Secteur de l'IA | Mesures d'austérité et de réduction des coûts cachées dans l'IA générative – notamment la réduction du nombre de mots : Moins, c'est moins cher – Image : Xpert.Digital
La crise des coûts cachés chez les fournisseurs d'intelligence artificielle générative
La grande illusion de l'IA : des milliards de pertes et des mesures d'austérité – ce que les géants de la technologie vous cachent
L'intelligence artificielle connaît un essor sans précédent, mais derrière la façade rutilante de la révolution technologique se cachent d'énormes défis financiers. Ce que les utilisateurs perçoivent comme des ajustements techniques mineurs se révèlent, à y regarder de plus près, des tentatives désespérées des principaux fournisseurs d'IA pour maîtriser l'explosion de leurs coûts. Google et OpenAI ont apporté des changements presque simultanément en septembre 2024. À première vue, ces changements semblent indépendants, mais ils révèlent un problème plus vaste auquel l'ensemble du secteur est confronté : la monétisation des services d'IA accuse un retard considérable par rapport aux investissements et aux coûts d'exploitation massifs.
L'IA générative (Generative Artificial Intelligence) est une branche de l'intelligence artificielle spécialisée dans la génération de nouveaux contenus plutôt que dans la simple analyse ou classification de données existantes.
Cette évolution est particulièrement remarquable, car elle démontre à quel point même des géants technologiques multimilliardaires subissent la pression financière de leur propre innovation. Alors qu'OpenAI, malgré une valorisation de 157 milliards de dollars, prévoit des pertes de 5 milliards de dollars pour 2024, Google met discrètement en œuvre des mesures qui augmentent considérablement les coûts de collecte et de traitement des données. Ces changements apparemment mineurs ont des conséquences profondes sur l'ensemble du paysage numérique et laissent présager une crise structurelle plus vaste dans le secteur de l'IA.
La révolution silencieuse de Google
Désactiver le paramètre num=100
Le 14 septembre 2024, Google a apporté l'une des modifications les plus importantes à son infrastructure de recherche depuis des années, sans grande publicité. Le paramètre d'URL num=100, qui permettait l'affichage simultané de 100 résultats de recherche depuis des décennies, a été complètement désactivé. Cette innovation technique a eu des conséquences considérables pour l'ensemble du secteur du référencement et des applications d'IA.
Bien que ce paramètre fût une fonctionnalité pratique pour les utilisateurs réguliers, il était d'une importance cruciale pour le secteur du référencement. La quasi-totalité des principaux fournisseurs de services SEO, tels qu'Ahrefs, Sistrix, SEMrush et les outils de classement spécialisés, utilisaient ce paramètre pour une collecte de données efficace. Un seul appel leur permettait d'obtenir l'intégralité des 100 premiers résultats, une méthode à la fois plus économique et plus rapide que la récupération page par page des résultats.
La désactivation de ce paramètre a entraîné une explosion des coûts dans le secteur du référencement. Les outils de classement doivent désormais effectuer dix requêtes distinctes pour obtenir la même quantité de données qu'auparavant avec une seule requête. Cela représente une multiplication par dix du coût des requêtes et pose déjà de sérieux défis techniques et financiers à plusieurs fournisseurs d'outils.
Impact sur les opérateurs de sites Web
Les effets ont été immédiatement visibles dans la Search Console de Google : 87,7 % des sites web étudiés ont enregistré une baisse drastique du nombre d'impressions mesurées. Parallèlement, paradoxalement, la position moyenne des sites web s'est améliorée, car moins d'impressions de bas niveau ont été enregistrées entre les positions 11 et 100.
De nombreux éditeurs signalent une baisse spectaculaire du trafic. Des sites d'actualité comme derwesten.de ont perdu 51 % de leur trafic de recherche, express.de 35 % et focus.de 33 %. Les raisons sont complexes : outre les changements techniques chez Google, les évaluations par IA jouent également un rôle, incitant les utilisateurs à cliquer moins sur les sites web externes.
Motivation derrière la stratégie de Google
Les raisons de la décision de Google sont complexes. D'une part, ce changement réduit considérablement la charge du serveur, car moins de données doivent être traitées par requête. D'autre part, il complique la collecte massive de données par les robots et les services de scraping, ce qui est particulièrement pertinent compte tenu de l'intérêt croissant des entreprises d'IA pour les données de Google.
