Ce que cache la gratuité des assistants IA

Les entreprises du secteur de l’IA ont recours à des modèles de monétisation agressifs

La réalité est simple : L’IA est coûteuse et consomme énormément de ressources. Les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT, Claude et Grok requièrent une puissance de calcul énorme pour traiter les demandes les plus simples des utilisateurs. La demande en GPU fait à elle seule grimper les coûts d’infrastructure, sans parler de l’ingénierie, de l’entraînement des modèles et de l’itération continue des produits. Les utilisateurs bénéficient d’outils puissants et gratuits. Mais pour les entreprises qui les conçoivent, c’est tout sauf le cas.

Des dizaines de milliards de dollars ont déjà été injectés dans cet espace par le capital-risque, le capital-investissement et les grandes entreprises. Ces investisseurs s’attendent à des retours sur investissement, et ce dans les plus brefs délais. La stratégie de mise sur le marché des plateformes d’IA a été largement freemium : offrir un niveau de gratuité élevé pour favoriser l’adoption par les utilisateurs et ajouter des systèmes de monétisation basés sur la chimie au fil du temps. Ce temps est venu.

Les startups et les opérateurs historiques multiplient les modèles pour générer des revenus. Les abonnements sont un point de départ, mais ils n’ont qu’une portée limitée. Les tarifs personnalisés des API ajoutent de la valeur aux opérations à l’échelle de l’entreprise. Le placement de produits, les connexions avec les détaillants affiliés et même la priorisation éditoriale payante sont en plein déploiement. D’autres guides sont publiés chaque trimestre.

Les entreprises qui construisent des LLM sont en concurrence sur le plan de la durabilité. Les plateformes d’IA qui survivront seront celles qui seront suffisamment intelligentes pour évoluer sans sacrifier l’intégrité ou la transparence.

Une hiérarchisation payante reflétant un modèle « Payola

Certaines des plus grandes entreprises d’IA intègrent désormais la hiérarchisation des contenus payants directement dans leurs plateformes. Il s’agit de partenariats stratégiques qui décident quelles informations atteignent les utilisateurs en premier.

OpenAI a mis en place ce qu’elle appelle le « Preferred Publishers Program ». Plus de 30 éditeurs, dont The Wall Street Journal, Vox, Condé Nast et The Atlantic, se sont engagés. Ils donnent accès à leur contenu en échange d’une exposition, d’un placement privilégié dans les réponses des chatbots et d’une compensation financière. Leurs liens apparaissent plus fréquemment, leurs noms sont mis en évidence et ils bénéficient d’un trafic de référence, conçu à grande échelle.

Perplexity AI fait quelque chose de similaire. Elle a conclu des accords de contenu avec des organisations telles que Le Monde, The Los Angeles Times et Der Spiegel, donnant à ces éditeurs un rôle plus visible dans les réponses à l’IA. En contrepartie, ces entreprises perçoivent une partie des recettes publicitaires.

Ce qui est important, c’est que les utilisateurs n’en sont pas informés. Ils supposent que les réponses de l’IA sont structurées par la qualité ou l’exactitude. En réalité, ces réponses sont façonnées par des contrats, des partages de revenus et des garanties de visibilité.

D’un point de vue commercial, cela modifie la distribution de l’information. Si vous comptez sur le trafic de recherche ou la synthèse par l’IA pour représenter équitablement votre marque, comprenez ce qui se passe en coulisses. Chaque responsable marketing, chaque responsable média et chaque stratège de contenu devrait se poser la question suivante : notre contenu est-il prioritaire ou sommes-nous absents de la conversation ? Car il ne s’agit pas d’un flux passif, mais d’un flux filtré, pondéré par des accords.

Marketing de liens d’affiliation par le biais d’achats en ligne (in-chat)

OpenAI se lance à présent dans le commerce d’affiliation direct au sein de ChatGPT. Cela signifie que les utilisateurs ne se contenteront pas de poser des questions, ils achèteront des produits, directement dans le chat. Pas besoin de quitter l’interface, pas besoin de chercher ailleurs. L’objectif est de réduire les frictions et de monétiser les recommandations en temps réel.

Sam Altman, PDG d’OpenAI, aurait introduit un modèle de frais d’affiliation de 2 % sur les achats effectués par l’intermédiaire de ChatGPT. Les listes de produits seront liées à des marchands partenaires. Lorsqu’un utilisateur décide d’acheter, OpenAI perçoit une part.

Cette orientation a des implications majeures. Elle donne à OpenAI une raison financière de mettre en avant certains biens ou de recommander certains services. L’architecture de ces systèmes est conçue pour optimiser la conversion.

Pour les dirigeants qui gèrent le commerce électronique, la vente au détail numérique ou le positionnement concurrentiel en ligne, c’est là que l’influence des algorithmes devient transactionnelle. Les entreprises qui établissent des partenariats précoces sont exposées à un environnement contrôlé qui définira le comportement des acheteurs pendant des années.

La confiance des utilisateursLa confiance des utilisateurs, bien sûr, est un facteur. Si les outils d’IA divulguent ouvertement les affiliés, ils conserveront une certaine transparence. Dans le cas contraire, la perception de partialité deviendra un véritable problème. Les responsables de la conception de l’expérience client et de la stratégie de marque doivent planifier dès maintenant la visibilité et la vérification, avant que l’IA axée sur les affiliés ne devienne la norme dans toutes les interactions commerciales.

