Analytics RGPD & Privacy-First avec Umami : Mesurer l'audience et automatiser les rapports Push

Face aux restrictions du RGPD et à la lourdeur des scripts de suivi traditionnels (Google Analytics), Umami s'impose comme la solution d'analyse d'audience web auto-hébergée idéale : privacy-first, sans cookies, ultra-rapide et totalement automatisable via son API REST.

💻 Code source : le déploiement Umami (Compose) et le rôle Ansible avec le script de rapport umami-ntfy-report.js et ses tâches Ofelia sont disponibles dans le dépôt nkaurelien/docker-examples.

git clone https://github.com/nkaurelien/docker-examples.git
cd docker-examples/compose/05-monitoring-reporting/umami

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Pourquoi Réinventer l'Analyse d'Audience Web ?

Les outils d'analytique classiques posent trois problèmes majeurs aux développeurs et éditeurs de sites web modernes :

1. La lourdeur du consentement (Bandeaux Cookies) : Le dépôt de cookies de suivi nécessite un bandeau de consentement explicite, dégradant l'expérience utilisateur et provoquant un taux d'abandon élevé.
2. L'empreinte sur les performances (Web Vitals) : Les scripts tiers volumineux dégradent les indicateurs Core Web Vitals (notamment le LCP et le INP).
3. La souveraineté des données : Exporter les données de navigation de ses utilisateurs vers des serveurs tiers contrevient aux principes de sobriété et de respect de la vie privée.

Umami résout l'ensemble de ces contraintes :

• Sans cookies : Anonymisation des visiteurs basée sur un hachage combinant l'adresse IP et le User-Agent avec un sel (salt) tournant toutes les 24 heures.
• Ultra-léger : Un script JS de moins de 2 KB chargé de manière asynchrone sans bloquer le rendu.
• Conforme RGPD / CNIL de manière native : Aucune donnée personnelle n'est stockée en clair.

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1. Déploiement Docker & Reverse Proxy Traefik

Umami s'appuie sur une stack très sobre composée d'une application Node.js et d'une base de données PostgreSQL.

Fichier docker-compose.yml

services:
  umami-db:
    image: postgres:17-alpine
    container_name: umami-db
    environment:
      POSTGRES_DB: umami
      POSTGRES_USER: umami
      POSTGRES_PASSWORD: ${UMAMI_DB_PASSWORD}
    volumes:
      - umami-db-data:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped
    networks:
      - internal-net

  umami:
    image: ghcr.io/umami-software/umami:postgresql-latest
    container_name: umami
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql://umami:${UMAMI_DB_PASSWORD}@umami-db:5432/umami
      DATABASE_TYPE: postgresql
      APP_SECRET: ${UMAMI_APP_SECRET}
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.umami.rule=Host(`analytics.yourdomain.tld`)"
      - "traefik.http.routers.umami.entrypoints=websecure"
      - "traefik.http.routers.umami.tls.certresolver=letsencrypt"
      - "traefik.http.services.umami.loadbalancer.server.port=3000"
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - umami-db
    networks:
      - internal-net
      - proxy-net

networks:
  proxy-net:
    external: true
  internal-net:
    internal: true

volumes:
  umami-db-data:

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2. Intégration dans Next.js / HTML

L'intégration d'Umami dans un site Next.js (App Router) se fait très simplement avec le composant <Script> de Next.js :

// src/app/[locale]/layout.js
import Script from 'next/script';

export default function RootLayout({ children }) {
  return (
    <html lang="fr">
      <head>
        <Script
          src="https://analytics.yourdomain.tld/script.js"
          data-website-id="c6b12a34-5678-90ab-cdef-1234567890ab"
          strategy="afterInteractive"
        />
      </head>
      <body>{children}</body>
    </html>
  );
}

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3. Automation : Génération et Envoi de Rapports Quotidiens (Node.js + Ntfy)

L'un des plus grands avantages d'Umami par rapport à des solutions fermées est son API REST v2. Il est très simple d'écrire un petit script Node.js qui s'authentifie, extrait les statistiques des dernières 24 heures et envoie un rapport formaté sur mobile via Ntfy.

