Des sites web rejouent votre navigation : le business de vos clics

Sur un site de vente en ligne, vos clics, vos déplacements de souris et certaines saisies peuvent être enregistrés pour reconstituer votre visite. Un employé peut alors revoir le parcours, geste après geste. Cette technique porte un nom : le rejeu de session, ou session replay. Ses capacités varient selon l’outil, les réglages et les protections appliquées. ^L01

Une visite s’arrête à l’écran de connexion. Dans les statistiques du commerçant, elle rejoint les sorties du parcours d’achat. Avec un outil de rejeu de session, l’équipe peut revenir sur l’enchaînement des gestes : le champ sélectionné, le bouton touché, le message apparu, puis le départ. Cette possibilité de regarder une seconde fois explique l’intérêt du produit. Elle explique aussi la précision des informations qu’il peut recueillir.

Le 5 novembre 2026, la CNIL, l’autorité française de protection des données, a publié sa recommandation définitive sur ces outils, adoptée le 8 octobre. Elle reconnaît leur utilité pour diagnostiquer des erreurs, améliorer un parcours ou assister un client. Elle rappelle les conditions du consentement et demande que le détail collecté reste proportionné à un objectif défini à l’avance. Le document précise le cadre existant et propose des moyens de mise en conformité ; il indique lui-même son caractère non réglementaire. ^{L01 L02 L03}

La question économique commence à cet endroit. Une difficulté mieux comprise peut conduire à une correction profitable. Entre la scène enregistrée et le bénéfice annoncé interviennent pourtant un diagnostic, du travail de conception et une mesure de résultat. Les données peuvent également servir des objectifs propres au fournisseur. Pour savoir combien vaut une visite enregistrée, il faut suivre ces deux circuits : celui de la décision commerciale et celui de l’information personnelle.

Reconstituer la page, geste après geste

Dans l’architecture web documentée par rrweb, le navigateur produit d’abord une description de la page. Il conserve ensuite des changements et des événements horodatés. Le lecteur de sessions les applique dans l’ordre pour reconstruire le parcours. La bibliothèque décrit ainsi un flux de données structurées capable de restituer une animation, sans enregistrer un flux vidéo. Les logiciels mobiles peuvent employer d’autres procédés ; cette description porte ici sur cette architecture web. ^{T01 T03}

La structure observée s’appelle le DOM, pour Document Object Model. C’est l’organisation des éléments de la page telle que le navigateur la manipule : un titre, un formulaire, un bouton, un texte remplacé après une action. Le collecteur peut relever un état initial, puis les modifications : apparition d’un message, changement d’une valeur, déplacement du pointeur ou défilement. Les capacités précises et les exclusions dépendent du produit et de ses réglages. ^{T02 T03}

Cette façon de travailler rend le rejeu utile au diagnostic. L’équipe retrouve le contexte d’une erreur au lieu de disposer seulement de son compteur. Elle peut voir qu’un message était placé trop bas, qu’une fenêtre recouvrait une commande ou qu’un état inattendu empêchait la progression. Ces exemples décrivent des usages possibles, à vérifier ensuite sur l’interface concernée. La CNIL retient précisément cet apport d’une observation individuelle lorsque les métriques agrégées laissent échapper des éléments de contexte. ^L04

Méthode et périmètre

Le schéma représente l’architecture web documentée par rrweb : un état initial puis des événements et des modifications horodatés reconstruisent la page. Le filtrage est illustré avant transmission. Les capacités et exclusions effectives dépendent du produit et de ses réglages. Les procédés mobiles peuvent différer.

La collecte peut intervenir pendant la saisie. Un script qui observe les changements d’un champ peut accéder à sa valeur avant la validation du formulaire, sous réserve des protections mises en place. Le bouton « envoyer » déclenche une action métier ; il délimite rarement, à lui seul, toutes les lectures techniques possibles dans la page. La documentation rrweb et les recherches sur les formulaires établissent cette distinction. Elle invite à examiner l’instrumentation et son paramétrage, plutôt qu’à déduire la collecte du seul aspect de l’écran. ^{T02 T04 T11}

Une session rejouée conserve aussi les limites de sa fabrication. Des ressources manquantes, des composants particuliers ou des événements écartés peuvent produire une restitution incomplète. Le contenu visible dans le lecteur constitue une représentation du parcours à partir des éléments conservés. Sa fidélité demande une vérification, surtout lorsqu’on s’en sert pour expliquer une erreur rare ou une décision commerciale importante. ^{T03 T07}

Masquer : une décision sur le destin de la donnée

La protection commence souvent dans le navigateur, avec un masquage avant envoi. Fullstory explique que son mode Private by Default, lorsqu’il est activé, remplace les textes avant leur transmission, sauf autorisation explicite de capture. L’outil distingue aussi l’exclusion d’une zone, qui retire davantage d’éléments et d’interactions, du masquage de son texte, qui peut conserver la géométrie et les gestes. Clarity documente également un masquage appliqué avant envoi. Ces descriptions présentent les mécanismes annoncés par les fournisseurs ; le comportement d’un site particulier dépend de leur intégration. ^{T06 T08}

