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Google paie environ 100 éditeurs pour ses réponses IA, et certains ne touchent presque rien

Google verse de l'argent à une centaine d'éditeurs numériques pour les contenus repris dans AI Overviews, AI Mode et le chatbot Gemini. Pour plusieurs sites petits et moyens, ces paiements représentent moins de 0,1 pour cent de leurs revenus publicitaires, selon l'enquête de The Information résumée par The Decoder le 30 septembre.

Médias & internetAnalyseCamille RousseauPublié le: 30 septembre 20266 min de lectureSources 13
Google paie environ 100 éditeurs pour ses réponses IA, et certains ne touchent presque rien

Le programme pilote a démarré il y a moins d'un an. Dans Google Search Console, les éditeurs voient à quelle fréquence leurs contenus sont repris dans une réponse IA, et combien ils ont gagné pour cela. La formule de calcul, en revanche, leur échappe.

Des participants ont expliqué à The Information qu'ils ignorent comment Google calcule les paiements et que les montants changent d'un mois à l'autre sans explication. L'écart est large. Un éditeur a reçu entre 50 000 et 60 000 dollars en quelques mois, un autre gagne plus de 1 000 000 de dollars par an, tandis que de petits sites ont touché moins de 1 000 dollars sur plusieurs mois, d'après la synthèse du rapport par The Decoder. Les contenus sur des sujets de niche avec une communauté fidèle, l'animation japonaise et le jeu vidéo entre autres, semblent rapporter davantage. Voilà l'offre proposée neuf mois après le lancement d'un programme que Google n'avait aucune obligation de lancer. Elle arrive à la fin d'un mois de septembre où les rapports du groupe avec le web ouvert se négociaient déjà dans des tribunaux et chez des régulateurs sur trois continents.

Ce que les éditeurs soupèsent

Des éditeurs plus importants refusent d'adhérer au programme pour pousser Google à payer plus, rapporte The Information. Leur trafic baisse déjà, et plusieurs études montrent que les AI Overviews réduisent nettement les visites vers le web ouvert. L'échange est posé sans détour : accepter un tarif que l'on n'a pas négocié, ou tenir bon pendant que le trafic de renvoi s'érode de toute façon.

Le problème de fond, c'est que les accords individuels obligent chaque éditeur à négocier seul plutôt que collectivement. Quelques-uns y gagnent, la plupart touchent peu, et les éditeurs qui se retirent font peu de pression sur Google parce que d'autres sources comblent le vide. Matthias Bastian, de The Decoder, décrit ce dispositif comme une stratégie du diviser pour régner qui place les éditeurs devant un dilemme du prisonnier. Difficile de contester l'étiquette quand le modèle de paiement laisse Google décider de la valeur d'un contenu.

À ces critiques, Google répond par une combinaison d'accords de licence sélectifs et d'une fonction de retrait. Tempo.co English rapportait le 29 septembre que les éditeurs réclament un accès contrôlé plutôt qu'un interrupteur tout ou rien, et l'article de PPC Land du 29 septembre sur Nick Fox, patron de la recherche chez Google, s'inscrit dans la même discussion. L'enquête originale de The Information est parue le 29 septembre, avec des versions syndiquées sur Investing.com et Investing.com Canada le 30 septembre et un résumé sur inkorr.com le 29 septembre.

Les régulateurs n'attendent pas que le pilote arrive à maturité. Des éditeurs indépendants ont déposé une plainte auprès de la Commission européenne au sujet des AI Overviews en juillet 2025, et Penske Media, maison mère de Rolling Stone, a attaqué Google en justice ce mois de septembre pour perte de trafic et de revenus publicitaires, selon The Decoder. La Commission a ouvert une enquête antitrust en décembre 2025 pour déterminer si Google impose des conditions déloyales en utilisant les contenus des éditeurs pour ses fonctions IA sans paiement adéquat ni véritable possibilité de retrait.

Une décision allemande qui pourrait rebattre les prix

Un tribunal allemand a jugé que les AI Overviews sont le propre contenu de Google, et non des résumés de contenus existants, rapporte The Decoder. Si cette interprétation s'impose plus largement, les éditeurs auraient une base juridique pour exiger des redevances chaque fois que Google reprend leur travail dans une réponse IA. La contribution exacte de chaque source à une réponse est difficile à suivre, la gestion des paiements ajouterait des frais, et les redevances elles-mêmes pourraient rogner les marges de Google. Autrement dit, la lecture du tribunal transforme un pilote opaque de partage de revenus en passif potentiel.

Rien de tout cela ne se joue sur un marché du trafic stable. La baisse des renvois depuis la recherche, qui donne de l'importance à ces paiements, est documentée depuis des mois : des rapports de mars et juin ont suivi de petits éditeurs perdant jusqu'à 60 pour cent de leur trafic issu de la recherche, un dépôt antitrust de février a accusé Google de cannibaliser le trafic des éditeurs, et au 24 septembre un observatoire chiffrait la baisse à 40 pour cent sur un an pour les éditeurs. La décision de Microsoft en septembre d'ajouter une fonction « poser une question de suivi » aux résultats de Copilot, rapportée le 7 septembre, va dans le même sens pour les renvois depuis Bing.

