Comment une marque premium internationale a fait passer son taux de saturation en contrefaçons de 46 % à 26 % en huit mois

• Une marque premium internationale a fait passer son taux de saturation en contrefaçons de 46 % à 26 % en moins de huit mois, sur plus de 40 marketplaces mondiales, et pilote désormais l’ensemble de son programme de protection de marque avec MarqVision.
• L’IA générative a fait chuter le coût de la contrefaçon : non seulement des produits contrefaits, mais aussi des boutiques clonées, des publicités frauduleuses et des contenus de dupes sur les réseaux sociaux, qui escroquent les clients à la vitesse de la machine. La marque a décidé de combattre l’IA par l’IA.
• Elle a mis plusieurs prestataires en concurrence dans des conditions réelles. MarqVision a obtenu les meilleurs résultats.
• Ce qui a emporté la décision : MarqVision était le seul prestataire à proposer un véritable indicateur de ROI, le taux de saturation, c’est-à-dire la part des résultats de recherche en première page des marketplaces qui sont contrefaisants, ainsi qu’une couverture complète des marketplaces, des réseaux sociaux, des sites web, des noms de domaine et des publicités payantes.
• La baisse a suivi une courbe prévisible : une forte chute au départ, une phase intermédiaire plus lente, puis une stabilisation qui révèle le plancher structurel d’une défense des droits uniquement en ligne et indique où concentrer ensuite les efforts de récupération de revenus.
• Les données de résultat ont transformé le reporting en outil de planification pour la prochaine étape de l’équipe.

Un programme solide, conçu pour une époque plus lente

Selon tous les critères habituels, le programme de protection de cette marque se portait bien : une équipe interne dédiée, un prestataire de défense des droits en place depuis longtemps et une surveillance active de centaines de marketplaces dans le monde. Les volumes de retraits restaient élevés, la couverture était large et les rapports arrivaient à l’heure.

Mais le programme n’avait pas suivi le rythme. L’innovation était au point mort, la visibilité sur ce qui se passait réellement sur le marché restait limitée et le reporting ne suivait pas la vitesse à laquelle la menace évoluait. Dans le même temps, l’IA générative faisait s’effondrer le coût de la falsification dans tout le secteur : images produits convaincantes, boutiques clonées, publicités frauduleuses, contenus de dupes viraux et domaines usurpateurs pouvaient désormais être créés en masse.

Ce qui demandait autrefois un vrai effort à un réseau de contrefacteurs peut aujourd’hui être produit à la vitesse de la machine. La contrefaçon n’était plus un problème d’annonces sur les marketplaces, mais un problème présent partout : là où un client peut chercher, faire défiler, cliquer ou acheter, quelqu’un pouvait l’escroquer au nom de la marque.

La marque le voyait dans ses propres données. Une seule semaine de surveillance en direct a fait remonter des milliers d’annonces contrefaisantes sur les marketplaces et les réseaux sociaux, des milliers de domaines suspects et des dizaines de marques similaires et de boutiques usurpatrices. Et le réservoir ne se vide jamais de lui-même : l’OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques) a estimé le commerce mondial de produits contrefaits à environ 467 milliards de dollars, soit 2,3 % des importations mondiales, selon le rapport 2025 de l’OCDE sur la contrefaçon.

Or les chiffres du programme ne permettaient pas de savoir s’il tenait la cadence. Les responsables métier posaient une question simple : est-ce que ça marche ? Et les rapports d’activité ne savaient pas y répondre. Annonces détectées, annonces retirées, plateformes surveillées : les compteurs augmentaient chaque trimestre, ce qui aurait dû rassurer. Au lieu de cela, une question plus difficile se posait : si nous retirons toujours plus d’annonces à chaque période, le problème s’aggrave-t-il, ou progressons-nous ? Les indicateurs d’effort répondent à « Combien avons-nous fait ? ». Ils ne répondent jamais à la question qui compte vraiment : quand un consommateur cherche notre produit, que voit-il ?

