Les systèmes de mesure d'audience en Espagne, dirigés par l'Association pour la recherche sur les médias (EGM) et Kantar, montrent une profonde déconnexion avec l'émergence de l'intelligence artificielle comme nouvelle forme d'audience. Dans le cas de l’EGM, nous sommes confrontés à un système qui s’appuie sur des entretiens en face-à-face, montrant des logos sur une tablette et des appels vers des téléphones fixes et mobiles pour mesurer un écosystème aujourd’hui dominé par les robots.
EGM et Kantar face au défi de l'IA
Selon ce que l'AIMC décrit sur son site Internet, sa méthodologie est presque artisanale, avec des entretiens personnels en face-à-face, des superviseurs qui se déplacent à domicile pour vérifier les réponses et une équipe qui montre des logos sur une tablette pour rafraîchir la mémoire de la personne interrogée. Il s’agit sans aucun doute d’un système conçu pour représenter la population espagnole avec une précision sociologique enviable, mais le problème est qu’en 2026, la population n’est plus la seule consommatrice de médias.
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Alors que l'EGM s'efforce de demander à un citoyen s'il se souvient d'avoir vu le logo d'un journal sur son écran, les serveurs de ce même journal sont attaqués des millions de fois par des agents d'intelligence artificielle qui extraient le contenu, l'analysent et le réutilisent pour générer des réponses que les utilisateurs consomment ensuite. Ces agents ne répondent pas aux enquêtes, n'ont pas de domicile physique et ne se souviennent pas des logos, mais ils utilisent constamment les informations.
Les médias sont accessibles via l'IA
L'EGM lui-même reconnaît dans ses caractéristiques techniques qu'il s'agit d'une étude de population basée sur la mémoire. Il s’agit de représenter l’individu à travers ce qu’il déclare avoir vu, lu ou entendu. Mais quelle valeur a la mémoire humaine lorsque la consommation de l’information n’est plus directe, mais plutôt médiée par des systèmes qui traitent le contenu avant qu’il n’atteigne l’utilisateur ?
Aujourd’hui, une partie croissante des millions d’Espagnols que Kantar et l’EGM prétendent représenter accèdent aux médias grâce à des agents d’intelligence artificielle. Ce sont ces systèmes qui lisent, sélectionnent, traitent et synthétisent les informations. L'humain reçoit le résultat final, qui peut être des données du support, un résumé ou une réponse, mais ne voit pas le support qui se cache derrière.
Le point clé est que la consommation n’est plus directe. Avant, l’utilisateur saisissait un média, voyait l’en-tête et associait l’information à une marque. Aujourd’hui, dans de nombreux cas, ce processus est d’abord réalisé par une IA. L'agent IA accède à divers médias, sélectionne les informations, les synthétise et les présente sous la forme d'une réponse unique.
Déconnexion avec la réalité
L'utilisateur reçoit ce contenu. Vous le lisez, vous l’utilisez, vous en tirez même des décisions. Mais il le fait dans un environnement où la marque originale a disparu ou est diluée. Il n'y a pas de couverture, pas de logo visible, pas de navigation par le milieu. C'est pour cette raison que lorsque l'intervieweur d'EGM lui montre le logo d'un journal sur sa tablette, l'enquêté répond qu'il ne l'a pas vu. Et sa réponse est correcte d’après son expérience, car il n’est jamais entré dans cet environnement, il n’a jamais interagi directement avec lui. Or, les informations que vous avez reçues proviennent bien de là.
Le contenu a été consommé, mais le support n'a pas été reconnu par la personne interrogée. D'après la logique de l'EGM, cela se traduit par une baisse d'audience. S’il n’y a pas de mémoire du support, il n’y a pas de consommation. Cependant, en termes réels, le contenu a été utilisé, car il a été sélectionné par l’intelligence artificielle, traité et livré à l’utilisateur final. Le milieu a rempli sa fonction de source, mais il l'a fait en dehors du circuit visible que le système de mesure est capable d'enregistrer.
Le résultat est une déconnexion évidente, puisque c'est le support qui alimentait la machine, mais le système n'est pas capable de le reconnaître. Pour l’EGM, l’audience baisse. Cependant, de la valeur a été générée et du contenu a été consommé. Le problème est que le système est toujours à la recherche de signes de mémoire humaine dans un environnement où la consommation est déjà médiatisée par les machines.
Les IA comme intermédiaires médiatiques
Il ne fait aucun doute que l’EGM fait un effort évident pour capter la voix des citoyens et comprendre ce qu’ils disent consommer. Mais aujourd’hui, une part croissante de l’accès à l’information ne passe plus directement par les individus. Cela passe par des systèmes d’intelligence artificielle.
Ces systèmes agissent comme des intermédiaires et sont ceux qui accèdent au contenu, sélectionnent les informations pertinentes, les traitent et les fournissent à l'utilisateur final sous la forme d'une réponse, mais ils ne laissent aucune trace dans les systèmes de mesure traditionnels. Si l'EGM veut rester utile, il ne suffit pas de demander à une personne si elle a lu un journal. Vous devez également savoir combien de fois ce contenu a été utilisé par des systèmes d’intelligence artificielle. Parce que c’est là qu’a lieu une part croissante de la consommation. L'EGM mesure l'intention déclarée d'un utilisateur, en fonction de sa mémoire, mais l'utilisation réelle du contenu par les machines n'est pas demandée : elle est enregistrée. Et aujourd’hui, cet usage n’est pas dans le système.
