Google paie environ 100 éditeurs pour du contenu utilisé par l'IA, avec des tarifs très variables

Le programme pilote a moins d'un an. Les éditeurs peuvent voir à quelle fréquence Google utilise leur contenu et combien ils gagnent, via Google Search Console, rapporte The Decoder le 30 septembre en citant The Information. En revanche, plusieurs participants l'ont expliqué à The Information, ils ne voient pas comment ce montant est calculé.

Les écarts sont considérables. Pour plusieurs blogs et sites de petite ou moyenne taille, les paiements sont tombés sous les 0,1 % des revenus publicitaires. Certains petits sites ont reçu moins de 1 000 dollars sur plusieurs mois. À l'autre extrémité, un éditeur a touché entre 50 000 et 60 000 dollars en quelques mois, tandis qu'un autre gagne plus de 1 000 000 de dollars par an. Les sujets de niche à forte communauté, comme l'animation japonaise et le jeu vidéo, semblent rapporter davantage, selon le même article. Le montant dépend de la part que chaque source apporte à une réponse générée par l'IA. Des participants ont aussi indiqué à The Information que les sommes peuvent changer d'un mois à l'autre sans explication.

Tout le monde ne signe pas.

La pression juridique autour du programme

Certains grands éditeurs refusent d'y participer pour pousser Google à payer plus, rapporte The Decoder, alors que leur trafic issu des moteurs de recherche baisse déjà et que plusieurs études montrent que les AI Overviews réduisent fortement les visites vers le web ouvert. Le terrain réglementaire est déjà occupé. 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 même mois de septembre pour perte de trafic et de revenus publicitaires. En décembre 2025, la Commission a ouvert une enquête antitrust pour déterminer si Google impose des conditions injustes en utilisant le contenu des éditeurs pour ses fonctions d'IA sans rémunération adéquate ni véritable possibilité de refus.

Un tribunal allemand a jugé que les AI Overviews constituent le contenu propre de Google, et non des résumés de contenus existants, selon The Decoder. Si cette interprétation se diffuse, les éditeurs auraient une base juridique pour réclamer des redevances chaque fois que leur travail apparaît dans une réponse d'IA. Suivre la contribution exacte de chaque source serait difficile, gérer les paiements ajouterait des frais administratifs, et ces redevances pourraient rogner les marges de Google.

Pour l'instant, Google fixe les règles par des accords de licence sélectifs, une fonction de refus et un modèle de paiement qui lui permet de décider quelle valeur a tel contenu. Matthias Bastian, de The Decoder, y voit une stratégie du diviser pour régner qui crée un dilemme du prisonnier : quelques éditeurs en profitent, la plupart touchent peu ou rien, et ceux qui se retirent font peu pression sur Google, car d'autres sources comblent le vide. Le contexte n'est pas nouveau. Les renvois issus de la recherche se dégradent pour les éditeurs depuis des années : les articles rassemblés dans le dossier indiquent une baisse de 40 % sur un an du trafic Google Search pour les éditeurs au 24 septembre 2026, et des articles antérieurs sur de petits sites font état de chutes d'environ 60 %. Rien de tout cela ne relève du pilote de septembre, mais c'est le décor dans lequel on demande aux éditeurs d'accepter les nouveaux tarifs.

Ce que dit la conversation technique plus large

L'histoire de l'IA contre les éditeurs ne se résume pas à l'argent. Le 30 septembre, Martinelli a publié un texte soutenant que les agents de codage par IA ramènent les ingénieurs logiciels vers le rôle de généraliste des années 1990, où une seule personne traitait les besoins, l'architecture, le code et la production. L'argument compte pour les médias, car le même mouvement traverse les rédactions et les équipes plateformes : moins de relais, plus d'automatisation, et une spécification qui devient l'élément le plus important du projet. Un second texte paru le même jour, signé Gerben Rijpkema, avance un point proche venu de l'ingénierie de contrôle : les systèmes d'IA qui réussissent sont bâtis autour d'un problème précis, tandis que les outils génériques prêts à l'emploi échouent souvent. « Dans les projets qui ont réussi, j'ai fini par concevoir des architectures propres à chaque cas d'usage, alors que ceux qui ont échoué reposaient sur des outils d'IA prêts à l'emploi qui promettaient de résoudre tous mes défis d'ingénierie IA avec une solution unique », écrit-il le 30 septembre. C'est aussi une bonne description du problème de licence. Le programme de Google est un tuyau unique qui sert des éditeurs très divers, du blog d'animation japonaise à la grande rédaction, et les versements reflètent un calcul que personne à l'extérieur de l'entreprise ne peut vérifier.

