Le facteur d’impact social d’une publicité : comment le mesurer ?

Par SEbastienHamdy

Publié le 1 novembre 2026 · 7 vues

Réalisé dans le cadre du cours de Sylvain Amoros professeur a HEC Montréal

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TLDR

Le facteur d’impact social peut être estimée via la fonction à somme pondérée suivante, où l’on additionne les quatre piliers ESRS selon le risque (R) et le poids associé (P) choisis. En multipliant le facteur d’impact social par notre budget, on peut estimer les coûts en externalités que notre campagne engendre et allouer notre argent de manière plus responsable.

1 + \sum_{i=1}^{4} (R_i * P_i)

La comptabilité environnementale

Quantifier l’empreinte carbone nous permet d’intégrer un facteur environnemental dans l’allocation budgétaire de nos campagnes numériques. Même si certaines données sont difficilement accessibles ou calculables, le fait qu’une unité standard existe, le CO₂e, rend possible les estimations faites à partir de moyennes. L’empreinte hydrique (mesurée en litres, litres/impression, ou autre) est elle aussi quantifiable et de plus en plus présente dans la littérature sur le numérique.

Les données

Ces empreintes sont calculées avec l’aide de formules mathématiques et ensuite converties en facteurs. Selon le guide d’implémentation numérique de l’OBNL Ad Net Zero (2026), l’empreinte carbone d’une publicité, par exemple, est calculée à l’aide des données suivantes :

Le nombre d’impressions
Le nombre de serveurs activés
Les intensités des réseaux électriques locaux et étrangers
La taille des données (en KB/MB)
Le nombre d’appels des serveurs

Pour l’empreinte hydrique, la même logique est appliquée mais avec des équivalences en litres ou millilitres. Les données clés suivantes sont donc nécessaires pour mesurer l’empreinte hydrique d’une publicité ou d’une campagne numérique, selon le « scope » ou l’étendue de l’empreinte choisi :

Le Water Usage Effectiveness (WUE) du centre de données (CD)
La consommation d’eau directe (pour refroidir les serveurs et humidifier le CD)
La consommation d’eau indirecte (l’eau consomée par les centrales qui alimentent le CD)
L’eau consomée lors de la fabrication des terminaux

Exemple : les formats publicitaires

Si on lance une campagne marketing sur LinkedIn, on pourrait se demander comment diviser notre budget entre les trois formats publicitaires suivants : image, carrousel et vidéo. Généralement, on obtient des empreintes carbone respectives croissantes. Selon les objectifs ESG de notre organisation, peut-être serions nous prêt à allouer plus d’argent aux deux premières publicités, et moins à la troisième.

Les standards ESRS pour mesurer le facteur d’impact social

Une empreinte est un levier de changement organisationnel efficace, puisqu’elle est objective et analysable sur une période donnée. À l’opposé, un impact social, de par sa nature intangible, l’est moins, et est donc beaucoup plus complexe à mesurer et quantifier. Nous définirons donc les variables du facteur d’impact social S selon le cadre de l’ESRS (European Sustainability Reporting Standards), qui inclut quatre regroupements de parties prenantes :

Le personnel de l’entreprise (ESRS S1)
Les travailleurs de la chaîne de valeur de l’entreprise (ESRS S2)
Les communautés touchées (ESRS S3)
Les consommateurs et utilisateurs finaux (ESRS S4).

À titre de première version, nous écrirons le facteur d’impact social S comme suit, où plus l’on s’éloigne de la valeur de base de 1, plus l’impact est important :

S  =  1  +  [S_1  +  S_2  +  S_3  +  S_4]

Les variables à prendre en compte

Variable #1 : l’accessibilité numérique

Notre variable de départ sera l’accessibilité d’une publicité (pilier 4), puisqu’on peut y appliquer assez facilement un score basé sur les guides d’accessibilité du contenu web (WCAG) du W3C, notamment les critères de contraste AA et AAA (2018).