L’équipe en a tiré une conclusion lucide. On ne combat pas une contrefaçon à l’échelle de la machine avec un examen manuel et un reporting fondé sur l’effort. Si l’IA industrialisait l’attaque, la défense devait elle aussi passer par l’IA, et se mesurer en résultats, pas en activité.

Pour mettre cette thèse à l’épreuve, la marque a organisé une évaluation à l’aveugle, mettant plusieurs prestataires en concurrence sur des cas réels de contrefaçon. À l’arrivée des résultats, MarqVision avait obtenu les meilleurs résultats de défense des droits de toute l’évaluation.

Mais gagner un essai ne suffit pas à faire basculer tout un programme mondial. La décision s’est jouée sur ce qui permettrait à la marque de continuer à gagner sur la durée.

Un vrai ROI, une couverture de bout en bout

Un ROI que les marques peuvent vraiment voir

Tous les prestataires savent produire des nombres de retraits. MarqVision était le seul prestataire de l’évaluation capable de mettre sur la table un véritable indicateur de résultat : le taux de saturation.

Le taux de saturation mesure la part des résultats contrefaisants sur la première page des recherches que font les consommateurs sur les marketplaces. Au lieu de traquer les annonces à n’importe quelle profondeur et de compter les retraits, un programme fondé sur la saturation surveille les recherches précises que font les vrais acheteurs, classe chaque résultat (par exemple contrefait, suspect, autorisé ou sans rapport) et vérifie si le rayon devient plus propre au fil du temps.

Pour l’équipe de protection de marque, cela réglait le problème que les nombres de retraits n’avaient jamais réglé auprès des responsables métier. Le taux de saturation leur donnait un chiffre à présenter à l’entreprise, qui exprimait l’impact en termes business et non en jargon de défense des droits : voici les catégories et les régions les plus ciblées, voici l’évolution de l’exposition des consommateurs, voici ce que le programme a changé. La conversation interne est passée de « voici ce que nous avons dépensé en protection de marque » à « voici ce que la protection de marque a permis d’obtenir ».

Une seule plateforme pour tous les canaux

À l’ère de l’IA, la contrefaçon ne reste pas cantonnée aux annonces des marketplaces, et la couverture ne peut pas l’être non plus. Ce qui a changé pour la marque, ce ne sont pas les canaux couverts (marketplaces, réseaux sociaux, contenu web, noms de domaine et publicités payantes étaient déjà dans le périmètre), c’est l’IA qui fait le gros du travail sur ce périmètre : elle classe chaque résultat dans le champ de vision du consommateur, regroupe les vendeurs liés et les images réutilisées, et signale automatiquement les domaines usurpateurs. Combattre l’IA par l’IA, concrètement.

Un produit qui s’améliore en continu

Deux fonctionnalités demandées par la marque pendant l’évaluation, une liste de surveillance pour les domaines retirés qui réapparaissent et la traduction, dans le tableau de bord, des annonces en langue étrangère, ont été développées et livrées en quelques semaines, pas en plusieurs trimestres de feuille de route. Pour une équipe qui misait sur la technologie pour prendre de vitesse les contrefacteurs, voir ses demandes devenir aussi vite des fonctionnalités opérationnelles a été l’argument décisif.

Une fois le programme actif sur tous les canaux, la mesure de la saturation a commencé sur un périmètre resserré : 7 mots-clés prioritaires surveillés sur plus de 40 marketplaces mondiales au moyen de 96 recherches récurrentes.

Au départ, le taux de saturation en contrefaçons de la marque s’élevait à 46 %. Près de la moitié de ce que voyaient les consommateurs en cherchant les produits de la marque était contrefaisant. Cette exposition a des conséquences réelles pour les acheteurs : une enquête de la MSU a montré qu’environ 7 consommateurs sur 10 avaient été trompés au moins une fois au cours de l’année précédente et avaient acheté une contrefaçon en ligne.

Huit mois plus tard, ce chiffre était de 26 %.

