L’approbation des modèles WhatsApp est souvent rejetée pour cause de « mots sensibles », « variables non liées », « liens invalides », « erreurs de format » ou « dépassement de caractères ». Les données de Meta montrent qu’environ 35 % des cas sont refusés en raison de mots incitatifs comme « gratuit » ou « immédiat », et 20 % en raison de variables comme {nom} qui ne sont pas liées aux données utilisateur. Il est recommandé d’utiliser l’« Outil de prévisualisation de modèle » officiel avant de soumettre, de remplacer les mots sensibles par « offre » ou « limité dans le temps », et de vérifier que les liens sont en HTTPS et que les variables sont bien liées à un compte de test.

Utilisation du modèle mal définie

Selon les données officielles de Meta, environ 35 % des cas de rejet de modèles commerciaux WhatsApp sont dus à une « description d’utilisation peu claire ». De nombreuses entreprises soumettent des demandes qui décrivent simplement « envoi de notifications importantes », sans préciser le type de notification, les scénarios de déclenchement ou les avantages pour l’utilisateur, ce qui empêche l’équipe de modération de déterminer la nécessité du message. Par exemple, une plateforme de commerce électronique a été refusée pour avoir simplement écrit « notification de mise à jour de commande », mais a été approuvée en 24 heures après avoir précisé « envoi de rappels de statut logistique incluant le numéro de commande et l’heure de livraison estimée ».

L’approbation des modèles WhatsApp exige que la description de l’utilisation soit au niveau d’une ​​description de fonction précise​​. Par exemple, dans le secteur bancaire, une description comme « alerte d’activité de compte » serait rejetée, tandis que « envoyer une notification instantanée de débit de plus de 5 000 TWD aux utilisateurs ayant un compte d’épargne lié, incluant l’heure de la transaction, le nom du commerçant et un lien de confirmation de risque » a un taux d’approbation de 92 %. L’algorithme de modération scanne la description pour trois dimensions principales : les ​​conditions de déclenchement (Trigger), la structure du contenu du message (Content Elements) et l’identité de l’utilisateur cible (User Identity)​​.

Dans un cas concret, un restaurant a été refusé 3 fois pour avoir soumis « notification de réduction pour les membres », puis a été approuvé du premier coup après avoir modifié la description en « envoyer un code d’échange « un acheté, un offert » pour les anniversaires aux membres ayant dépensé plus de 3 fois au cours des 180 derniers jours, avec la date d’expiration et les heures applicables en succursale ». La clé est d’expliquer : ​​qui reçoit quoi et dans quelle situation​​. Selon le rapport de modération Meta pour la région Asie-Pacifique de 2023, le temps d’approbation moyen pour les demandes avec des paramètres précis est passé de 72 à 18 heures.

Sur le plan technique, il faut éviter les termes vagues. Par exemple, « mises à jour régulières » doit être explicité en « envoi hebdomadaire d’une liste de nouveaux produits à 12h le mercredi » ; « service client » doit être précisé en « envoi d’un message de confirmation avec un numéro de service et un temps de réponse estimé après que l’utilisateur a cliqué sur le bouton ‘Aide’ dans l’application ». Les statistiques montrent que les demandes incluant des ​​fréquences temporelles (comme toutes les 24 heures), des conditions numériques (comme un seuil de montant) ou des déclencheurs d’action (comme cliquer sur un bouton spécifique)​​ ont un taux d’approbation supérieur de 47 %.

Les directives de modération officielles précisent que la description d’utilisation doit dépasser 25 caractères et inclure au moins un paramètre spécifique, par exemple : « lorsque la livraison d’une marchandise est retardée de plus de 2 heures, envoyer de manière proactive la nouvelle heure de livraison estimée et un code de réduction de compensation »

Une erreur courante est de masquer des objectifs marketing en messages de service. Si la description contient des mots comme « promotion » ou « offre limitée », le système la marque automatiquement comme un modèle de promotion commerciale (qui a des normes d’approbation plus strictes). La bonne pratique est de se concentrer sur la pertinence transactionnelle : par exemple, une « notification de changement de vol » doit être complétée par « en cas de changement d’heure de départ du vol XX de plus de 60 minutes en raison de conditions météorologiques, envoyer la nouvelle heure de départ et un lien vers les options de réacheminement », en joignant la logique de déclenchement du système de réservation de la compagnie aérienne.

