Portrait Henri de Capèle, Ezakus
portrait henri de capele
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Découvrez le portrait Henri de Capèle par Ratecard

Quand vous rencontrez Henri de Capèle, vous savez déjà qu’il fait partie de l’équipe des bordelais, ce groupe d’entrepreneurs qui a fondé en 2010 la société Ezakus spécialisée dans la data. Avec votre condescendance parisienne maladive, vous le prenez un peu de haut même si le garçon a un CV long comme le bras, et vous partez donc du principe que vous allez un peu lui expliquer la vie. Bref, vous inversez les rôles.

Mais le plus drôle dans l’histoire, c’est quand vous apprenez que le bougre, le coup du provincial qui a perdu son chemin, il l’a fait à tout le marché en 2011 en schématiquement posant la question suivante : “je suis fort en big data, où est-ce que vous croyez qu’on pourrait se positionner?”. Et tout le monde lui a répondu, agences, annonceurs, éditeurs, futurs concurrents, … Et comme par magie, Ezakus est maintenant au bon endroit. Mais comment donc ont-ils pu réaliser ce tour de passe-passe ?

L’équipe, l’équipe et aussi l’équipe

Quand vous rencontrez un VC, vous croyez souvent avoir à faire à un fan de sport. En effet, il ne jure que par l’Equipe. Après quelques mots rapidement échangés sur le match de la veille, vous comprenez cependant rapidement qu’il va falloir étoffer votre argumentaire. L’équipe c’est la clé de voûte parce que tout le monde sait bien que le plan A va se transformer en plan B, C ou Z et qu’il va donc falloir avoir à bord une équipe managériale cohérente et expérimentée. Ezakus l’a bien compris et voilà comment se sont réunis les anciens de Steek (société spécialisée dans le Cloud, revendue pour 27,5M€ en 2009) et donc Henri de Capèle, ami de longue date du CEO Christophe Camborde et surtout spécialiste des datas autour des marchés financiers.

On ne la refait pas encore à l’envers aux éditeurs

Retour en 2010, les Quat’z Amis se disent qu’avec leur compétence et toutes ces datas, il doit y avoir à faire dans le monde de la publicité, environnement nettement plus sexy que les chaudières à fioul. Ils font ainsi le tour des éditeurs à qui ils expliquent que leurs données ont de la valeur et qu’il faut donc les monétiser, en interne (optimisation des ventes pour un site e-commerce par exemple) ou en externe (publicité). Les éditeurs en question les regardent le sourire en coin sur le mode : “vous êtes mignons les gars mais celle-là on nous l’a déjà faite vingt fois et donc on va se récupérer des clopinettes alors que pendant ce temps-là y’en a d’autres qui vont se goinfrer”. Ezakus soutient mordicus que tout va bientôt changer et voilà qu’ils se mettent au travail.

L’achat en gros a certaines limites

Même démarche du côté des annonceurs : “De quelles données avec-vous besoin pour vos campagnes publicitaires histoire qu’on aille les chercher pour vous”. Et les réponses sont alors unanimes : “Des intentionnistes pour de l’achat de voiture, c’est très sympa sur le principe mais ce n’est pas suffisant.” En effet, entre Barbara qui veut acheter une Mini et Roger qui veut s’offrir un utilitaire, pas certain que la publicité qui vante les amortisseurs costauds en cas de charge un peu lourde soit aussi bien appréciée dans les deux cas. Il faut donc pouvoir à la fois mieux segmenter la donnée et aussi pouvoir tracer d’où elle vient. Henri et ses petits copains sortent leur calepin et notent.

On ne joue plus à la bataille navale

Mais au fait, pourquoi donc Ezakus aurait-elle la capacité de faire schématiquement ce que les autres ne font pas bien ou pas encore? Et voilà qu’Henri m’explique les secrets de la Big Data : avant les données étaient organisées selon des schémas structurés un peu comme dans un fichier Excel ou pour les dilettantes comme une grille de bataille navale. J’ai des colonnes, parfois des centaines, voire plus si affinité, des lignes par kilos, je fais une requête, je vais me promener et bingo ça a planté. Maintenant, avec le fameux Big Data, y’a tellement de données qu’il n’y a même plus de lignes ou de colonnes parce que sinon la partie de bataille navale durerait trop longtemps. On stocke tout à plat au fur et à mesure façon étagère et on développe alors des algorithmes, les fameuses opérations hyper sioux faites par des gars balaises en statistiques. On approxime, on dérive et on en conclut que oui la réponse doit être touché mais pas coulé. Et ce à vitesse Grand V.