Pendant ce temps, le reste du secteur se réorganise autour du travail assisté par IA en tablant sur moins de clics. Arrowfly, société mère de The Robot Report, a lancé le 30 septembre une plateforme AI for Engineers. Elle s'appuie sur un réseau de plus de 20 marques d'ingénierie qui touche 2 100 000 lecteurs professionnels vérifiés et 29 000 000 de visiteurs de sites, avec une conférence prévue du 20 au 22 septembre 2027 à Henderson, dans le Nevada. C'est un média bâti pour un avenir d'abonnements et d'événements, pas pour les pages vues.

Le versant technique de ce basculement continue d'accélérer. OpenAI et Synopsys ont signé le 30 septembre un partenariat pluriannuel pour construire GPT-Synopsys, un modèle d'IA pour la conception de puces qui tourne sur l'infrastructure d'OpenAI, les données clients étant exclues de l'entraînement, selon The Decoder. Valor, Atreides et Sequoia ont soutenu mercredi la start-up de conception matérielle Flow Engineering sur une valorisation de 750 000 000 de dollars, rapporte TechCrunch. Le même jour, le groupe de recherche VUSEC a publié Branch Target Reuse, une attaque Spectre-v2 contre les moteurs JIT de SpiderMonkey dans Firefox, d'Oracle GraalVM et du noyau Linux, qui exfiltre 8 octets par seconde. Facebook a publié de son côté OpenZL v0.3.0, qui selon le projet décompresse 144 pour cent plus vite que Zstandard à réglages équivalents.

Des sujets plus petits et plus concrets ont rempli la semaine. Modal a publié Quail, un moteur d'inférence qui atteindrait plus d'un milliard de tokens par minute par GPU H100 sur une requête AI-SQL à jointures multiples, pour moins de 6 cents par milliard de tokens sur sa propre plateforme. Les laboratoires de recherche d'Elastic ont testé le modèle Jev de TypeSafe AI comme reranker e-commerce sur 250 Amazon Shopping Queries, faisant passer le nDCG@10 de 0,9351 à 0,9565 pour 0,042 dollar par million de tokens d'entrée. Magnitude, société YC S25, a livré un moteur d'inférence open source pour agents qui, selon elle, fait tourner les modèles ouverts jusqu'à 2 fois plus vite que llama.cpp, avec un décodage 92 pour cent plus rapide sur Metal.

Et les questions de travail qui sous-tendent tout cela se débattent en public. Un ingénieur logiciel écrivant sur martinelli.ch le 30 septembre décrit les agents de codage IA ramenant les rôles spécialisés à un seul profil polyvalent, la spécification devenant l'artefact le plus important d'un projet. Pooyam, ingénieur qui travaille sur les performances d'entraînement et d'inférence des LLM au niveau GPU et TPU, écrivait le même jour que le coût d'implémentation tend vers zéro et que le goulot d'étranglement restant est de décider quoi construire. Gerben Rijpkema, ingénieur IA issu de l'ingénierie de contrôle, soutient que les données bruitées et désordonnées sont précisément là où les LLM gagnent leur place, ce qui explique pourquoi des architectures étroites adaptées à un cas d'usage réussissent là où les outils généraux échouent.

Pour les éditeurs, l'arithmétique est moins philosophique. Un paiement qui se arrondit à moins de 0,1 pour cent des revenus publicitaires n'est pas un accord de licence au sens propre ; c'est une erreur d'arrondi rattachée à un produit qui réduit activement le trafic sur lequel ces publicités s'affichaient. Tant que la décision allemande n'est pas éprouvée ailleurs, ou que Bruxelles n'impose pas une formule au grand jour, les conditions restent celles du début du pilote : fixées par Google, publiées nulle part, et renégociées un éditeur à la fois.

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Sources

13
  1. 01Google is paying almost no publishers almost nothing for content used in AI answersEN
  2. 02Valor, Atreides, and Sequoia back AI startup Flow Engineering at $750M valuationEN
  3. 03OpenAI and Synopsys team up to build an AI model that designs chips like a seasoned engineerEN
  4. 04Launch HN: Magnitude (YC S25) - Self-optimizing inference engine for agentsEN
  5. 05The Robot Report parent Arrowfly launches AI for Engineers platform, events for engineers navigating AIEN
  6. 06Branch Target Reuse: Spectre-v2 Attacks in JIT EnginesEN
  7. 07Back to the 90s: The Software Engineer Has All the Roles AgainEN
  8. 08Hitting 1B tokens/minute on 1 GPU combining a query planner and inference engineEN
  9. 09OpenZL v0.3.0: a major upgrade of native LZ engine and Compression TransformerEN
  10. 10Using Jev as a Search RerankerEN
  11. 11What control engineering taught me about building AI systemsEN
  12. 12Software Engineering After CodeEN
  13. 13The Decoder on Google's publisher payments (AI Overviews, AI Mode, Gemini)EN

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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