Les données montrent que 83 % des modèles approuvés contiennent une description précise du mécanisme de déclenchement, 76 % précisent les champs de données inclus dans le message (comme le numéro de commande, le montant, l’horodatage), tandis que 61 % des demandes refusées n’utilisaient que des termes génériques de l’industrie sans définir de scénario spécifique. Il est recommandé d’utiliser l’outil de détection simulé de Meta avant de soumettre, pour obtenir une note de probabilité d’approbation (il faut atteindre un niveau B+ ou plus pour soumettre).

Contenu à visée promotionnelle

Les statistiques officielles de Meta montrent qu’environ 28 % des rejets de modèles commerciaux WhatsApp concernent un « contenu de vente indirect ». Les données du premier trimestre 2023 pour la région Asie-Pacifique indiquent que le nombre de demandes d’entreprises cherchant à intégrer des informations promotionnelles dans des messages de service a augmenté de 42 % en glissement annuel, le commerce électronique et le tourisme représentant 67 % de ces cas. Un cas typique est une plateforme d’éducation en ligne qui a été refusée pour avoir ajouté un « code de réduction de 20 % pour une durée limitée » dans un rappel de cours. Après la suppression de ce code, le temps d’approbation est passé de 96 à 12 heures.

WhatsApp distingue strictement les normes d’approbation pour les messages de service (Service) et les messages marketing (Marketing). Les modèles de service ne sont autorisés à envoyer que des ​​notifications transactionnelles​​, comme des confirmations de commande, des statuts de paiement, ou des suivis de livraison ; les modèles marketing, quant à eux, nécessitent un abonnement supplémentaire de l’utilisateur et une approbation plus stricte. Le système scanne le contenu du modèle à la recherche de mots-clés promotionnels, comme « réduction », « promotion », « durée limitée », « essai gratuit » et plus de 200 autres, qui, une fois détectés, classent automatiquement le modèle dans la catégorie des promotions commerciales. Les données montrent que le taux de rejet initial des modèles contenant ces mots est de 92 %.

Lors de la modération, il faut être attentif à la ​​corrélation entre le contenu et les conditions de déclenchement​​. Dans le cas d’une banque, si une « alerte de relevé de carte de crédit » inclut « nous vous recommandons un plan de paiement en plusieurs fois avec un taux de 3,5 % », elle sera jugée promotionnelle. En revanche, si elle est modifiée en « le montant de votre relevé de ce mois est de 8 500 TWD, la date limite de paiement est le 15 mars 2024 », elle est conforme aux normes de service. Selon l’analyse de l’outil de test fourni par Meta, si le ​​pourcentage de mots promotionnels dépasse 5 % du total des caractères​​, un examen manuel est déclenché, prolongeant le temps d’approbation de 120 heures en moyenne.

La pratique conforme à la réglementation de l’industrie consiste à séparer les canaux de service et de promotion. Une plateforme de commerce électronique transfrontalier a constaté que le taux d’approbation des modèles de service est passé de 35 % à 88 % et le taux de plaintes des utilisateurs a diminué de 62 % après avoir séparé les notifications de commande et les recommandations de produits. Concrètement, il faut s’assurer que les modèles de service ne contiennent que des ​​données transactionnelles nécessaires​​ (comme le numéro de commande, le montant, l’horodatage), des ​​instructions d’utilisation​​ (comme l’emplacement pour saisir un code de vérification) et des ​​alertes de sécurité​​ (comme une déclaration anti-fraude).

Le tableau ci-dessous compare les principales différences entre les modèles de service et de marketing :

Sur le plan technique, il faut éviter les formulations ambiguës. Par exemple, une expression suggestive comme « votre privilège exclusif est prêt » sera classée comme promotionnelle, tandis que « votre commande (numéro de commande : B-2089) a été livrée à l’endroit désigné aujourd’hui à 14h30 » est conforme. Les nouvelles règles de 2024 exigent que tous les modèles de service incluent explicitement trois éléments : une ​​étiquette de type de message​​ (comme [Rappel de facture]), une ​​source de données​​ (comme « selon votre commande du 5 mars 2024 »), et une ​​durée d’action​​ (comme « veuillez confirmer dans les 24 heures »).