Lire la courbe

La forme de la baisse raconte sa propre histoire, et elle correspond à un schéma que nous observons régulièrement dans les programmes de protection de marque des grandes entreprises.

Mois 1 à 3 : forte baisse (46 % → 38 %). La phase des gains faciles. Les contrefaçons clairement attaquables sont identifiées et retirées rapidement : les annonces sont évidentes, les plateformes ont des procédures de retrait établies et elles s’exécutent vite.

Mois 4 à 6 : baisse plus lente (38 % → 31 %). Les progrès ralentissent, car les contrefaçons restantes sont plus difficiles à traiter : plateformes plus lentes à répondre, vendeurs qui remettent leurs annonces en ligne aussitôt après un retrait, cas limites où la classification est ambiguë.

Mois 7 à 8 : stabilisation (31 % → 26 %). Ce plateau n’est pas un échec. C’est un signal. Il révèle le plancher structurel pour un ensemble donné de mots-clés et de plateformes, le point à partir duquel la défense des droits en ligne ne peut plus, à elle seule, faire baisser le chiffre. C’est là que les données commencent à orienter la prochaine décision stratégique.

Que faire quand la courbe se stabilise

La phase de stabilisation est celle où les données de saturation deviennent un outil de planification. Selon ce que montre la courbe, l’équipe peut creuser une catégorie de contrefaçons précise pour comprendre pourquoi elle résiste, signaler une lacune de couverture où de nouveaux dépôts de propriété intellectuelle renforceraient la défense des droits, ou passer à l’action hors ligne là où la défense des droits en ligne a atteint sa limite.

Un rapport de volumes de retraits ne peut pas faire apparaître ces points d’inflexion stratégiques. La courbe du taux de saturation les rend visibles d’emblée.

Avec le nouveau programme, le volume d’actions de protection est comparable à celui de l’ancien prestataire, et c’est précisément le point. Une activité similaire, des résultats mesurablement différents et, pour la première fois, une preuve.

Le signal qualitatif est venu du terrain. Les équipes régionales de la marque, partout dans le monde, ont commencé à signaler moins de contrefaçons et de dupes sur leurs marchés. Le flot continu de signalements internes (« j’ai trouvé ça, merci de le faire retirer ») s’est nettement tari. Auparavant, l’équipe recevait environ 5 à 10 e-mails de ce type par semaine, chacun nécessitant un e-mail au prestataire et une relance. Aujourd’hui, l’essentiel de ce trafic a disparu et, quand une question se pose, l’équipe vérifie le statut des actions directement dans le tableau de bord MarqVision au lieu d’attendre une réponse. Nous estimons que ce changement fait gagner à l’équipe plus de deux heures par semaine, rien qu’en suivi manuel.

Le changement structurel va plus loin. La marque a dédié des heures d’analyste à la recherche proactive (repérer les tendances, identifier les produits nouvellement contrefaits, signaler les créations inventées de toutes pièces et associées au nom de la marque), un travail que l’ancien programme n’avait aucun cadre de données pour soutenir. Et quand le taux de saturation d’un mot-clé plafonne, l’équipe prend une décision éclairée plutôt qu’au jugé, jusqu’à interpeller directement les plateformes, données à l’appui, sur les points où leur propre défense des droits proactive est insuffisante.

C’est ce qui a changé la relation. Il ne s’agissait pas simplement de changer de prestataire. C’était un pari délibéré sur la mesure des résultats plutôt que sur le reporting d’activité, fait par une équipe qui disposait enfin des données pour savoir que le statu quo ne suffisait plus.

Pour toute équipe de protection de marque qui a passé des années à rendre compte d’indicateurs d’activité et à peiner à faire valoir l’impact de son programme auprès de l’entreprise, le passage à la mesure des résultats n’est pas une simple amélioration. C’est la différence entre décrire ce que vous avez fait et prouver ce qui a changé.

Le volume d’actions de protection fera toujours partie de la protection de marque. Mais sans indicateur de résultat lié à l’expérience du consommateur, impossible de savoir si un programme est en train de gagner, ou s’il ne fait que s’agiter.