Un autre aspect est l'expérience utilisateur : Google souhaite encourager les utilisateurs à revenir à la recherche traditionnelle, où ils cliquent sur plusieurs pages et passent plus de temps dans l'environnement Google. Cela renforce la position de Google comme point de contact central pour l'information et réduit la dépendance de l'entreprise à la redirection des utilisateurs vers des sites web externes.
Convient à:
Le contrôle désespéré des coûts d'OpenAI : la baisse spectaculaire des citations
Parallèlement au changement de Google, OpenAI a apporté une modification tout aussi importante à ChatGPT. Depuis le 11 septembre 2024, le chatbot IA affiche nettement moins de citations et de liens vers des sites web externes. Cette réduction a affecté tous les secteurs et tous les types de contenu de la même manière, quelle que soit la qualité du contenu ou l'autorité de domaine des sources.
Les chiffres sont dramatiques : selon les analyses, les citations sur ChatGPT ont chuté jusqu’à 90 %. Les comptes ChatGPT gratuits sont particulièrement touchés, tandis que les utilisateurs des versions payantes subissent nettement moins de restrictions. Cette évolution accentue l’écart déjà existant entre le trafic des sites web provenant de Google et le trafic nettement inférieur de ChatGPT.
L'augmentation explosive des coûts des fonctionnalités de recherche sur le Web
OpenAI subit une pression financière énorme. L'entreprise prévoit des pertes d'environ 5 milliards de dollars d'ici 2024, tandis que l'exploitation de ChatGPT coûte jusqu'à 700 000 dollars par jour. Réduire les recherches et les citations sur le web est une mesure de réduction des coûts évidente, car chaque recherche nécessite des ressources de calcul et des appels d'API supplémentaires.
Le coût de la recherche web d'OpenAI a considérablement augmenté. Alors que les anciens modèles offraient un accès gratuit aux recherches web, les nouveaux modèles facturent le prix fort pour les jetons de recherche. Un exemple illustre le dilemme financier : une requête avec GPT-4o coûte 0,13 $, tandis que la même requête avec GPT-5, avec des jetons de recherche web plus complets, coûte 74 $.
Pour ses modèles de recherche web actuels, OpenAI facture 25 $ pour 1 000 vues pour gpt-4o et gpt-4.1, tandis que des modèles plus puissants comme GPT-5 et la série o coûtent seulement 10 $ pour 1 000 vues. Cette tarification illustre clairement pourquoi OpenAI réduit drastiquement la diffusion d'informations en ligne.
Le nombre de mots diminue : moins c'est moins cher
Outre la réduction des citations de sources, les utilisateurs ont constaté un autre changement plus subtil : les réponses de ChatGPT sont devenues sensiblement plus courtes et moins détaillées. Ce qui, à première vue, peut sembler une optimisation vers plus de concision est en réalité une mesure d'économie efficace. Chaque mot généré – ou, plus précisément, chaque jeton – consomme de la puissance de calcul et engendre donc des coûts directs. En raccourcissant systématiquement les réponses, OpenAI réduit les coûts d'exploitation par requête.
Cette tendance est particulièrement évidente lors de comparaisons directes avec des concurrents comme Claude d'Anthropic ou Gemini de Google. Ces modèles continuent souvent de fournir des réponses plus détaillées, plus nuancées et plus approfondies aux mêmes requêtes. Alors que certains concurrents s'appuient encore sur la richesse des détails comme indicateur de qualité, OpenAI semble réduire délibérément son nombre de mots pour faire face à la charge financière de son immense base d'utilisateurs.
Pour les utilisateurs, cela représente un travail supplémentaire. Au lieu d'une réponse complète, ils ne reçoivent souvent qu'un résumé superficiel et doivent extraire eux-mêmes les informations nécessaires grâce à des requêtes ciblées (appelées « enchaînement d'invites »). Chacune de ces requêtes complémentaires représente une nouvelle transaction qui, bien que moins coûteuse individuellement, demande plus de temps et d'efforts à l'utilisateur. Cette mesure s'inscrit parfaitement dans la stratégie de réduction des citations : ces deux dégradations de l'expérience utilisateur génèrent des économies significatives et visent à compenser l'important déficit financier de l'entreprise.