D'autres sorties du 30 septembre montrent à quelle vitesse bouge l'outillage autour de ce dossier.

Modal a publié des benchmarks pour Quail, une couche d'inférence qui tient compte de la requête et atteint, selon l'entreprise, plus d'un milliard de tokens traités par minute et par GPU H100 sur une requête à jointures multiples, soit plus de 10 fois sa référence vLLM sur le même matériel, pour moins de 6 cents par milliard de tokens sur Modal. Sur son benchmark AI-SQL, Modal annonce Quail 1,84 fois plus rapide que vLLM en moyenne géométrique. Elastic a de son côté testé le modèle Jev de TypeSafe AI comme reranker de recherche sur 250 Amazon Shopping Queries et 4 754 paires requête/produit évaluées, faisant passer le nDCG@10 de 0,9351 à 0,9565 et l'Exact MRR de 0,9201 à 0,9616. Jev est facturé 0,042 dollar par million de tokens d'entrée, les tokens de sortie étant gratuits. Une inférence moins chère côté plateforme ne répond pas à la question des éditeurs. Elle rend même la réutilisation de contenu à grande échelle plus abordable pour les entreprises qui la pratiquent.

Signaux plus discrets, même semaine

Le 30 septembre, le groupe de recherche VUSEC de la VU Amsterdam a publié Branch Target Reuse, une attaque Spectre-v2 contre les compilateurs juste-à-temps. L'équipe a construit deux exploits de bout en bout contre le noyau Linux et a fuité 8 octets par seconde, de quoi extraire, en enchaînant les pointeurs, le hash du mot de passe root d'un processus « su » en cours d'exécution. La note précise que l'option bpf_jit_harden du noyau Linux, qui masque les valeurs immédiates, est désactivée par défaut.

Le projet OpenZL de Facebook a livré la version 0.3.0 le 29 septembre, avec un nouveau moteur LZ et un Compression Transformer neuronal. Sur 868 familles de flux numériques, 34 737 fichiers et 17,9 Go, le Transformer compresse en moyenne 35 % mieux que zstd -19 et reste à 1,1 % des graphes OpenZL entraînés, selon les notes de version. Flow Engineering, start-up de San Francisco fondée il y a trois ans qui vend des outils d'IA pour la conception matérielle, a annoncé mercredi une série B de 50 000 000 de dollars sur une valorisation de 750 000 000 de dollars, rapporte TechCrunch le 30 septembre. Le tour a été co-dirigé par Antonio Gracias, de Valor Equity Partners, et Gavin Baker, d'Atreides Management, avec la participation de Sequoia Capital et de l'ancien associé de Sequoia Roelof Botha. Anduril, Rivian, Joby Aviation, General Motors PPU, RV Tech et Stoke Space sont cités comme clients.

OpenAI et Synopsys ont par ailleurs signé un partenariat pluriannuel pour construire GPT-Synopsys, un modèle de conception de puces qui combine la technologie d'OpenAI et les outils d'automatisation de conception électronique de Synopsys, rapporte The Decoder le 30 septembre. Les données clients ne serviront pas à l'entraînement et seront stockées chiffrées, affirment les deux entreprises, et des tests préliminaires avec des clients du secteur des semi-conducteurs sont déjà en cours.

Pour les éditeurs, rien de tout cela ne change l'asymétrie de fond. Google décide du prix, des conditions et de la possibilité de refus, et le marché du contenu qu'il utilise n'est un marché au sens habituel. L'enquête de The Information, relayée par The Decoder, donne l'image publique la plus claire à ce jour de ce que rapporte cet arrangement, et cette image n'est pas flatteuse.