par L’Intelligence Artificielle (IA) bouleverse le secteur de l’information en fournissant des réponses directes, ce qui menace le trafic vers les sites des éditeurs. Pour survivre, ces derniers doivent impérativement diversifier leurs revenus au-delà du clic. La nouvelle stratégie repose sur deux piliers : vendre des licences de données de haute qualité aux développeurs d’IA (B2B) et miser sur la production de contenu ultra-spécialisé et des services premium que l’IA ne peut remplacer. L’objectif est de transformer la relation avec le lecteur pour monétiser l’expertise et l’action plutôt que la simple attention.
C’est un point de vue très partagé dans le secteur des médias et de l’information, et de nombreuses données semblent le confirmer. L’idée selon laquelle la chute du trafic issu des moteurs de recherche est inéluctable est le nouveau point de départ stratégique pour de nombreux éditeurs.
À l’ère de la recherche par IA, les éditeurs et les entreprises d’information sont confrontés à une perturbation majeure. En effet, l’IA ne se contente plus d’indexer des liens, elle médiatise l’information et fournit des réponses directes, via des modèles comme ChatGPT ou Google Gemini et d’autres. Cela risque d’obscurcir l’origine du contenu et d’affaiblir le trafic vers les sites web.
Les choix stratégiques de modèles économiques pour les éditeurs se concentrent sur la nécessité de protéger la valeur de la marque et de diversifier les sources de revenus au-delà du simple clic.
Axes stratégiques majeurs face à l’IA
Les éditeurs doivent envisager de remodeler leur modèle économique autour des stratégies comme la monétisation directe du contenu par l’IA, soit des licences B2B. Plutôt que de se battre pour le trafic perdu, l’éditeur peut devenir un fournisseur de données de qualité pour l’IA elle-même. Et pour cela, il y a deux solutions. Soit il faut négocier des accords de licence avec les développeurs de grands modèles de langage (LLM) comme OpenAI, Google ou Anthropic. Ces modèles ont besoin de grandes quantités de contenu factuel et de haute qualité pour l’entraînement (entraînement initial) ou pour enrichir les réponses en temps réel (Retrieval-Augmented Generation ou RAG). Ou bien proposer un accès payant (via API) à des flux d’informations premium, spécialisées ou en temps réel, permettant aux entreprises tierces de créer leurs propres applications IA basées sur des données vérifiées et exclusives.
L’IA excelle à synthétiser les informations génériques, mais ne peut pas (encore) remplacer l’expertise, la marque ou la communauté. Il faut alors du contenu de haute expertise et de niche. Pour cela il faut se concentrer sur la production de contenu profondément spécialisé, analytique ou local, le fameux « contenu de valeur » que l’IA ne peut pas facilement générer ou synthétiser à partir de sources multiples et moins fiables. Mais aussi transformer le modèle d’abonnement classique en une offre de services premium (par exemple, des agents IA personnalisés, des newsletters analytiques, des événements exclusifs, du conseil) qui utilisent l’IA pour augmenter la valeur fournie au client.
Modèles de Monétisation Basés sur l’Action (Action-Oriented)
Le succès des dernières décennies vient de la simplification du choix et de l’aide à la décision. Le futur est dans la monétisation de l’action plutôt que de l’attention. Et pour cela, un nouveau concept est mis en avant soit la tarification à la performance ou KaaS (Knowledge-as-a-Service) car l’IA facilite la création de modèles de paiement à l’usage ou liés à l’obtention d’un résultat. Par exemple, des informations utilisées pour une décision d’investissement plutôt qu’à la simple lecture d’une page. Mais aussi utiliser l’IA pour générer des recommandations d’achat ou des liens d’affiliation ultra-pertinents et contextuels, transformant la découverte d’information en une étape menant directement à l’acquisition d’un produit ou service.
Le défi de la curiosité
Le défi majeur reste la rareté de l’attention. Pour y répondre, les éditeurs doivent concevoir des systèmes qui, tout en utilisant l’IA pour faciliter l’accès à l’information, redonnent aux utilisateurs un sentiment d’autonomie et les encouragent à aller au-delà de la réponse immédiate fournie par l’IA.
Cela signifie intégrer l’IA non pas comme un frein, mais comme un levier pour renforcer la fidélité. En proposant des expériences de contenu ultra-personnalisées et pertinentes, les éditeurs justifient un engagement direct et un abonnement payant. L’avenir des médias passe par un changement de paradigme : le centre de profit se déplace de la simple page vue vers la licence, du lecteur occasionnel vers le décideur B2B, et de l’article vers un véritable outil de travail.
Face à la baisse inévitable du trafic, l’industrie est ainsi poussée à se réinventer. Elle ne doit plus se contenter d’être un fournisseur d’informations, mais devenir une source d’autorité, d’expertise et de services monétisables directement auprès des clients ou des systèmes d’IA eux-mêmes.