La CNIL emploie le terme « masquage » dans un cadre plus large. Sa recommandation distingue une donnée collectée dont le démasquage est soumis à une habilitation et à une validation interne, une donnée collectée sous chiffrement dont le fournisseur remet les clés sur demande motivée, et une donnée qui reste hors de la collecte. Ces modalités sont désignées M1, M2 et M3. Elles s’articulent avec les autres mesures recommandées selon la finalité, dont le masquage par défaut et le blocage de certains contenus particulièrement risqués. ^L02

Cette différence change l’exposition. Une valeur absente de la collecte sort du périmètre des accès ultérieurs à cette valeur. Une valeur conservée sous chiffrement reste récupérable par le détenteur des moyens de déchiffrement. Une valeur simplement soumise à une procédure de démasquage dépend de la qualité des habilitations et du contrôle des demandes. Le choix engage donc la sécurité, les opérations quotidiennes et les possibilités de réutilisation.

Les noms commerciaux demandent la même attention. La documentation Contentsquare, mise à jour le 26 octobre 2026, décrit un masquage avant sortie du navigateur et, séparément, une option de collecte chiffrée de contenus sélectionnés. Dans cette option, la clé privée du client permet le déchiffrement. Son organisation des clés diffère de l’exemple M2 décrit par la CNIL : rapprocher les deux mécanismes exige de regarder qui détient réellement la clé. ^T09

Il faut enfin suivre une information à travers la page. Un champ protégé peut être recopié dans un récapitulatif, un titre, une adresse de page ou une propriété personnalisée. C’est un scénario de risque, dont la réalisation dépend de l’outil et du site. Contentsquare distingue explicitement les protections selon les canaux et les valeurs qui restent à la charge de l’intégrateur. Une modification d’interface peut donc appeler une nouvelle vérification des règles. Le travail de protection accompagne la vie du produit. ^T09

Des risques documentés, avec leurs dates

En novembre 2017, des chercheurs de Princeton ont détecté un enregistrement par les services étudiés sur 482 sites du classement Alexa des 50 000 premiers sites. Ils présentaient ce résultat comme une borne basse liée à leur méthode. Ce chiffre renseigne sur leur observation historique, avec ses services et son échantillon. Il n’établit aucune prévalence actuelle en France. ^T10

L’étude Leaky Forms, publiée à USENIX Security en août 2022 à partir de collectes principales de mai et juin 2021, a identifié 52 sites où des scripts de rejeu avaient recueilli fortuitement des mots de passe. Les auteurs ont signalé les problèmes et rapportent des corrections. Leur autre mesure, portant sur l’envoi d’adresses électroniques avant validation, couvre un ensemble plus large de techniques de suivi : mélanger ces résultats attribuerait au rejeu des observations qui dépassent son périmètre. ^{T11 T12}

Des travaux contemporains examinent aussi les applications mobiles. Une version publique de TapSpy, acceptée à CCS 2026, étudie des intégrations Android à l’aide d’analyse statique et d’un raisonnement assisté par modèle de langage, avec une validation dynamique partielle. La conférence est prévue après notre date de recherche, du 15 au 19 novembre. Les risques classés par cette méthode demandent à être distingués des fuites directement observées ; nous ne les utilisons pas pour estimer un taux de fuite du web français. ^{T13 T14}

Ces travaux établissent des mécanismes de risque et des observations circonscrites. Ils justifient de vérifier la collecte réelle, les exclusions et leur maintien dans le temps. Le corpus rassemblé ne permet pas de chiffrer un dommage moyen par visite enregistrée.

Un clic impatient contient plusieurs hypothèses

Le jargon des interfaces parle de rage clicks lorsqu’un visiteur clique rapidement plusieurs fois dans une zone. Le signal paraît facile à interpréter : quelque chose l’irrite. Fullstory documente pourtant des faux positifs, notamment des commandes de calendrier prévues pour être sollicitées rapidement. Une répétition de gestes peut correspondre à un usage normal. ^{T15 T16}

L’équipe doit donc reconstituer plusieurs liens. Le geste révèle-t-il une difficulté ? Cette difficulté explique-t-elle un abandon ? Le visiteur voulait-il acheter ? Une modification l’aiderait-elle à terminer ? Chaque question exige sa propre preuve. Un enregistrement convaincant peut montrer un défaut d’interface et laisser ouverte l’ampleur de son effet commercial.

Le choix des sessions ajoute une sélection. Les personnes observables dépendent du consentement, des pages instrumentées, de la compatibilité technique et de l’échantillonnage. L’analyste sélectionne ensuite les cas qui attirent son attention. Notre déduction méthodologique est simple : une scène spectaculaire renseigne sur une possibilité ; sa fréquence dans l’ensemble du trafic nécessite un dénominateur documenté.

