a16z : Même l’IA ne peut échapper à la publicité, sous la pression considérable de monétisation
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a16z : Même l’IA ne peut échapper à la publicité, sous la pression considérable de monétisation
La publicité est le meilleur moyen de proposer les services Internet au plus grand nombre possible de consommateurs.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Bryan Kim
Traduction : TechFlow
Introduction de TechFlow : Internet est un miracle d’accès universel à l’opportunité, à la découverte et à la connexion. Et ce miracle est financé par la publicité. Bryan Kim, associé chez a16z, souligne qu’OpenAI a annoncé le mois dernier son intention d’introduire de la publicité pour ses utilisateurs gratuits — une nouvelle qui pourrait bien être « la plus importante des nouvelles non nouvelles » de l’année 2026 à ce jour.
Car si vous avez suivi l’actualité, les signes avant-coureurs étaient partout. La publicité constitue bel et bien le meilleur moyen de proposer des services internet au plus grand nombre possible de consommateurs.
Les données montrent que les taux de conversion vers un abonnement payant sont très faibles chez les entreprises grand public spécialisées dans l’IA (5 à 10 %). La plupart des utilisateurs recourent à l’IA pour des tâches personnelles liées à la productivité (rédaction d’e-mails, recherche d’informations), et non pour des usages à forte valeur ajoutée (comme la programmation). Même si seulement 5 à 10 % des 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) souscrivent à un abonnement, cela représente déjà 40 à 80 millions de personnes. Or, pour atteindre le milliard d’utilisateurs, la publicité devient indispensable.
Texte intégral :
Internet est un miracle d’accès universel à l’opportunité, à la découverte et à la connexion. Et ce miracle est financé par la publicité. Comme Marc l’a longtemps affirmé : « Si vous adoptez une position de principe contre la publicité, vous adoptez aussi une position de principe contre l’accès généralisé. » C’est grâce à la publicité que nous pouvons profiter de merveilles.
Ainsi, l’annonce d’OpenAI, le mois dernier, concernant l’introduction de la publicité pour ses utilisateurs gratuits pourrait bien être, à ce jour, « la plus importante des nouvelles non nouvelles » de l’année 2026. Car bien sûr, si vous avez suivi l’actualité, les indices précurseurs étaient partout. Fidji Simo a rejoint OpenAI en 2025 en tant que CEO des applications, une nomination que beaucoup ont interprétée comme un signal clair d’une future mise en œuvre de la publicité — à l’instar de ce qu’elle avait accompli chez Facebook et Instacart. Sam Altman n’a cessé de faire allusion à l’arrivée prochaine de la publicité lors d’apparitions sur des podcasts commerciaux. Des analystes technologiques comme Ben Thompson prédisaient déjà l’arrivée de la publicité dès le lancement de ChatGPT.
Mais ce qui rend la publicité peu surprenante, c’est surtout qu’elle constitue le meilleur moyen de diffuser un service internet auprès du plus grand nombre possible de consommateurs.
La longue traîne des utilisateurs de modèles de langage
Le terme « croyances de luxe », apparu il y a quelques années, désigne une position adoptée non pas pour des raisons de principe, mais pour des motifs purement esthétiques ou symboliques. Le monde technologique regorge d’exemples de ce type, notamment dans le domaine de la publicité. Malgré toutes les réticences morales affichées face aux mots-clés du bingo publicitaire — « vente de données ! », « pistage ! », « prélèvement d’attention » — Internet a toujours fonctionné grâce à la publicité, et la majorité des gens l’apprécient ainsi. La publicité en ligne a créé l’un des plus grands « biens publics » de l’histoire, moyennant un coût dérisoire : celui de regarder, occasionnellement, une publicité pour un sac de couchage pour chats ou un jardin d’intérieur hydroponique. Ceux qui feignent de considérer cela comme un mal cherchent généralement à vous prouver quelque chose.