Des réponses plus courtes, moins de sources : remarquez-vous également comment ChatGPT réduit secrètement les coûts ?
L'activité déficitaire des abonnements premium
Le problème le plus grave est que même l'abonnement ChatGPT Pro, plus cher (200 $ par mois), génère des pertes, car les utilisateurs utilisent plus de services que prévu. Le PDG Sam Altman a qualifié cette situation de « folie », reconnaissant la difficulté de couvrir les coûts.
Sam Altman, PDG d'OpenAI, a admis que l'entreprise perdait actuellement de l'argent sur l'abonnement à 200 $ : « Les gens l'utilisent bien plus que prévu. » Ce résultat surprenant illustre la difficulté pour les entreprises d'IA d'anticiper le coût réel d'utilisation et de calculer une tarification appropriée.
Le lien surprenant entre les deux changements
La proximité temporelle des deux événements est plus qu'une simple coïncidence. ChatGPT s'appuie fréquemment sur des informations web récentes pour ses réponses, accédant directement aux résultats Google ou indirectement via des services de scraping. La désactivation du paramètre num=100 complique également considérablement la collecte efficace de données web pour ChatGPT et d'autres systèmes d'IA.
Les applications d'IA comme ChatGPT s'appuient sur des données web complètes et actualisées pour générer des réponses pertinentes et précises. Le paramètre num=100 permet à ces systèmes de collecter rapidement et à moindre coût d'importants volumes de résultats de recherche et de sélectionner les meilleures sources pour leurs réponses.
En désactivant ce paramètre, les systèmes d'IA doivent désormais effectuer un nombre nettement plus important de requêtes individuelles, ce qui augmente les coûts de manière exponentielle. Ceci explique pourquoi OpenAI a simultanément réduit la fréquence de citation : les coûts liés à la mise à jour des informations web n'étaient tout simplement plus viables.
Le déficit de financement de 800 milliards de dollars
Les prévisions alarmantes de Bain & Company
Une étude récente de Bain & Company révèle un déficit de financement menaçant dans le secteur de l'IA. D'ici 2030, des entreprises d'IA comme OpenAI, Google et DeepSeek devront générer environ 2 000 milliards de dollars par an pour couvrir les coûts croissants de la puissance de calcul et des infrastructures. Cependant, les consultants prévoient que le secteur manquera d'environ 800 milliards de dollars pour atteindre cet objectif.
David Crawford, président du pôle Technologie mondiale de Bain & Company, lance un avertissement pressant : « Si les lois actuelles sur la mise à l’échelle prévalent, l’intelligence artificielle pèsera de plus en plus sur les chaînes d’approvisionnement mondiales. » Cet écart entre les revenus requis et attendus soulève des questions fondamentales sur la valorisation et les modèles économiques du secteur de l’IA.
Des investissements massifs contre des rendements incertains
Les grandes entreprises technologiques américaines portent leurs investissements dans l'IA à des niveaux sans précédent. Microsoft, Meta et Google prévoient d'investir ensemble 215 milliards de dollars dans des projets d'IA d'ici 2025. Amazon a annoncé des investissements supplémentaires de 100 milliards de dollars. Ces dépenses seront principalement consacrées à l'expansion des centres de données et au développement de nouveaux modèles d'IA.
Les investissements ont plus que doublé depuis le lancement de ChatGPT. En 2024, les quatre plus grandes entreprises technologiques avaient investi ensemble 246 milliards de dollars dans l'IA, soit une augmentation de 63 % par rapport à l'année précédente. Au début des années 2030, les dépenses annuelles consacrées à l'IA pourraient dépasser les 500 milliards de dollars.
Demande énergétique et défis en matière d'infrastructures
Bain & Company prévoit que la demande mondiale supplémentaire en puissance de calcul pourrait atteindre 200 gigawatts d'ici 2030, dont la moitié aux États-Unis. La consommation électrique des centres de données d'IA passera de 50 milliards de kilowattheures en 2023 à environ 550 milliards de kilowattheures en 2030, soit une multiplication par onze.
