La société d’intelligence artificielle Perplexity fait marche arrière sur la publicité, estimant que cette stratégie pourrait nuire à la confiance des utilisateurs, alors même que plusieurs concurrents misent sur les annonces comme nouveau levier de monétisation.
Perplexity avait pourtant été l’un des premiers services d’IA à tester les publicités en 2024, en affichant des réponses sponsorisées sous les réponses de son chatbot. Cette approche a finalement été abandonnée l’an dernier et, selon le Financial Times, les dirigeants de l’entreprise ne prévoient pas d’y revenir.
« Un utilisateur doit croire qu’il s’agit de la meilleure réponse possible pour continuer à utiliser le produit et être prêt à payer pour cela », a déclaré un dirigeant de Perplexity au média.
La confiance au cœur du modèle économique
Ce repositionnement intervient alors que d’autres acteurs majeurs du secteur prennent la direction inverse.
Plus tôt ce mois-ci, OpenAI a commencé à afficher des publicités auprès des utilisateurs de ChatGPT disposant d’un compte gratuit ou d’un abonnement Go à bas prix. OpenAI affirme que les annonces n’influenceront pas les réponses fournies par ChatGPT et que les conversations ne seront pas partagées avec les annonceurs.
De son côté, Anthropic, créateur de Claude, a récemment critiqué cette décision. L’entreprise assure ne pas envisager d’intégrer de publicités à son assistant. Selon elle, insérer des annonces ne serait pas compatible avec sa mission de créer un assistant utile pour le travail et la réflexion approfondie. Les utilisateurs ne devraient pas avoir à se demander si une IA les aide réellement ou si elle « oriente subtilement la conversation vers quelque chose de monétisable ».
Google adopte une stratégie intermédiaire
Google, pour sa part, a déjà intégré la publicité dans son mode IA ainsi que dans les résumés AI Overviews des résultats de recherche traditionnels. En revanche, le chatbot Gemini ne propose toujours pas de publicités à ce stade.
Les stratégies publicitaires constituent l’une des pistes explorées par les entreprises d’IA pour générer des revenus et rassurer les investisseurs, alors même que les coûts liés à l’entraînement et à l’exploitation des grands modèles de langage explosent.
Former et faire fonctionner ces modèles devient de plus en plus coûteux, tandis que la rentabilité reste incertaine pour de nombreux acteurs du secteur.
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