n'existait pas à la base dans le MMM.
18:19Très clair.
18:19J'imagine que c'est ce qui va driver aussi votre développement futur.
18:22Vous vous inscrivez pleinement dans cette évolution.
18:25Peut-être un mot, tous les deux, dans vos domaines respectifs, sur la prospective.
18:28Qu'est-ce que vous attendez pour les prochains mois, voire années,
18:32du point de vue MMM et du point de vue Média Héroï ?
18:34Alors, Florent, on a parlé tout à l'heure du MCP.
18:37Le MCP, il était d'abord en test, en interne, dans les équipes opérations chez nous
18:41depuis le mois de mai.
18:42Et maintenant, depuis quelques semaines, il est disponible également pour les clients.
18:45Donc, ça veut dire quoi ?
18:46Ça veut dire que eux peuvent utiliser leur propre outil d'IA,
18:49se connecter que ce soit pour la collecte, mais également pour la partie insight.
18:52Et ça veut dire aussi que Média Héroï devient une brique, finalement,
18:55de l'ensemble du management de leur business,
18:59connecté avec d'autres sources de données,
19:02que ce soit sur la partie pricing, la partie appris-visionnement, etc.
19:06Et cette brique rentabilité des investissements publicitaires
19:09devient partie prenante et une part entière de la gestion de leur business
19:13grâce à leur IA chez eux.
19:14Très clair.
19:15Et Florent, peut-être pour compléter sur la roadmap aussi,
19:19produit ou ce que vient de dire David ?
19:20Oui, mais on va continuer par rapport à ce que je disais tout à l'heure,
19:23à l'automatisation aussi.
19:25Donc, pour l'instant, on a encore quelques parties manuelles
19:28dans tout le process de mesure des performances.
19:31Ça, on va continuer à l'automatiser.
19:33On va...
19:35On continue à développer différents outils
19:37qui nous permettent d'aller chercher les petits détails
19:41que jusqu'ici, on était encore en train de faire manuellement.
19:44Donc, on a toute cette partie où on va viser un 100% ou un quasi 100%
19:48sur l'intégration des données, sur l'entraînement des modèles
19:50et sur la rédaction des insights.
19:53Et ensuite, derrière, on anticipe un monde
19:54qui va être de plus en plus agentique.
19:57On voit aujourd'hui Internet avec de plus en plus d'agents
20:00qui vont chercher des données quelque part,
20:03qui les traitent et qui renvoient des données autre part.
20:06Donc, nous, on s'inscrit dans cet Internet qui change en fait
20:09et on développe cet agent Média Heroï
20:14qui va être capable de communiquer avec d'autres agents,
20:18avec les agents de nos clients,
20:19pour aller chercher les données là où il faut, quand il faut
20:22et pour renvoyer vers des agents des résultats.
20:25Donc, le MCP, c'est un petit peu le début de tout ça,
20:27mais on continue dans cette optique-là.
20:30Et donc, faire parler, voilà, la performance, en tout cas,
20:33où elle se trouve, qu'est-ce qui permet de la déployer,
20:36de la trouver dans un monde où, vous l'avez dit,
20:39la publicité change très vite.
20:41Et donc, on aura plaisir à suivre vos évolutions,
20:43l'évolution de Média Heroï à l'avenir.
20:45Je vous remercie beaucoup, tous les deux, pour vos explications.
20:47Merci.
20:48Et je vous remercie aussi pour votre intérêt et pour votre fidélité.
20:50On se retrouve dans un prochain épisode de Rencontre Minted.
20:53À bientôt.