Par | Institut Deep Flow
Ces dernières années, il semblait que tout le monde cherchait la « nouvelle frontière » dans l'industrie de l'IA avec la même "carte".
Cette "carte" est née fin 2022. À l'époque, ChatGPT a atteint 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels en seulement deux mois, devenant le produit grand public à la croissance la plus rapide de l'histoire. Tout le monde semblait avoir trouvé une "carte au trésor" : l'ère de l'IA serait comme celle de l'internet mobile, où la valeur convergerait finalement vers un nouveau super point d'entrée : le Chatbot.
Ainsi, l'industrie a conclu que celui qui fabriquerait d'abord le Chatbot le plus puissant aurait pris d'avance pour la prochaine ère. Plusieurs années plus tard, les joueurs qui ont misé sur les Chatbots constatent que cette "carte" ne les a pas menés vers la "nouvelle frontière".
OpenAI a créé un Chatbot avec plus de 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, mais il perd encore de l'argent. Selon The Information, au premier trimestre 2026, la société perdait 1,22 dollar pour chaque dollar de revenu. En Chine, la monétisation des Chatbots auprès des consommateurs est également encore en phase exploratoire. Le 4 mai, le Chatbot chinois le plus populaire en termes d'utilisateurs actifs mensuels, Doubao, a mis à jour trois options d'abonnement payant, tout en gardant les fonctionnalités de base gratuites. Le même jour, "Doubao Payant" est monté dans le top 3 des tendances sur les réseaux sociaux, suscitant des réactions importantes des utilisateurs.
Anthropic, qui a pris un chemin différent, voit quant à lui l'aube de la "nouvelle frontière". En avril 2026, les revenus annualisés d'Anthropic ont dépassé les 30 milliards de dollars, dépassant les environ 25 milliards de dollars d'OpenAI sur la même période. La structure des revenus des deux entreprises est radicalement différente. Selon les données de la plateforme de paiement d'entreprise américaine Ramp, environ 85 % des revenus d'Anthropic proviennent de clients professionnels, tandis qu'environ 85 % des revenus d'OpenAI proviennent des abonnements individuels à ChatGPT.
Dès avril dernier, Anthropic a étudié environ 4,5 millions d'enregistrements de conversation avec Claude et a constaté que les échanges à contenu émotionnel ne représentaient que 2,9 % des conversations, la grande majorité des usages étant liés au travail. Il n'y a qu'une infime minorité de personnes qui parlent sans cesse à l'IA ; la majorité utilise l'IA comme assistant de travail. Un mois plus tard, Claude Code, spécialisé dans le codage IA, a été officiellement lancé. Début 2026, ses revenus annualisés avaient atteint 2,5 milliards de dollars. La "mode des Agents" déclenchée par OpenClaw depuis le début de l'année et qui se poursuit aujourd'hui montre également que les utilisateurs ne veulent pas d'une boîte de dialogue qui sait mieux bavarder, mais d'un exécutant capable de réellement accomplir les tâches à leur place.
On commence à réaliser que le Chatbot n'est qu'un couloir vers l'AGI, pas une destination finale.
I. Plus le DAU est grand, plus on perd de l'argent ?
Cette forme de produit qu'est le Chatbot a été au centre de l'attention ces dernières années, en grande partie à cause du choc créé par ChatGPT. Il a permis au grand public de voir, pour la première fois à travers une boîte de dialogue familière, la forme des capacités générales de l'IA.
Et cette boîte de dialogue ressemble beaucoup trop à une barre de recherche : un champ de saisie, on tape, on appuie sur Entrée, et le résultat apparaît. L'imagination initiale des marchés financiers pour les Chatbots s'est construite sur cette similitude. Dans l'ère d'internet, de nombreuses grandes affaires étaient basées sur des points d'entrée, comme Google pour la recherche ou Facebook pour les réseaux sociaux.
