Ce que Publicis achète vraiment pour 2,2 milliards de dollars : notes sur l'accord LiveRamp

Petite note avant de commencer : ce post a été en grande partie recherché et écrit avec l'IA. J'ai utilisé un chat IA pour tester l'argument, challenger mes hypothèses et assembler l'analyse. Je le publie comme ça volontairement, parce que le sujet n'est pas seulement le deal Publicis-LiveRamp. C'est aussi une petite démonstration de la manière dont l'analyse d'industrie change quand l'IA peut aider à chercher, contredire et écrire très vite.

Le week-end dernier, j'ai vu que Publicis avait conclu un accord pour acquérir LiveRamp pour environ 2,2 milliards de dollars.

Dans le communiqué, le cadrage est très explicite. Arthur Sadoun rattache l'acquisition d'Epsilon à l'idée d'aider les clients à reprendre le contrôle de leurs données face aux walled gardens. C'est un bon point de départ, je pense, mais ce n'est pas toute l'histoire.

Ma première réaction n'était probablement pas celle que le communiqué voulait provoquer.

Je ne me suis pas dit : wow, tout change.

Je me suis plutôt demandé : est-ce que cela compte vraiment, alors que la publicité est déjà dominée par les walled gardens ?

Parce que c'est le point de départ honnête, non ? Une grande partie de la publicité digitale vit déjà dans de grands écosystèmes fermés : search, vidéo, social, retail, marketplaces, super-apps et réseaux commerce.

Quand je dis walled gardens, je parle d'écosystèmes fermés qui possèdent l'inventaire, l'identité, l'enchère, la logique d'optimisation et l'interface de mesure.

Ils ont les données de login, les données d'achat, les données d'exposition, les systèmes d'enchères, les outils créatifs, les conversion APIs et leurs propres dashboards de mesure.

Alors pourquoi faudrait-il s'intéresser au fait qu'un holding d'agences rachète une plateforme de data collaboration et d'identité ?

Est-ce une infrastructure stratégique, ou juste une manière très chère de se battre dans une guerre que les walled gardens ont déjà gagnée ?

Je continue d'y réfléchir, mais ma lecture actuelle est celle-ci :

Publicis n'achète pas un moyen de remplacer les walled gardens. Publicis achète une position plus forte dans le monde désordonné qui existe autour d'eux.

Ce monde compte encore. Mais il compte d'une manière plus limitée, plus fragmentée et plus pratique que ce que l'industrie aime parfois raconter.

D'abord, le deal n'est pas encore finalisé

Petit point important : au 18 mai 2026, cette acquisition n'est pas encore terminée.

Publicis a conclu un accord pour acquérir LiveRamp. Le prix annoncé est de 38,50 dollars par action en cash, soit environ 2,167 milliards de dollars d'enterprise value et 2,546 milliards de dollars de total equity value, incluant 379 millions de dollars de net cash acquis. La clôture est attendue avant la fin 2026, sous réserve des autorisations et conditions habituelles. Le communiqué investisseurs de LiveRamp dit la même chose.

Cette distinction compte parce que le marché, les régulateurs, les clients, les concurrents et les partenaires actuels de LiveRamp ont encore le temps de réagir.

Elle compte aussi parce que LiveRamp a longtemps eu de la valeur en partie parce qu'il pouvait se présenter comme une couche relativement neutre de data collaboration. Si cette couche appartient à un holding d'agences, les autres acteurs vont naturellement poser des questions inconfortables sur la neutralité, les prix, la gouvernance et les data firewalls.

Je ne dis pas que ces questions sont impossibles à résoudre. Elles peuvent probablement l'être par contrat, par organisation et par technologie.

Mais la confiance n'est pas seulement un problème contractuel. C'est aussi un problème de perception.

Et dans la pub, la perception a souvent tendance à devenir une stratégie.

La narration facile est trop simple

La narration facile, c'est :

Publicis accepte d'acheter LiveRamp, donc Publicis possède maintenant une couche d'identité puissante, donc Publicis peut mieux concurrencer les walled gardens.