Tout passionné d’histoire d’Internet sait que la publicité constitue une pièce centrale de la monétisation finale des plateformes : Google, Facebook, Instagram et TikTok ont tous démarré gratuitement, puis trouvé leur modèle économique grâce à la publicité ciblée. La publicité peut aussi compléter l’ARPU (revenu moyen par utilisateur) des abonnés à faible valeur, comme c’est le cas avec l’offre mensuelle de 8 dollars récemment introduite par Netflix, qui intègre de la publicité sur la plateforme. Elle s’est avérée particulièrement efficace pour habituer les utilisateurs à s’attendre à ce que la plupart des contenus sur Internet soient gratuits ou presque.
Ce schéma est désormais observable chez les laboratoires de pointe, les entreprises spécialisées dans les modèles professionnels et les plus petites sociétés grand public d’IA. D’après notre enquête menée auprès des entreprises grand public d’IA proposant des abonnements, nous constatons que la conversion des utilisateurs vers un abonnement payant constitue un véritable défi pour toutes ces entreprises :
Alors quelle est la solution ? Comme nous le savons depuis les succès grand public passés, la publicité constitue généralement le meilleur moyen d’étendre un service à des milliards d’utilisateurs.
Pour comprendre pourquoi la plupart des gens ne paient pas pour un abonnement IA, il est utile de savoir comment ils utilisent l’IA. L’an dernier, OpenAI a publié des données à ce sujet.
En résumé, la plupart des utilisateurs recourent à l’IA pour des tâches personnelles liées à la productivité : rédaction d’e-mails, recherche d’informations, accompagnement pédagogique ou conseils divers. En revanche, les usages à « haute valeur ajoutée », comme la programmation, ne représentent qu’une petite fraction du volume total de requêtes. Selon des rumeurs bien étayées, les programmeurs comptent parmi les utilisateurs les plus fidèles des modèles de langage ; certains ajustent même leur emploi du temps de sommeil afin d’optimiser leur utilisation quotidienne. Pour eux, un abonnement mensuel de 20 ou même de 200 dollars ne semble pas excessif, car la valeur qu’ils en retirent (équivalente à celle d’une équipe d’assistants développeurs hautement performants) dépasse largement ce coût, souvent de plusieurs ordres de grandeur.
Mais pour les utilisateurs qui emploient les modèles de langage pour des requêtes générales, des conseils ou même une aide à la rédaction, le fardeau financier d’un paiement direct est trop élevé. Pourquoi payer une réponse à des questions telles que « Pourquoi le ciel est-il bleu ? » ou « Quelles sont les causes de la guerre du Péloponnèse ? », alors que Google fournissait auparavant une réponse tout à fait satisfaisante, gratuitement ? Même dans le cas de l’aide à la rédaction (certains l’utilisent effectivement pour rédiger des e-mails ou traiter des tâches récurrentes), elle ne remplace généralement qu’une portion limitée du travail humain, ce qui ne justifie pas pleinement le coût d’un abonnement individuel. En outre, la plupart des utilisateurs n’ont pas besoin de modèles ou de fonctionnalités avancés : on n’a pas besoin du meilleur modèle de raisonnement pour rédiger un e-mail ou suggérer une recette.
Faisons un pas en arrière pour reconnaître certains faits. Le nombre absolu d’utilisateurs payants pour un produit comme ChatGPT reste considérable : 5 à 10 % des 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires. 5 à 10 % de 800 millions, c’est 40 à 80 millions de personnes ! Par ailleurs, le prix de l’abonnement Pro, à 200 dollars par mois, est dix fois supérieur au seuil que nous considérons comme le plafond habituel pour les abonnements logiciels grand public. Toutefois, si vous souhaitez offrir ChatGPT gratuitement à un milliard d’utilisateurs (et au-delà), vous devez nécessairement introduire un modèle autre que l’abonnement.