Cette expansion massive aura des impacts environnementaux considérables. Malgré le développement des énergies renouvelables, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données passeront de 212 millions de tonnes en 2023 à 355 millions de tonnes en 2030. La consommation d'eau pour le refroidissement quadruplera presque pour atteindre 664 milliards de litres sur la même période.
Convient à:
Le choc de DeepSeek comme tournant
Innovation rentable en provenance de Chine
La startup chinoise DeepSeek a révolutionné le secteur de l'IA avec son modèle R1. Avec un coût de développement estimé à seulement 5,6 millions de dollars, l'entreprise a développé un modèle capable de concurrencer les modèles américains, nettement plus onéreux. À titre de comparaison, le développement du GPT-4o d'OpenAI a coûté environ 80 millions de dollars.
Les prix de DeepSeek sont nettement inférieurs à ceux de la concurrence. Les modèles de l'entreprise sont 20 à 40 fois moins chers que les modèles équivalents d'OpenAI. Le modèle Reasoner de DeepSeek coûte 53 cents par million de jetons d'entrée, tandis que le modèle o1 d'OpenAI coûte 15 dollars pour le même nombre.
Impact sur la dynamique de l'industrie
Le succès de DeepSeek remet en question les idées reçues dans le secteur de l'IA. L'entreprise prouve qu'une IA de pointe est possible même sans budgets de plusieurs milliards de dollars, ce qui soumet les fournisseurs établis à une pression tarifaire considérable. Cette évolution met en lumière un effet secondaire intéressant des restrictions américaines à l'exportation : les limitations techniques ont contraint l'entreprise à innover en matière de logiciels pour optimiser l'utilisation du matériel disponible.
En quelques semaines, l'assistant IA de DeepSeek a conquis 21 % des parts de marché mondiales des LLM et a détrôné ChatGPT comme l'application gratuite la plus populaire de l'App Store d'Apple. Cette pénétration rapide du marché met en évidence la volatilité du marché de l'IA et le danger qu'il représente pour les fournisseurs établis aux modèles économiques coûteux.
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Du local au mondial : les PME conquièrent le marché mondial avec des stratégies intelligentes - Image : Xpert.Digital
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L’IA crée des gagnants et des perdants : qui survivra au nouvel ordre Internet ?
L'impact dramatique sur le trafic du site Web
Le déclin des aperçus de l'IA
Une étude d'Authoritas révèle une baisse significative du taux de clics des sites web d'éditeurs au Royaume-Uni, de près de moitié, grâce à AI Overviews. Selon l'étude, le taux de clics chute de 47,5 % sur ordinateur et de 37,7 % sur mobile grâce à AI Overviews. Même lorsqu'un site web est classé en tête de Google AI Overviews, l'amélioration du nombre de clics est minime.
Une nouvelle étude menée par Kevin Indig, expert SEO, et Eric Van Buskirk, chercheur UX, examine systématiquement l'utilisation des aperçus IA de Google. Dans un contexte complexe, 70 utilisateurs ont été observés en train d'effectuer huit tâches de recherche réalistes. Cela a donné lieu à environ 400 interactions AIO, ce qui permet de comprendre l'impact de l'IA sur les comportements de recherche sur le web.
Les aperçus IA réduisent ensuite considérablement le taux de clics sur les liens externes. Sur ordinateur, ce taux chute jusqu'à deux tiers, et sur mobile, près de la moitié. Les utilisateurs s'appuient de plus en plus sur les informations de l'aperçu IA, notamment pour les requêtes simples ou standardisées.
Convient à:
L'effondrement du trafic Web traditionnel
Depuis que Google a intégré les réponses génératives par IA à ses recherches aux États-Unis en mai 2024 et en Allemagne fin mars 2025, les fournisseurs de contenu tels que les sites d'actualité, les blogs et les forums s'inquiètent d'une baisse significative de leur fréquentation. Si la réponse est déjà présente sur la page de recherche, les internautes ne cliquent souvent pas sur la source originale.
Le taux de clics (CTR) de Publisher Mail Online a chuté de plus de 56 % grâce aux aperçus IA. Certains sites web ont enregistré une baisse de trafic organique de 18 à 64 %. Le CTR organique peut chuter jusqu'à 70 % en présence d'IA.
