OpenAI vend-il des publicités, et si oui, comment cela se passe-t-il ?

OpenAI annonce le lancement de la publicité à partir du 13 février. Alors, deux mois plus tard, comment ça se passe vraiment pour les ventes ?

Dans cet article, nous allons en faire le point.

I. D’après les données, où en est le test publicitaire d’OpenAI

D’après un rapport de The Information du 26 mars, l’activité publicitaire de ChatGPT d’OpenAI, son ARR (revenu récurrent annuel), a atteint 100 millions de dollars.

Ce cadrage est plutôt étrange : dans l’industrie de la publicité, on utilise presque jamais l’ARR comme indicateur.

C’est un indicateur très imprécis, car la publicité n’est pas un modèle de revenus d’abonnement comme le SaaS.

Donc, nous devrions examiner des données plus fines —

Le rapport indique qu’à l’heure actuelle, moins de 20% des utilisateurs de ChatGPT peuvent voir des publicités. OpenAI a étendu le dispositif à plus de 600 annonceurs, et prévoit de lancer en avril un back-office publicitaire en libre-service.

Côté annonceurs, la publicité sur ChatGPT progresse en combinant publicité de marque et publicité à la performance.

Côté publicité de marque, trois grands groupes publicitaires — Dentsu, Omnicom Group, WPP — ont été invités à participer aux tests ; le montant minimum garanti (recharge) pour les marques participantes est de 200 000 dollars.

Côté publicité à la performance, le premier partenaire de la publicité programmatique a été choisi : Criteo.

Criteo est une entreprise publicitaire cotée au Nasdaq, d’une taille qui n’est pas énorme. Elle a intégré 17 000 annonceurs, et commence aussi à coopérer avec Shopify Shop Campaigns.

Les médias indiquent qu’OpenAI et The Trade Desk (la plus grande plateforme indépendante de publicité programmatique au monde) ont aussi déjà été en contact préliminaire. À cause de cette nouvelle, le cours de The Trade Desk a même pas mal monté.

D’après les données de suivi de Sensor Tower — en deux semaines, 100+ marques ont diffusé des publicités sur ChatGPT.

En regardant, ce sont toutes des grandes marques.

Le fait d’avoir choisi des grandes marques devrait aussi viser à garantir l’expérience pendant la phase de test, et à laisser une bonne première impression à l’industrie et aux utilisateurs.

Toujours d’après les données de suivi de Sensor Tower : des secteurs de la vente au détail comme Walmart et Target sont les principaux domaines pour la publicité de marque.

Alors, l’efficacité des publicités de ChatGPT, concrètement, ça donne quoi ?

La société NP Digital a collecté les données de cinq annonceurs. Les résultats sont les suivants —

La qualité des leads GPT est supérieure de 256% à celle de Meta, mais inférieure de 49% à celle de Google ;

Côté coûts, le CPA est inférieur de 46% à celui de Meta, et inférieur de 38% à celui de Google.

Ce que le client regarde au final, ce sont les effets combinés des deux données : non seulement le coût par lead est plus bas, mais le taux de leads efficaces est aussi plus élevé.

Vu comme ça, les publicités de GPT sont à peu près du même niveau que les publicités de recherche de Google, et clairement meilleures que celles de Meta.

Bien sûr, ce ne sont que des données sur un petit échantillon ; une fois en production, les enchères seront plus concurrentielles, et on ne sait pas encore si les résultats pourront être maintenus.

Ainsi, il semble que le test publicitaire de ChatGPT progresse plutôt bien !

Mais la réalité n’est pas aussi simple : certains aspects sentent très le “bricolage”.

Deux éléments peuvent le prouver —

D’abord, fait étrange : ils envoient aux annonceurs des données de performance via un fichier CSV.

D’après un article d’AdWeek, chaque semaine, ils envoient aux annonceurs un fichier CSV contenant les données d’impressions et de clics.

C’est difficile à imaginer : en tant que société d’IA, même si elle ne fait qu’un “vibe coding” d’un back-office de données, ça reste possible… mais elle ne l’a pas fait.

Deuxième preuve : à l’heure actuelle, sur tout le web, il n’existe aucune capture d’écran du back-office publicitaire. On peut donc supposer que les infrastructures du back-office sont probablement très sommaires.

Bien sûr, il y a aussi des indices dans la phase de recrutement : d’après Digiday, environ 7 postes d’ingénierie liés à la publicité sont actuellement ouverts.

La question suivante est —

Pourquoi la mise en œuvre des publicités de GPT semble-t-elle aussi peu professionnelle ?

À mon avis, c’est le résultat d’une instabilité stratégique d’OpenAI : actuellement, il existe des frictions entre son département de monétisation, le département R&D et le département croissance.