Lorsque ChatGPT ressemble à la prochaine barre de recherche, le marché a instinctivement tendance à utiliser le scénario précédent pour construire l'avenir : le super point d'entrée de l'ère de l'IA est apparu, celui qui s'en empare sera le gagnant final.
Mais plusieurs années plus tard, le marché commence à constater que les choses ne se passent pas selon le scénario. Selon les données de QuestMobile, jusqu'en septembre 2025, l'échelle d'utilisateurs des applications natives était de 287 millions, avec un taux de croissance trimestriel composé (CQGR) de 3,4 % au T3 ; l'échelle d'utilisateurs de l'IA dans les applications (In-App AI) était de 706 millions, avec un CQGR de 9,3 % au T3. L'échelle et le taux de croissance de ce dernier sont plus élevés que ceux du premier. En d'autres termes, l'IA ne semble pas avoir besoin d'un nouveau conteneur indépendant.
Le "super point d'entrée" est un produit des ères PC et internet mobile, dont la prémisse est que l'information ou les services doivent passer par un conteneur unifié pour atteindre l'utilisateur. Mais le besoin d'un nouveau point d'entrée indépendant dans l'ère de l'IA reste discutable. Parce que l'IA n'est pas une révolution de la couche de distribution, mais une révolution de la couche des capacités ; elle peut s'insinuer comme l'électricité dans tous les produits existants.
Une autre loi de l'ère d'internet a également cessé de fonctionner pour les Chatbots. Le marché admettait généralement que le trafic égale la valeur, donc plus le DAU (Utilisateurs Actifs Quotidiens) est grand, plus l'affaire est grande. Cette loi reposait sur la superposition de plusieurs mécanismes : coût marginal proche de zéro, effets de réseau, roue des données.
Le coût marginal des produits internet traditionnels est pratiquement nul, une recherche ou le chargement d'une page web consomment une bande passante et des ressources serveur si minimes qu'elles sont négligeables ; servir un utilisateur supplémentaire n'engendre pratiquement aucun coût supplémentaire. Les Chatbots, c'est l'inverse, chaque inférence de modèle consomme de l'argent réel en puissance de calcul (compute), plus on a d'utilisateurs, plus les coûts augmentent.
Prenons OpenAI par exemple : la croissance des utilisateurs est rapide, mais la dépense d'argent l'est tout autant. Début 2025, des analystes de HSBC ont estimé que pour soutenir ses énormes besoins en puissance de calcul, OpenAI aurait besoin de lever au moins 2070 milliards de dollars supplémentaires d'ici 2030, et ont estimé qu'OpenAI continuerait à enregistrer des pertes au cours de la prochaine décennie, nécessitant un financement constant pour subventionner les utilisateurs et payer les coûts élevés aux propriétaires de centres de données.
Ensuite, les effets de réseau : dans l'utilisation des produits internet traditionnels, l'ajout du N-ième utilisateur améliore l'expérience des N-1 précédents. Par exemple, une personne de plus jouant à un jeu mobile accélère le matchmaking ; un vendeur de plus sur une application de e-commerce élargit le choix pour tous les acheteurs. Mais si l'utilisateur A écrit mille prompts, cela n'a aucun impact sur la conversation de l'utilisateur B avec le Chatbot.
Dans les Chatbots, la rotation de la roue des données s'affaiblit également. Douyin (TikTok), Taobao, Meituan s'améliorent avec l'usage grâce aux données comportementales des utilisateurs qui nourrissent les algorithmes de recommandation. Mais les Chatbots sont pilotés par l'apprentissage préalable (pre-training) des grands modèles. Les données conversationnelles des utilisateurs doivent revenir dans l'entraînement du modèle, ce qui implique un long processus, des coûts de collecte élevés, beaucoup de bruit, et soulève des problèmes de confidentialité et de latence. De plus, les données conversationnelles d'un seul Chatbot contribuent peu à l'amélioration des capacités du modèle.