La bonne nouvelle, c’est que les gens apprécient réellement la publicité ! Interrogez un utilisateur lambda d’Instagram, et il vous dira probablement que les publicités qu’il voit sont très utiles : il découvre des produits qu’il désire vraiment ou dont il a réellement besoin, et réalise des achats qui améliorent concrètement sa vie. Caractériser la publicité comme exploitative ou intrusive relève d’un anachronisme : certes, nous éprouvons peut-être ce sentiment vis-à-vis des publicités télévisées, mais dans la plupart des cas, la publicité ciblée constitue un contenu tout à fait pertinent.
J’utilise ici OpenAI comme exemple (car, en matière de transparence sur les tendances d’utilisation, c’est l’un des laboratoires les plus francs). Mais cette logique s’applique à tous les laboratoires de pointe : s’ils souhaitent toucher des milliards d’utilisateurs, ils devront inévitablement introduire une forme quelconque de publicité. Le modèle de monétisation grand public reste encore à résoudre dans le domaine de l’IA. Dans la section suivante, j’en présenterai quelques pistes.
Des modèles possibles de monétisation de l’IA
Dans le développement d’applications grand public, ma règle empirique générale veut qu’on ne puisse introduire la publicité qu’à partir de 10 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU). De nombreux laboratoires d’IA ont déjà franchi ce seuil.
Nous savons déjà que des espaces publicitaires vont bientôt être intégrés à ChatGPT. À quoi pourraient-ils ressembler ? Quels autres modèles publicitaires ou de monétisation sont envisageables pour les modèles de langage ?
1. Publicité de recherche et publicité fondée sur l’intention, à plus haute valeur ajoutée : OpenAI a confirmé que ce type de publicité (ingrédients de recettes, recommandations d’hôtels pour voyages, etc.) sera bientôt proposé aux utilisateurs gratuits et aux abonnés des niveaux tarifaires bas. Ces publicités seront clairement distinguées des réponses dans ChatGPT et explicitement identifiées comme « sponsorisées ».
Avec le temps, les publicités pourraient davantage ressembler à des prompts : vous exprimez une intention d’achat, et un agent exécute intégralement votre demande, en puisant dans une liste de contenus sponsorisés et non sponsorisés. Sur bien des aspects, ces publicités rappellent les premières formes de publicité apparues dans les années 1990 et 2000, ainsi que celles que Google a perfectionnées via ses unités publicitaires sponsorisées de référencement naturel (SEO). Il convient de noter que Google tire encore aujourd’hui la majeure partie de ses revenus de la publicité, et qu’il n’a lancé son premier abonnement qu’après plus de quinze ans d’existence.
2. Publicité contextuelle façon Instagram : Ben Thompson souligne qu’OpenAI aurait dû introduire plus tôt la publicité dans les réponses de ChatGPT. Premièrement, cela aurait permis aux utilisateurs non payants de s’y habituer plus rapidement (à une époque où OpenAI disposait d’un avantage réel sur Gemini). Deuxièmement, cela lui aurait permis de prendre une longueur d’avance dans la conception d’un produit publicitaire remarquable, capable de prédire ce que vous voulez, plutôt que de proposer de manière opportuniste des publicités uniquement fondées sur des requêtes intentionnelles. Instagram et TikTok offrent des expériences publicitaires impressionnantes, en vous présentant des produits que vous ignoriez vouloir, mais dont vous avez absolument besoin — et beaucoup d’utilisateurs trouvent ces publicités utiles, plutôt qu’intrusives.
Compte tenu de la quantité d’informations personnelles et de mémoires dont dispose OpenAI, il existe de réelles opportunités pour développer un produit publicitaire similaire dans ChatGPT. Bien entendu, il existe des différences d’expérience entre ces applications : pouvez-vous transférer l’expérience publicitaire plus détendue d’Instagram ou TikTok vers un modèle plus engagé comme ChatGPT ? C’est une question nettement plus complexe… et potentiellement plus rentable.