Selon Built In, le trafic de recherche organique des éditeurs pourrait chuter de 25 % d'ici 2026. Même les trois premières positions subissent des baisses massives de CTR dues aux AIO ; les positions 4 à 10 enregistrent des baisses allant jusqu'à 50 %. Une étude portant sur 1 000 sites web de PME a révélé que 68 % d'entre eux ont subi d'importantes pertes de trafic organique après la mise en œuvre des fonctionnalités de recherche IA.
La concentration sur quelques sources
Le trafic de référencement de ChatGPT vers les sites web a chuté de 52 % depuis juillet 2024. Les citations Reddit ont augmenté de 87 % et représentent désormais plus de 10 % de toutes les citations ChatGPT. Wikipédia a bondi de 62 % par rapport à son plus bas niveau de juillet, captant près de 13 % des citations.
Les trois principaux sites web – Wikipédia, Reddit et TechRadar – ont totalisé 22 % du total des citations, soit une augmentation de 53 % en un mois seulement. ChatGPT privilégie désormais une poignée de sources « réponses prioritaires », tandis que les sites web liés à la marque perdent en visibilité et passent à côté de millions de clics de référencement potentiels.
Pannes sous la pression du temps
Les problèmes de génération d'images de Google
Les problèmes actuels de Google Gemini se manifestent à plusieurs niveaux. Depuis des semaines, les utilisateurs signalent des dysfonctionnements majeurs de la technologie d'image, notamment lors de la génération d'images aux formats souhaités. Ce problème, largement répandu, affecte principalement la création d'images au format 16:9, auparavant possible sans problème, mais désormais obsolète.
Plus grave encore est le phénomène où les images sont supposément générées, mais ne peuvent pas être affichées. Les utilisateurs reçoivent la confirmation que les images ont été créées avec succès, mais ne voient que des espaces vides ou des messages d'erreur. Ce problème se produit aussi bien dans la version web que dans l'application mobile, rendant la fonction de génération d'images quasiment inutilisable.
Défaillance de communication et manque de transparence
La gestion par Google de ces erreurs système apparentes est particulièrement problématique. L'entreprise ne communique pas proactivement ces problèmes aux utilisateurs, même s'ils sont présents depuis des semaines. Au lieu de cela, le système continue d'affirmer que toutes les fonctions fonctionnent correctement, alors que les performances réelles sont considérablement dégradées.
Les difficultés actuelles ne doivent pas être considérées isolément, mais s'inscrivent plutôt dans une série de problèmes rencontrés par les systèmes d'IA de Google. En février 2024, Google a dû désactiver complètement la représentation humaine dans Gemini après que le système a généré des images historiquement inexactes. Des soldats allemands ont été représentés avec des traits asiatiques et des Vikings avec des dreadlocks – des erreurs qui ont révélé des problèmes fondamentaux dans la préparation des données d'entraînement.
Convient à:
Problèmes structurels dans le développement de l'IA
La hâte des publications
Ces problèmes récurrents mettent en évidence les faiblesses systémiques du développement de l'IA chez Google. L'entreprise semble soumise à une pression temporelle énorme pour suivre le rythme de concurrents comme OpenAI, ce qui se traduit par des produits lancés à la hâte. Cette mentalité du « aller vite et casser des choses » peut fonctionner dans d'autres domaines technologiques, mais elle s'avère problématique avec les systèmes d'IA, car les erreurs ont un impact plus direct sur l'expérience utilisateur.
Les conditions de travail des sous-traitants chargés de la modération des contenus et de l'amélioration des systèmes aggravent encore ces problèmes. Les rapports faisant état de contraintes de temps, de bas salaires et d'un manque de transparence dans la chaîne d'approvisionnement soulèvent des doutes quant à la qualité de l'optimisation manuelle des systèmes.
Fragmentation de l'architecture du système
Le manque d'intégration entre les différents services Google révèle des déficiences structurelles. Alors que Google Photos intègre de nouvelles fonctionnalités de traitement d'images par IA, la génération d'images de base dans Gemini ne fonctionne pas correctement. Cette fragmentation témoigne d'une coordination interne insuffisante et aggrave les problèmes pour les utilisateurs finaux.