Il habite à Bordeaux ou il boit du Bordeaux ?

Au bon vieux temps de notre base structurée, les données arrivaient généralement via des champs de type ville par exemple. Donc la personne qui remplissait Bordeaux habitait cette ville et la cause était entendue. Mais voilà qu’Henri intervient : “Mais dans les fameux champs, certains vont remplir Marseille parce qu’ils sont fans de l’OM et d’autres vont indiquer avoir 28 ans au lieu de 44 parce que franchement ils font beaucoup plus jeunes.” Ok, donc on oublie les champs, et en avant Guingamp. Désormais on récupère juste “Bordeaux”, au même niveau que n’importe quelle autre information, et c’est notre fameux algorithme qui va en déduire que René boit du Bordeaux, que Riton est fan des Girondins de Bordeaux et enfin que Célimène ne supporte pas la couleur bordeaux. Whaou ! Et si les machines étaient effectivement en train de prendre le contrôle !

Et on ne sait pas ce qu’on recherche

Le plus drôle m’explique Henri, ils ont l’air de bien se marrer d’ailleurs chez Ezakus, c’est qu’avec ces bases non-structurées on ne sait pas ce qu’on cherche puisque tout est possible. Autrement dit, auparavant vous entriez dans un restaurant qui avait un menu plus ou moins grand mais qui était fixe, désormais c’est no-limit. Faut-il cependant espérer manger une bonne pizza au restaurant chinois, on est tout de même en droit de se poser la question. Et Henri de rajouter, “c’est justement pour cela que la transparence sur la source, d’où vient la data, est importante ! Les données de nos partenaires sont brandées avec leur nom qui est la source. Je peux manger une pizza au restaurant chinois mais elle sera a priori toujours moins bonne que chez un italien”.

Au final, c’est chouette de toujours promettre des performances exceptionnelles, mais, on se récupère quand même régulièrement des publicités pour le même produit qu’on vient à peine d’acheter puisque bien évidemment “nous avons prévu de nous offrir une nouvelle paire de baskets toutes les semaines.”

Au final Ezakus c’est quoi

Nous vous conseillons les petites vidéos de démonstration sur leur site. Elles sont magnifiques et on arrive même à comprendre ce qu’ils font, même si on se demande bien au final comment ils le font mais peu importe, on a décidé de leur faire confiance. En résumé dans le texte :

  • vous êtes un éditeur, vous avez des données à ne plus savoir qu’en faire (on-line, CRM, emails, etc…). Ezakus les croise, les analyse, les réconcilie et vous permet ainsi d’optimiser le contenu pour chaque visiteur. On parle bien de contenu donc ça peut être de la publicité, mais pas que (un article, un conseil, …)
  • vous êtes un annonceur et vous aimeriez bien pour de vrai toucher votre cible et idéalement celle-ci serait un peu précise. Tout pareil, vous allez pouvoir grâce à vos propres données rationaliser vos achats que vous pourrez de plus optimiser avec les datas éditeurs lorsque vos campagnes tourneront sur des éditeurs également équipés de la technologie Ezakus. Et hop

En conclusion, Ezakus a mixé ses compétences datas, des demandes clients, une analyse fine de la concurrence pour développer une technologie utilisée non seulement dans l’univers de la publicité mais plus généralement dans la génération de contenus intelligents.

 


Ce qu’il faut retenir :

  • ils arrivent de Bordeaux ce qui au final n’est pas plus idiot qu’autre chose.
  • ils traitent de la data depuis toujours et savent donc de quoi ils parlent
  • ils ont gagné plein de sous et l’investisseur de Criteo (IdInvest) est persuadé de pouvoir encore en gagner beaucoup avec eux
  • ils ont fait le tour des popotes pendant un an pour être certain de se positionner au bon endroit
  • c’est nouveau parce que c’est l’application réelle de la Big Data au marché publicitaire
  • et la fameuse Big Data, c’est un traitement intelligent de la donnée rendu possible par la déstructuration des bases
  • on peut chercher et donc cibler tout et n’importe quoi
  • leur solution est destinée aux éditeurs et aux annonceurs, pour de l’application au marché publicitaire mais pas seulement

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