Regardons la chronologie :

Le 2 décembre 2025, Sam Altman a envoyé en interne une alerte rouge (Code Red), disant que toute l’entreprise doit se concentrer sur l’amélioration du produit cœur de GPT, y compris les activités liées à la publicité, avec un retard.

Quarante-cinq jours plus tard seulement, le 16 janvier : la publicité est annoncée comme lancée.

Puisque l’objectif est de faire de la publicité, autant le faire sérieusement — et au final,

Deux mois après, le 16 mars : The Wall Street Journal rapporte qu’OpenAI veut suspendre ses activités annexes et se concentrer sur le Coding et les services aux entreprises.

À en juger par les actions “bricolées” côté activité publicitaire, la publicité est très probablement comptée dans les activités annexes.

D’accord, examinons pourquoi OpenAI vacille stratégiquement au sujet de la publicité.

D’abord : pourquoi est-ce qu’OpenAI a eu l’air de se presser pour lancer la publicité ?

Certains disent que c’est à cause de la pression financière ; je pense que ce n’est que la cause apparente.

La raison profonde, c’est : pour une certaine part, les utilisateurs gratuits sont un passif.

À l’ère de l’internet mobile, les utilisateurs gratuits étaient un actif pur : on pouvait les utiliser pour optimiser les algorithmes de recommandation.

Mais à l’ère de l’IA, la logique a changé : les utilisateurs gratuits deviennent, dans une certaine mesure, un passif, parce que chaque fois qu’ils posent une question, cela consomme de la puissance de calcul qui coûte de l’argent réel.

Yan Junjie de Minimax l’a dit dans une interview à LatePost — il avait notamment déclaré ces deux phrases :

« De meilleurs modèles peuvent mener à de meilleures applications, mais de meilleures applications et davantage d’utilisateurs ne conduisent pas forcément à de meilleurs modèles. »

« Dans l’usage quotidien, le modèle est plus “intelligent” que la plupart des utilisateurs ; en réalité, la plupart des requêtes des utilisateurs ne sont pas mieux formulées que ce que le modèle peut simuler lui-même. »

Autrement dit : Yan Junjie pense que ces questions médiocres posées par les utilisateurs gratuits ne sont pas encore aussi utiles que les données synthétiques.

Le GPT a 800 millions de visites actives hebdomadaires (WAU), et 95% sont gratuites.

Et la publicité est la seule façon de transformer ces utilisateurs gratuits de centre de coûts en centre de profits.

Ensuite : pourquoi a-t-il recommencé à douter récemment ?

Regardons deux graphiques. Le premier —

D’après les données de Ramp : la part de marché d’OpenAI auprès des utilisateurs entreprise reste certes la première, mais elle commence à baisser, tandis qu’Anthropic grimpe rapidement.

Avec cette tendance, ils seront bientôt rattrapés.

Le deuxième graphique est encore plus clair —

Toujours de Ramp : parmi les nouveaux clients entreprises qui achètent de l’IA, ceux qui choisissent Anthropic représentent déjà 70%, soit plus du double d’OpenAI. Et ce processus de dépassement s’est produit sur plus d’un mois seulement.

Donc : dans la “ligne principale” sur la couche intelligence, Anthropic a attaqué OpenAI ; OpenAI a donc dû mettre la publicité de côté en premier.

Il y a aussi une autre raison : la publicité “contamine” la culture de recherche —

Le jour même du lancement des publicités sur GPT, un chercheur a démissionné.

Il a non seulement démissionné, mais a aussi écrit un article dans le New York Times, expliquant qu’OpenAI répétait les erreurs commises par Facebook dans le passé — et c’est pour cela qu’il a choisi de partir.

Cet article a recueilli 8 800 likes.

Pour la marque technologique d’OpenAI, c’est évidemment un coup dur : cela réduira aussi son attrait auprès des meilleurs talents de l’IA.

Ainsi, les deux raisons centrales pour lesquelles OpenAI hésite sur la publicité sont —

Premièrement : la pression liée aux coûts des utilisateurs gratuits l’oblige à envisager la publicité ;

Deuxièmement : les frictions entre la publicité, la recherche, la croissance, les revenus par abonnement et la marque technique empêchent OpenAI d’augmenter la priorité donnée à la publicité.

II. L’attitude de Google et d’Anthropic envers la publicité est différente de celle d’OpenAI, mais reste très subtile.

À ce stade, on peut comparer l’attitude de Google et d’Anthropic envers la publicité : c’est assez intéressant :

Google, lui aussi, est en plein dilemme —

Actuellement, Google intègre de la publicité dans ses AI Overviews (aperçus IA) et son AI Mode ; dans l’application principale Gemini, il n’y a pas encore de publicité.