Par exemple, imaginons une publicité Instagram avec les éléments graphiques suivants :

Type de texte : calligraphique
Taille du texte : de taille petite et moyenne (<18px)
Couleur du texte : noir (#000000)
Couleur du font-d’écran : dégradé bleu-foncé (#2364E7 + #103783)

On obtient donc un ratio de contraste en dessous de 4.5 : 1 (un échec AA et AAA). La publicité serait peu accessible, et marquerait faiblement pour la variable accessibilité. Pour aller plus loin, on pourrait aussi évaluer l’accessibilité globale de la page d’atterrissage ou du site en entier.

Infographie de l'exemple souligné dans le texte, où du texte noir est superposé à un fond dégradé bleu-foncé, menant à un échec des ratios de contraste selon le guide du WCAG.

Variable #2 : le travail des enfants

La deuxième variable concerne le risque associé au travail des enfants ainsi qu’au travail forcé d’adultes (pilier 2), surtout dans les industries du textile, des cosmétiques et de l’agroalimentaire. Un rapport de l’UNICEF publié en 2025 démontre que près de 8% des enfants âgés de 5 à 17 ans dans le monde travailleraient plus de 43 heures par semaine en moyenne, soit 140 millions d’enfants. Près de la moitié de ceux-ci, environ 3%, travailleraient dans des domaines et/ou environnement dangereux.

Les engagements en termes de responsabilité sociale des entreprises sont également peu fiables. En mai 2024, un article choc de la BBC souligne que le jasmin égyptien utilisé par 2 géants du parfum de luxe, Lancôme et Aerin Beauty, serait récolté par des enfants. Malgré des affirmations de tolérance zero et de transparence des maisons mères L’Oréal et Estée Lauder en lien avec le travail des enfants, l’utilisation indirecte de ceux-ci en amont de la chaîne d’approvisionnement reste clairement difficile à surveiller et/ou négligé.

L’élément clé ici est le risque. Même si une entreprise affirme qu’aucun travail d’enfants ou travail forcé ne se produit dans sa chaîne de valeur, le risque demeure présent et proportionnel à la taille de l’organisation.

KOTN : un exemple d’impact social positif

Prenons un autre exemple, celui du petit détaillant canadien KOTN. KOTN fabrique aussi ses vêtements principalement à partir de coton égyptien, mais redonne énormément à la communauté. Selon le site web de l’entreprise, la PME y construit des écoles pour les enfants des agriculteurs de coton qu’elle emploie, conscient du risque que le droit à l’éducation de ces derniers est souvent bafoué, surtout en milieu rural et encore plus pour les jeunes filles (accédé le 30 octobre 2026). Pour toute forme de publicité liée aux produits de KOTN, on pourrait ainsi assumer un faible risque pour cette variable, et même un impact neutre ou positif.

Variable #3 : les communautés touchées

Et puis l’impact social d’une publicité ne touche bien évidemment pas que les communautés qui récoltent la matière primaire du produit ou qui s’y situent aux alentours ; il touche aussi celles vivant à la toute fin du cycle de vie du produit (pilier 3). En effet, dans l’industrie du textile et de la mode, les vêtements sont généralement conçus pour être renouvelés rapidement et suivre des tendances de courte durée par le biais de l’obsolescence, permettant des revenus récurrents et prévisibles (Abbatte et al., 2024). Une fois utilisé, moins de 1% de ce textile est recyclé et/ou réutilisé, et une grande partie aboutti dans des sites d’enfouissement à travers le monde, affirment les auteurs, citant la Ellen MacArthur Foundation (2024).

Du désert de l’Atacama au Chili au site d’enfouissement du Vieux Fadama à Accra, au Ghana, une surproduction de vêtements et de produits textiles dans les pays développés transite vers les pays en développement (ceux d’Amérique Latine, d’Afrique Sub-Saharienne et d’Asie du Sud, notamment), où la réglementation est faible et les infrastructures de gestion des déchets sont absentes (Plummer, 2025). L’impact de cette pollution sur les communautés prend plusieurs formes, la principale étant l’augmentation des problèmes de santé (respiration de vapeurs toxiques, risques hygiéniques, etc.).