Je pense que c'est partiellement vrai, mais trop propre.

Les walled gardens ne sont pas forts parce qu'ils ont un ID magique. Ils sont forts parce qu'ils contrôlent tout l'environnement opérationnel.

Ils savent qui est l'utilisateur.

Ils savent ce que l'utilisateur a fait dans la plateforme.

Ils contrôlent l'enchère.

Ils contrôlent l'inventaire.

Ils contrôlent l'interface de mesure.

Ils peuvent pousser les annonceurs vers des produits d'achat automatisé où la plateforme devient à la fois l'optimiseur, le fournisseur de mesure et le moteur de recommandation.

C'est une forme de pouvoir très différente de l'identity resolution sur l'open web.

Donc non, je ne pense pas que Publicis + LiveRamp devienne soudain un vrai substitut aux grands walled gardens. Si un annonceur a besoin de performance dans l'un de ces écosystèmes, il aura toujours besoin de cet écosystème. Si une marque veut apparaître dans un grand feed de short-form video, dans les résultats d'un marketplace, dans un environnement premium video ou dans un retail media network, le propriétaire de la plateforme compte toujours.

La meilleure question n'est pas :

LiveRamp peut-il aider Publicis à battre les walled gardens ?

La meilleure question est :

Quels problèmes les annonceurs ont-ils encore précisément parce que les walled gardens sont si puissants ?

C'est là que le deal devient plus intéressant.

Pourquoi les annonceurs ont encore besoin de mesure hors plateformes

Si tu es un petit annonceur qui dépense surtout dans une ou deux plateformes, la réponse peut être : tu n'as pas besoin de beaucoup plus.

Tu peux faire suffisamment confiance au dashboard de chaque plateforme, optimiser à l'intérieur de cette plateforme, et continuer. Ce n'est pas parfait, mais pour beaucoup d'entreprises c'est suffisant.

Mais les grands annonceurs ont un autre problème.

Ils n'ont pas seulement besoin de savoir si une plateforme dit qu'elle a bien performé.

Ils doivent savoir :

• Ce media a-t-il vraiment créé des ventes incrémentales ?
• La plateforme s'attribue-t-elle une demande qui aurait existé de toute façon ?
• Quel est l'overlap entre les plateformes ?
• Que se passe-t-il si on déplace du budget d'un écosystème à un autre ?
• Quel est le reach et la frequency combinés sur premium video, retail media, social, search, commerce et open web ?
• Est-ce qu'on sous-investit dans les effets de marque long terme parce que l'attribution court terme rend un canal plus séduisant ?

Aucun walled garden ne peut répondre honnêtement à ces questions pour l'ensemble du plan.

Pas parce que les gens qui y travaillent sont mauvais. Ce n'est pas mon propos.

Le problème, c'est l'incitation structurelle.

Chaque plateforme voit son propre monde plus clairement. Chaque plateforme est récompensée quand les annonceurs dépensent plus dans ce monde. La mesure de chaque plateforme est, par définition, centrée sur la plateforme.

Donc si un annonceur additionne l'impact rapporté par toutes les plateformes, le total peut vite devenir plus beau que la réalité. Tout le monde prend une partie du crédit. Parfois tout le monde en prend trop.

C'est pour cela que les annonceurs se soucient encore d'independent measurement, de marketing mix modeling, d'incrementality testing, de holdouts, de clean rooms et de data collaboration.

Pas parce que ces outils sont parfaits.

Parce que l'alternative, c'est de laisser chaque vendeur corriger sa propre copie.

L'open web compte encore, mais pas comme avant

Je pense que c'est ici que la conversation devient confuse.

Quand on dit que "l'open web compte encore", on peut donner l'impression qu'il va revenir au centre de la publicité digitale.

Je ne pense pas que ce soit réaliste.

