Introduction
Aujourd’hui, à chaque interaction sur un site web, une application ou un réseau social, nous donnons un peu plus d’informations sur notre comportement en tant que consommateurs. Le marketing numérique se base concrètement sur ces données qui s’amassent de jour en jour pour personnaliser le parcours client et anticiper ses besoins. Toutefois, cette collecte massive de données rend les utilisateurs de plus en plus méfiants, en raison du sentiment d’être surveillés par les entreprises. Dans le contexte québécois, la protection des renseignements personnels protège le consommateur, mais oblige les entreprises à restructurer leur stratégie de collecte de données. De plus, le stockage de données demande des infrastructures importantes dont l’impact environnemental est considérable. Devant ces limites, le Small Data devient une option qui propose de cibler des données pertinentes, mais en moins grande quantité. Il devient alors pertinent de se demander dans quelle mesure cette approche peut concilier personnalisation, responsabilité environnementale et protection de la vie privée. Cette analyse examinera son potentiel, ses limites et les conditions de son application au Québec.
Du Big Data au Small Data : repenser la personnalisation
Le développement du marketing numérique a profondément transformé la manière dont les entreprises appréhendent leurs consommateurs. Grâce au Big Data, elles peuvent recueillir et croiser de grandes quantités de données provenant de différentes sources : historiques d’achat, les recherches en ligne, les clics, les interactions sur les réseaux sociaux, les données de navigation ou l’utilisation d’application. Donc, l’analyse de ces informations permet d’identifier des tendances, de constituer des segments de clientèle et d’adapter les publicités, les recommandations ainsi que les communications aux intérêts identifié de chaque consommateur. La personnalisation constitue ainsi un levier commercial majeur. Selon McKinsey & Company (2021), 71 % des consommateurs s’attendent à bénéficier d’interactions personnalisées, tandis que 76 % se déclarent frustrés lorsqu’elles font défaut. L’étude précise également que les entreprises les plus performantes tirent une part plus importante de leurs revenus de ces pratiques. Les données sont des preuves que la plupart des profits faite par l’entreprise proviennent de cette collecte.
Cependant, cette logique de collecte massive de données n’est pas nécessairement adaptée à toutes les organisations ni à tous les objectifs. Le Small Data propose une alternative : il privilégie la sélection d’informations limitées et compréhensibles qui serait directement exploitables pour la prise de décision. Nielsen et Lund (2019) indiquent que cette approche vise à identifier des liens pertinents à partir de données suffisamment ciblées pour être interprétées dans le contexte opérationnel de l’entreprise. L’exemple donné par One to One Experience Client. (2026), Nespresso adapte certains parcours à partir de données directement liées au produit, comme la machine possédée, les cafés préférés, l’ancienneté du client et son rythme de consommation. Appliqué au marketing, ce principe incite les organisations à définir précisément leurs besoins avant de collecter des informations, puis à privilégier la pertinence plutôt que la quantité. Le Small Data n’implique donc pas l’abandon de la personnalisation, mais encourage une personnalisation plus ciblée et proportionnée. Cette approche favorise une relation client plus durable, fondée sur la compréhension des besoins réels plutôt que sur une surveillance systématique des comportements.
Le paradoxe de la personnalisation : entre pertinence et intrusion
Cependant, la personnalisation constitue aujourd’hui un levier important du marketing numérique, mais elle repose sur un équilibre délicat entre la valeur offerte au consommateur et les renseignements qu’il accepte de partager. Les utilisateurs apprécient les recommandations adaptées à leurs intérêts, les offres pertinentes et les communications qui répondent à leurs besoins. Toutefois, cette appréciation ne signifie pas qu’ils souhaitent être suivis en permanence comme une présence qui les surveillent 24/7. C’est le paradoxe personnalisation-vie privée : les individus recherchent une expérience pertinente tout en demeurant préoccupés par la collecte et l’utilisation de leurs données. Blasco-Arcas et al. (2022) soulignent que la multiplication des sources de données crée de nouvelles possibilités pour les entreprises, mais complexifie également la gestion des renseignements des consommateurs. Le partage dépend donc notamment de la confiance envers l’entreprise, de la transparence de ses pratiques et de la valeur perçue en échange des données (Cloarec et al., 2024).
