Fin novembre 2025, un signal en apparence anodin a retenu l’attention de l’écosystème tech. L’ingénieur Tibor Blaho analyse une version récente de l’application Android de ChatGPT (build 1.2025.329) et y découvre plusieurs références explicites à des fonctionnalités publicitaires : ads feature, search ad, search ads carousel.

Ce type de mentions n’apparaît jamais par accident dans un code de production. Elles révèlent une orientation stratégique claire : OpenAI prépare l’intégration de la publicité au cœur de l’expérience ChatGPT.

À partir de là, la question n’est plus de savoir si ChatGPT va chercher à se monétiser davantage, mais comment et jusqu’où cette transformation va s’opérer.


Un modèle économique qui brûle du cash à grande échelle

ChatGPT n’est pas un produit numérique classique. Chaque requête implique :

  • du calcul intensif,
  • des GPU spécialisés,
  • une forte consommation mémoire,
  • une infrastructure distribuée mondiale,
  • une R&D permanente pour rester compétitif.
À l’échelle de centaines de millions d’utilisateurs, les coûts explosent. Les estimations convergent vers plusieurs milliards de dollars par an uniquement pour l’inférence et l’exploitation.

Les revenus progressent (abonnements, API, contrats entreprises), mais les coûts augmentent au même rythme, voire plus rapidement. Le modèle économique actuel ne permet pas encore de dégager une rentabilité stable.


Une inquiétude structurelle sur la rentabilité de l’IA générative

Cette situation nourrit une inquiétude croissante chez les investisseurs et les observateurs du secteur. L’IA générative transforme déjà profondément les usages, mais son modèle économique reste fragile.

Le parallèle avec la bulle internet des années 2000 est souvent évoqué :

  • adoption massive,
  • valorisations très élevées,
  • promesses technologiques fortes,
  • mais rentabilité incertaine.
OpenAI se retrouve dans une position délicate : symbole mondial de l’IA générative, mais exposé à un risque financier si la monétisation ne suit pas.


La publicité : une évolution presque inévitable

Dans ce contexte, l’intégration de la publicité apparaît comme une étape logique. Le schéma est désormais bien identifié :

  • comptes gratuits avec résultats sponsorisés,
  • comptes payants sans publicité,
  • formats natifs intégrés à la recherche ou aux réponses.
Cette approche peut contribuer à financer une partie des utilisateurs gratuits, mais elle ne suffit pas à elle seule à absorber des coûts d’infrastructure aussi massifs.

La publicité est une béquille nécessaire, mais pas une solution miracle.


Paiements intégrés et e-commerce conversationnel : un potentiel encore limité

OpenAI explore également des usages transactionnels :

  • recommandations de produits,
  • parcours d’achat conversationnels,
  • connexions à des services tiers.
Sur le principe, transformer un assistant en interface transactionnelle est cohérent. En pratique, ces usages restent encore marginaux. Il manque notamment :

  • un réseau structuré de partenaires,
  • une logique de commissions mature,
  • un volume transactionnel significatif.
Ces briques sont intéressantes, mais insuffisantes si elles restent périphériques.


L’AGI qui tarde et une concurrence de plus en plus active

L’ambition initiale d’OpenAI reposait largement sur la promesse de l’AGI. Fin 2025, plusieurs constats s’imposent :

  • l’AGI n’est pas atteinte,
  • le calendrier reste flou,
  • la communication se recentre sur des usages plus concrets et mesurables.
Dans le même temps, la concurrence progresse rapidement. Des modèles plus spécialisés, parfois moins coûteux et mieux optimisés, réduisent progressivement l’avantage historique de ChatGPT.


Recherche, publicité, commerce : une trajectoire devenue logique

Dans ce contexte, la mutation vers un triptyque recherche / publicité / commerce apparaît moins comme un choix stratégique que comme une nécessité économique.

Chez Leadkong, nous pensons que cette évolution reflète une tendance plus large : les assistants intelligents ne peuvent rester de simples interfaces conversationnelles. Ils doivent devenir des outils orientés action, capables non seulement de répondre, mais aussi d’orienter, qualifier et déclencher des décisions concrètes.

Pour ChatGPT, cela implique une transformation profonde :

  • devenir une interface de recherche centrale,
  • intégrer de la publicité contextuelle,
  • connecter la recherche à des parcours transactionnels,
  • structurer un écosystème d’agents et de plugins monétisés,
  • réserver une expérience premium aux abonnés payants.
Le modèle se rapproche davantage de celui d’une plateforme globale que d’un simple produit logiciel.


Le coût de l’inférence : la contrainte technique clé

Même avec un écosystème bien conçu, une réalité demeure : le coût du calcul.

La rentabilité dépendra de plusieurs leviers techniques :

  • baisse du coût unitaire du GPU,
  • modèles plus compacts et mieux spécialisés,
  • exploitation intelligente du caching et du routage,
  • arbitrage fin entre qualité de service et coût réel.
Sans baisse structurelle de ces coûts, la pression financière restera forte.


Une mutation obligatoire, au résultat encore incertain

La transformation du modèle de ChatGPT n’est pas un simple repositionnement marketing. C’est une réponse directe à une contrainte économique fondamentale : l’IA générative à grande échelle n’est pas naturellement rentable.

Si OpenAI parvient à :

  • construire un écosystème complet,
  • capter de la valeur sur toute la chaîne (recherche, publicité, transactions),
  • réduire significativement le coût de l’inférence,
alors ChatGPT pourra devenir un pilier économique durable.

Dans le cas contraire, le risque d’une correction brutale reste réel.

La mutation est déjà en cours.
La seule véritable inconnue, c’est de savoir si elle arrivera à temps.