Mais les dirigeants de Google ont des positions publiques très nuancées —

En janvier de cette année, Demis Hassabis (CEO de DeepMind) a déclaré au Forum de Davos —

« Gemini n’a pas actuellement de projet d’ajouter de la publicité. Le fait qu’OpenAI ajoute sa publicité si tôt est vraiment intéressant — peut-être qu’ils ont besoin de plus de revenus. »

En décembre 2025, lors d’une interview, le VP mondial Publicité Dan Taylor a déclaré —

« L’application Gemini n’a pas de publicité, et il n’y a pas de projet de changer cela. »

Début 2026 : le SVP Nick Fox de Google a encore dit —

« Je n’exclus pas la possibilité de diffuser de la publicité dans Gemini. L’expérience publicitaire d’AI Mode pourrait être étendue à Gemini. »

Ces dirigeants ne tiennent pas le même discours : cela montre que, chez Google, l’attitude envers la publicité fait encore l’objet de débats internes.

Regardons maintenant Anthropic : même si elle n’ajoute pas de publicité elle-même, elle a tout de même dépensé 8 millions de dollars pour se moquer de son concurrent dans le Super Bowl en critiquant le fait que celui-ci ajoute de la publicité. Et même si les revenus B2B d’Anthropic sont actuellement solides, Anthropic n’a en réalité pas “définitivement fermé la porte” —

Le jour même où la publicité passait pendant le Super Bowl, elle a mis à jour un billet de blog officiel pour expliquer pourquoi elle n’ajoute pas de publicité.

Dans cet article, il y a une phrase qui dit ceci :

« Si nous devons réévaluer notre stratégie (et changer d’avis pour ajouter de la publicité), nous expliquerons nos raisons de façon ouverte et transparente. »

Autrement dit, elle se garde aussi une “porte de sortie” qui pourrait lui permettre de se faire rattraper et de devoir justifier, sans tout verrouiller.

III. La publicité n’est peut-être déjà plus un secteur aussi “sexy”

Ces trois entreprises ont une attitude tellement marquée envers la publicité. Alors parlons un peu plus loin : repenser ce modèle économique qu’est la publicité.

D’abord, quelques conclusions —

Premièrement : la part de la publicité dans le PIB reste en réalité globalement stable depuis des années.

Aux États-Unis, de 1991 à 2017, la part de la publicité dans le PIB américain est restée fondamentalement inchangée : elle stagne à long terme autour de 2% à 2,5%.

En Chine, c’est pareil : la courbe des revenus publicitaires recoupe en grande partie la courbe du PIB nominal une fois ajustée —

Pourquoi observe-t-on alors une croissance de la publicité sur internet supérieure à celle du PIB ?

C’est parce que la publicité sur internet remplace la publicité traditionnelle —

Ce graphique le montre encore plus clairement : la publicité traditionnelle est en baisse, tandis que la partie rose — la publicité internet — progresse à toute vitesse —

C’est la donnée la plus récente que j’ai vue il y a quelques jours —

D’ici 2028, le total des revenus publicitaires des médias traditionnels additionnés ne dépassera même pas ceux de la seule publicité d’Amazon.

Mary Mikkel, analyste américaine, a expliqué une chose en s’appuyant sur des données antérieures —

les revenus publicitaires totaux et la durée totale de consommation des médias finissent par devoir correspondre.

Comparons directement les données de 2009 à 2018 : la presse papier est passée de 26% en 2009 à 7% en 2018.

Internet est passé de 13% en 2009 à 51% en 2018, et internet occupe justement 51% du temps des gens. (Même si ces données ne sont pas les plus récentes, la grande logique reliant revenus et durée est claire.)

Ainsi, on peut facilement en tirer une conclusion —

Quand l’effet de substitution de la publicité traditionnelle commence à diminuer, le taux de croissance du “gâteau” total de la publicité internet diminue aussi.

C’est ce que montre le rythme de croissance des revenus des entreprises dont le cœur de métier est la publicité.

Derrière, le point clé est —

il est difficile d’augmenter significativement la part de l’attention en ligne dans l’attention totale des humains ; et au final, la publicité a toujours besoin d’attention.

De la même manière, on peut facilement formuler une autre inférence —

la publicité devient progressivement un modèle économique qui n’est plus aussi “sexy” qu’avant. Dans un certain sens, elle se transforme en un marché de quasi-stock.

Si une entreprise d’IA choisit la publicité comme modèle économique, il est difficile pour elle de soutenir une valorisation “wild” en multiple de croissance anticipée.