L'ancien modèle d'identité de l'open web reposait sur les cookies, les device IDs, les pixels et une attitude assez détendue envers le cross-site tracking. Ce monde rétrécit depuis des années.

L'Intelligent Tracking Prevention de Safari a changé ce que le cross-site tracking pouvait faire. L'App Tracking Transparency d'Apple a rendu le consentement beaucoup plus explicite dans les apps iOS. Les ad blockers, le private browsing, les premium subscriptions, la réglementation privacy et l'usage sans login réduisent tout ce qui peut être observé et matché. La direction générale des browsers va aussi vers plus de choix utilisateur et moins de tracking invisible, même si le chemin exact continue d'évoluer.

Je serais donc prudent avec toute histoire qui donne l'impression que le "common ID" va nous ramener à 2018.

Ce n'est pas le cas.

L'open web compte encore, mais pas parce qu'il donne aux annonceurs une vision universelle de tout le monde.

Il compte parce qu'il fait partie d'un système plus vaste et fragmenté :

• des environnements publishers avec utilisateurs logués
• des retail media networks avec données d'achat
• des plateformes CTV avec identité au niveau du compte
• des commerce media partnerships
• des données CRM de marque
• des clean rooms
• des signaux contextuels
• de la mesure agrégée

C'est très différent de "poser un cookie et suivre l'utilisateur partout."

C'est moins complet.

C'est plus cher.

C'est plus difficile à expliquer.

Et c'est probablement plus proche de la réalité.

Les chatbots IA rendent l'open web encore moins central comme destination

Il y a une autre couche qui rend la question de l'open web encore plus difficile.

Les gens obtiennent de plus en plus de réponses directement dans des chatbots IA et des expériences de recherche assistées par l'IA. Ils posent une question, reçoivent une réponse synthétisée, posent peut-être une question de suivi, et ne visitent souvent jamais les sites d'origine.

Je ne dis pas ça avec le sourire.

J'ai moi-même un site. J'écris des articles longs. Je tiens au fait que les gens trouvent la source originale, lisent l'argument complet et construisent une relation avec la personne derrière la page. Donc si l'open web cesse d'être une vraie destination, cela me touche directement aussi.

Mais je préfère travailler avec la réalité plutôt qu'essayer de négocier avec elle.

La réalité semble être celle-ci : pour beaucoup de questions informationnelles, le parcours utilisateur passe de "search -> click -> read" à "ask -> answer -> maybe click if needed."

Cela change le rôle de l'open web de trois manières.

D'abord, cela réduit son rôle de destination. Le site existe toujours, mais l'utilisateur peut obtenir la réponse ailleurs.

Ensuite, cela crée un nouveau blind spot de mesure. Si une réponse IA influence ce que quelqu'un croit, compare ou achète, comment un annonceur mesure-t-il cette influence ? Ce n'est pas une impression normale. Ce n'est pas un clic normal. Ce n'est pas capturé proprement par l'attribution des plateformes ou par les identity graphs de l'open web.

Enfin, cela pousse plus de valeur vers les endroits où les données restent proches de la transaction ou de la relation loguée : retail media, CTV, commerce environments, publisher subscriptions, loyalty programs et first-party data de marque.

Cela compte pour ce deal parce que l'ancienne histoire de "couche d'identité de l'open web" devient encore moins convaincante. Si les utilisateurs passent plus de temps de découverte dans des interfaces de réponse IA, l'open web n'est pas seulement plus difficile à identifier. Il est aussi moins souvent visité.

Cela ne rend pas LiveRamp hors sujet. Cela change ce pour quoi LiveRamp reste pertinent.

La valeur consiste moins à reconstruire un user journey universel de l'open web qu'à aider les marques, retailers, publishers, plateformes CTV et commerce partners à collaborer là où il reste des données consenties et de qualité.

C'est une affirmation plus modeste, et je pense plus crédible.

Le problème du common ID est réel

C'est la partie que j'aimerais voir l'industrie formuler plus franchement.

