AdLens a classé des annonces de logiciels trouvées dans la bibliothèque publicitaire de Google selon trois formes de tromperie : les fausses alertes de sécurité, les promesses douteuses sur les capacités des logiciels et les créations qui masquent ce qui est annoncé ou qui en est l’annonceur. Les chercheurs ont relevé 238 identifiants d’annonces de scareware, 3 346 associés à des promesses trompeuses et 258 à une conception trompeuse, dans des thèmes sélectionnés et parmi des annonces diffusées dans au moins un pays de l’Espace économique européen (EEE). L’étude AdLens estime des expositions publicitaires ; ses impressions ne dénombrent pas des personnes lésées.
Les trois catégories recensées par AdLens
Le scareware désigne ici des annonces qui cherchent à inquiéter avec de fausses alertes de sécurité. Les deux autres catégories portent sur des affirmations invraisemblables au sujet de logiciels et sur des créations dont la présentation dissimule le produit promu ou l’identité de l’annonceur.
| Catégorie | Identifiants d’annonces | Forme de tromperie |
| Scareware | 238 | Fausses alertes de sécurité ou d’infection |
| Promesses trompeuses | 3 346 | Capacités de logiciels annoncées de façon invraisemblable |
| Conception trompeuse | 258 | Présentation qui masque le produit promu ou l’annonceur |
Une même annonce peut relever de plusieurs catégories. Ces nombres ne s’additionnent donc pas pour donner un total d’annonces distinctes.
Ce que l’étude a compté
Le 26 mars 2026, les chercheurs ont recueilli 188 834 créations publicitaires correspondant à 90 000 identifiants d’annonces. Un identifiant peut avoir plusieurs variantes. Après déduplication des créations dont le texte reconnu par OCR était exactement identique, il en restait 112 761.
L’échantillon vient de trois rubriques du Centre de transparence publicitaire de Google : logiciels, utilitaires pour applications mobiles, et informatique et électronique grand public. Les annonces devaient avoir été diffusées dans au moins un pays de l’EEE. AdLens a ensuite classé des candidats présélectionnés, avec des seuils différents selon la catégorie, plutôt que de passer en revue toute la bibliothèque publicitaire de Google. Les nombres du tableau décrivent ces résultats dans l’échantillon, pas l’ensemble des annonces Google.
Comment AdLens a classé les annonces
Le système extrait d’abord le texte des créations par reconnaissance optique de caractères (OCR) et traduit les textes non anglophones. Un classement fondé sur la similarité sémantique réduit ensuite le nombre de candidats. Qwen3.5-9B et Gemma3-12B classent les annonces, puis Gemma4-26B tranche les désaccords entre les deux modèles.
Trois annotateurs ont examiné plus de 5 000 annonces. Sur un sous-ensemble de 300 annonces, l’étude rapporte un indice d’accord global de 0,91. Pour le modèle chargé de trancher les désaccords, le score macro-F1 atteint 0,922 sur un jeu de référence de 1 283 annonces. Le macro-F1 est une moyenne des scores F1 par catégorie, qui combinent précision et rappel.
Un autre test, sur 253 annonces, affiche un macro-F1 de 0,997. La catégorie « conception trompeuse » ne comptait toutefois que trois exemples positifs dans ce jeu. Le dépôt du projet AdLens signale aussi un erratum au tableau 2(c) et indique que des changements de versions des modèles peuvent modifier les résultats. Ces scores caractérisent les jeux évalués.
Les impressions mesurent une exposition estimée
Pour les annonces de plus de 90 jours, Google fournit des bornes basse et haute d’impressions dans la région EEE-Turquie. Les chercheurs utilisent le milieu de ces bornes comme estimation. Une impression correspond à une exposition publicitaire, pas nécessairement à une personne distincte, à un clic ou à un préjudice.
AdLens associe plus de 16 millions d’impressions estimées aux annonces de scareware et 89,9 millions à celles qui contiennent des promesses trompeuses. L’étude ne donne pas de total comparable pour l’ensemble de la catégorie « conception trompeuse ». Ces chiffres ne permettent donc pas de déduire un nombre d’appareils infectés ou de pertes financières.
Dans un cas précis, les auteurs rapportent que Google a retiré une annonce qu’ils avaient signalée parmi 42 annonces liées à pdfscraper.com. Les 41 autres sont restées actives. L’étude associe ce domaine à la campagne de vol d’informations TamperedChef ; cette observation décrit ce groupe d’annonces et le résultat de ce signalement.
Signaler une annonce suspecte à Google
Ouvrez le menu « Plus » ou « Infos » associé à l’annonce, choisissez « Signaler l’annonce », sélectionnez un motif et envoyez le formulaire. Google indique que les signalements sont examinés ; en envoyer un ne bloque pas automatiquement l’annonce.