Le Script de Rapport Automatisé (umami-ntfy-report.js)

/**
 * Script d'automatisation des rapports Umami vers ntfy.
 * Supporte la collecte Daily (24h) et Weekly (7d).
 */

const UMAMI_URL = (process.env.UMAMI_URL || 'https://analytics.yourdomain.tld').replace(/\/$/, '');
const USERNAME = process.env.UMAMI_USER || process.env.UMAMI_USERNAME || 'admin';
const PASSWORD = process.env.UMAMI_PASSWORD;
const NTFY_TOPIC_URL = process.env.NTFY_TOPIC_URL;

// Support dynamique des modes daily (24h) ou weekly (7d)
const args = process.argv.slice(2);
const isDaily = args.includes('--daily') || args.includes('daily') || process.env.PERIOD === 'daily' || process.env.PERIOD === '24h';
const days = isDaily ? 1 : 7;
const periodLabel = days === 1 ? 'dernières 24h' : `${days} derniers jours`;

async function getAuthToken() {
  const res = await fetch(`${UMAMI_URL}/api/auth/login`, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ username: USERNAME, password: PASSWORD })
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`Échec connexion Umami API: ${res.status}`);
  const data = await res.json();
  return data.token;
}

async function getWebsites(token) {
  const res = await fetch(`${UMAMI_URL}/api/websites`, {
    headers: { Authorization: `Bearer ${token}` }
  });
  const data = await res.json();
  return Array.isArray(data) ? data : (data.data || []);
}

async function fetchStats(token, websiteId, startAt, endAt) {
  const res = await fetch(`${UMAMI_URL}/api/websites/${websiteId}/stats?startAt=${startAt}&endAt=${endAt}`, {
    headers: { Authorization: `Bearer ${token}` }
  });
  return res.json();
}

async function run() {
  try {
    const token = await getAuthToken();
    const websites = await getWebsites(token);

    const endAt = Date.now();
    const startAt = endAt - days * 24 * 60 * 60 * 1000;

    let reportLines = [`📊 Rapport Audience Umami (${periodLabel})`, `───────────────────────────`];

    for (const site of websites) {
      const stats = await fetchStats(token, site.id, startAt, endAt);
      reportLines.push(
        `\n🌐 Site : ${site.name} (${site.domain})`,
        `👥 Visiteurs uniques : ${stats.visitors?.value || 0}`,
        `📄 Vues de pages    : ${stats.pageviews?.value || 0}`,
        `⏱️ Sessions        : ${stats.visits?.value || 0}`,
        `🚪 Taux de rebond   : ${stats.bounces?.value || 0}`
      );
    }

    await fetch(NTFY_TOPIC_URL, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Title': `📈 Audience Portfolio (${periodLabel})`,
        'Tags': 'bar_chart,rocket'
      },
      body: reportLines.join('\n')
    });

    console.log(`✅ Rapport Umami (${periodLabel}) envoyé avec succès.`);
  } catch (err) {
    console.error('❌ Erreur lors du rapport Umami:', err);
  }
}

run();

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4. Orchestration avec Ofelia Scheduler

Pour exécuter ce script tous les matins à 08h00 sans cron système, nous ajoutons une tâche déclarative dans Ofelia :

[job-run "umami-daily-report"]
schedule = 0 0 8 * * *
image = node:20-alpine
command = node /scripts/umami-ntfy-report.js
volume = /opt/scripts:/scripts
environment = UMAMI_URL=https://analytics.yourdomain.tld,NTFY_TOPIC_URL=https://ntfy.yourdomain.tld/secret-topic

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Synthèse & Avantages

Critère	Google Analytics 4	Matomo	Umami Analytics
Bandeau Cookies obligatoire	Oui	Dépend du réglage	Non (100% exempté)
Poids du script	~45 KB	~22 KB	< 2 KB
Souveraineté des données	Serveurs US	Auto-hébergé	Auto-hébergé
API REST native	Complexe / Quotas	Complexe	Simple & Rapide
Ressources mémoire	Cloud SaaS	Élevées (PHP/MySQL)	Très faibles (Node/Go)

Grâce à ce pipeline, les métriques d'audience restent entièrement sous notre contrôle, légères à charger et directement consultables chaque matin sur smartphone.

Code source

• Umami (Compose)
• Rôle Ansible Umami (rapport Ntfy + Ofelia)
• Ofelia (Compose)