Le passage à la mesure peut prendre la forme d’un test A/B : une répartition aléatoire de visiteurs éligibles entre la version actuelle et une version corrigée, avec une métrique définie avant l’examen des résultats. La littérature sur les expériences en ligne montre l’importance du choix de population, des effectifs et des règles de mesure. Le protocole de collecte associé doit, lui aussi, respecter les règles applicables. ^{R01 E14}

Un test bien conçu peut estimer l’effet de la modification. L’évaluation de l’instrument demande une question supplémentaire : une autre méthode aurait-elle trouvé le même défaut, au même moment et à quel coût ? Le rejeu peut accélérer la reproduction d’un bug ou faciliter l’accord entre équipes. Pour lui attribuer tout le gain d’une refonte, il faudrait examiner ce scénario alternatif. Cette distinction est au centre de notre analyse du rendement.

Les résultats commerciaux ont des contours précis

Le cas Diptyque publié par Contentsquare décrit cette chaîne de travail. Des analyses de parcours et de clics conduisent l’équipe à examiner l’interface de connexion du parcours d’achat. Des replays aident à préciser le diagnostic. Deux variantes sont ensuite testées avec AB Tasty. Le fournisseur annonce une hausse de 9 % de la conversion mobile sur la page, en définissant la conversion comme l’accès à l’étape de saisie de l’adresse de livraison, sur les sites français et américain. ^E01

Le périmètre est utile : il situe le résultat à un maillon du parcours. La page consultée ne donne ni taux initiaux, ni effectifs, ni intervalle d’incertitude, ni calendrier précis du test. Elle laisse aussi ouverts les résultats sur les commandes finales et la marge. Nous conservons donc le chiffre comme un résultat commercial déclaré, assorti de sa définition. Un surcroît de progression vers l’adresse peut annoncer un gain intéressant ; sa traduction en achats demande une mesure supplémentaire.

Chez MOO, un billet publié par l’entreprise le 11 octobre 2024 confirme l’usage de Fullstory aux côtés d’entretiens et de retours clients. La fiche commerciale de Fullstory donne un taux d’abandon passant de 41 % à 29 % sur le parcours optimisé. À partir de ces niveaux, l’écart est de 12 points de pourcentage, soit une baisse relative d’environ 29,3 %. La même fiche met pourtant en avant une baisse de « 12 % ». Le calcul et la qualification de l’unité sont les nôtres. ^{E04 E05}

La confirmation du client établit l’utilisation de l’outil. Le résultat chiffré reste celui de la publication du fournisseur, qui ne fournit pas de fenêtre d’observation, d’effectifs ou de groupe de contrôle permettant de reproduire l’évaluation. Les cas donnent ainsi une matière concrète pour comprendre le travail réalisé. Leur portée reste locale, avec des méthodes et des données inégalement accessibles.

L’erreur serait économique autant que statistique. Ajouter un pourcentage de progression intermédiaire à un chiffre d’affaires global transforme une mesure de parcours en revenu supposé. Soustraire des pourcentages sans regarder les niveaux peut changer la taille du résultat présenté. Le contrôle du dénominateur mérite autant d’attention que la beauté du tableau de bord.

Clarity et la seconde utilisation des données

Microsoft présente Clarity comme un service gratuit et déclare dans sa FAQ qu’il ne vend pas les données. Le fournisseur y indique également agir comme responsable de traitement. La documentation technique apporte un élément plus précis sur les usages : le signal de consentement publicitaire détermine un partage avec Microsoft Ads. ^{T07 E09}

Dans le tableau publié par Microsoft et mis à jour le 21 mai 2026, ad_storage=granted déclenche ce partage pour améliorer le reciblage et les campagnes. L’état denied bloque le partage avec Microsoft Ads. La documentation décrit un mécanisme conditionnel. Elle ne permet de déduire ni son activation sur un site particulier, ni le revenu tiré d’une visite donnée. C’est sur cette preuve directement lisible que repose notre analyse, plutôt que sur une hypothèse de vente des enregistrements. ^E09

Cette architecture rejoint l’économie de la collecte de données personnelles : une même information peut avoir plusieurs valeurs selon son utilisateur. Pour le commerçant, elle peut réduire une difficulté ou le temps consacré au support. Pour un fournisseur ayant ses propres usages, elle peut alimenter d’autres produits ou services selon les conditions applicables. Une facture logicielle à zéro laisse donc subsister des questions sur les finalités, les destinataires et le coût de l’intégration. Les documents publics consultés n’offrent aucun prix moyen monétaire de cette seconde utilisation.