L'EGM vise à offrir des données uniques pour le marché publicitaire. Mais ces données, dans le contexte actuel, sont incomplètes, car elles reflètent le comportement des personnes, mais laissent de côté le rôle des intelligences artificielles en tant que nouveaux consommateurs et distributeurs de contenus. Reste à savoir dans quelle mesure un média est utilisé par les machines.
C’est là que de nouvelles métriques commencent à apparaître, comme le SAS (Synthetic Authority Score), qui ne mesure pas la mémoire ou la notoriété chez l’humain, mais plutôt la probabilité qu’un contenu soit sélectionné et utilisé par une IA. Car dans ce nouvel environnement, il ne suffit plus de se souvenir. Il est tout aussi important, voire plus, qu’ils vous utilisent.
5 920 audiomètres mesurant là où la consommation n'a plus lieu
En parallèle, Kantar, anciennement Sofres, continue de projeter la consommation audiovisuelle de tout un pays à partir de moins de 6 000 audiomètres installés dans les foyers. Il s'agit d'un modèle basé sur le postulat que la consommation se fait dans le salon, à travers un écran qu'une personne regarde. Le problème est que cette prémisse ne décrit plus l’ensemble du système.
Une part croissante de la consommation ne se produit plus lorsque quelqu'un regarde une vidéo, mais lorsque l'intelligence artificielle accède à ce contenu, l'analyse et l'utilise pour générer des réponses, des recommandations ou de nouveaux produits. Cet accès ne passe pas par l'habitation ni par le regard d'un spectateur. Il passe par des systèmes automatisés qui fonctionnent hors de portée des audiomètres.
Kantar continue de mesurer ce qu’une personne voit, mais ne mesure pas ce que les machines utilisent. Et aujourd’hui, dans de nombreux cas, ce sont ces machines qui déterminent quel contenu parvient finalement à l’utilisateur. L'audiomètre mesure l'écran, mais l'intelligence artificielle décide de ce qui y apparaît.
Ce que Kantar ne peut pas mesurer avec ses audiomètres, c’est l’usage que fait l’intelligence artificielle des contenus audiovisuels. L’accès des intelligences artificielles au contenu est le nouveau clic, qui se produit lorsqu’une IA entre dans une vidéo YouTube ou dans une enquête médiatique pour l’analyser et l’utiliser. Cela ne se produit pas dans les 5 920 foyers du panel Kantar, mais dans les centres de données. En se concentrant uniquement sur l'œil du spectateur assis sur le canapé, Kantar ignore la majorité de l'activité automatisée qui, selon Cloudflare, consomme aujourd'hui une grande partie de la bande passante sur Internet.
La radio : du contenu sans antenne
L’impact de l’intelligence artificielle ne se limite pas à la presse écrite ou à la télévision. La radio entre également dans ce processus, quoique de manière moins visible. Traditionnellement, la valeur de la radio était liée à l'écoute directe, où l'auditeur tournait le cadran, restait sur l'émission et, dans ce contexte, recevait à la fois le contenu et la publicité. La mesure, basée sur le rappel, avait du sens car la consommation et le canal coïncidaient.
Ce lien se brise. Aujourd’hui, les intelligences artificielles accèdent à des programmes, des entretiens ou des rassemblements, les retranscrivent, les traitent et en extraient des informations structurées. Ce contenu est converti en texte, données et réponses qui sont transmises à l'utilisateur dans d'autres environnements. L'utilisateur n'a plus besoin d'écouter le programme. Recevez le contenu directement. Et dans ce processus, le canal de distribution, essentiel pour le secteur de la radio, disparaît.
Il y a consommation, mais sans émission, sans spot publicitaire et sans mesure. Le contenu radio continue de générer de la valeur, continue d’informer et continue d’influencer, mais il le fait en dehors du canal qui permet de le monétiser. L'utilisateur consomme l'information sans passer par la station, sans écouter la publicité et, dans de nombreux cas, sans savoir d'où elle vient.
Cela laisse la radio dans une position particulièrement vulnérable. Contrairement à d’autres médias, son modèle repose presque entièrement sur l’écoute directe. Lorsque cette écoute disparaît, les fondements de votre entreprise disparaissent également. Le système de mesure continue cependant de demander quels sont les programmes écoutés. Mais de plus en plus, le contenu n’est pas entendu. Il est utilisé.
Non monétisé
Tout cela signifie qu'aujourd'hui, les médias paient pour un système de mesure qui envoie des superviseurs dans les foyers pour vérifier si une personne se souvient d'avoir écouté une émission de radio. Pendant ce temps, une part croissante de la valeur de votre contenu est transférée aux systèmes d’IA qui accèdent, traitent et utilisent ce contenu sans que cette utilisation soit mesurée ou monétisée.
L'EGM indique aux médias qui se souviennent de vous, mais il ne vous dit pas qui utilise votre contenu ni où vous devez capter de la valeur. En 2026, gérer un média uniquement avec des audiomètres et des sondages, c'est comme essayer de mesurer l'usage d'Internet en comptant uniquement les visites sur les pages web, en ignorant tout ce qui se passe au sein des applications.