Selon un reportage de LatePost, début 2025, le PDG de ByteDance, Liang Rubo, aurait déclaré lors d'une réunion générale du groupe que Doubao ne montrait pas les caractéristiques d'un produit internet qui "plus il y a d'utilisateurs, meilleur il est". Cette entreprise réputée pour ses moteurs de croissance reconnaît également que son moteur est en difficulté dans l'affaire des Chatbots.
En fin de compte, un Chatbot est un objet qui ressemble à un produit internet, mais dont l'économie fondamentale est totalement différente d'un produit internet.
II. Une affaire à faible barrières à l'entrée
Actuellement, le chemin de monétisation de ChatGPT se rapproche de la logique "point d'entrée + trafic" des entreprises internet traditionnelles, c'est-à-dire d'abord établir le point d'entrée utilisateur générique le plus large, puis monétiser en couches sur ce point d'entrée, via des abonnements individuels, de la publicité, des commissions sur les ventes, etc.
Le modèle d'abonnement que ChatGPT a essayé en premier n'a pas encore fait ses preuves. En 2025, sur les 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires de ChatGPT, il y avait environ 50 millions d'abonnés individuels, soit seulement environ 5 %. Un rapport de recherche de Deutsche Bank indiquait qu'à partir de mai 2025, les dépenses des consommateurs européens pour ChatGPT s'étaient déjà stabilisées, suggérant que la croissance des utilisateurs payants de ChatGPT avait peut-être atteint un plafond.
Sur le marché chinois, cette difficulté est multipliée par 3 à 4. Selon une synthèse de données des médias provenant d'organisations comme a16z et Bessemer, le taux de paiement des consommateurs (C-to-C) pour les produits d'IA sur le marché nord-américain se situe entre 15 % et 40 %, alors qu'en Chine, il n'est que de 3 % à 13 %, soit un écart de 3 à 4 fois.
Sous l'influence durable du modèle internet "gratuit + publicité", les utilisateurs chinois n'ont pas pris l'habitude de payer pour des logiciels indépendants. En mai de cette année, lorsque Doubao a testé l'abonnement, "Doubao, nul et en plus payant" est devenu tendance. Les retours négatifs des utilisateurs montrent bien que la plupart des utilisateurs chinois considèrent que les Chatbots devraient être gratuits. Par ailleurs, selon les dernières informations de 36Kr, Doubao va officiellement devenir payant fin juin. Persister malgré les mauvaises critiques montre qu'après des investissements massifs, les chatbots doivent maintenant prouver leur viabilité commerciale.
La difficulté du modèle d'abonnement provient essentiellement du fait que les coûts de migration des utilisateurs pour un Chatbot sont faibles, ce qui en fait une affaire à faible barrières à l'entrée.
L'un des fossés défensifs des produits internet est le coût de migration des utilisateurs. Par exemple, le réseau de relations proches sur WeChat, les préférences d'achat sur Taobao, le réseau de services des commerces locaux construit sur Meituan, etc.
Le coût de changement pour un Chatbot est pourtant faible. L'état par défaut d'un Chatbot permet à l'utilisateur de partir et revenir à tout moment, et il peut même utiliser deux ou trois Chatbots en même temps. Les Chatbots ne nécessitent pas de configuration, d'apprentissage, d'importation de données, etc. ; les méthodes de questionnement maîtrisées par les utilisateurs ordinaires sont universelles pour tous les Chatbots.
En y réfléchissant, le choc mondial apporté par ChatGPT venait en réalité du modèle lui-même, et le véritable fossé défensif d'un Chatbot est la capacité du modèle. Une enquête du Citi Innovation Lab en mars dernier auprès de 1800 utilisateurs a également montré que parmi les utilisateurs prêts à payer, 63 % citaient "obtenir un modèle plus avancé" comme principal facteur de motivation.