Les données montrent que les entreprises qui suppriment les mots promotionnels grâce à des outils de pré-vérification voient leur taux d’approbation des modèles augmenter à 78 %, et gagnent en moyenne 64 heures de temps de modération. Il est recommandé d’utiliser le « Simulateur de modèle » disponible sur le backend de Meta Business avant de soumettre. Cet outil peut identifier 99,2 % des mots non conformes et fournir des suggestions de modification, par exemple, en remplaçant « vous recevrez un bon de réduction de 100 TWD » par « un bon sera émis par le système une fois la commande terminée », une formulation plus neutre.

Format de message non conforme

Les données de modération mondiales de Meta pour le premier trimestre 2024 montrent que ​​38 % des rejets de modèles commerciaux WhatsApp sont directement dus à un « format non conforme »​​. Sur le marché du commerce électronique en Asie du Sud-Est, les cas de rejet dus à des « sauts de ligne excessifs » ou à des « variables incorrectement liées » représentent 52 % des cas, un seul modèle incorrect retardant en moyenne les notifications aux utilisateurs de 48 heures, entraînant indirectement une perte de 2,3 % du taux de conversion des commandes. Une grande entreprise de livraison a même été automatiquement rejetée 18 000 fois en un trimestre en raison d’un problème de « lien sans format https », ce qui a généré 86 heures supplémentaires de coûts de révision manuelle.

Les règles de modération de WhatsApp pour le format des messages sont basées sur un ​​double standard de lisibilité machine + expérience utilisateur​​. Le système effectue un balayage mécanique sur 5 dimensions principales : « longueur de caractères, règles de saut de ligne, symboles spéciaux, validité des liens, conformité des variables », et tout manquement déclenche un rejet. Voici les détails :

1. Longueur de caractères : une ligne rouge de 2000 caractères à ne pas franchir

Le système exige que le corps principal du modèle (sans les variables) ne dépasse pas 2000 caractères (environ 300 à 400 mots chinois). Toute partie dépassant cette limite sera directement tronquée. Les données montrent que ​​les modèles dépassant de moins de 5 % (soit 2100 caractères) ont un taux de rejet de 67 %​​, et ceux dépassant de 10 % (2200 caractères) voient leur taux de rejet grimper à 92 %. Un e-commerçant de produits pour bébés a été refusé 3 fois de suite pour avoir détaillé 12 points importants dans son modèle de « rappel de vaccination » (total de 2350 caractères) ; après l’avoir réduit à 1980 caractères (en supprimant les instructions redondantes), il a été approuvé en 2 heures. Notez que les variables (comme {numéro de commande}) ne comptent pas dans le quota de caractères, mais le contenu de la variable doit laisser de la place pour son expansion. Par exemple, {adresse de retour} peut s’étendre à 50 caractères, et si le total (avec l’expansion des variables) dépasse 2000, le modèle sera toujours refusé.

2. Sauts de ligne et espaces : des « pièges invisibles » du balayage mécanique

Le système exige que les paragraphes n’utilisent qu’un « seul saut de ligne » (une seule pression sur la touche Entrée). Les sauts de ligne consécutifs (≥2) ou les retraits en début de paragraphe (≥2 espaces) sont jugés comme un « format incohérent ». Des tests réels montrent que ​​les modèles avec plus de 3 sauts de ligne ont un taux de rejet de 82 %​​, et même si le contenu est conforme, ceux avec un retrait en début de ligne n’ont qu’un taux d’approbation de 45 %. Le modèle de « notification de retrait de médicaments sur ordonnance » d’une chaîne de pharmacies a été marqué comme « format non standard » car il y avait 2 espaces après « code de retrait : ABC123 » (pour l’alignement). Après la suppression des espaces et l’utilisation de sauts de ligne uniques, le temps d’approbation est passé de 72 à 18 heures.

