Suivre les conversions avec Google Optimize avant sa sunset

Le compte à rebours est lancé : Google Optimize vit ses derniers mois avant sa « sunset ». Pour les équipes marketing et les freelances qui l’utilisent pour le suivi des conversions, le sujet n’a rien de théorique. Chaque test A/B bien ficelé, chaque expérimentation web réussie, repose sur une base : des données de conversion propres, exploitables et raccord avec la réalité business. Dans un contexte de Consent Mode V2, de cookies qui disparaissent et de transition vers Google Analytics 4, la moindre imprécision dans la mesure des performances finit par coûter cher en budget média et en décisions mal orientées.

Beaucoup d’équipes se retrouvent face à un double défi : continuer à utiliser Google Optimize au maximum tant qu’il est disponible, tout en préparant une migration fluide vers des solutions équivalentes ou plus avancées. Les scénarios se multiplient : un site e‑commerce qui s’appuie sur Optimize pour comparer deux pages de checkout, une scale-up B2B qui teste différents formulaires de démo, une petite structure qui a bricolé son tracking via GTM pour attribuer correctement les leads à Google Ads. Dans tous les cas, l’enjeu reste identique : garder le contrôle sur l’analyse de données pour ne pas laisser les algorithmes travailler dans le vide, surtout quand chaque clic payé doit se transformer en signal fiable pour l’optimisation des conversions.

En bref : suivre les conversions avec Google Optimize avant sa sunset

• 🎯 Tirer parti des derniers mois de Google Optimize pour fiabiliser le suivi des conversions sur vos tests A/B, sans laisser de zones d’ombre dans la donnée.
• 🔁 Connecter proprement Optimize avec l’intégration Google Analytics (Universal ou surtout transition vers Google Analytics 4) et avec Google Ads pour une mesure des performances vraiment exploitable.
• 🧪 Structurer une vraie stratégie d’expérimentation web : choix des conversions primaires/secondaires, scénarios de test A/B, plan de marquage clair via Google Tag Manager.
• 🛡️ Gérer consentement, RGPD et Consent Mode V2 pour que le tracking reste légal, éthique et suffisamment précis grâce au suivi avancé des conversions et aux données first‑party.
• 🚀 Préparer l’après Google Optimize sunset : alternatives, migration méthodique des expériences et conservation de l’historique de vos résultats.

Suivi des conversions et Google Optimize : comprendre le terrain de jeu avant la sunset

Le sujet « suivre les conversions avec Google Optimize avant sa sunset » ne se limite pas à un simple changement d’outil. C’est un moment charnière pour revoir la manière dont une marque mesure, attribue et interprète ses résultats numériques. Un exemple parlant : la boutique en ligne fictive « BellePlante », qui investit plusieurs milliers d’euros par mois en Google Ads et Meta Ads. Sans un suivi solide, BellePlante peut croire que ses campagnes ne sont pas rentables alors que le problème vient du tracking, pas du message.

Google Optimize agit comme une loupe sur ces mécaniques. En plaçant une expérience sur une landing page, un formulaire ou un tunnel de paiement, l’outil permet de comparer précisément des variantes et de mesurer laquelle génère le plus de conversions. Sans un paramétrage propre, les résultats deviennent suspects : taux de conversion incohérents, écarts avec Google Ads ou GA4, décisions basées sur des signaux biaisés. Avant la « sunset », l’objectif consiste donc à sécuriser cette brique : quelles conversions sont réellement suivies, comment sont‑elles envoyées, et à quel outil d’analyse de données ?

La première question stratégique porte sur le type de conversion à suivre dans Google Optimize. Pour BellePlante, la conversion principale sera sans surprise l’achat validé. Mais la marque pourrait également suivre en conversions secondaires l’ajout au panier, le clic sur « voir les frais de livraison » ou l’inscription à la newsletter. Ces signaux intermédiaires deviennent cruciaux lorsque le volume d’achats est limité, car ils permettent de conclure plus vite sur l’efficacité d’une variation.

Cette différenciation conversions primaires / secondaires reste valable pour tous les contextes : un cabinet de conseil B2B peut considérer la demande de devis comme objectif principal et le téléchargement de livre blanc comme action secondaire. Le rôle de Google Optimize, couplé à GA4, consiste alors à répartir proprement ces événements dans les rapports d’optimisation des conversions, sans mélanger un simple clic avec une transaction à fort enjeu.