Double image illustrant les effets de l'industrie de la mode, avec un lieu d'enfouissement à droite.

Prendre en compte l’impact global

Pour revenir à KOTN, il est fort probable que l’impact social d’une de leurs publicités soit positif sur une communauté et négatif sur une autre. Une croissance des ventes pour une blouse pourrait indirectement contribuer au bien-être d’un agriculteur et de sa petite fille qui habitent à Fayoum en Égypte, mais également avoir un impact négatif sur le bien-être d’une famille à Nairobi, au Kenya, qui se baigne à tous les jours dans une rivière pollué par des déchets textiles. C’est exactement ce que souligne Plummer à la fin de son article (2025) : beaucoup de marques sont fières de posséder des certifications et de s’exclamer responsables et éco-conscientes, mais refusent de s’attarder aux externalités sociales qu’elles engendrent.

Variable #4 : la santé des utilisateurs finaux

Finalement, l’impact social sur la santé mentale et physique des consommateurs et utilisateurs finaux (pilier 4) est important à considérer. On sait par exemple que les aliments ultra-transformés sont liés à un risque plus élevé de développer une maladie chronique ; que les sites de pari (notamment sportif) peuvent vite devenir addictifs, en particulier chez les jeunes hommes ; et que dans le domaine de la mode, du vêtement et des cosmétiques, les images de mannequins lourdement édités peuvent avoir des conséquences néfastes sur la confiance en soi et la santé mentale des jeunes filles et garçons.

Par exemple, pour une campagne dans le domaine de la mode ou du cosmétique, si on doit répartir notre budget entre deux publicités, l’une étant le visuel d’une dame au visage retouché et le deuxième celui d’une dame au visage naturel, non-retouché, une allocation plus asymétrique, penchant vers la deuxième publicité, pourrait réduire l’impact social négatif.

Une comparaison de visuels fictifs utilisés pour des publicités dans le domaine de la mode et/ou du cosmétique.

Applications

Comment traduire ces variables en un facteur d’impact social applicable à la réalité ? Une combinaison entre un poids associé (P) et un score de risque (R) conviendrait, comme suit :

S  =  1  +  [S_1  +  S_2  +  S_3  +  S_4]

où :

S_1  =  (P_1  *  R_1)

S_2  =  (P_2  *  R_2)

S_3  =  (P_3  *  R_3)

S_4  =  (P_4  *  R_4)

À titre d’exemple, imaginons que nous avons à notre disposition 10,000 $ en budget marketing, et que nous devons distribuer cet argent parmi les 2 campagnes suivantes :

Campagne #1 : facteur d’impact social élevé

Produit : soulier de course
Matériaux : polymères synthétiques, caoutchouc, mousse, etc.
Approvisionnement : fait via un grand fournisseur international

Campagne #2 : facteur d’impact social modéré

Produit : veste
Matériaux : lin hollandais
Approvisionnement : fabriquée dans un petit atelier en banlieue de Lisbonne, au Portugal.

Un facteur social pourrait ainsi être construit à deux échelles : celle de la campagne, et celle des publicités, comme suit :

Facteur d’impact social de la campagne 1

S_s  =  1  +  [(P_1  *  R_1)  +  (P_2  *  R_2)  +  (P_3  *  R_3)  +  (P_4  *  R_4)]

S_s  =  1  +  [(0.1  *  0.1)  +  (0.4  *  0.8)  +  (0.4  *  0.8)  +  (0.1  *  -0.5)]

S_s  =  1  +  0.01  +  0.32  +  0.32  -0.05

S_s  =  1  +  0.60

S_s  =  1.60

Facteur d’impact social de la campagne 2

S_v  =  1  +  [(P_1  *  R_1)  +  (P_2  *  R_2)  +  (P_3  *  R_3)  +  (P_4  *  R_4)]