3. Commerce affilié : L’an dernier, OpenAI a annoncé un partenariat avec des plateformes marchandes et des détaillants individuels afin de lancer une fonction de paiement immédiat, permettant aux utilisateurs d’effectuer des achats directement depuis la conversation. On peut aisément imaginer que ce système évolue vers un secteur marchand spécialisé, où un agent recherche activement des vêtements, des articles pour la maison ou des objets rares que vous suivez, en raison de leur disponibilité limitée, et où le fournisseur de modèles perçoit une commission sur les ventes réalisées via cette plateforme.
4. Jeux vidéo : Souvent négligés ou occultés, les jeux vidéo constituent eux-mêmes une forme de support publicitaire. Nous ignorons encore comment ils pourraient s’intégrer à la stratégie publicitaire de ChatGPT, mais ils méritent d’être mentionnés ici. Les publicités d’installation d’applications (dont beaucoup sont des jeux mobiles) ont longtemps constitué une part importante de la croissance des revenus publicitaires de Facebook. Les jeux vidéo étant intrinsèquement très rentables, il n’est pas difficile d’imaginer qu’ils attirent une part substantielle des budgets publicitaires.
5. Enchères ciblées : Voici une piste fascinante pour les amateurs d’algorithmes d’enchères (ou pour les anciens optimiseurs de frais de gaz sur la blockchain souhaitant se tourner vers les modèles de langage). Que se passerait-il si vous pouviez définir une prime pour une requête spécifique (par exemple, 10 dollars pour une alerte immobilière à Noe Valley) et inciter le modèle à consacrer une puissance de calcul massive à produire un résultat précis ? Vous obtiendriez alors une discrimination parfaite des prix fondée sur la « valeur » objectivement déterminée d’une requête donnée, tout en garantissant une chaîne de raisonnement plus fiable pour les recherches qui vous tiennent particulièrement à cœur.
Poke est l’un des meilleurs exemples de ce type : les utilisateurs doivent négocier explicitement avec le chatbot un service d’abonnement (cela ne correspond bien sûr pas exactement aux coûts de calcul, mais cela illustre néanmoins de façon intéressante à quoi cela pourrait ressembler). Sur certains aspects, c’est déjà le mode de fonctionnement de certains modèles : Cursor et ChatGPT utilisent tous deux des routeurs qui sélectionnent automatiquement un modèle en fonction de la complexité de la requête analysée. Mais même si vous choisissez manuellement un modèle via un menu déroulant, vous ne pouvez pas spécifier la quantité sous-jacente de calcul que le modèle doit consacrer à la résolution de votre problème. Pour les utilisateurs très actifs, la possibilité de préciser, en dollars, la valeur qu’ils accordent à une requête donnée pourrait s’avérer très séduisante.
6. Abonnements dédiés à l’IA divertissante et aux compagnons IA : Deux cas d’usage principaux démontrent que les utilisateurs d’IA sont prêts à payer : la programmation et les compagnons IA. CharacterAI détient l’un des plus hauts nombres d’utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) parmi les entreprises d’IA non issues de laboratoires. Elle parvient même à facturer un abonnement à 9,99 dollars, car elle propose un mélange d’entertainment et de compagnonnage. Toutefois, même si les utilisateurs paient effectivement pour des applications de compagnonnage, nous n’avons pas encore observé que ces produits franchissent le seuil critique permettant une monétisation fiable par la publicité.
7. Tarification à l’usage (en jetons) : Dans les domaines des outils créatifs IA et de la programmation, la tarification à l’usage (en jetons) constitue également un modèle courant de monétisation. Ce système s’est imposé comme un mécanisme attractif pour les entreprises dotées d’utilisateurs avancés, leur permettant de différencier leurs offres et de facturer davantage selon le niveau d’utilisation.
La monétisation demeure un problème non résolu dans le domaine de l’IA, et la plupart des utilisateurs profitent encore librement du niveau gratuit de leur modèle de langage préféré. Mais cela ne durera qu’un temps : l’histoire d’Internet nous enseigne que la publicité finit toujours par trouver sa voie.
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