Les conséquences économiques
Impact sur différents groupes d'utilisateurs
Les problèmes décrits ont des conséquences concrètes sur divers groupes d'utilisateurs. Les créateurs de contenu et les professionnels du marketing qui dépendent d'une génération d'images fiable doivent recourir à des solutions alternatives. Cela entraîne non seulement des interruptions de flux de travail, mais aussi des coûts supplémentaires pour d'autres outils.
La situation est particulièrement problématique pour les utilisateurs de la version payante de Gemini Pro. Ils paient pour des fonctionnalités avancées, mais obtiennent souvent des performances inférieures à celles promises. Nombre d'entre eux ont déjà résilié leur abonnement, faute des améliorations promises.
La perte de confiance dans les fournisseurs d'IA
Le manque de fiabilité des systèmes entraîne une perte de confiance envers Google en tant que fournisseur d'IA. Les utilisateurs qui comptent sur la précision et la disponibilité des services se tournent de plus en plus vers des fournisseurs alternatifs. Cela pourrait affaiblir la position de Google sur le marché hautement concurrentiel de l'IA à long terme.
Si DALL-E d'OpenAI et Claude d'Anthropic produisent des résultats plus cohérents, Google rencontre des problèmes fonctionnels fondamentaux. Il est particulièrement frappant de constater que même les alternatives gratuites sont souvent plus fiables que les offres premium de Google.
Parallèles à la bulle Internet
Dynamique de marché similaire
Les évolutions actuelles présentent des parallèles frappants avec la bulle Internet du début du millénaire. À l'époque, l'engouement pour Internet avait entraîné des valorisations exorbitantes et abouti à un krach spectaculaire. Aujourd'hui, les entreprises d'IA sont confrontées à des défis similaires : des valorisations astronomiques se heurtent à des modèles économiques flous, tandis que l'écart entre investissements et revenus réels ne cesse de se creuser.
La valorisation actuelle du S&P 500 équivaut à 38 fois les bénéfices des dix dernières années. Ce n'est que pendant la bulle Internet que cette valorisation a été plus élevée, comme le soulignent les stratèges de Morgan Stanley. Henry Blodget, ancien analyste vedette de l'ère des technologies Internet, met en garde contre d'étranges parallèles avec l'essor actuel de l'IA.
L'étrange vérité derrière la reprise économique américaine
George Saravelos, de la Deutsche Bank, l'exprime de manière choquante : « Les machines d'IA sauvent littéralement l'économie américaine. » Son analyse révèle une situation paradoxale : la croissance économique ne provient pas d'applications d'IA révolutionnaires, mais de la simple construction d'« usines de production de capacités d'IA ».
Particulièrement controversé : la banque souligne que sans ces dépenses liées aux technologies, l’Amérique serait déjà en récession. Un château de cartes constitué de milliards d’investissements maintient à flot la première économie mondiale. Cette dépendance extrême aux investissements dans l’IA présente des risques systémiques qui vont bien au-delà du secteur technologique.
Convient à:
Solutions et perspectives d'avenir
Modèles commerciaux alternatifs
La hausse des coûts oblige les fournisseurs d'IA à développer de nouveaux modèles économiques. OpenAI teste une tarification à l'usage, où les clients ne paient que la puissance de calcul réellement utilisée. Les API batch permettent déjà de réaliser jusqu'à 50 % d'économies sur les requêtes non urgentes.
Pour atteindre la rentabilité, OpenAI envisagerait d'augmenter les prix de ses différents abonnements. L'entreprise prévoit des hausses de prix drastiques : ChatGPT Plus devrait passer de 20 $ à 22 $ par mois d'ici fin 2024, et même atteindre 44 $ par mois d'ici 2029.
La spécialisation comme stratégie de survie
La hausse des coûts des systèmes d'IA polyvalents pourrait conduire au développement de solutions spécialisées. Au lieu de tenter de répondre à toutes les requêtes avec des données web actualisées, les systèmes d'IA pourraient être plus sélectifs et n'avoir recours qu'à des recherches web coûteuses pour des types de requêtes spécifiques.
Cela favoriserait une diversification du marché de l'IA, avec différents fournisseurs développant des spécialisations distinctes. Certains pourraient se concentrer sur l'information actuelle, d'autres sur une expertise approfondie sans connexion internet.