Cette tension devient particulièrement visible lorsque la personnalisation provoque un sentiment d’intrusion, souvent désigné par le terme creepiness. Il s’agit d’une réaction négative qui apparaît lorsqu’une interaction numérique semble ambiguë ou donne l’impression que l’entreprise surveille excessivement le consommateur. Par exemple, une publicité qui nous est offre un BBQ après avoir été dans un Canadian Tire sans même s’être connecté sur leur wifi ou même fait de recherche pour un nouveau BBQ. Petrova et al. (2026) montrent que cette impression de surveillance et le manque de clarté entourant l’utilisation des données peuvent provoquer de l’inquiétude et une réaction de résistance. Ce sentiment risque alors de détériorer la vision du client avec la marque et de réduire l’intention d’achat. Ainsi, une publicité trop précise n’est pas automatiquement efficace : si le consommateur ne comprend pas comment l’entreprise a obtenu ses informations, la pertinence du message peut être éclipsée par l’impression d’être surveillé.
Dans cette perspective, le Small Data représente une piste pour limiter ce sentiment d’intrusion. Il ne s’agit pas d’abandonner la personnalisation, mais de recueillir uniquement les informations nécessaires à un objectif précis. Cette approche privilégie la qualité et la pertinence des données plutôt que leur accumulation. Une entreprise peut, par exemple, s’appuyer sur les préférences déclarées ou les achats récents plutôt que de reconstituer l’ensemble du parcours numérique d’un client. Cette pratique favorise une personnalisation plus proportionnée, transparente et respectueuse des attentes des consommateurs. Elle invite surtout les organisations à se demander non seulement quelles données elles peuvent collecter, mais lesquelles sont réellement utiles.
Le Small data comme levier de sobriété numérique
Le fonctionnement du numérique repose sur des infrastructures matérielles qui nécessitent d’importantes ressources énergétiques. La collecte, le stockage et la circulation des données mobilisent des serveurs, des réseaux et des centres de données qui consomment de l’électricité pour traiter l’information et refroidir les équipements. Le Conseil de l’éthique en science et en technologie (CEST, 2024) souligne que le développement des technologies numériques entraîne des conséquences environnementales importantes qui doivent être prises en considération par les organisations. La multiplication des plateformes, des outils de suivi et des volumes de données contribue ainsi à accroître les ressources nécessaires au fonctionnement du numérique ce qui créer encore plus d’impact sur notre environnement.
Dans ce contexte, le Small Data peut devenir un levier de sobriété numérique en encourageant les entreprises à revoir leurs pratiques de collecte et de gestion de l’information pour se concentrer sur l’informations nécessaire. En limitant les renseignements recueillis à ceux qui répondent à un objectif marketing précis, les organisations peuvent éviter de stocker et de traiter des données impertinentes qui seront stockées sans être utilisées. L’exemple de Nespresso est encore une fois très pertinent puisque les donné qu’ils vont recueillir vont être utilisé pour créer le parcours client personnaliser avec des réponses données par l’utilisateur. L’objectif n’est donc pas uniquement de diminuer le volume de données, mais de mieux sélectionner celles qui sont utiles. Cette logique rejoint les principes de sobriété numérique présentés par le CEST (2024), qui invitent les organisations à questionner leurs usages technologiques et les ressources mobilisées plutôt qu’à rechercher systématiquement davantage de capacité numérique.
Il demeure toutefois important de reconnaître les limites de cette approche. La réduction des données marketing ne garantit pas, à elle seule, une diminution importante de l’empreinte environnementale. L’impact dépend aussi de l’efficacité énergétique des centres de données, de la source d’électricité utilisée, de la durée de conservation des informations et du volume global des activités numériques. Istrate et al. (2024) montrent que les usages de contenus en ligne entraînent des impacts environnementaux qui dépassent la seule question du stockage des données. Ainsi, le Small Data constitue une piste pertinente, mais il doit s’inscrire dans une démarche plus large de sobriété numérique prenant en compte l’ensemble du cycle de vie des technologies et des services.
