Les IA génératives à la recherche d’un modèle d’affaires viable pourront-elles survivre sans publicité ?
Certains les décrivent comme des psys ou des amis. C’est dire la place que les intelligences artficielles, ou IA, ont pris dans la vie des Français.
En 2026, près d’un Français sur deux déclare avoir déjà utilisé un agent conversationnel comme ChatGPT, Gemini ou Copilot. Cette proportion atteint 82% chez les 18-24 ans, contre seulement 20% chez les plus de 65 ans, selon une enquête Ifop. À l’échelle mondiale, près de 20% de la population dialoguerait régulièrement avec ces outils. Le marché est dominé par trois acteurs : OpenAI, Google et Microsoft, qui cumulent à eux seuls près de 90% du marché. Ces chiffres illustrent l’essor fulgurant des intelligences artificielles génératives grand public, apparues fin 2022 avec le lancement de ChatGPT. Leur croissance repose sur une stratégie initiale de gratuité pour capter un maximum d’utilisateurs, avant d’envisager leur rentabilité.
Une requête adressée à un agent conversationnel consomme environ dix fois plus d’énergie de calcul qu’une recherche classique sur Google, selon des estimations relayées par Heise. En 2025, OpenAI aurait dépensé près de 22,5 milliards de dollars pour un chiffre d’affaires de 13,5 milliards, soit une perte d’environ 9 milliards de dollars. Environ 85% des utilisateurs restent sur la version gratuite de ces services, ce qui alourdit encore les coûts pour les entreprises. Ces pertes s’expliquent par l’infrastructure coûteuse nécessaire au fonctionnement des IA génératives, qui nécessite des serveurs puissants et une consommation énergétique élevée. Anthropic, une autre entreprise du secteur, ne vise la rentabilité qu’à partir de 2028, en misant sur la demande professionnelle.
Pour financer leurs services, les entreprises d’IA générative testent plusieurs modèles économiques. Le premier est l’abonnement, avec des offres premium autour de 20 dollars (soit plus de 17 euros) par mois pour des services comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini. Cependant, seulement 4 à 5% des utilisateurs ont souscrit à ces abonnements, selon la BBC. Une autre piste consiste à transformer l’agent conversationnel en intermédiaire commercial, capable de réserver un vol ou de finaliser un achat moyennant une commission. Mais cette solution, envisagée par OpenAI pour concurrencer Amazon ou Google, rencontre des difficultés techniques et une faible adoption, car le web n’est pas encore conçu pour être parcouru par des agents automatisés.
Face à l’échec partiel des abonnements et des commissions, les entreprises se tournent vers la publicité pour monétiser leurs services. OpenAI a commencé à insérer des publicités dans les réponses de ChatGPT auprès de ses utilisateurs états-uniens non abonnés en janvier 2026. Microsoft Copilot a également déployé des publicités générées dynamiquement en fonction du contexte de la conversation, appelées Showroom Ads. Ces publicités sont clairement étiquetées et n’influencent pas le contenu des réponses. Cependant, cette solution soulève des questions sur l’acceptabilité par les utilisateurs, comme l’a montré l’échec de Perplexity AI, qui a abandonné ce modèle en 2026 après des résistances des consommateurs.
Les publicités contextuelles reposent sur l’exploitation des données personnelles que les utilisateurs partagent avec les agents conversationnels, sciemment ou non. Une étude publiée dans les actes de la conférence ICLR a montré qu’un modèle de langage peut inférer des attributs sensibles comme la santé, les revenus ou les opinions politiques à partir de simples échanges, même sans divulgation explicite. Par exemple, décrire des symptômes pour obtenir un conseil médical revient à révéler son état de santé, tandis qu’interroger sur un quartier précis peut dévoiler sa localisation. Ces données sont ensuite utilisées pour cibler les publicités, ce qui pose des questions sur la protection de la vie privée et le consentement des utilisateurs.
Contrairement aux bannières publicitaires classiques, les messages commerciaux insérés dans les réponses des agents conversationnels peuvent se fondre dans le dialogue sans que l’utilisateur en ait conscience. Plusieurs travaux de recherche soulignent la confiance quasi inconditionnelle accordée à ces outils, perçus comme des interlocuteurs compétents et complaisants. Une étude de la société SparkToro révèle que les agents conversationnels produisent des recommandations de marques différentes dans plus de 99% des cas, même pour des questions strictement identiques. Cette instabilité rend difficile la détection d’une éventuelle influence commerciale, tant pour les utilisateurs que pour les régulateurs. Par exemple, le partenariat entre OpenAI et Shopify permet à ChatGPT de recommander des produits et de finaliser des achats, avec une commission versée aux marchands, sans que l’utilisateur puisse vérifier la neutralité de ces recommandations.
Le basculement vers la publicité conversationnelle rappelle les débats sur l’opacité des critères de classement des comparateurs en ligne, qui ont justifié des obligations de transparence renforcées en Europe. La question se pose aujourd’hui de savoir si un encadrement similaire s’imposera pour les agents conversationnels, afin d’obliger ces outils à signaler tout contenu commercialement influencé. L’enjeu dépasse la simple question publicitaire : c’est la soutenabilité même du modèle économique de l’IA générative grand public qui reste incertaine. Entre abonnements limités, commissions transactionnelles balbutiantes et publicité conversationnelle en test, aucune solution ne semble, à elle seule, en mesure de financer durablement le coût de ces technologies. Pour les utilisateurs, il devient crucial de comprendre par qui et comment un service qu’ils croient gratuit est réellement financé.