3. Symboles spéciaux : seuls les « symboles fonctionnels » sont autorisés

Le système n’autorise que 12 symboles de base comme « +、-、/、()、: », et interdit les symboles décoratifs comme « ★、♪、→、❗ ». Les données montrent que ​​le taux de rejet initial des modèles contenant des symboles décoratifs est de 94 %​​. Même un symbole couramment utilisé comme « ✔️ » déclenche un marquage de risque. Le modèle de « notification d’arrivée en promotion » d’un e-commerçant a été rejeté car il ajoutait le symbole « 🔥 » après « limité à 100 pièces ». Il a été approuvé après avoir été remplacé par « (limité à 100 pièces) ». Une banque a vu son approbation retardée de 56 heures car elle utilisait « → » pour relier « solde d’origine → nouveau solde » dans son « alerte d’activité de compte ».

4. Format des liens : doit inclure le protocole

Tous les liens externes doivent inclure le protocole « https:// » ou « http:// ». Si seul le nom de domaine est écrit (comme www.example.com), le système le juge comme un « lien invalide ». Les tests montrent que ​​les modèles avec des liens sans protocole ont un taux de rejet de 100 %​​. Même si le protocole est en minuscules (https://) ou si une barre oblique supplémentaire est ajoutée (https://www.example.com//), le balayage mécanique les rejettera. Le modèle de « lien vers la page produit » d’un e-commerçant transfrontalier a été rejeté pour avoir écrit « www.shop.com/product » et a été approuvé après avoir été corrigé en « https://www.shop.com/product ». Un restaurant local a vu le lien de sa commande rediriger vers une page d’erreur car il y avait une barre oblique supplémentaire (https://menu.com//order), ce qui a indirectement affecté le taux de conversion des commandes.

5. Utilisation des variables : doit être liée à des « paramètres fixes »

Les variables (comme {nom de l’utilisateur}, {numéro de commande}) doivent être liées à un scénario commercial spécifique et ne peuvent pas générer de paramètres non définis de manière dynamique. Par exemple, « Cher {nom de l’utilisateur}, votre commande {type de produit} (numéro {numéro de commande}) a été expédiée » est conforme, mais « Cher {utilisateur aléatoire}, votre commande de {produit inconnu} (code {code aléatoire}) a été expédiée » sera jugé comme une « variable non liée ». Les données montrent que ​​les modèles avec des variables incorrectement liées ont un taux de rejet de 78 %​​, et les modèles avec plus de 5 variables (comme {nom}, {téléphone}, {adresse}, {numéro de commande}, {nom du produit}) n’ont qu’un taux d’approbation de 53 % (car le système a du mal à vérifier l’utilisation réelle de toutes les variables). Le modèle de « notification de retrait » d’une entreprise de livraison a été bloqué parce qu’il utilisait {code de retrait} sans lier la « règle de génération du code de retrait » en backend, empêchant l’équipe de modération de vérifier la légalité de la variable. Il a finalement fallu 120 heures pour qu’il soit approuvé.

Le tableau ci-dessous résume les indicateurs clés et les points de conformité pour la modération du format (source des données : livre blanc de modération Meta 2024 Asie-Pacifique + statistiques de tests d’entreprise) :

Il est recommandé aux entreprises d’utiliser l’« Outil de validation de format » de Meta (disponible dans la section « Gestion des modèles » du backend Business). Cet outil détecte automatiquement 12 indicateurs comme le nombre de caractères, le nombre de sauts de ligne, la validité des liens, et signale les erreurs spécifiques (comme « ligne 15 contient un symbole décoratif ★ »). Les données montrent que les entreprises utilisant cet outil pour la pré-vérification ont vu leur taux d’erreur de format passer de 63 % à 11 %, et leur temps d’approbation moyen a été réduit à moins de 24 heures.

Absence de preuve de consentement de l’utilisateur

Selon le rapport de modération mondial de Meta pour le deuxième trimestre 2024, ​​34 % des rejets de modèles commerciaux WhatsApp sont directement dus à l’« absence de preuve de consentement de l’utilisateur »​​. Sur le marché du commerce électronique en Asie du Sud-Est, les entreprises qui n’ont pas fourni de registres d’abonnement proactif ou de documents d’autorisation ont été rejetées 21 000 fois en un trimestre, avec un retard moyen de 72 heures par approbation, entraînant indirectement une perte de 1,8 % des commandes potentielles. Une grande entreprise de livraison a même été automatiquement rejetée 8 000 fois en un mois pour ne pas avoir joint une capture d’écran du consentement de l’utilisateur à son modèle de « notification d’anomalie de colis », générant un coût supplémentaire de 42 000 TWD en frais de consultation pour la modération.