Les common IDs sont utiles, mais ils ne sont pas magiques.

Un match n'est pas la vérité.

Un utilisateur addressable n'est pas forcément reachable.

Un utilisateur reachable n'est pas forcément le bon utilisateur.

Et un utilisateur mesurable n'est pas forcément représentatif des utilisateurs qui comptent le plus.

Ce dernier point est important.

Les personnes qui bloquent les pubs, refusent le tracking, utilisent des browsers orientés privacy, paient pour des abonnements sans pub ou vivent surtout dans des apps fermées ne sont pas distribuées au hasard. Elles peuvent être plus jeunes, plus aisées, plus urbaines, plus techniques, plus sensibles à la privacy, ou simplement plus précieuses pour certaines marques.

Donc la population non mesurée n'est pas seulement du "missing data."

Elle peut être une data structurellement différente.

Cela crée un problème de selection bias.

Si ta mesure voit surtout les gens faciles à tracker, tu peux optimiser vers la partie visible du marché tout en ratant la partie invisible qui vaut peut-être plus.

C'est pour cela que je suis nerveux quand les identity vendors parlent de coverage d'une manière trop propre. Je ne doute pas que beaucoup de claims techniques soient vrais dans leurs définitions. Mais la question opérationnelle est différente :

Quelle part de mon audience cible puis-je réellement toucher, matcher, mesurer et croire pour cette campagne précise, sur ce marché précis, dans ces canaux précis ?

La réponse est souvent beaucoup moins élégante que le sales deck.

Quelques chiffres concrets aident ici. La documentation de LiveRamp dit que les match rates varient selon l'identifiant d'entrée, la qualité des données, la méthode de matching, le niveau de précision, la plateforme de destination et les fenêtres de lookback, qui peuvent descendre à 30 jours pour certaines destinations. Une plateforme peut aussi séparer le "matched" du "reachable" : la documentation LinkedIn Matched Audiences explique que le last audience count déduplique les entrées sources et retire les membres qui ont opt out. Sur l'identité mobile app, le benchmark Adjust Q2 2025 place l'opt-in ATT à 35 % parmi les utilisateurs qui voient le prompt, ce qui signifie que le taux sur l'ensemble des utilisateurs iOS est plus bas quand les apps ne montrent pas le prompt. Et la recherche YouGov dans 48 marchés montre que les outils d'ad-blocking et d'anti-tracking sont assez courants pour être un vrai problème de couverture, pas un cas extrême.

Donc un headline de 60 % de match rate dans un environnement ne devient pas une vérité de mesure cross-web-and-app à 60 %. Sur certains vrais plans cross-platform, je ne serais pas surpris que l'addressability effective tombe plutôt autour de 15-35 % une fois ajoutés les limites des browsers, le consentement app, les ad blockers, les outils anti-tracking, les utilisateurs sans login, la déduplication et la reachability. Ce n'est pas un benchmark universel. C'est une hypothèse de planning à tester.

Alors pourquoi les clean rooms comptent encore ?

Parce qu'une réponse partielle peut avoir de la valeur si l'alternative est aucune réponse.

Les clean rooms ne sont pas intéressantes parce qu'elles rendent la mesure parfaite. Elles sont intéressantes parce qu'elles rendent possibles certains types de collaboration sous les contraintes privacy modernes.

Le retail media est l'exemple le plus simple.

Un retailer peut savoir qui a acheté le produit.

Une marque peut savoir qui appartient à son CRM ou à son audience loyalty.

Une plateforme media ou un publisher peut savoir qui a vu l'annonce.

Personne ne veut exposer des personally identifiable information brutes aux autres. Les régulateurs non plus. Les clean rooms deviennent l'environnement contrôlé où les parties peuvent matcher, analyser et mesurer selon des règles acceptées.

Est-ce complet ?

Non.

Est-ce clean au sens quotidien du mot ?