L’influence de la Loi 25 sur les stratégies de Small data
Si la sobriété numérique repose sur l’engagement des entreprises, la Loi 25 les oblige, elle, à justifier leurs collectes. Même si son objectif premier n’est pas environnemental, elle influence directement les stratégies de Small Data. Adoptée en 2021 et mise en œuvre progressivement jusqu’en 2024, la Loi 25 modernise le cadre québécois de protection des renseignements personnels. Elle renforce la responsabilité des entreprises dans la gestion des données, du moment qu’il les collectent jusqu’à leur destruction. Chaque organisation doit notamment désigner une personne responsable de la protection des renseignements personnels et établir des politiques de gouvernance adaptées à ses activités pour avoir un suivie et des réponses en cas de fuites.
La loi exige également que les consommateurs soient informés clairement des renseignements recueillis et des raisons de leur utilisation. Le consentement doit être manifeste, libre, éclairé et spécifique à chaque finalité. Il importe toutefois de préciser que le consentement ne suffit pas à justifier une collecte : l’entreprise doit d’abord démontrer que les renseignements sont nécessaires à un objectif légitime, important et réel (Commission d’accès à l’information du Québec [CAI], s. d.). Cette loi impose les compagnies à mieux chercher leur information pertinence auprès de leur clientèle.
Ces exigences ont des conséquences directes sur les stratégies de marketing numérique. Les entreprises doivent définir leurs objectifs avant de recueillir des renseignements et limiter leur collecte à ce qui est nécessaire. Elles doivent également informer les consommateurs lorsqu’elles utilisent des technologies permettant de les identifier, de les localiser ou d’effectuer leur profilage. Ces obligations peuvent restreindre certaines pratiques de ciblage comportemental ou de mesure des campagnes lorsque les utilisateurs refusent le partage de leurs renseignements. Grenier aux nouvelles (s. d.) souligne que la diminution des données disponibles peut réduire la précision des audiences et compliquer l’optimisation des campagnes sur des plateformes comme Meta et TikTok. Les données de première partie (first-party data), recueillies directement auprès des clients, deviennent alors plus stratégiques pour développer une relation durable avec eux mais, elles demeurent toutefois soumises aux exigences de la Loi 25.
Dans cette perspective, la Loi 25 peut agir comme un catalyseur du Small Data. En obligeant les entreprises à justifier la nécessité de leurs collectes, et donc elle les incite à privilégier les renseignements qui soutiennent réellement leurs décisions marketing. Elle pourrait également miser davantage sur les informations volontairement communiquées par ses clients, dans un cadre transparent. Une entreprise comme Nespresso vont, par exemple, demander à remplir un formulaire sur leur routine matinal, est-ce que vous prenez le temps de déguster votre café ou vous le prenez le prenez sur la route, pour ensuite référer des machines qui sont plus selon le style de vie du consommateur.
Cette approche permet de passer d’une logique d’accumulation à une logique de pertinence. Il faut néanmoins souligner que la Loi 25 ne rend pas le Small Data obligatoire et ne vise pas directement la réduction de l’empreinte environnementale du numérique. Son objectif premier demeure la protection des renseignements personnels. Le lien avec la sobriété numérique relève donc d’un effet indirect : en limitant les collectes injustifiées, les entreprises peuvent aussi réduire certains traitements et stockages superflus en se tournant vers cette approche. La loi crée ainsi un contexte favorable à des pratiques marketing plus responsables.
Les limites et les perspectives du small data en marketing numérique
Le Small Data présente plusieurs avantages pour les entreprises qui souhaitent adopter des pratiques marketing plus responsables. En limitant la collecte aux renseignements réellement nécessaires, elle favorise une relation de confiance avec leurs consommateurs. Cette approche permet également de développer une personnalisation plus transparente et cohérente avec les principes de sobriété numérique et les exigences de la Loi 25.
Cependant, cette stratégie comporte certaines limites. Une quantité réduite de données peut restreindre la compréhension de comportements complexes et rendre les analyses moins représentatives de l’ensemble des consommateurs. La personnalisation à grande échelle peut également devenir plus difficile, notamment pour les entreprises qui dépendent fortement des données comportementales comme Tiktok. Le Small Data demande alors une meilleure compréhension qualitative des clients et une interprétation plus humaine des informations disponibles.
Ces limites soulèvent finalement une question fondamentale : est-il possible de proposer une expérience numérique hautement personnalisée sans connaître une quantité importante d’informations sur les consommateurs? Le Small Data ne constitue pas une solution magique et infaillible, mais offre un option qui permet marketing numérique de s’adapter envers ses consommateurs et aussi de promouvoir leur transparence en collectant le nécessaire seulement.