S_v  =  1  +  [(0.1  *  0.1)  +  (0.4  *  0.1)  +  (0.4  *  0.8)  +  (0.1  *  0.1)]

S_v  =  1  +  0.01  +  0.32  +  0.32  + 0.01

S_v  =  1  +  0.38

S_v  =  1.38

Analyse du facteur d’impact social

Dans cet exemple la campagne du soulier reçoit des scores S₂ et S₃ élevés en raison des risques associés aux travailleurs de la chaîne de valeur ainsi qu’aux communautés en fin de cycle de vie du soulier ; le score S₄ est toutefois inversé (représentant un impact positif) pour refléter l’effet bénéfique du sport sur les clients et consommateurs, assumant ainsi des publicités neutres et/ou non-discriminatoires. Pour la campagne de la veste, le risque du score S₂ est réduit en raison de la chaîne de valeur étant principalement située dans des pays membres de l’Union Européenne. Le score S₄ est aussi réduit, n’ayant plus ou très peu d’impact sur les utilisateurs.

Allocation

Maintenant muni de cette information, nous pouvons décider d’allouer 6,000 $ à la campagne de la veste et 4,000 $ à celle du soulier (ou toute autre combinaison d’allocation). Nous obtenons donc des externalités sociales négatives de 2,280 $ et de 2,400 $, respectivement, en multipliant par S – 1. Au niveau des publicités, la logique reste la même. Certaines variables sont constantes entre facteurs et généralement peu pesantes comparés à d’autres, telle la diversité de la main-d’œuvre (variable appartenant au pilier S₁, que nous n’avons pas discuté dans le cadre de cet article), et d’autres ne le sont pas, comme les visuels utilisés pour les publicités (pilier S4).

Limites et conclusion

Bien évidemment, les limites de cette approche sont très nombreuses.

On pourrait en premier lieu critiquer le fait que les critères ESG d’une entreprise ne sont pas transférables à des campagnes et/ou publicités individuelles, vu qu’elles touchent l’entièreté de l’entreprise et de ses opérations. Dans la même veine, on pourrait argumenter qu’un gestionnaire marketing n’a aucun vrai contrôle sur une telle allocation, ou sur l’impact social des ses publicités.

Deuxièmement, l’étendue ou le « scope » de la méthodologie se complique très vite ; pourquoi choisir l’accessibilité numérique d’une publicité et non la diversité du personnel, ou pourquoi inclure telle variable d’un des quatre piliers et pas une autre ? Cela revient à la discretion de l’entreprise ou du gestionnaire.

Troisièmement, le choix du niveau de risque reste très subjectif. Des tableaux ou catégories de risques avec des définitions claires inspirées par exemple du guide d’analyse du cycle de vie (S-LCA) de l’UNEP (2020) pourraient être créés pour rendre les résultats plus crédibles et robustes.

Finalement, on pourrait dire qu’il y a beaucoup de chevauchements entre les facteurs E et S ; pourquoi ne pas inclure les effets environnementaux d’une publicité dans le facteur E, si ceux-ci sont utilisés pour refléter un impact social S2 ? Y aurait-il possiblement trop de chevauchement, ou des des problèmes d’attribution en lien avec les impacts des facteurs E, S et G ?

Pour conclure, à ce stade-ci une telle opérationnalisation de l’impact social d’une publicité ou d’une campagne reste peu pratique, sinon idéaliste. Ce qu’elle montre, toutefois, c’est qu’il est important de démocratiser l’impact indirect du marketing numérique, celui que nous ne voyons pas sur les tableaux de bords, et d’inciter les entreprises à lutter contre les crises environnementales et sociales dont elles sont en grande partie responsables.

Références

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Amoros, S., & Grange, C. (2023). Éco-conception de sites web et de campagnes numériques [Diapositives PowerPoint]. HEC Montréal. https://hecmtl-my.sharepoint.com/:p:/g/personal/camille_grange_hec_ca/IQC0lTNDfCNdToiMxvuYeJ7OAd4m_mRAaA5-s-jbMPHigp4?e=GF6kab

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