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ChatGPT capte 95 % du trafic IA vers les médias, le reste existe à peine

En août 2026, ChatGPT a représenté 95,1 % du trafic renvoyé vers les éditeurs par les assistants IA, selon BrightEdge. Gemini, Perplexity et Claude se partagent moins de 5 %. La diversification des canaux IA n'a pas eu lieu.

Médias & internetAnalyseCamille RousseauPublié le: 23 septembre 20264 min de lectureSources 3
ChatGPT capte 95 % du trafic IA vers les médias, le reste existe à peine

Pendant deux ans, les éditeurs ont investi dans l'optimisation pour les moteurs de recherche génératifs. Ils espéraient une présence dispersée, un peu chez chaque assistant. Les données collectées par BrightEdge montrent autre chose. En août 2026, ChatGPT a été à la source de 95,1 % de tout le trafic renvoyé vers des contenus depuis des outils fondés sur des modèles de langage.

Qui se partage le reste

Gemini représentait 2,4 % du trafic, Perplexity 1,1 % et Claude 0,8 %. Le trafic renvoyé depuis ChatGPT a augmenté de 101 % entre janvier et août, et de 36 % sur le seul mois d'août. En chiffres, cela reste une fraction du trafic total vers les sites d'information. Mais aucun autre canal ne connaît une dynamique comparable.

La position des concurrents bouge aussi. En août, Gemini et Claude ont enregistré des baisses de volume de trafic renvoyé, de 15 % et 17 %. Perplexity reculait dans les mêmes proportions. Jim Yu, de BrightEdge, y voit une consolidation : la croissance de ChatGPT accompagne l'affaiblissement des rivaux, et non le début d'une concurrence saine qu'attendaient les éditeurs.

Les agents interrogent plus souvent que les humains

Le rapport apporte un chiffre de plus, qui devrait inquiéter les rédactions. Les agents IA effectuent environ 88 requêtes pour chaque 100 visites que généraient auparavant des utilisateurs tapant une requête dans un moteur de recherche. Chaque requête est potentiellement une demande d'accès distincte au contenu. Une seule se termine par la visite d'un humain sur le site de l'éditeur. Le trafic sans humains augmente, celui avec humains non.

En parallèle, la société 51Degrees a relevé qu'en un an, le trafic des « harvester » IA, ces bots qui collectent des contenus pour les besoins des modèles, a progressé de 62,5 %, passant de 8 à 13 % de toutes les requêtes. AmazonBot arrive en tête, avec 4,1 % des requêtes, devant Meta-ExternalAgent et ses 2,9 %. BingBot, Anthropic, OpenAI, Perplexity et Gemini totalisent ensemble des fractions de pour cent. Le paradoxe : le plus gros trafic renvoyé vers les médias vient d'un acteur dont l'araignée collecte les contenus le plus agressivement.

Les rédactions locales les premières sacrifiées

L'ampleur du problème varie selon le type d'éditeur. Les données de la société Semrush, citées par la presse technologique, montrent que le trafic organique en provenance des États-Unis vers le site « USA Today » a chuté de 18 % entre juin 2025 et juin 2026. Selon les analyses d'Axios, les plus petites rédactions sont les plus durement touchées, avec un trafic de l'ordre de 1 à 10 milliers de visites par mois. Elles n'ont ni équipe pour tester de nouveaux formats, ni force de négociation dans les discussions sur les licences. Pour elles, toute la transformation se résume à une chose : moins de visites, des recettes publicitaires programmatiques plus faibles et une capacité réduite à maintenir la rédaction.

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Sources

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  1. 01ChatGPT controls 95% of AI referral traffic to publishersEN
  2. 02Chatbot Traffic Rises 60% YoY, AI Harvesters Now 13% Of All RequestsEN
  3. 03Google pod presją wydawców. AI Overviews wywołuje kryzys w mediachPL

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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