Conclusion
En définitive, le Small Data représente une avenue intéressante pour repenser les pratiques du marketing numérique en conciliant personnalisation, protection des renseignements personnels et responsabilité environnementale. En privilégiant la pertinence plutôt que le volume, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs consommateurs tout en limitant les collectes superflues. Cette approche peut également devenir un facteur de performance marketing en favorisant des communications plus ciblées et une relation de confiance avec la clientèle. Au Québec, la Loi 25 encourage une meilleure gouvernance des renseignements personnels et incite les organisations à justifier leurs pratiques, sans toutefois imposer directement l’adoption du Small Data. Par ailleurs, la sobriété numérique exige une réflexion plus large sur les infrastructures, les équipements et les usages technologiques. À l’ère de l’intelligence artificielle, ces enjeux prendront davantage d’importance. Le véritable défi ne sera donc plus de recueillir toujours plus de données, mais de déterminer lesquelles sont réellement nécessaires pour offrir une expérience pertinente et responsable.
Bibliographie
Blasco-Arcas, L., Lee, H.-H. M., Kastanakis, M. N., Alcañiz, M., & Reyes-Menendez, A. (2022). The role of consumer data in marketing: A research agenda. Journal of Business Research, 146, 436–452.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296322002910?via%3Dihub
Cloarec, J., Meyer-Waarden, L., & Munzel, A. (2024). Transformative privacy calculus: Conceptualizing the personalization-privacy paradox on social media. Psychology & Marketing, 41(4), 779–796. https://doi.org/10.1002/mar.21998
Commission d’accès à l’information du Québec. (2023). Loi 25 : Entrée en vigueur de dispositions qui rehaussent la protection de la vie privée des Québécois. Gouvernement du Québec. https://www.quebec.ca/nouvelles/actualites/details/loi-25-entree-en-vigueur-de-dispositions-qui-rehaussent-la-protection-de-la-vie-privee-des-quebecois-50719/
Commission d’accès à l’information du Québec. (s. d.). Collecte de renseignements personnels.https://www.cai.gouv.qc.ca/protection-renseignements-personnels/information-entreprises-privees/collecte-renseignements-personnels_entreprises/
Commission de l’éthique en science et en technologie. (2024). Regard éthique sur les effets environnementaux des technologies numériques au Québec : L’impératif de la sobriété numérique. https://www.ethique.gouv.qc.ca/wp-content/uploads/wayd3cqj_cest_avis-sur-la-sobriete-numerique.pdf/
Grenier aux nouvelles. (s. d.). Loi 25 : les impacts et les solutions. https://www.grenier.qc.ca/chroniques/35638/loi-25-les-impacts-et-les-solutions
Istrate, R., Tulus, V., Grass, R. N., Vanbever, L., Stark, W. J., & Guillén-Gosálbez, G. (2024). The environmental sustainability of digital content consumption. Nature Communications, 15, Article 3724.https://www.nature.com/articles/s41467-024-47621-w/
McKinsey & Company. (2021). The value of getting personalization right—or wrong—is multiply. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying/
Nielsen, C., & Lund, M. (2019). Small data: Data strategies that most companies can profit from. California Management Review, 62(1). https://cmr.berkeley.edu/2019/11/small-data/
One to One Experience Client. (2026). L’ultra-personnalisation : jusqu’où aller sans être intrusif? https://www.1to1-experience-client.com/fr-FR/medias/actualites-et-communiques-de-presse/l-ultra-personnalisation-jusqu-ou-aller-sans-etre-intrusif/
Péréa, C., Gérard, J., & de Benedittis, J. (2023). Digital sobriety: From awareness of the negative impacts of IT usages to degrowth technology at work. Technological Forecasting and Social Change, 194, 122670.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162523003554?via%3Dihub
Petrova, A., et al. (2026). The phenomenon of creepiness in a digital marketing world. Psychology & Marketing, 43(4), 834–851. https://doi.org/10.1002/mar.70089
Santarius, T., Bieser, J. C. T., Frick, V., Höjer, M., Gossen, M., Hilty, L. M., Kern, E., Pohl, J., Rohde, F., & Lange, S. (2023). Digital sufficiency: Conceptual considerations for ICTs on a finite planet. Annals of Telecommunications, 78, 277–295. https://link.springer.com/article/10.1007/s12243-022-00914-x