De nombreux comptes vivent encore avec une configuration héritée d’Universal Analytics, souvent bricolée au fil des urgences. La période précédant la Google Optimize sunset offre une occasion rare de remettre tout à plat : nommage des événements, hiérarchie des objectifs, cohérence du suivi entre GA4, Google Ads et Optimize. Sans cette remise à niveau, un test A/B bien conçu peut facilement se retrouver alimenté par des données partielles ou inexactes.

Dernier point à ancrer : la fiabilité du suivi des conversions conditionne directement la qualité des décisions et des algorithmes d’enchères. Plus les signaux envoyés à Google Ads sont propres, plus les stratégies de type CPA ou ROAS cible ont une chance d’optimiser vos investissements. Juste avant la disparition de Google Optimize, chaque expérience devrait donc être revue sous cet angle : « les conversions que l’on mesure reflètent‑elles vraiment la réalité business que l’on veut améliorer ? »

Conversions primaires vs secondaires : structurer l’optimisation des tests A/B

Réussir un test A/B avec Google Optimize passe par une règle simple : une expérience = un objectif clair, aligné sur une conversion prioritaire. 🧠 Beaucoup de tests échouent parce qu’ils s’appuient sur des objectifs trop vagues (clics, scroll, temps passé) qui ne disent presque rien de la valeur réelle générée. Pour BellePlante, valider si un nouveau design de page produit est meilleur implique de regarder l’impact sur le taux d’ajout au panier, voire sur les achats, pas seulement sur le nombre de pages vues.

La logique se décline facilement :

• 🚀 Conversions primaires : achat, prise de rendez‑vous, demande de devis, inscription confirmée.
• 📌 Conversions secondaires : clics sur boutons stratégiques, visionnage d’une vidéo produit, création de compte, ajout au panier.
• 🧭 Micro‑engagements : scroll à 75 %, ouverture d’un bloc d’FAQ, consultation d’une page d’aide, surtout utiles pour interpréter le comportement.

Google Optimize va chercher ces objectifs directement dans GA4 (ou Universal pour les retardataires), via l’intégration Google Analytics. Avant d’arbitrer entre deux variantes, mieux vaut donc vérifier que l’événement utilisé comme objectif est correctement défini dans GA4 : paramétrage de l’événement, propriété « marquée comme conversion », absence de doublons, cohérence avec le tracking Google Ads. Ce travail de fond évite d’avoir à relancer des expérimentations parce que le mauvais indicateur a été suivi.

Pour structurer cette hiérarchie d’objectifs, un tableau comparatif aide souvent les équipes à se mettre d’accord.

Type de conversion ⭐	Rôle dans Google Optimize 📊	Exemples concrets 🧩	Impact sur la décision 🔍
Primaire	Objectif principal de l’expérience, suivi prioritaire	Achat, demande de devis, prise de rendez‑vous, inscription payante	Détermine la variante gagnante et oriente les budgets média
Secondaire	Indicateur complémentaire pour comprendre le comportement	Ajout au panier, clic sur « Essayer gratuitement », téléchargement de ressource	Affine l’analyse, mais ne décide pas seul de la mise en production
Micro‑engagement	Signal de navigation et d’intérêt	Scroll profond, clic sur FAQ, ouverture d’un accordéon de tarifs	Aide à interpréter un test peu concluant ou à préparer le suivant

En approchant Google Optimize avec cette grille de lecture, chaque test A/B devient un investissement mesurable, et non un simple « crash‑test » de design. Une bonne expérience est celle qui relie ses objectifs de suivi aux résultats business que l’entreprise veut faire progresser.

Configurer un suivi des conversions fiable pour Google Optimize et GA4

Avant la « sunset », la meilleure façon de sécuriser Google Optimize consiste à le placer au cœur d’un écosystème bien huilé : GA4, Google Ads, Google Tag Manager et un gestionnaire de consentement compatible Consent Mode V2. Pour BellePlante, la feuille de route commence toujours par GA4, puisque c’est là que sont créés les événements qui serviront ensuite d’objectifs à Optimize.