Méthode et périmètre

Microsoft Learn décrit une collecte limitée sans cookies lorsque analytics_storage est refusé, et un partage avec Microsoft Ads conditionné à ad_storage. Une autre page précise le découpage des replays sans cookies en une page par session. Ces documents établissent le fonctionnement annoncé, sans attester le réglage ni la conformité d’un site donné.

Un autre détail concerne la mesure elle-même. Microsoft explique que, dans le mode décrit sans consentement aux cookies, chaque page vue devient une session et chaque enregistrement affiche une seule page. Le parcours entre pages se fragmente. La page plus récente sur la gestion du consentement décrit une collecte sans cookies avec des fonctionnalités limitées lorsque analytics_storage est refusé. Ces documents exposent le fonctionnement annoncé ; nous n’avons pas instrumenté de site pour vérifier un déploiement particulier. ^{E09 E10}

La conséquence analytique découle de cette définition : une modification de réglage peut modifier le nombre de sessions et les taux de passage apparents. Avant de conclure à une détérioration commerciale, l’équipe doit vérifier la continuité du système de mesure. Un même parcours peut être découpé différemment.

L’expression « sans cookies » exige enfin de regarder les opérations réellement réalisées sur le terminal. L’article 82 de la loi Informatique et Libertés vise l’accès et l’inscription d’informations, et la CNIL soumet les finalités de rejeu qu’elle examine au consentement préalable. Le nom d’un mode technique ne tranche donc pas à lui seul la qualification juridique. L’analyse d’un déploiement demanderait son comportement effectif, ses finalités et son information des visiteurs. ^{L02 L06}

Le gain qu’il faudrait réellement obtenir

Pour un commerçant, l’étape décisive consiste à rapprocher les commandes supplémentaires des coûts nécessaires pour les obtenir. La marge contributive correspond ici au montant restant par commande supplémentaire après ses coûts variables pertinents : produit, paiement, préparation, livraison prise en charge ou retours selon le modèle de l’entreprise. Son périmètre doit rester constant entre les groupes comparés.

Notre modèle pédagogique simplifie le calcul ainsi : marge incrémentale nette = N × Δp × m − C. N désigne les visites pertinentes exposées à la correction pendant la période étudiée ; Δp, la variation absolue du taux de commandes finales ; m, la marge contributive moyenne par commande supplémentaire ; C, le coût complet retenu pour la démarche sur cette même période. Il s’agit d’une identité de scénario, dont la validité pratique dépend des hypothèses renseignées. ^M01

Le coût comprend l’abonnement éventuel, l’intégration, le temps passé à examiner les sessions, la correction et le maintien des protections. Un coût ponctuel doit être affecté explicitement à la période choisie. Le calcul doit aussi préciser si la décision porte sur une nouvelle installation, une campagne de diagnostic ou une extension d’usage : un coût déjà supporté et inchangé entre les choix ne se compte pas une seconde fois dans leur comparaison.

Prenons un exemple entièrement hypothétique, destiné à expliquer l’unité du résultat. Avec 100 000 visites exposées à une correction, une marge de 30 euros par commande supplémentaire et 3 000 euros de coûts sur la même période, le seuil est de 100 commandes supplémentaires. Le taux d’achat doit progresser de 0,10 point de pourcentage. Partant de 2 %, il atteint 2,10 %, ce qui représente une hausse relative de 5 %. Aucune de ces valeurs ne décrit Diptyque, MOO ou le rendement moyen d’un outil. ^M01

Méthode et périmètre

Gain net = N × marge par commande × (hausse absolue du taux en points / 100) − coût. Ici, 100 000 visites, 30 euros de marge et 3 000 euros de coût donnent un seuil de 100 commandes et 0,10 point. Un taux initial de 2 % atteint 2,10 %, soit +5 % en relatif. La période et le périmètre des coûts doivent rester constants ; les hypothèses supposent une marge compatible et un effet applicable au trafic exposé.

N désigne le trafic bénéficiant de la modification, qui peut différer du nombre de sessions enregistrées pour trouver le problème. Le dénominateur du taux doit compter les mêmes unités que N : des visites dans cet exemple ; des visiteurs si le protocole retient cette unité. Étendre un effet estimé à une autre population suppose cependant de justifier cette extension. De même, une hausse du panier moyen, des retours ou du coût de service peut rendre la marge moyenne du modèle inadéquate. Dans ce cas, la mesure directe de la marge par visiteur assigné apporte une comparaison plus pertinente.