Non plus. Toute personne qui a travaillé avec de la vraie data sait que le mot "clean" fait beaucoup de travail émotionnel ici. :)

Mais dans le retail media, la CTV et la first-party data activation, les clean rooms peuvent répondre à des questions qui seraient autrement impossibles ou dangereuses à traiter.

C'est la valeur pratique.

Pas la perfection.

La permission.

Ce que Publicis achète vraiment

Donc quand je regarde ce deal, je ne vois pas Publicis acheter "la couche d'identité de l'internet."

C'est trop grand.

Je vois Publicis acheter plusieurs choses plus pratiques :

L'échelle compte ici. EMARKETER prévoit que le retail media aux États-Unis atteindra 69,33 milliards de dollars en 2026, et IAB/PwC a rapporté 63,4 milliards de dollars de commerce media en 2025 ainsi que 78 milliards de dollars de digital video, incluant CTV, social video, online video et short-form video. Ce ne sont plus des canaux secondaires.

1. Un rôle plus fort dans le retail media et la commerce measurement

Le retail media continue de croître parce que les retailers ont quelque chose que les annonceurs veulent énormément : les données d'achat. LiveRamp a été important pour aider marques et retailers à collaborer autour de ces données. C'est stratégiquement utile.

2. Un rôle plus fort dans la CTV et les environnements authentifiés

La CTV est fragmentée. Ce n'est pas un jardin propre. C'est un ensemble de salons, comptes, apps, devices, publishers, plateformes, bundles et systèmes de mesure. L'identité et la data collaboration y comptent encore, même si c'est messy.

3. Une couche plus profonde de first-party data activation

Les marques qui ont de vraies données CRM, loyalty, transaction ou customer data ont besoin d'activer et de mesurer ces données sans les jeter dans l'ouvert. LiveRamp aide à faire cela.

4. Une position défensive quand l'achat plateforme devient plus automatisé

Si les plateformes automatisent toujours plus le buying process, les agences doivent justifier leur rôle ailleurs : strategy, data, measurement, experimentation, integration et operating model. Posséder davantage la data collaboration layer aide.

5. Une histoire d'agents IA avec un vrai data substrate dessous

Publicis présente en partie le deal autour de l'agentic transformation, et je me méfie toujours un peu des acquisitions stratégiques emballées dans l'expression de l'année.

Mais la logique de fond tient. Des agents IA sans trusted data access sont surtout des workflow demos. L'identité, les clean rooms, les permissions et la data collaboration sont le substrate qui rend l'agentic media planning, activation et measurement réel plutôt que théâtral.

Sur ce point, le framing a du sens pour moi, même si le langage est à la mode.

Le risque, c'est la confiance

Le risque évident est l'intégration.

Acheter des data assets est une chose. Les faire fonctionner ensemble à travers équipes, clients, marchés, produits, contraintes juridiques et vrais workflows de campagne en est une autre.

Mais le risque plus profond est la confiance.

La valeur de LiveRamp dépendait en partie de la croyance qu'il pouvait s'asseoir entre plusieurs parties. Si certaines de ces parties le voient maintenant comme possédé par un concurrent, elles peuvent continuer à l'utiliser, mais elles regarderont les alternatives plus sérieusement.

En pratique, Publicis paie une prime pour un asset dont la neutralité faisait partie du moat, et dont la neutralité devient plus difficile à croire une fois que Publicis le possède.

Publicis semble savoir que cette inquiétude existe. Le communiqué dit que LiveRamp continuera d'opérer comme une plateforme neutre et interopérable, avec des pratiques commerciales standard. C'est exactement le type de formulation que l'on ajoute quand on s'attend à ce que clients, partenaires et concurrents demandent si l'asset reste digne de confiance après un changement de propriétaire.

Elles peuvent demander :

• Les data firewalls sont-ils assez solides ?
• Les prix resteront-ils neutres ?
• Les décisions de roadmap favoriseront-elles un écosystème ?
• La gouvernance peut-elle être auditée ?
• Devons-nous diversifier vers d'autres solutions de clean room, cloud, publisher ou retail media ?