GA4 fonctionne autour d’événements personnalisés. Pour un site e‑commerce, on retrouvera par exemple « add_to_cart », « begin_checkout », « purchase ». Pour un site B2B, ce sera plutôt « generate_lead », « form_submit », « cta_demo_click ». Chaque événement peut être marqué comme conversion, ce qui permet à Optimize de l’utiliser comme critère de succès dans une expérimentation web. Le travail préparatoire dans GTM devient alors central pour éviter les erreurs de duplication ou les déclenchements intempestifs.

Pour un paramétrage propre, un gestionnaire expérimenté suit généralement une séquence claire :

• ⚙️ Définir les événements à suivre dans un plan de taggage (GA4 + Google Ads).
• 📝 Créer les balises correspondantes dans Google Tag Manager, avec des déclencheurs précis (page de confirmation, envoi de formulaire, clic sur un bouton).
• 🔎 Tester chaque événement avec le mode Aperçu de GTM et le DebugView de GA4.
• 🎯 Marquer comme conversion uniquement les événements réellement stratégiques.

Une fois ces événements en place, Google Optimize peut les récupérer facilement. Lors de la création d’une expérience, il suffit de sélectionner dans la liste des objectifs l’événement GA4 déjà configuré. Ce lien direct garantit que les résultats du test A/B s’alignent sur les mêmes conversions que les autres canaux (SEO, email, Google Ads).

Pour ceux qui souhaitent pousser plus loin, le suivi avancé des conversions Google Ads vient compléter ce dispositif. Grâce aux données first‑party (email, téléphone, nom) collectées lors d’une conversion, Google peut réattribuer avec plus de précision les ventes ou les leads aux campagnes sources, même en cas de navigation multi‑appareil ou de refus partiel des cookies. Cette finesse dans la mesure des performances renforce encore la pertinence des interprétations faites sur les tests Google Optimize.

Un point souvent négligé concerne les performances techniques des pages testées. Une variante moins performante en termes de temps de chargement peut fausser les résultats du test A/B. Pour optimiser les assets, une ressource comme ce guide sur l’optimisation des images avec TinyPNG et WordPress aide à limiter l’impact du poids des visuels sur les conversions. Un test qui compare deux versions de page avec des images ultra‑lourdes risque d’aboutir à des conclusions trompeuses.

Résultat : en plaçant le suivi des conversions au centre de l’architecture GA4 – GTM – Google Ads – Optimize, chaque expérience gagne en fiabilité et en exploitabilité. Juste avant la disparition officielle de l’outil, cette mise au carré évite de jeter des années de tests dans une base de données approximative.

Rôle de Google Tag Manager et du Consent Mode V2 dans l’écosystème Optimize

GTM agit comme le « chef d’orchestre » du tracking. C’est lui qui déclenche les balises GA4, Google Ads et les tags spécifiques à Google Optimize. Dans le cas d’une expérience sur une page de panier, par exemple, GTM peut envoyer à GA4 un événement « add_to_cart » enrichi de la valeur du panier, tout en envoyant à Google Ads la conversion correspondant à un ajout au panier rémunérateur. Les deux signaux restent cohérents, ce qui simplifie la lecture des rapports.

Avec la généralisation du Consent Mode V2 depuis 2024, le rôle de GTM s’est encore renforcé. Les balises publicitaires et analytiques ne peuvent plus se déclencher librement : elles doivent respecter le choix de l’utilisateur sur les cookies marketing et statistiques. Un bandeau comme Axeptio ou Didomi contrôle ces autorisations et transmet à GTM les signaux de consentement. Google Optimize, lui, dépend des mêmes règles pour afficher les expériences sans violer les préférences de confidentialité.

Dans ce contexte, le suivi avancé des conversions devient une arme discrète pour compenser, en partie, la baisse de données due aux refus de cookies. Les données de contact sont hachées avant envoi, utilisées uniquement pour l’attribution, et la modélisation prend le relais lorsque le consentement complet n’est pas disponible. Google Optimize, branché à GA4, profite alors d’un socle de données plus robuste pour évaluer les variantes.

Exploiter Google Optimize pour de vrais gains de conversions avant la sunset

Un outil d’expérimentation web ne vaut que par les questions qu’on lui soumet. Avant la disparition de Google Optimize, la meilleure stratégie consiste à concentrer ses tests A/B sur les zones à fort potentiel de gain : landing pages d’acquisition, formulaires stratégiques, étapes clés de tunnel de conversion. BellePlante, par exemple, peut décider de tester trois leviers majeurs : le wording du bouton d’ajout au panier, la présentation des garanties (retour gratuit, livraison offerte) et la longueur du formulaire d’adresse.