Il y a trois ans, GPT-4 était le modèle le plus puissant accessible aux utilisateurs, et l'écart de génération était évident. Mais aujourd'hui, les capacités des modèles de chaque acteur évoluent et s'améliorent. Alors que les capacités des modèles deviennent des infrastructures, les avantages ponctuels du modèle le plus puissant ne sont plus aussi marqués, et leur "durée de conservation" se raccourcit de plus en plus. Lorsque l'écart de capacité entre les modèles se réduit au point que l'utilisateur ordinaire ne le perçoit plus, le Chatbot risque de se dégrader en une compétition sur le rapport qualité-prix, du style "on utilise celui qui est gratuit".
Dans une affaire qui nécessite de brûler de l'argent en continu, où les utilisateurs peuvent partir à tout moment et dont les barrières défensives sont menacées, il est difficile de dégager de "l'or".
III. L'économie de l'attention en échec
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, avait qualifié la publicité de "dernier recours" pour ChatGPT.
La voie de l'abonnement payant s'étant obstruée, ChatGPT a cessé de se montrer sobre. Depuis février de cette année, ChatGPT a commencé à afficher des publicités aux utilisateurs des versions gratuite et payante d'entrée de gamme. Le 5 mai, OpenAI a officiellement lancé la plateforme publicitaire en libre-service Ads Manager, permettant aux annonceurs de diffuser des publicités directement ou par l'intermédiaire d'agences sur ChatGPT.
ChatGPT emprunte cette voie en s'inspirant des publicités dans les moteurs de recherche. C'est grâce aux publicités sur la recherche que Google a réalisé des bénéfices faramineux. L'année précédant le lancement de ChatGPT, en 2021, les revenus publicitaires de Google s'élevaient à 208 milliards de dollars, soit 81 % du chiffre d'affaires total de sa société mère, Alphabet.
En février 2023, Microsoft a intégré ChatGPT pour lancer le nouveau Bing. La barre de recherche fine de la page d'accueil de Bing a été remplacée par une grande boîte de dialogue indiquant "demandez-moi n'importe quoi", cédant ainsi l'entrée du moteur de recherche au Chatbot. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, avait déclaré, "nous allons faire danser Google". La déclaration de guerre publique de Microsoft visait précisément le potentiel de monétisation publicitaire des Chatbots.
Cependant, le potentiel des Chatbots pour la publicité de recherche n'est pas aussi élevé que prévu. Les données du fournisseur de services statistiques Statcounter montrent que d'ici avril 2024 à avril 2026, la part mondiale de recherche de Bing n'est passée que d'environ 3,4 % à environ 5,1 %.
La publicité de recherche repose sur trois prémisses : l'utilisateur effectue une recherche avec une intention d'achat claire ; les résultats de recherche sont présentés sous forme de liste, permettant d'insérer plusieurs emplacements publicitaires ; l'utilisateur ne s'attend pas nécessairement à une réponse correcte, juste pertinente.
Ces trois prémisses ne s'appliquent pas aux Chatbots. L'interaction avec un Chatbot est davantage une réponse, une explication, une réponse émotionnelle, etc., sans intention d'achat naturelle. Deuxièmement, le Chatbot fournit une réponse unique, sans espace pour insérer plusieurs publicités.
C'est pourquoi la stratégie publicitaire initiale d'OpenAI était basée sur le CPM (coût par mille impressions), avant d'introduire le CPC (coût par clic). Selon un reportage de The Information, le CPM cible initial de ChatGPT était très élevé, à 60 dollars, s'alignant sur des emplacements publicitaires haut de gamme comme la télévision en streaming, mais certains annonceurs ont effectivement payé un CPM de seulement 15 à 25 dollars, ce qui pourrait refléter un nombre trop faible d'acheteurs pour les emplacements mis aux enchères. Les annonceurs sont habitués au paiement aux performances et au ciblage précis, et les caractéristiques conversationnelles des Chatbots rendent difficile l'application des systèmes publicitaires numériques traditionnels.