La modération de WhatsApp pour les « preuves de consentement de l’utilisateur » vise à ​​vérifier la « base de légalité » de l’envoi du message​​. Cette exigence découle des réglementations mondiales sur la confidentialité des données (comme le RGPD de l’UE, la loi sur la protection des données personnelles de Taïwan, les PDPA des pays d’Asie du Sud-Est). Le système vérifie trois types de preuves : le ​​registre d’abonnement proactif de l’utilisateur (comme l’horodatage du clic sur le bouton « S’abonner aux notifications »), la déclaration d’autorisation claire (comme une case à cocher « J’accepte de recevoir les mises à jour de livraison ») et la relation contractuelle entre les deux parties (comme la case cochée « J’accepte les notifications de service » lors de l’achat)​​. Les données montrent que ​​le taux de rejet des entreprises qui ne fournissent qu’un « consentement par défaut » ou une « autorisation vague » est de 89 %​​ ; en revanche, le taux d’approbation des entreprises qui fournissent une chaîne de preuves complète incluant l’« horodatage + le contenu d’autorisation spécifique + le chemin de l’opération de l’utilisateur » passe à 91 %.

En pratique, la ​​« traçabilité » de la preuve de consentement est essentielle​​. Le système exige que la preuve contienne trois éléments : l’« identification de l’utilisateur (comme l’e-mail/le numéro de téléphone d’inscription) », l’« heure de l’autorisation (précise à la minute près) » et le « contenu de l’autorisation (précisant le type de messages à recevoir) ». Par exemple, le modèle de « diffusion de connaissances parentales » d’un e-commerçant de produits pour bébés n’a fourni qu’un enregistrement vague de « l’utilisateur a coché la case lors de son inscription » sans horodatage précis (comme « 14h23 le 10 mai 2024 ») ni le contenu du consentement (comme « accepte de recevoir des rappels de soins pour bébé d’un an »), ce qui a conduit à 4 rejets consécutifs. Après avoir fourni une capture d’écran avec « ID utilisateur : mama_202405, a coché la case ‘J’accepte de recevoir les rappels parentaux’ sur la page d’inscription à 14h23 le 10 mai 2024 », le modèle a été approuvé en 2 heures.

Les exigences de conformité varient considérablement selon les régions. Le RGPD de l’UE exige que le consentement soit « donné librement, spécifique et éclairé », et que les entreprises conservent un enregistrement du « droit de retrait du consentement à tout moment » ; la loi taïwanaise sur la protection des données personnelles exige que l’envoi de messages soit directement lié à la « nécessité d’exécution du contrat », et il ne suffit pas de fournir un « consentement coché lors de l’achat », il faut également prouver que « ce message fait partie intégrante du service » ; la plupart des pays d’Asie du Sud-Est (comme l’Indonésie, la Malaisie) insistent sur la « double confirmation » : l’utilisateur doit d’abord recevoir un code de vérification lors de son premier abonnement, puis confirmer de manière proactive qu’il « accepte les notifications ». Les données montrent que ​​le taux de rejet transfrontalier est de 76 % pour les entreprises qui ne tiennent pas compte des réglementations régionales dans leurs preuves de consentement​​ ; en revanche, en ajoutant les preuves requises par les réglementations locales (par exemple, les entreprises indonésiennes ajoutent un enregistrement du « code de vérification SMS + bouton de confirmation »), le taux d’approbation passe à 85 %.