Un test bien préparé suit une logique simple :

• 🎯 Définir clairement l’objectif (ex : augmenter le taux d’ajout au panier de 20 %).
• 🧩 Formuler une hypothèse précise (« un bouton plus directif + couleur contrastée augmenteront la conversion »).
• 🧪 Créer les variantes dans Google Optimize en veillant à ne changer qu’un nombre limité d’éléments.
• 📈 Suivre les résultats via GA4, en surveillant aussi les signaux secondaires (taux de rebond, temps passé, scroll).

Pour que le suivi des conversions reste interprétable, éviter de lancer dix tests simultanés sur des segments trop proches. Sinon, les effets se mélangent et la lecture des performances devient floue. Mieux vaut prioriser : d’abord le checkout, ensuite les fiches produits, puis les pages de contenu froid. Chaque test gagne à être mené jusqu’au bout, avec un volume suffisant de sessions, plutôt que d’être arrêté au milieu sur un « sentiment ».

Un cas fréquent concerne les formulaires B2B. Une entreprise de logiciels fictive, « CloudSign », utilise Google Optimize pour comparer deux formulaires de demande de démo : l’un court (email + prénom), l’autre plus long (fonction, taille d’équipe, solution actuelle). Le premier génère davantage de demandes, le second moins de leads mais plus qualifiés. Sans une analyse de données claire, il serait tentant de déclarer gagnant le formulaire court. En reliant le suivi à un CRM via GCLID ou suivi avancé des conversions, CloudSign s’aperçoit pourtant que le ROI réel provient du formulaire long.

Cette nuance illustre bien le rôle de Google Optimize : l’outil mesure un comportement sur site, mais la vraie valeur se révèle souvent plus loin dans le parcours, via des conversions hors ligne ou des ventes récurrentes. D’où l’intérêt de coupler les expériences à un suivi poussé dans Google Ads et le CRM, en exploitant les fonctionnalités d’import de conversions offline. Le « gagnant » d’un test A/B n’est pas toujours celui qu’on croit si l’on regarde seulement le nombre brut de formulaires envoyés.

Dernier levier à exploiter avant la Google Optimize sunset : les tests sur le contenu de preuve sociale et de réassurance (avis clients, logos de partenaires, garanties, badges de paiement sécurisé). Ces éléments ont un impact majeur sur la confiance, et donc sur la conversion, sans nécessiter de changements lourds de design. Un simple test sur la mise en avant d’un avis client très concret peut parfois doper les résultats sans toucher au reste de la page.

Relier les expériences Optimize aux algorithmes Google Ads

Une fois les tests structurés, le vrai levier se trouve dans la continuité entre ce qui se passe sur la page et les enchères Google Ads. Le Suivi Avancé des Conversions, combiné à GA4 et Optimize, permet de nourrir l’algorithme avec des signaux plus fiables, notamment quand l’utilisateur convertit plusieurs jours après le clic initial ou sur un autre appareil. L’exemple de CloudSign illustre cette mécanique : une annonce cliquée le lundi, une démo réservée le jeudi, puis un contrat signé un mois plus tard.

En intégrant le suivi avancé des conversions, Google Ads peut réattribuer la valeur réelle de ce client à la campagne source, même si plusieurs visites et canaux se sont interposés. Les tests A/B sur la landing page sont alors évalués non seulement sur le taux de formulaire envoyé, mais aussi sur la qualité du chiffre d’affaires généré derrière. L’optimisation des conversions cesse d’être un exercice purement quantitatif pour se rapprocher d’une logique de rentabilité.

Préparer la transition après la Google Optimize sunset : GA4 et alternatives

La disparition programmée de Google Optimize ne signifie pas la fin de l’expérimentation web, loin de là. Elle oblige plutôt à clarifier la place des tests dans une stratégie data plus large, centrée sur GA4 et des outils spécialisés. Le véritable socle durable, c’est la transition vers Google Analytics 4, déjà incontournable pour toute entreprise qui souhaite suivre son trafic et ses conversions dans les années qui viennent.