Plus crucial encore, les utilisateurs s'attendent à ce que le Chatbot donne une réponse correcte. Si la réponse contient de la publicité, la confiance de l'utilisateur en chaque réponse sera entamée, et cette confiance est au cœur du produit, rendant également les annonceurs sceptiques quant à la conversion.
Perplexity a déjà confirmé que cette voie est difficile. En 2024, cette société de moteur de recherche piloté par Chatbot a lancé des formes publicitaires comme les "questions de suivi sponsorisées". Cependant, la même année, les revenus publicitaires de Perplexity étaient d'environ 20 000 dollars, soit moins de 0,1 % de ses revenus totaux de 34 millions de dollars. En février de cette année, Perplexity a officiellement abandonné le modèle publicitaire.
Fondamentalement, les Chatbots brisent la voie de dépendance sur laquelle reposait la monétisation dans l'économie de l'attention de l'ère mobile. Dans le passé, l'attention était rare et l'offre de contenu bon marché. Mais les Chatbots inversent cette structure : chaque réponse coûte de la puissance de calcul, l'offre devient coûteuse. Simultanément, une session ne dure que quelques minutes, l'utilisateur pose sa question et part, l'attention devient donc moins précieuse. Plus l'offre d'une affaire est chère et plus l'attention est courte, plus il est difficile de survivre grâce à la publicité.
Cependant, la publicité IA a des opportunités. Jusqu'au T3 2025, Google AI Overviews couvrait plus de 2 milliards d'utilisateurs, et le mode IA avait plus de 75 millions d'utilisateurs actifs quotidiens ; ces deux fonctionnalités intégraient de la publicité. Sur la même période, la société mère de Google, Alphabet, a enregistré son premier trimestre avec un chiffre d'affaires dépassant les 100 milliards de dollars, dont la recherche Google et autres (Google Search & other) en croissance de 15 % à 56,6 milliards de dollars. C'est une méthode actuellement éprouvée pour la publicité IA : intégrer l'IA dans un système commercial déjà établi, plutôt que de créer une nouvelle boîte de dialogue.
Actuellement, les Chatbots chinois n'ont pas encore tenté d'intégrer de la publicité. Dans un récent podcast, l'investisseur Zhuang Minghao et ses invités ont discuté des raisons sous-jacentes, soulignant que les systèmes publicitaires existants sont basés sur l'appariement de mots-clés de recherche. Associer cela aux entrées des utilisateurs soulève des problèmes de dé-identification des données et fait face à de fortes pressions réglementaires.
De plus, les Chatbots explorent également la voie de la monétisation par le shopping en ligne. Après l'intégration d'Ali Qianwen dans Taobao pour ouvrir des fonctionnalités d'achat IA, selon un reportage de 36Kr, Doubao intégrera également l'e-commerce de Douyin, tentant de boucler la boucle des achats IA. Dès septembre dernier, ChatGPT avait lancé une fonctionnalité de "paiement instantané" (Instant Checkout), annulée cinq mois plus tard. Comme pour la publicité de recherche, le shopping via Chatbot fait face à des problèmes de demande de consommation et de confiance des utilisateurs. Cependant, ChatGPT s'intégrait à un écosystème e-commerce tiers dispersé, tandis que Qianwen et Doubao s'intègrent à leurs propres écosystèmes e-commerce complets. La question de savoir si les Chatbots chinois pourront réussir sur cette voie reste ouverte.
IV. Le Chatbot, une forme intermédiaire du développement de l'IA
Au premier trimestre 2026, le taux de croissance mensuelle des utilisateurs actifs (MAU) de ChatGPT était de 6,78 %. Un an plus tôt, sur la même période, ce chiffre était de 18 %.
