Assistant conversationnel sur le site, objet d’e-mail généré automatiquement, score d’appétence calculé à partir de l’historique d’achats : l’automatisation s’est installée dans la relation client. Elle repose sur des données personnelles et, de plus en plus, sur des systèmes d’intelligence artificielle. Deux textes européens encadrent ces pratiques : le RGPD, en vigueur depuis plusieurs années, et le règlement sur l’intelligence artificielle, adopté en 2024 et appliqué par étapes. Pour une équipe marketing, la question n’est plus seulement « que peut-on faire ? » mais « que doit-on documenter et annoncer au client ? ». Voici les points de repère utiles, sans jargon inutile.
01Ce que le RGPD impose déjà à vos outils de personnalisation
Le RGPD, règlement européen du 27 avril 2016, s’applique dès qu’une entreprise traite des données se rapportant à une personne identifiable : adresse e-mail, identifiant de navigation, historique de conversation avec un chatbot. Les principes ne changent pas parce que l’outil est « intelligent » :
- une finalité déterminée et explicite pour chaque traitement ;
- une base légale identifiée (consentement, contrat, intérêt légitime) ;
- la minimisation : ne collecter que ce qui est nécessaire ;
- une durée de conservation définie ;
- l’information claire des personnes et l’exercice de leurs droits d’accès, d’opposition et d’effacement.
Le règlement prévoit aussi un encadrement particulier des décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage, lorsqu’elles produisent des effets juridiques ou affectent la personne de manière significative. Un simple ciblage publicitaire n’entre pas toujours dans ce cadre, mais un refus de crédit ou une tarification individualisée très impactante peuvent s’en approcher.
02Le règlement sur l’IA : une logique de transparence
Le règlement (UE) 2024/1689, signé en juin 2024, classe les usages de l’IA selon leur niveau de risque. La plupart des outils marketing ne relèvent pas des catégories les plus sensibles, mais une obligation les concerne directement : informer les personnes lorsqu’elles interagissent avec un système d’IA, sauf si cela ressort clairement du contexte. Les contenus synthétiques (texte, image, audio, vidéo) doivent également pouvoir être identifiés comme tels dans certains cas.
Concrètement, un chatbot qui se présente sous un prénom humain, sans mention qu’il s’agit d’une machine, devient un point de fragilité. Le calendrier d’application de certaines dispositions a fait l’objet de discussions au niveau européen : avant toute décision de mise en conformité, il convient de vérifier la version en vigueur des échéances sur les sources officielles.
03Cookies, traceurs et consentement : le socle reste la CNIL
Pour la personnalisation en ligne, la référence française demeure la délibération de la CNIL du 17 septembre 2020 portant lignes directrices sur les cookies et autres traceurs. Elle rappelle que le consentement doit être libre, éclairé, spécifique et univoque, et que refuser doit être aussi simple qu’accepter. Une interface qui met en avant le bouton « Tout accepter » et enterre le refus dans un sous-menu expose l’entreprise à un risque de contrôle.
Les mêmes exigences valent pour les outils d’analyse de comportement ou les pixels de suivi intégrés aux e-mails lorsqu’ils déposent ou lisent des informations sur le terminal de l’internaute.
04Un tableau de bord minimal pour les équipes marketing
Le tableau ci-dessous synthétise les questions à se poser avant de déployer un outil automatisé.
| Usage | Question clé | Réflexe |
|---|---|---|
| Chatbot client | L’utilisateur sait-il qu’il parle à une IA ? | Mention visible dès le premier message |
| Scoring de prospects | Quelle base légale et quelle information ? | Documenter la finalité et les critères |
| Contenus générés | Sont-ils identifiables comme synthétiques ? | Définir une règle d’étiquetage interne |
| Traceurs publicitaires | Le consentement est-il valide ? | Tester le parcours de refus |
05Les erreurs fréquentes à éviter
Les écueils se répètent d’une entreprise à l’autre. Le premier consiste à confier des données clients à un prestataire sans vérifier son rôle (sous-traitant ou responsable de traitement) ni encadrer le contrat. Le deuxième est l’injection de conversations réelles dans un outil externe de génération de texte, sans s’être assuré de l’usage ultérieur des données. Le troisième tient à l’absence de registre : sans trace des traitements, impossible de démontrer sa conformité en cas de contrôle ou de réclamation.
Enfin, la dimension de confiance compte autant que la dimension juridique. Un client qui découvre a posteriori qu’il dialoguait avec une machine, ou que son comportement a été scoré à son insu, retient surtout le sentiment d’avoir été manipulé. La transparence, même lorsqu’elle n’est pas strictement exigée, reste un argument commercial.
En pratique, trois actions suffisent pour démarrer : cartographier les outils automatisés en place, vérifier pour chacun la base légale et l’information délivrée, puis désigner un référent chargé de suivre l’évolution des textes. Cette veille est précisément ce qui sépare une conformité subie d’une conformité maîtrisée, et elle relie directement la technologie, le marché et la relation avec les clients.
06Sources
- Règlement (UE) 2016/679 (RGPD), Journal officiel de l’Union européenne — 27/04/2016
- Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle, Journal officiel de l’Union européenne — 13/06/2024
- CNIL, délibération n° 2020-091 portant adoption de lignes directrices sur les cookies et autres traceurs — 17/09/2020
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