Lors de l’appel résultats du troisième trimestre, Alphabet a annoncé l’extension mondiale des publicités intégrées aux réponses générées par l’IA de Google Search. Cette décision intervient alors que la croissance du cœur publicitaire de la recherche ralentit, le chiffre d’affaires de Search n’ayant progressé que de 12 % en glissement annuel, contre 17 % au trimestre précédent.

Contexte économique et stratégique

Le groupe a enregistré 127,6 milliards de dollars de revenus, en hausse de 25 % sur un an, mais les actions ont chuté de 8 % après la publication des résultats, reflétant la pression exercée par la décélération du segment publicitaire. La division Google Services, qui regroupe Search, a généré 96,3 milliards de dollars (+11 % YoY), tandis que Google Cloud a connu une hausse de 103 % pour atteindre 30,7 milliards. Le lancement récent de Gemini 4 Argon et l’atteinte d’un milliard d’utilisateurs mensuels pour l’application Gemini illustrent l’effort d’Alphabet pour monétiser l’IA au-delà du cloud.

Fonctionnement des publicités en mode IA

Les formats annoncés s’appuient sur le modèle Gemini, capable de produire des réponses conversationnelles enrichies. Deux nouvelles catégories sont déployées : les « conversational discovery ads », qui répondent directement aux questions de l’utilisateur, et les « multi‑turn ads », qui s’insèrent dans des dialogues à plusieurs tours. Dans le mode IA, les requêtes sont en moyenne trois fois plus longues que les recherches classiques, ce qui augmente le nombre de points d’insertion possibles pour les annonces. Un cinquième des recherches en mode IA implique des entrées multimodales (voix, images ou documents), et Google indique dépasser 50 milliards de recherches visuelles par mois, ce qui nécessite un traitement d’image en temps réel avant la génération du texte.

Techniquement, chaque requête est d’abord analysée par le pipeline de pré‑traitement multimodal, puis le modèle Gemini génère une réponse structurée contenant des « slots » publicitaires. Ces slots sont remplis par des listings sponsorisés dont le taux de clic (CTR) est déclaré comparable à celui des résultats organiques, selon Philipp Schindler. L’infrastructure repose sur les TPU v5p, offrant une latence inférieure à 200 ms pour la génération de réponses, condition indispensable pour maintenir la pertinence publicitaire dans un flux conversationnel.

Analyse des performances et limites

Le principal indicateur fourni est le CTR équivalent aux résultats organiques, ce qui suggère que les utilisateurs perçoivent les annonces comme pertinentes malgré le format inédit. Cependant, l’absence de données chiffrées précises sur le volume de clics ou le revenu moyen par annonce empêche une évaluation quantitative de l’impact à court terme. Le passage à des requêtes plus longues et multimodales augmente la charge de calcul et le coût énergétique, ce qui pourrait limiter la rentabilité si les marges publicitaires ne s’ajustent pas. De plus, l’intégration d’annonces dans des réponses générées pose des défis de transparence : les utilisateurs doivent pouvoir distinguer clairement le contenu sponsorisé du texte produit par l’IA, sous peine de risques réglementaires liés à la publicité déguisée.

Enfin, l’expansion globale implique la conformité aux législations locales sur la protection des données (GDPR, CCPA, etc.). Le traitement d’images et de documents personnels avant la génération de réponses nécessite des mécanismes de chiffrement en‑transit et de suppression des métadonnées, ce qui ajoute une couche de complexité au déploiement. En résumé, la stratégie de Google mise sur la monétisation de l’IA générative, mais son succès dépendra de la capacité à équilibrer performance technique, coût d’infrastructure et exigences de conformité.