Ce sont des questions rationnelles.

C'est pourquoi je ne pense pas qu'il faille comprendre le deal uniquement comme "Publicis se renforce." Il peut aussi pousser le reste du marché à réduire sa dépendance à une plateforme qui a maintenant une structure de propriété différente.

Ce n'est pas seulement une question de perception. C'est une question de revenue risk pour l'asset lui-même.

Autrement dit, l'asset devient plus puissant et plus politiquement compliqué en même temps.

Les deux peuvent être vrais.

Ce que j'en retiens concrètement

Si j'étais un annonceur qui regarde cela de l'extérieur, je ne changerais pas ma philosophie de mesure à cause d'une seule annonce d'acquisition.

Je l'utiliserais comme un rappel pour être plus discipliné.

Je traiterais le ROAS rapporté par les plateformes comme utile mais pas final.

Je traiterais les common IDs comme des signaux partiels, pas comme une vérité universelle.

J'investirais davantage dans deux blocs.

Mesure : marketing mix modeling, incrementality testing, geo experiments, holdout design et clean room measurement là où la data quality est réellement forte.

Capacités : first-party data strategy, qualité contextuelle et créative, et standards de mesure retail media / CTV.

Et je poserais à chaque partenaire identity ou clean room quelques questions simples :

1. Quel pourcentage de mon audience cible pouvez-vous vraiment matcher ?
2. Quelle part de ce match est deterministic et quelle part est modeled ?
3. Quelles populations manquent ?
4. Comment gérez-vous iOS, les ad blockers, les utilisateurs logged-out et les premium environments ?
5. Quelles décisions devrais-je prendre avec ces données, et quelles décisions seraient irresponsables ?

La dernière question est celle que je préfère.

Une bonne mesure ne devrait pas seulement te dire ce que tu peux savoir. Elle devrait aussi te dire ce que tu ne devrais pas prétendre savoir.

Où j'en suis pour l'instant

Je pense que le deal Publicis-LiveRamp compte.

Mais pas parce qu'il bat les walled gardens.

Il compte parce que le reste de la publicité devient un ensemble d'environnements fragmentés, contraints par la privacy, partiellement authentifiés et partiellement mesurables. Retail media, CTV, publisher data, commerce media et first-party data de marque ont tous besoin de connective tissue.

LiveRamp est l'une des pièces les plus connues de ce connective tissue.

Publicis parie que posséder davantage cette couche rendra le groupe plus valuable dans un monde où le media buying devient plus automatisé et plus contrôlé par les plateformes.

C'est un pari défendable.

Ce n'est pas non plus une réponse magique.

Le futur de la mesure ne sera probablement pas un universal ID qui explique tout. Ce sera plutôt un patchwork de clean rooms, modèles agrégés, experiments, partnerships publishers et retailers, privacy-preserving APIs, signaux contextuels, surfaces de réponse IA et bon vieux jugement.

Moins élégant que la version keynote.

Probablement plus proche de la réalité.

Je peux me tromper, bien sûr. Les spécialistes de l'identity et des clean rooms voient sûrement des détails que je rate. Mais d'où je suis, la lecture la plus honnête est celle-ci :

Les walled gardens dominent toujours. Les chatbots IA rendent l'open web moins central comme destination. Le common ID est moins fiable que le langage commercial ne le suggère. Et pourtant les annonceurs ont encore besoin de moyens indépendants pour décider où l'argent doit aller.

C'est pour cela que ce deal compte.

Pas parce qu'il donne à Publicis un chemin autour des walled gardens.

Parce qu'il donne à Publicis plus de leverage dans tout ce que les walled gardens ne peuvent pas complètement répondre.

Voilà, c'est tout pour moi. Si tu travailles plus près de l'identity resolution, des clean rooms, du retail media ou de la CTV measurement, j'aimerais vraiment savoir où tu es d'accord ou pas.

Toujours en train de comprendre.

À bientôt, Chandler