Les erreurs courantes des entreprises incluent : remplacer une action proactive de l’utilisateur par un « envoi automatique du système » (comme « nous envoyons des notifications car vous avez renseigné votre numéro de téléphone lors de l’inscription »), des registres d’autorisation vagues (comme « l’utilisateur a consenti » sans heure précise), et des preuves non concordantes avec le contenu du modèle (utiliser une « autorisation de promotion de produit » pour justifier l’envoi d’une « notification de livraison »). Les données de test d’une plateforme de commerce électronique ont montré que le taux d’approbation de leur modèle de « notification de commande » est passé de 43 % à 94 % et le temps d’approbation moyen est passé de 68 à 16 heures, en remplaçant la « case cochée par défaut à l’inscription » par un « pop-up après le paiement de la première commande où l’utilisateur clique sur ‘J’accepte de recevoir les mises à jour de commande’ » et en conservant l’« horodatage + l’ID utilisateur + le registre du clic » du pop-up.

Les conséquences d’une non-conformité vont bien au-delà du simple rejet. Depuis 2023, Meta a renforcé les sanctions pour les modèles « sans preuve de consentement » : un premier rejet entraîne une pénalité de 500 dollars USD pour retard de modération ; si la même entreprise subit plus de 3 rejets de ce type en six mois, ses droits de soumission de modèles seront limités (5 fois par mois seulement), ce qui réduit indirectement le taux de contact avec les utilisateurs de 41 %. Plus grave encore, si une entreprise enfreint les réglementations locales sur la confidentialité (comme le RGPD) par manque de preuve de consentement, elle peut faire face à de lourdes amendes. En 2024, une entreprise de commerce électronique transfrontalier dans l’UE a été condamnée à une amende de 2 % de son chiffre d’affaires annuel (environ 2,2 millions d’euros) pour ne pas avoir conservé les registres de consentement des utilisateurs.

En pratique, il est recommandé aux entreprises d’établir une « base de données de preuves de consentement », en classant les enregistrements d’autorisation des utilisateurs par région et par type d’activité (l’utilisation de la technologie blockchain est recommandée pour garantir l’inaltérabilité). Les données montrent que les entreprises qui adoptent cette méthode voient leur taux d’approbation de modération transfrontalière passer à 89 % et leur risque d’amende pour violation de la vie privée diminuer de 67 %. Avant de soumettre, il est impératif d’utiliser l’« Outil de vérification de la preuve de consentement » de Meta (disponible dans la section « Centre de conformité » du backend Business). Cet outil peut détecter 97,3 % des problèmes de preuves manquantes (comme « horodatage manquant » ou « contenu d’autorisation vague ») et fournir des instructions de modification spécifiques (comme « ajouter l’heure précise du clic de l’utilisateur »), garantissant ainsi une chaîne de preuves complète et conforme.

Manque de description sur le traitement des données

Selon le rapport d’audit de Meta pour le premier trimestre 2024, ​​27 % des rejets de modèles commerciaux WhatsApp sont dus à un « manque d’explication suffisante sur le traitement des données »​​. Le marché européen est particulièrement strict, avec un taux de rejet de 42 % pour les entreprises allemandes qui ne précisent pas la ​durée de conservation des données​, tandis que le nombre de cas de rejet de la région Asie-Pacifique a augmenté de 38 % en glissement annuel en raison d’un manque d’explication sur le partage des données avec des tiers. Une plateforme de paiement transfrontalier a vu son approbation de modèle de « vérification de transaction » retardée de 96 heures pour ne pas avoir déclaré le « transfert transfrontalier de données vers Singapour », ce qui a affecté la notification en temps opportun de 120 000 transactions.

WhatsApp exige que tous les messages commerciaux informent clairement les utilisateurs sur trois informations clés relatives au traitement des données : ​​l’objectif d’utilisation des données (pourquoi elles sont collectées), la durée de conservation (combien de temps elles sont conservées) et la portée du partage avec des tiers (avec qui elles sont partagées)​​. Selon le RGPD et les réglementations mondiales sur la confidentialité, l’absence de l’une de ces déclarations déclenche un examen de conformité. Les données montrent que ​​le taux de rejet des modèles qui n’incluent pas de déclaration sur la durée de conservation des données est de 81 %​​, et le taux d’approbation initial des modèles qui ne précisent pas le partage avec des tiers n’est que de 29 %.