GA4 gagne en maturité : événements flexibles, rapports personnalisables, intégration native avec Google Ads, modélisation en cas de données partielles. Beaucoup de fonctionnalités qui passaient autrefois par Optimize peuvent être reproduites ou approchées via des combinaisons de segments, d’explorations et de comparaisons de cohortes. Pour aller plus loin, les équipes se tournent vers des plateformes d’A/B testing et de personnalisation dédiées, qu’elles soient open source ou SaaS.

La bonne approche consiste à traiter la sortie de Google Optimize comme un projet de migration plutôt que comme un simple remplacement d’outil. Les étapes clés ressemblent souvent à ceci :

• 📂 Exporter et documenter l’historique des expériences passées (objectifs, hypothèses, résultats, décisions prises).
• 🔁 Cartographier les tests encore actifs et identifier lesquels doivent être recréés dans le futur outil.
• 🧱 Vérifier que GA4 et GTM contiennent déjà tous les événements nécessaires pour servir de base au prochain système d’A/B testing.
• 🤝 Anticiper l’intégration avec Google Ads (import de conversions, listes d’audiences) pour ne pas casser les boucles d’optimisation existantes.

Pour BellePlante comme pour CloudSign, la vraie valeur réside dans la culture de test acquise, pas dans l’interface précise de Google Optimize. Tant que les événements sont correctement structurés dans GA4 et que le suivi des conversions reste cohérent entre les outils, la transition vers une autre solution peut se faire sans perte majeure. À l’inverse, ceux qui ont bâti leur stratégie autour de paramètres propriétaires à Optimize se retrouvent souvent bloqués, incapables de reproduire leurs tests.

Un autre axe de préparation consiste à renforcer la qualité des données en amont : performance technique du site, clarté des parcours, cohérence des messages par canal. L’optimisation des images évoquée dans le guide cité plus haut, la compression des scripts, la simplification des formulaires sont autant de leviers qui continueront de produire des effets quel que soit l’outil d’A/B testing utilisé. L’optimisation des conversions ne disparaît pas avec Google Optimize ; elle change simplement de support.

Capitaliser sur l’historique de tests pour guider les futures expériences

L’un des plus grands risques de la Google Optimize sunset serait de repartir de zéro, en oubliant des années de tests utiles. Les expériences passées représentent une mémoire stratégique : types de messages qui fonctionnent, formats de formulaires qui convertissent mieux, objections récurrentes des visiteurs. Documenter ces apprentissages dans un référentiel partagé (Notion, Confluence, drive structuré) permet à toute nouvelle équipe ou tout nouveau prestataire de repartir d’une base solide.

Pour chaque test significatif, une fiche synthétique suffit :

• 🎯 Objectif business du test (ex : augmenter de 15 % le taux de prise de rendez‑vous).
• 🔍 Hypothèse formulée et variantes en présence.
• 📊 Période, trafic inclus, segment ciblé.
• 🏆 Résultat clair (gagnant, neutre, à re‑tester) et décision prise (mise en production, abandon, évolution).

Cette approche transforme Google Optimize en tremplin plutôt qu’en impasse technologique. Le jour où l’outil n’est plus disponible, la culture de test, elle, demeure, prête à être branchée sur une nouvelle plateforme. GA4 sert alors de colonne vertébrale pour le tracking, le CRM complète pour les conversions profondes, et la publicité payante continue de s’alimenter en signaux de qualité.

RGPD, consentement et suivi avancé des conversions : sécuriser vos tests A/B

Un suivi de conversions performant sans cadre légal clair devient un risque, surtout dans le contexte européen. Les tests A/B réalisés avec Google Optimize ne peuvent pas ignorer la question du consentement et de la protection des données. L’utilisation des données first‑party pour le suivi avancé des conversions, qu’il s’agisse du CRM ou de Google Ads, impose une transparence irréprochable envers les utilisateurs.

Dans la pratique, cela signifie que chaque formulaire clé (demande de devis, inscription à un essai, création de compte) doit comporter des mentions explicites sur l’usage des données, une case dédiée au consentement marketing/statistique non pré‑cochée, et des CGV/CGU qui détaillent les partenaires (dont Google) et les durées de conservation. Les tests A/B prenant ces formulaires comme point de départ ou d’arrivée doivent tenir compte du fait que les taux de conversion peuvent varier en fonction de la manière dont le consentement est présenté.