La publicité reste un sous-ensemble de la productivité. Si l’IA peut se transformer directement en productivité — comme le dit Musk, “multiplier par 10 en 10 ans” — alors l’espace d’imagination est bien plus grand que celui de la publicité.

Anthropic est un exemple de ce modèle : elle a déjà montré une forte dynamique de croissance.

L’ensemble de ce qui précède est un peu mon avis personnel, un “exposé audacieux”.

Revenons à la réalité : même si la logique ci-dessus est correcte à grande échelle, à l’étape actuelle la publicité reste une activité avec un niveau de certitude très élevé, et un choix de monétisation pragmatique pour des entreprises comme OpenAI, qui dominent sur la taille des utilisateurs côté C.

Alors, à présent, calculons ensemble combien OpenAI pourrait réellement gagner la première année —

Dans mon article précédent, “Five analyses of OpenAI adding ads”, j’avais calculé —

Les deux méthodes d’estimation n’ont pas d’écart d’ordre de grandeur : la conclusion est que les revenus publicitaires d’OpenAI la première année se situent très probablement entre 2 et 8 milliards de dollars par an.

Compte tenu du départ encore un peu “bricolé”, j’ai tendance à accepter la borne basse de ce scénario : 2 milliards.

Je viens de calculer les revenus à court terme pour la première année. Et sur le long terme ?

D’après les prévisions de l’analyste de Wells Fargo, Ken Gawrelski : d’ici 2030, ChatGPT pourra capter 30% de la publicité de recherche mondiale.

Cela correspond à des revenus publicitaires GPT de 100 milliards de dollars en 2030 —

Je pense que ce chiffre de 1000 milliards (1000亿) a une possibilité de se réaliser, pour trois raisons :

Premièrement : OpenAI a des devoirs à faire en copiant.

Le système de publicité est une structure mûre. La “machine à imprimer” de Google et Meta s’est construite sur 20 ans ; la difficulté de transférer sa structure et sa méthodologie n’est pas énorme.

Il n’y a pas d’accords de non-concurrence à Silicon Valley : OpenAI peut recruter rapidement des talents venant d’équipes publicitaires matures, construire une stack publicitaire complète, et récemment OpenAI a aussi recruté Dave Dugan, un ancien dirigeant publicitaire de Meta, pour s’occuper des ventes publicitaires.

Deuxièmement : les revenus publicitaires sont très extensibles.

ChatGPT a 800 millions de WAU, et 2,57 milliards de conversations par jour. Tant que cela tient, l’inventaire publicitaire est énorme. Dès que l’Ad Load passe d’un niveau extrêmement bas à un niveau plus élevé, les revenus pourraient croître de manière exponentielle.

Au début, la montée en charge est difficile, mais une fois le système maîtrisé et rodé, opérer pendant la phase de déploiement à grande échelle est relativement moins difficile.

Pour conclure, récapitulons les conclusions centrales de cet article —

1. Les utilisateurs gratuits constituent à un certain degré un passif pour OpenAI : la pression des coûts liée aux utilisateurs gratuits le force à envisager la publicité.

2. La demande exponentielle pour les Agents et le Coding représentés par la “langouste/龙虾” (terme de référence) rend la vente d’Intelligence/“smart” directement plus “sexy” que la vente de publicité.

3. Les frictions entre la publicité, la recherche, la croissance, les revenus d’abonnement et la marque technique empêchent OpenAI d’augmenter la priorité de la publicité.

4. En tant que modèle commercial mature, le potentiel de monétisation de la publicité est considérable, et à terme elle pourrait devenir une partie importante des revenus d’OpenAI.

Conclusion

Pour finir, ajoutons un point : les trajectoires possibles des entreprises de grands modèles en Chine côté publicité —

À l’heure actuelle, en Chine, à part Baidu, les autres n’ont pas intégré de publicité dans leurs produits de modèles. La raison centrale est que, sur le marché chinois de l’IA côté C, la bataille en est encore à la phase de guerre : personne n’a besoin d’argent.

Mais à mesure que la taille des utilisateurs augmente, et que les coûts d’inférence montent, les deux premières entreprises IA côté C en termes de taille d’utilisateurs ajouteront très probablement de la publicité afin d’équilibrer la pression sur les coûts.

Quant au calendrier, on estime qu’1 à 2 ans suffiront pour atteindre un moment charnière où l’ordre de grandeur de 200 millions de DAU sera atteint.

Et selon la règle passée selon laquelle “seul le numéro 1 côté C a le droit de passer le premier à la publicité”, le premier à ajouter de la publicité en Chine serait très probablement ByteDance avec Doubao.