Le faux sentiment de performance

Ouvrez votre Google Analytics ! Pas pour regarder vos performances, ni pour vérifier votre acquisition… Mais pour remettre en question ce que vous croyez voir

Ce pic de trafic mardi dernier (celui qui vous a rassuré) repose très probablement sur du flan !

Et ce n’est pas une intuition : selon le Imperva Bad Bot Report 2025 (https://www.imperva.com/resources/resource-library/reports/2025-bad-bot-report/) :

51% du trafic web mondial est généré par des bots !!!!
Pour la première fois, les humains sont minoritaires 🙂

Les robots IA ont quadruplé leur volume en 2025, représentant désormais plus de 10% des requêtes web, avec près de 1,7 milliard de requêtes d’agents OpenAI en août 2025 seul. Ces robots imitent parfaitement le comportement humain et contournent les Captchas classiques… CQFD

Cela signifie une chose simple : dans de nombreux cas, la moitié de vos données utilisateurs ne concerne pas des utilisateurs et pourtant, tout notre système de décision repose dessus…

L’angle mort du design et du marketing

Comment ils interagissent avec un site :

• Envoient une requête GET basique à l’URL de la page, pas d’interaction, défilement ou événement DOM
  
• Récupèrent uniquement le HTML initial du serveur, n’attendent pas le JavaScript côté client
  
• Extrayent tous les liens(a, img, script) et ajoutent les URL internes à leur file d’attente
  
• Peuvent récupérer des ressources liées (images, CSS, scripts) mais uniquement en brut, sans rendre la page
  
• Répètent récursivement ce processus sur les liens découverts pour cartographier le site

En tant que designers, marketers ou product owners, nous avons été formés à optimiser des expériences humaines.

Mais une question fondamentale reste largement absente :

Sommes-nous encore en train d’observer des humains ?

Le problème est structurel, depuis vingt ans, nous avons construit une culture de l’optimisation basée sur la mesure. Mais cette sophistication repose sur un postulat implicite : les données reflètent la réalité.

Ce postulat est aujourd’hui biaisé pour ne pas dire b**sé.

Des KPIs devenus trompeurs

Quand une part massive de notre trafic est non humaine, nos métriques ne décrivent plus un comportement utilisateur.

Prenons un indicateur central voire totémique : « le taux de conversion »

Un taux affiché à 2% peut en réalité masquer une performance réelle deux fois supérieure

À partir de là, toute notre logique d’optimisation dérive : on teste, on ajuste, on itére… Mais sur du flan… lol

L’évolution des IA : de l’indexation à l’exploitation

Historiquement, les bots étaient utiles. Aujourd’hui, le trafic automatisé est fragmenté, opaque et motivé par des logiques multiples : scraping, IA, sécu… Les bad bots représentent environ 32% du trafic total.

Ces agents ne se comportent pas comme des utilisateurs. Ils contournent votre interface et accèdent directement à la valeur.

Votre UX devient invisible

Un impact direct sur l’expérience utilisateur

Chaque interaction automatisée consomme des ressources.

• Elle dégrade vos performances
  
• Elle ralentit vos pages
  
• Elle affecte vos vrais utilisateurs

Or, la performance est une dimension UX critique
Vous payez donc pour détériorer votre propre expérience…

Le piège du “Ouééé … on va tout bloquer !!! ”

La réaction classique

Mais cette approche est naïve. Le web est devenu hybride, les IA explorent le web, les crawlers participent à la découvrabilité. Bloquer sans discernement, c’est disparaître (-10% d’humains partent à la baille).

Donc le sujet n’est pas de fermer, le sujet est d’arbitrer

Repenser son architecture d’exposition

Une approche mature repose sur trois principes :

• Accepter que tout le trafic n’a pas la même valeur.
  
• Organiser son système en conséquence.
  
• Piloter avec des données qualifiées.

Concrètement :

• Ouvrir ce qui crée de la valeur.
  
• Fermer ce qui coûte.
  
• Contrôler les zones sensibles.

Mais surtout : revoir la lecture des données, pardiii !!!

Nettoyer la donnée : le vrai levier

La majorité des équipes analyse des volumes globaux. Elles optimisent des moyennes contaminées. Une approche avancée consiste à séparer clairement humains et bots dans l’analyse.

C’est face à ce constat d’échec des outils traditionnels que la logique derrière Attrilab a émergé. C’est un projet sur lequel j’ai travaillé intensément, l’UX design.

L’approche d’Attrilab est radicalement différente. L’objectif n’est pas de créer un « filtre anti-bots » bas du front. Les bots font partie de l’écosystème web. Bloquer les crawlers IA, c’est parfois se couper d’une visibilité cruciale dans les futurs moteurs de recherche génératifs.

L’approche avancée consiste à séparer clairement humains et bots dans l’analyse. Attrilab permet de distinguer, dans les résultats eux-mêmes, le trafic humain du trafic automatisé (y compris les fameux crawlers liés à l’IA).

Ce n’est pas un filtre, c’est une grille de lecture. Et cette distinction change absolument tout

Reprendre le contrôle des décisions

Avec une donnée nettoyée :

• Les KPIs deviennent fiables
  
• Les taux de conversion sont interprétables
  
• Les parcours retrouvent du sens

Et surtout, les décisions redeviennent rationnelles !

Pour un UX designer, c’est fondamental qu’un bon design repose sur une bonne compréhension du réel.
Sans ça, vive l’amateurisme de l’hypothèse !

Ignorer cette réalité, c’est optimiser du vent, c’est prendre des décisions sur des données dégradées, pire
c’est concevoir pour des utilisateurs qui n’existent pas.

Redevenir lucide

Le rôle du design évolue.

Il ne s’agit plus seulement d’analyser les visites. Il s’agit de garantir que les décisions reposent sur une lecture juste du réel = Filtrer => Qualifier => Protéger

Aujourd’hui, ignorer le trafic bot n’est plus une approximation. C’est une erreur de lecture !