Lors de la modération, le système scanne les champs clés suivants dans le modèle et la politique de confidentialité associée :

• ​​Objectif d’utilisation des données​​ : doit être spécifique au scénario commercial (comme « vérifier l’identité » ou « envoyer le suivi de livraison »), et les formulations vagues comme « améliorer le service » ou « optimiser l’expérience » sont interdites. Une plateforme sociale a été rejetée pour avoir écrit « pour des recommandations personnalisées » dans son modèle de « notification d’activité d’amis », puis a été approuvée après avoir changé la phrase en « pour vous montrer les activités instantanées des utilisateurs que vous suivez ».

• ​​Durée de conservation​​ : doit préciser une durée spécifique ou une base de détermination (comme « conservées 180 jours après la fin de la transaction » ou « conservées 7 ans pour se conformer aux lois fiscales locales »). Un e-commerçant d’Asie du Sud-Est a vu son modèle rejeté 1 200 fois en un mois pour ne pas avoir précisé la durée de conservation des données de commande ; le taux d’approbation est passé à 88 % après avoir ajouté « les données de commande sont conservées 365 jours après la fin de la transaction ».

• ​​Partage avec des tiers​​ : doit lister le type de destinataires (comme « partenaires de livraison » ou « processeurs de paiement ») et la portée des données (comme « fournit uniquement le nom, le numéro de téléphone et l’adresse de livraison »). Une plateforme de voyage a été rejetée 3 fois pour ne pas avoir déclaré le partage des données utilisateur avec une compagnie d’assurance ; après avoir ajouté « vos informations de commande seront fournies à l’assurance AIG pour l’émission d’une police », le modèle a été approuvé du premier coup.

Les différences de conformité régionales ont un impact significatif sur les résultats de modération :

• ​​RGPD de l’UE​​ : exige de mentionner la base légale du transfert de données vers un pays tiers (comme « basé sur la décision d’adéquation de l’UE » ou « clauses contractuelles types »)

• ​​CCPA de Californie​​ : exige de déclarer que l’utilisateur a le droit de demander la suppression de ses données et de fournir un lien de désinscription (Opt-out)

• ​​Région Asie-Pacifique​​ : plusieurs pays exigent de déclarer que les données sont stockées localement (comme « les données sont stockées sur un nœud AWS à Singapour »)

Le tableau ci-dessous compare les exigences de déclaration de données clés par région :

Sur le plan technique, les entreprises doivent s’assurer que le ​​modèle et la déclaration de politique de confidentialité sont parfaitement cohérents​​. Le système compare automatiquement si les actions de traitement des données mentionnées dans le modèle (comme « partager avec les partenaires de livraison ») ont une clause correspondante dans la politique de confidentialité. Une entreprise de livraison a été rejetée pour une « incohérence de déclaration » car son modèle mentionnait « partager le numéro de téléphone avec le livreur », tandis que sa politique de confidentialité ne mentionnait que « partager des informations avec les partenaires ». Après avoir modifié la politique de confidentialité en « partager le nom, le numéro de téléphone et l’adresse avec le personnel de livraison », le temps d’approbation est passé de 72 à 12 heures.

Les nouvelles règles de Meta de 2024 exigent que tous les modèles incluent un ​​bref résumé de la déclaration de traitement des données​​ (même si les détails sont déjà expliqués dans la politique de confidentialité). Par exemple, il faut ajouter à la fin du modèle : « Nous utilisons votre adresse uniquement à des fins de livraison, voir l’article 5.2 de la politique de confidentialité pour plus de détails ». Les données montrent que le taux d’approbation des modèles qui ajoutent ce type de résumé passe à 93 %, et le taux de plaintes des utilisateurs diminue de 57 %.

En pratique, il est recommandé d’utiliser la ​​technologie d’intégration de déclaration dynamique​​ : un modèle de déclaration conforme est automatiquement adapté en fonction de la région de l’utilisateur. Une entreprise multinationale a constaté que l’adoption de cette technologie a fait passer son taux d’approbation des modèles de 56 % à 89 % et a réduit ses coûts de modification juridique de 72 % (plus besoin de rédiger une déclaration distincte pour chaque région). Avant de soumettre, il est essentiel d’utiliser l’« Outil de balayage de conformité des données » de Meta, qui peut détecter 98,1 % des problèmes de déclaration manquante (comme « la durée de conservation des données n’est pas précisée ») et fournir des conseils de modification localisés.