L’incertitude sur Δp demeure déterminante. Un résultat positif observé sur peu de commandes peut être compatible avec un effet très faible, voire défavorable. Le seuil financier aide à formuler la question à tester ; l’expérience doit ensuite renseigner l’effet et son incertitude. La documentation méthodologique sur les tests en ligne détaille les pièges d’interprétation de métriques et de populations. ^E14

Le consentement entre dans le fonctionnement du produit

La recommandation française distingue deux étapes. Les opérations de lecture et d’écriture sur le terminal relèvent de l’article 82. Pour les finalités de rejeu examinées, la CNIL conclut à la nécessité d’un consentement préalable. Le traitement des données personnelles ainsi obtenues doit ensuite disposer d’une base légale au titre du RGPD. Le consentement est généralement la plus appropriée selon l’autorité ; l’examen dépend du contexte. Une base légale pour ce second traitement laisse subsister la première exigence. ^{L02 L06 L07}

Le raisonnement part du service demandé par la personne. Acheter un produit exige certaines informations pour exécuter la commande. L’enregistrement détaillé du parcours apporte au commerçant une utilité supplémentaire de diagnostic. Dans sa réponse aux contributions, la CNIL distingue cette utilité de la nécessité stricte pour fournir le service au visiteur. ^L04

Cette logique explique l’importance de l’information. Une mention générale de mesure d’audience peut laisser le lecteur imaginer un compteur agrégé. La CNIL recommande une information spécifique sur le rejeu dès le premier niveau de l’interface de consentement, distincte des finalités présentées. L’utilisateur doit pouvoir comprendre qu’une séquence individuelle de navigation sera enregistrée et visualisée. Le retrait doit également produire un arrêt effectif des lectures et écritures concernées. Les données collectées doivent être supprimées lorsqu’aucune autre base légale ne justifie leur conservation ; l’instruction doit alors être transmise au sous-traitant. ^{L01 L02 L05}

Le fournisseur peut occuper plusieurs rôles. Lorsqu’il traite uniquement pour les besoins définis par l’éditeur, il agit comme sous-traitant. Lorsqu’il utilise les données pour des finalités propres, les responsabilités changent pour ces opérations ; la CNIL décrit notamment une responsabilité conjointe possible pour les lectures et écritures qui alimentent les deux parties. Cette analyse suit les usages effectifs des données. Elle engage le contrat, la preuve du consentement et l’organisation des droits. ^{L02 L07}

Une session associée à un pseudonyme peut rester une donnée personnelle. L’identification s’apprécie au regard des moyens raisonnablement susceptibles d’être utilisés, selon le RGPD. Un historique détaillé, des informations recoupables ou un identifiant relié à un compte doivent donc être examinés dans leur contexte. L’anonymisation constitue une propriété à démontrer, au-delà du remplacement du nom affiché. ^L07

Un enregistrement utile a une date de fin

Les durées proposées par un logiciel et les durées nécessaires au besoin de l’entreprise répondent à deux questions différentes. Microsoft documente 30 jours pour les données de lecture de Clarity et neuf mois pour les sessions marquées ou favorites. Ces paramètres commerciaux décrivent la disponibilité du produit. La durée pertinente pour une organisation dépend de sa finalité et du risque associé. ^{E11 L07}

L’annexe de la CNIL donne des repères liés aux usages : quelques mois pour comprendre des erreurs ou travailler l’ergonomie de la version actuelle du site ; quelques heures après la fin de session pour le support, avec une justification documentée tenant compte du moment où les demandes surviennent. Le texte conserve une latitude pour des mesures alternatives permettant de respecter les obligations. Il faut lire ces repères avec leur objectif, plutôt que leur substituer un délai uniforme. ^L02

La qualité du dispositif se juge aussi dans ses changements ordinaires. Un nouveau formulaire, une conversation avec un assistant, un récapitulatif ajouté à une page peuvent modifier les données accessibles. Les contrôles d’accès évoluent avec les équipes. La conservation et la suppression des copies doivent fonctionner au niveau pertinent, et les demandes des personnes doivent pouvoir être traitées avec les informations disponibles, sans créer systématiquement un identifiant permanent à cette seule fin. Le RGPD prévoit précisément le cas où l’identification n’est pas nécessaire au traitement. ^{L02 L07}

Les schémas de cette enquête représentent des situations synthétiques. Le graphique de marge repose sur les hypothèses fictives détaillées ci-dessous. Ces illustrations expliquent les mécanismes ; elles restent passives et n’enregistrent aucune interaction des lecteurs.

Le bon objet à financer

Le corpus public permet de documenter une utilité du rejeu : conserver assez de contexte pour comprendre une interaction, partager le diagnostic et décider d’une correction. Les cas commerciaux montrent des résultats locaux au sein d’un travail plus large. Ils laissent ouverte la rentabilité moyenne de l’instrument et la part du bénéfice qu’une méthode moins intrusive aurait également obtenue.

L’investissement peut être pertinent lorsqu’une équipe dispose d’un problème précis, d’une capacité à agir et d’une méthode pour évaluer le résultat. Accumuler des sessions sans question définie peut alourdir le travail de tri, de protection et de conservation, tandis que la valeur attendue reste indéterminée. C’est une conclusion de notre analyse des mécanismes ; le corpus ne permet pas d’en estimer l’ampleur à l’échelle du marché.