Le Consent Mode V2 et la modélisation des conversions offrent un moyen de continuer à mesurer les performances même lorsque l’utilisateur refuse certains cookies. Les données ne sont alors plus nominatives, mais agrégées et estimées statistiquement. Dans un test A/B, il devient donc pertinent de regarder non seulement les conversions directes, mais aussi celles issues de la modélisation, pour éviter de sous‑évaluer une variante qui fonctionne particulièrement bien auprès d’utilisateurs plus soucieux de leur vie privée.

Articuler transparence, performance et expérience utilisateur

La tension entre respect de la vie privée et performance marketing n’est pas une fatalité. Beaucoup d’entreprises constatent d’ailleurs que des bandeaux de consentement plus pédagogiques, expliquant clairement l’usage des données pour améliorer le site et l’expérience, conduisent à de meilleurs taux d’acceptation que des messages purement techniques. Tester différents wording de bandeaux, différentes manières de présenter les finalités (statistiques, personnalisation, publicité) devient un cas d’usage très concret pour Google Optimize, avant et après sa sunset via d’autres solutions.

En traitant le consentement comme un élément d’UX à part entière, plutôt que comme une contrainte juridique, les équipes marketing peuvent concilier éthique et performance. Le suivi des conversions profite de signaux plus complets, les utilisateurs comprennent mieux ce à quoi ils disent oui, et les autorités de régulation voient d’un bon œil cette démarche proactive. Les tests A/B autour de ces sujets, couplés à une analyse de données rigoureuse, permettent de trouver un équilibre durable.

Comment connecter Google Optimize et GA4 pour suivre correctement les conversions ?

Pour lier Google Optimize et GA4, il faut d’abord configurer vos événements clés dans GA4 via Google Tag Manager, puis les marquer comme conversions. Dans Google Optimize, au moment de créer votre expérience, vous sélectionnez GA4 comme source de mesure et choisissez ces conversions comme objectifs. Cette configuration garantit que les résultats de vos tests A/B reposent sur les mêmes signaux que votre reporting global et vos campagnes Google Ads.

Que faire de mes expériences existantes à l’approche de la Google Optimize sunset ?

Recensez toutes les expériences actives et passées, exportez leurs résultats et documentez les apprentissages (hypothèse, contexte, gagnant). Identifiez les tests en cours qui touchent à des pages stratégiques (checkout, formulaires clés) et prévoyez de les migrer vers votre prochain outil d’A/B testing. Assurez-vous que GA4 et votre plan de taggage disposent déjà de tous les événements nécessaires, ce qui facilitera la reconduction de ces tests dans une nouvelle solution.

Comment garantir un suivi des conversions conforme au RGPD pendant mes tests A/B ?

Le respect du RGPD repose sur trois piliers : un bandeau de consentement qui contrôle réellement les balises via le Consent Mode V2, des mentions claires au niveau des formulaires (avec cases de consentement non pré-cochées) et une politique de confidentialité détaillant les partenaires, les objectifs et les durées de conservation. Pour le suivi avancé des conversions, les données de contact doivent être hachées avant envoi et utilisées uniquement pour l’attribution, jamais pour la prospection non autorisée.

Puis-je continuer à faire des tests A/B sans Google Optimize après sa disparition ?

Oui. Google Optimize disparaît, mais l’expérimentation web continue grâce à d’autres plateformes d’A/B testing et à GA4. L’essentiel consiste à conserver une architecture de tracking propre : événements GA4 bien définis, plan de marquage clair dans GTM, intégration avec Google Ads et votre CRM. Une fois ce socle posé, il devient relativement simple de rebrancher un nouvel outil sur les conversions existantes et de reprendre vos tests sans repartir de zéro.

Quel rôle joue le suivi avancé des conversions pour interpréter les résultats des tests ?

Le suivi avancé des conversions permet de relier plus précisément les ventes et les leads réels aux clics publicitaires, même lorsque la conversion a lieu plusieurs jours après ou sur un autre appareil. Dans le cadre d’un test A/B, cela aide à distinguer une variante qui génère beaucoup de leads peu qualifiés d’une autre qui convertit moins souvent mais avec un meilleur chiffre d’affaires final. L’algorithme Google Ads reçoit alors des signaux plus fiables pour optimiser les enchères sur la base de la valeur réelle.