Dégradation de la qualité de service par le biais d’un modèle de « rétrécissement » (Shrinkflation)

Les performances coûtent cher. Les entreprises d’IA ajustent discrètement les niveaux de produits pour gérer l’escalade des frais généraux de GPU et d’infrastructure. L’une des stratégies émergentes consiste à réduire la qualité des services gratuits : résultats moins précis, réponses plus courtes ou plus plates, moins de capacités avancées. Cela permet de réduire la demande de calcul et de préserver la capacité pour les abonnés payants.

Des données anecdotiques provenant des communautés d’utilisateurs suggèrent que ces changements sont déjà en cours. Les utilisateurs gratuits signalent souvent des réponses plus lentes, moins pertinentes ou un accès limité aux nouvelles fonctionnalités, tandis que les utilisateurs premium bénéficient de vitesses plus rapides et d’un meilleur accès aux modèles. Il ne s’agit pas de différences cosmétiques. Elles reflètent une allocation délibérée des ressources et poussent les utilisateurs à souscrire un abonnement payant.

D’un point de vue exécutif, c’est un signal clair. La séparation des niveaux s’accentue. Si vous déployez l’IA au sein de votre organisation ou si vous intégrez des LLM externes dans votre pile de produits, comprenez ce que votre niveau offre réellement. Tous les utilisateurs ne bénéficient pas de la même qualité de sortie de modèle. Cela a un impact sur la fiabilité, la perception du client et la cohérence des résultats.

Les entreprises qui conçoivent des produits d’IA doivent également être précises dans leurs attentes. À mesure que les niveaux gratuits se dégradent et que les niveaux premium se développent, la clarté sur ce qui est inclus devient une exigence stratégique dans les contrats d’entreprise. Une livraison insuffisante en raison d’un mauvais alignement des niveaux de service érodera rapidement la confiance.

Élargir les canaux de monétisation dans un contexte d’augmentation des coûts opérationnels

L’IA est puissante, mais son fonctionnement n’est pas bon marché, loin s’en faut. Ce que nous voyons aujourd’hui, c’est que les entreprises d’IA superposent des flux de monétisation à tous les points possibles d’engagement de l’utilisateur. Abonnements, frais d’API, intégration publicitaire, partenariats de marque, achats sur plateforme, licences de contenu, et même conseil. Telle est la réalité actuelle.

Et ce n’est toujours pas suffisant.

Ces modèles consomment d’énormes quantités de capitaux. La formation au modèle peut à elle seule dépasser des centaines de millions de dollars par version. L’échelonnement du déploiement, l’inférence en temps réel, les besoins en mémoire, tout cela évolue avec l’utilisation. La monétisation n’est pas facultative, elle est urgente.

Pour le leadership, comprenez ceci : les fournisseurs d’IA avec lesquels vous travaillez ou que vous intégrez dans votre stack continueront à expérimenter la monétisation. Cela signifie une volatilité des prix, un resserrement des fonctionnalités et probablement une consolidation au fil du temps. L’offre de calcul est limitée. Le retour sur investissement primera sur l’expérimentation.

Si vous prenez des décisions en matière d’approvisionnement, tenez compte de cette pression financière dans la sélection des fournisseurs, les calendriers des contrats et les futurs modèles de tarification. Choisissez des partenaires dont les motivations sont alignées, les modèles transparents et les feuilles de route crédibles. Ne fondez pas vos décisions en matière d’infrastructure critique sur des services qui ne fonctionnent que dans un environnement sans revenus. Cette époque est en train de se terminer rapidement.

Principaux enseignements pour les décideurs

• La pression de la monétisation remodèle les produits d’IA : Les plateformes d’IA sont soumises à une pression financière intense en raison des coûts de calcul élevés et du financement massif des sociétés de capital-risque. Les dirigeants doivent s’attendre à d’autres niveaux de monétisation susceptibles d’avoir un impact sur la transparence, la neutralité et la confiance des utilisateurs.
• Les publicités dans les conversations modifient la dynamique de la confiance des utilisateurs : La publicité intégrée dans les réponses générées par l’IA, déjà en cours chez xAI et Amazon, brouille la frontière entre l’information et la promotion. Les dirigeants doivent évaluer le risque pour la perception de la marque lorsqu’ils utilisent ces modèles ou y participent.
• Les contrats de contenu rémunéré influencent l’objectivité perçue : Des plateformes comme OpenAI et Perplexity donnent la priorité au contenu de leurs partenaires dans leurs réponses à l’IA sans divulguer ces affiliations aux utilisateurs. Les décideurs en matière de médias et de contenu devraient évaluer les compromis à long terme entre l’augmentation du trafic et l’indépendance éditoriale.
• Le commerce de l’IA axé sur l’affiliation modifie le parcours du client : L’expérience d’achat par chat d’OpenAI introduit une incitation financière à recommander des produits spécifiques, ce qui risque de fausser les résultats au profit du profit. Les marques devraient envisager une intégration précoce pour maintenir la visibilité tout en garantissant un alignement éthique.
• Les modèles de service à plusieurs niveaux réduisent la qualité pour les utilisateurs non payants : Les niveaux gratuits d’outils d’IA voient leurs performances dégradées pour réduire la charge de l’infrastructure et favoriser les conversions. Les organisations qui dépendent d’un accès gratuit ou à un niveau inférieur devraient réévaluer leurs attentes en matière de service et procéder à des mises à niveau là où la précision est importante.
• L’expansion de la monétisation déterminera la viabilité à long terme des partenaires : Les entreprises d’IA déploient des stratégies de revenus qui se chevauchent, des abonnements aux licences de contenu, mais elles sont toujours confrontées à des lacunes en matière de viabilité. Les entreprises devraient s’aligner sur des fournisseurs offrant une monétisation stable et transparente afin de réduire le risque stratégique.