La recommandation de la CNIL ramène ainsi le sujet à une exigence économique très concrète : définir l’information nécessaire avant de la recueillir. La valeur se construit dans la décision améliorée. Pour la mesurer, il faut savoir quelle donnée a aidé, quelle modification a été faite et quel résultat final a effectivement changé.

Repères de lecture

DOM : structure des éléments de la page manipulée par le navigateur. Rejeu de session : restitution d’un parcours individuel à partir des éléments enregistrés. Masquage : protection dont le mécanisme exact doit être précisé ; selon les cas, le contenu est remplacé, conservé sous accès restreint ou écarté. Test A/B : comparaison de variantes attribuées aléatoirement à une population définie. Point de pourcentage : différence entre deux taux exprimés en pourcentage. Marge contributive : recette restant après les coûts variables retenus pour une vente supplémentaire. Pseudonymisation : remplacement ou séparation d’identifiants, avec une possibilité résiduelle de rattachement à une personne. CMP : interface et système de gestion des choix de consentement.

Méthode et calculs

Enquête documentaire arrêtée au 8 novembre 2026, Europe/Paris. Nous avons lu les textes de la CNIL, des documentations techniques, des travaux originaux et des cas publiés par les fournisseurs. L’usage de Fullstory chez MOO est recoupé sur le site de MOO. Les performances commerciales restent attribuées à leurs publications. Les pages de tarification et de conditions Clarity accessibles seulement par leur index de recherche ont été écartées des conclusions contractuelles de l’article. Aucun site tiers n’a été instrumenté, aucun participant interrogé et aucune expérience de conversion réalisée pour ce dossier.

M01 · Calculs l0g. Écart MOO : 29 − 41 = −12 points ; variation relative : (29 − 41) / 41 × 100 = −29,268… %. Scénario fictif : seuil Δp = C / (N × m), avec Δp exprimé en fraction ; résultat en points de pourcentage = 100 × Δp. Avec N = 100 000, m = 30 et C = 3 000, Δp = 0,001, soit 0,10 point. Pour un taux initial de 0,02, la hausse relative est 0,001 / 0,02 = 5 %. Le modèle suppose une commande finale par visite convertie, une période commune, une marge moyenne compatible et un effet applicable au trafic considéré.

L’illustration de couverture est une création conceptuelle générée avec un outil d’IA. Elle représente la reconstruction d’une navigation ; elle ne reproduit l’interface d’aucun fournisseur.

Sources et documents

1. L01 · CNIL · Consulté le : 2026-11-08Outils de rejeu de session : la CNIL publie sa recommandation pour guider les acteurs
   Passages et périmètre

   Publié le 5 novembre 2026 ; adoption le 8 octobre 2026.

   Annonce de la recommandation définitive et de ses apports après consultation.

   Présentation de l’autorité ; le texte intégral précise la portée des mesures.

2. L02 · CNIL · Consulté le : 2026-11-08Outils de rejeu de session ; Recommandation
   Passages et périmètre

   Adopté le 8 octobre 2026 ; publié le 5 novembre 2026 ; 12 pages.

   Consentement et bases juridiques (p. 6–8), masquage M1/M2/M3 (p. 10), sécurité et conservation (p. 11–12).

   Recommandation non réglementaire. Distinguer rappels d’obligations et modalités recommandées ; d’autres mesures peuvent être justifiées.

3. L03 · Journal officiel de la République française / Légifrance · Consulté le : 2026-11-08Délibération n° 2026-114 du 8 octobre 2026 portant adoption d'une recommandation concernant les outils de rejeu de session
   Passages et périmètre

   Délibération du 8 octobre 2026 ; Journal officiel du 5 novembre 2026.

   Trace officielle de l’adoption et de la publication de la recommandation.

   À lire avec l’annexe de la CNIL ; la date d’adoption diffère de la publication.

4. L04 · CNIL · Consulté le : 2026-11-08Consultation publique sur le projet de recommandation concernant les outils de rejeu de session ; Synthèse des contributions et réponses de la CNIL
   Passages et périmètre

   Document daté d’octobre 2026, joint à l’annonce du 5 novembre.

   Arguments reçus lors de la consultation et réponses de la CNIL, notamment l’apport du contexte individuel.

   Contributions volontaires ; elles ne constituent pas un échantillon représentatif du marché.

5. L05 · CNIL · Consulté le : 2026-11-08Rejeu de session : ces outils qui enregistrent votre activité en ligne
   Passages et périmètre

   Publié le 5 novembre 2026.

   Information des visiteurs, refus et retrait du consentement, présentation des droits.

   Page pédagogique à compléter par les textes juridiques et la recommandation.

6. L06 · Légifrance · Consulté le : 2026-11-08Article 82 de la loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés
   Passages et périmètre

   Article 82, version en vigueur depuis le 1er juin 2019, consultée le 8 novembre 2026.

   Loi Informatique et Libertés : accès et inscription d’informations dans le terminal, information et consentement.