La situation est similaire en Chine. Les données de QuestMobile montrent qu'à fin mars 2026, l'échelle des utilisateurs actifs mensuels des applications natives IA avait atteint 440 millions, avec un nombre moyen d'utilisations par personne et par mois de 87,1 fois et une durée d'utilisation moyenne par personne de 173,3 minutes. En extrapolant, la durée d'utilisation quotidienne moyenne par utilisateur dans toute l'industrie est inférieure à 6 minutes. Dans le même rapport, la durée d'utilisation quotidienne moyenne par personne sur Douyin (TikTok) est de 1,5 heure, soit plus de dix fois celle-ci.
Le potentiel de développement des Chatbots a peut-être été surestimé. La valeur des Chatbots réside dans la fourniture d'une "conversation universelle". Cela signifie que de nombreuses capacités de l'IA ne peuvent s'exprimer sous cette forme de produit.
Les Chatbots emprisonnent structurellement les capacités de l'IA dans une cage au tour par tour. Une étude du NBER basée sur 1,5 million de conversations ChatGPT montre que jusqu'à 49 % des interactions entre utilisateurs et Chatbots sont de type "demande" (Asking). L'utilisateur demande, l'IA répond, la session se termine, l'état revient à zéro. C'est un mode de réponse passive, incapable d'exécuter des tâches en plusieurs étapes, d'appeler des outils externes, ou de fonctionner continuellement en arrière-plan. Yao Shunyu, qui a travaillé successivement chez Anthropic et Google, a récemment exprimé dans un podcast son étonnement : les fonctionnalités de l'IA sont si puissantes, mais les gens ne l'utilisent que pour poser des questions.
L'étude du NBER mentionnée ci-dessus indique également que 40 % des interactions entre utilisateurs et Chatbots évoluent vers l'"exécution" (Doing). Lorsque les utilisateurs découvrent que l'IA peut faire de plus en plus de choses, ils tendent à explorer davantage ses utilisations. Ainsi, une direction d'évolution pour les Chatbots est l'"exécution" (Doing). Cela signifie que les Chatbots doivent développer des capacités d'Agent, comme l'exécution en plusieurs étapes, l'appel d'outils, le fonctionnement en arrière-plan, la mémoire, des objectifs, etc.
Mais le paradoxe est que dès qu'ils développent ces capacités, ils ne sont plus de purs Chatbots. Et la réalité plus cruelle est que tous les Chatbots ne peuvent accomplir cette métamorphose, car cela nécessite une amélioration simultanée des capacités du modèle sous-jacent, de l'architecture d'Agent, de l'intégration de l'écosystème, etc.
Une vision plus lointaine est que l'avenir de l'IA pourrait ne même pas nécessiter d'application native indépendante.
Par exemple, l'IA sera intégrée dans les applications existantes. Le chemin d'accès d'OpenClaw le laisse déjà prévoir. Son interface est constituée d'applications que tout le monde utilise quotidiennement, comme WeChat, WhatsApp, etc. Les utilisateurs envoient des messages à l'Agent comme ils le feraient à un collègue dans ces logiciels.
Ou encore, l'IA sera intégrée au système d'exploitation. Par exemple, Apple Intelligence, le système d'intelligence personnelle lancé par Apple en avril de cette année pour iPhone, iPad et Mac. L'IA pourrait même être intégrée dans le matériel. En septembre dernier, Meta a dévoilé les lunettes IA Ray-Ban Display avec écran, permettant aux utilisateurs de ne pas avoir à ouvrir d'application ou leur téléphone.
L'industrie pensait autrefois que seules les applications natives IA étaient l'avenir. Mais lorsque l'IA commence à s'intégrer dans les applications sociales, les systèmes d'exploitation et divers matériels, les véritables méthodes de déploiement de l'IA offrent plus de possibilités.
Dans l'ère de l'IA, si l'on continue à utiliser une "vieille carte", on ne trouvera pas la "nouvelle frontière". Ce n'est qu'en mettant à jour la carte que l'on pourra peut-être trouver un véritable continent de valeur.