Nouveaux modèles de coopération
De nouveaux modèles de collaboration émergent déjà entre les fournisseurs d'IA et les créateurs de contenu. Certains éditeurs négocient des accords de licence directe avec des entreprises d'IA afin de recevoir une part équitable de l'utilisation de leurs contenus. Cette évolution pourrait donner naissance à un nouvel écosystème où les créateurs de contenu seraient directement rémunérés pour l'utilisation de leurs contenus dans les systèmes d'IA.
Recommandations à l'intention des différentes parties prenantes
Pour les opérateurs de sites Web et les créateurs de contenu
Les propriétaires de sites web devraient diversifier leurs stratégies et ne pas se fier uniquement au trafic des moteurs de recherche. Il sera de plus en plus important d'établir des relations directes avec les utilisateurs via les newsletters, les réseaux sociaux et d'autres canaux. Parallèlement, ils devraient améliorer la qualité de leur contenu pour être mentionnés dans les réponses générées par l'IA.
Plutôt que de privilégier la quantité, la qualité devient primordiale. Les créateurs de contenu devraient se concentrer sur la création de contenu utile et unique, offrant une réelle valeur ajoutée. L'époque où l'optimisation SEO pure suffisait à atteindre le top 100 est révolue.
Pour les agences et outils SEO
Les agences SEO doivent adapter leurs services et se concentrer davantage sur les 20 premières positions, car elles génèrent la majorité du trafic réel. L'ère des analyses exhaustives du top 100 touche à sa fin, ce qui pourrait libérer des ressources pour une optimisation plus poussée.
Les fournisseurs d'outils comme Semrush et Accuranker travaillent d'arrache-pied pour adapter leurs systèmes, mais les coûts plus élevés sont inévitablement répercutés sur les clients. De nombreux outils établis affichent actuellement des données incomplètes ou incorrectes, car leur logique d'exploration reposait sur l'ancien paramètre num=100.
Pour les entreprises d'IA
Les entreprises d'IA doivent relever le défi de développer des modèles économiques durables, adaptés à leurs besoins et à ceux des créateurs de contenu. Les pratiques actuelles d'utilisation gratuite du contenu sont intenables à long terme si elles sapent les fondements de leurs sources de données.
Pour regagner la confiance des utilisateurs, des entreprises comme Google doivent fondamentalement modifier leur approche. Premièrement, une communication plus transparente sur les problèmes système et la maintenance planifiée est nécessaire. Les utilisateurs ont le droit d'être informés lorsque des fonctionnalités ne fonctionnent pas correctement.
Les mesures d'austérité cachées et leurs conséquences : le nouveau pouvoir des géants de la technologie
Les changements techniques apparemment mineurs apportés par Google et ChatGPT marquent un tournant fondamental dans le paysage de l'information numérique. Ils démontrent à quel point l'écosystème Internet tout entier dépend des décisions de quelques grandes entreprises technologiques.
L'effet combiné de ces deux changements accélère la transformation d'un Internet basé sur les liens vers un Internet médiatisé par l'IA. Cette évolution comporte à la fois des opportunités et des risques : les utilisateurs obtiennent des réponses plus rapidement à leurs questions, mais les fondements économiques de la création de contenu sont fondamentalement remis en question.
Le secteur traverse une phase de réorientation où de nouveaux équilibres doivent être trouvés entre fournisseurs de technologies, créateurs de contenu et utilisateurs. Les années à venir montreront quels acteurs sauront s'adapter avec succès à l'évolution du contexte et quels nouveaux modèles économiques émergeront.
Le déficit de financement de 800 milliards de dollars prévu par Bain & Company pourrait entraîner une consolidation du secteur. Seules les entreprises les plus solides financièrement survivraient, tandis que les petits fournisseurs et les startups pourraient disparaître du marché. La transformation de la bulle de l'IA en correction contrôlée ou en krach dramatique dépendra de la capacité du secteur à développer rapidement des modèles économiques viables.
Les mesures d'austérité dissimulées des principaux fournisseurs d'IA ne sont que la partie émergée de l'iceberg d'une crise structurelle bien plus vaste. Alors que le public continue d'être fasciné par les possibilités de l'intelligence artificielle, en coulisses, les entreprises luttent désespérément pour leur survie financière. La révolution silencieuse bat déjà son plein ; ses effets façonneront le paysage numérique pour les années à venir.
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