   L’application à un service dépend des opérations et finalités effectives.

7. L07 · Journal officiel de l'Union européenne / EUR-Lex · Consulté le : 2026-11-08Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016 (RGPD)
   Passages et périmètre

   Adopté le 27 avril 2016 ; publié le 4 mai 2016 ; applicable depuis le 25 mai 2018.

   RGPD : finalités, minimisation, bases juridiques, droits, rôles et sécurité ; articles 5–7, 11, 25–28 et 32.

   La pseudonymisation ne suffit pas à établir une anonymisation ; les qualifications demandent une analyse concrète.

8. T01 · rrweb · Consulté le : 2026-11-08What is rrweb?
   Passages et périmètre

   Documentation courante ; date de publication non affichée.

   Architecture rrweb : événements structurés, enregistrement et reconstruction d’une session web.

   Périmètre de cette bibliothèque web ; les SDK mobiles peuvent fonctionner autrement.

9. T02 · rrweb-io · Consulté le : 2026-11-08rrweb ; Incremental snapshots
   Passages et périmètre

   Documentation du projet, consultée le 8 novembre 2026.

   Instantanés incrémentaux : mutations, interactions, saisies et défilements.

   Capacité technique dépendante des options, de la version et de l’intégration.

10. T03 · rrweb · Consulté le : 2026-11-08Serialization ; rrweb docs
    Passages et périmètre

    Documentation courante ; date de publication non affichée.

    Sérialisation du DOM et reconstruction à partir des états et changements conservés.

    Décrit les choix de rrweb ; une restitution peut être incomplète.

11. T04 · rrweb · Consulté le : 2026-11-08Guide ; rrweb: record options, privacy, replay options
    Passages et périmètre

    Documentation courante ; date de publication non affichée.

    Paramètres de capture, masquage et exclusions ; options de lecture.

    Une option disponible ne prouve pas son activation sur un site.

12. T06 · Microsoft · Consulté le : 2026-11-08Masking content ; Microsoft Clarity
    Passages et périmètre

    Mise à jour affichée : 15 novembre 2024.

    Clarity : masquage annoncé avant transmission et niveaux de protection.

    Documentation fournisseur ; les changements concernent les données futures.

13. T07 · Microsoft · Consulté le : 2026-11-08Frequently asked questions ; Microsoft Clarity
    Passages et périmètre

    FAQ courante, consultée le 8 novembre 2026.

    Clarity est annoncé gratuit ; Microsoft déclare ne pas vendre les données et agir comme responsable de traitement.

    Déclarations du fournisseur ; aucune certification de conformité d’un déploiement particulier.

14. T08 · Fullstory · Consulté le : 2026-11-08Fullstory Private by Default
    Passages et périmètre

    Aide courante ; date de publication non affichée.

    Fullstory : lorsque Private by Default est activé, masquage dans le navigateur ; distinction avec l’exclusion.

    Le paramétrage et les types de contenus comptent ; cette lecture ne constitue pas un test du produit.

15. T09 · Contentsquare · Consulté le : 2026-11-08Personal data handling ; Web
    Passages et périmètre

    Mise à jour affichée : 26 octobre 2026.

    Contentsquare : protections par canal et collecte chiffrée optionnelle, avec clé privée détenue par le client.

    Cette organisation des clés diffère de la modalité M2 décrite par la CNIL.

16. T10 · Princeton CITP; Steven Englehardt, Gunes Acar, Arvind Narayanan · Consulté le : 2026-11-08No boundaries: Exfiltration of personal data by session-replay scripts
    Passages et périmètre

    Publié le 15 novembre 2017 ; observation historique de l’étude.

    Détection d’enregistrements sur 482 des 50 000 sites du classement retenu, présentée comme une borne basse.

    Aucune mesure de prévalence actuelle ; 482 n’est pas un nombre de fuites de mots de passe.

17. T11 · USENIX Security 2022; Asuman Senol, Gunes Acar, Mathias Humbert, Frederik Zuiderveen Borgesius · Consulté le : 2026-11-08Leaky Forms: A Study of Email and Password Exfiltration Before Form Submission
    Passages et périmètre

    Publication USENIX Security, août 2022 ; collectes principales mai–juin 2021.

    Les auteurs identifient 52 sites avec collecte fortuite de mots de passe par des scripts de rejeu et rapportent des corrections.

    Les chiffres de collecte d’adresses électroniques concernent un périmètre de suivi plus large.

18. T12 · Asuman Senol et coauteurs; USENIX · Consulté le : 2026-11-08Leaky Forms ; presentation slides
    Passages et périmètre

    Présentation du 11 août 2022 ; données de mai–juin 2021.

    Support des auteurs précisant les périodes et la méthode de Leaky Forms.

    Complément de l’article original ; résultats historiques.

19. T13 · Jiawei Guo, Zongze Li, Haipeng Cai; University at Buffalo · Consulté le : 2026-11-08TapSpy: Semantic Usage Analysis and Triangulated Risk Assessment of Session Replay Services in Mobile Apps
    Passages et périmètre

    Version publique 2026 ; conférence prévue du 15 au 19 novembre 2026.

    TapSpy : analyse des intégrations de rejeu dans Android, raisonnement assisté par modèle et validation dynamique partielle.

    Risques classés et fuites directement observées sont distincts ; aucune transposition au web français.

20. T14 · ACM SIGSAC · Consulté le : 2026-11-08Main Conference Schedule ; ACM CCS 2026
    Passages et périmètre

    Programme CCS 2026 consulté avant la conférence.

    Confirmation de la présence du travail TapSpy au programme.

    Un travail au programme ne signifie pas qu’il a déjà été présenté au 8 novembre.

21. T15 · Fullstory · Consulté le : 2026-11-08Rage Clicks, Error Clicks, Dead Clicks, and Thrashed Cursor ; Frustration Signals
    Passages et périmètre

    Documentation courante ; date de publication non affichée.

    Définition des signaux d’interaction, dont les clics répétés dans une zone.

    Un signal technique ne démontre ni une émotion ni la cause d’un abandon.

22. T16 · Fullstory · Consulté le : 2026-11-08Prevent elements from being classified as Rage or Dead Clicks
    Passages et périmètre

    Documentation courante ; date de publication non affichée.

    Faux positifs de rage clicks et moyens de les exclure ; exemple des commandes de calendrier.

    Documentation fournisseur, utilisée pour borner l’interprétation du signal.

23. E01 · Contentsquare · Consulté le : 2026-11-08Diptyque is transforming its website and business culture with Contentsquare
    Passages et périmètre

    Date de publication et calendrier du test non fournis.

    Diptyque : hausse annoncée de 9 % de conversion mobile vers la saisie de l’adresse, après diagnostic et tests de variantes.

    Cas fournisseur ; taux initiaux, effectifs, incertitude et commandes finales non publiés.

24. E04 · Fullstory · Consulté le : 2026-11-08MOO accelerates issue resolution, increases conversions, and reduces drop offs with Fullstory
    Passages et périmètre

    PDF commercial non daté ; période de mesure non publiée.

    MOO : niveaux d’abandon de 41 % et 29 %. Notre calcul donne −12 points, soit −29,3 % relatif.

    Résultat fournisseur ; absence de protocole et d’effectifs publics permettant la reproduction.

25. E05 · MOO · Consulté le : 2026-11-08Q&A: How to customize branded merch, with our Head of UX
    Passages et périmètre

    Publié le 11 octobre 2024.

    MOO confirme l’usage de Fullstory, aux côtés d’entretiens et de retours clients.

    La publication du client ne confirme pas les gains chiffrés du cas fournisseur.

26. E09 · Microsoft Learn · Consulté le : 2026-11-08Consent Management ; Microsoft Clarity
    Passages et périmètre

    Mise à jour affichée : 21 mai 2026.

    Clarity : partage Microsoft Ads conditionné à ad_storage ; analytics_storage refusé implique une collecte limitée sans cookies.

    Fonctionnement déclaré ; aucune activation sur un site particulier ni recette par session établie.

27. E10 · Microsoft Learn · Consulté le : 2026-11-08Changes to Clarity Reporting Without Cookie Consent
    Passages et périmètre

    Mise à jour affichée : 27 août 2025.

    Dans le mode décrit sans consentement aux cookies, chaque page vue devient une session et les replays portent sur une seule page.

    À rapprocher de E09, plus récent. Mode technique et qualification juridique du consentement sont distincts.

28. E11 · Microsoft Learn · Consulté le : 2026-11-08Data Retention ; Microsoft Clarity
    Passages et périmètre

    Mise à jour affichée : 30 juin 2026.

    Durées Clarity annoncées : lecture 30 jours ; sessions marquées ou favorites 9 mois.

    Une durée produit ne démontre pas sa nécessité pour une finalité donnée.

29. E14 · ACM KDD / Microsoft Research · Consulté le : 2026-11-08A Dirty Dozen: Twelve Common Metric Interpretation Pitfalls in Online Controlled Experiments
    Passages et périmètre

    Publication KDD, août 2017.

    Pièges d’interprétation des expériences : dénominateurs, composition des populations et portée des métriques.

    Recherche méthodologique générale ; aucune mesure du rendement du rejeu.

30. R01 · Data Mining and Knowledge Discovery / Springer · Consulté le : 2026-11-08Controlled experiments on the web: survey and practical guide
    Passages et périmètre

    Publication en ligne le 30 juillet 2008 ; volume de février 2009.

    Guide des expériences contrôlées sur le web : répartition aléatoire, puissance statistique et précautions pratiques.

    Appui méthodologique ; ne mesure pas le rendement causal du rejeu de session.