Perplexity introduit les annonces - finie la recherche objective par l'IA ?

Voilà environ deux ans que les moteurs de recherche dotés d'une intelligence artificielle ont fait leur apparition sur la scène technologique, et peu de temps après, ils ont commencé à introduire des publicités dans leurs résultats. Bing AI (aujourd'hui Copilot) a été le premier à expérimenter les publicités, et Microsoft continue d'affiner ses différents formats publicitaires dans son moteur de recherche alimenté par l'IA. Récemment, des publicités ont commencé à apparaître dans Google Overview, les résumés des résultats de recherche Google générés par l'IA, et elles pourraient éventuellement faire leur apparition dans ChatGPT. OpenAI a déclaré qu'elle ne prévoyait pas d'intégrer des publicités dans l'immédiat, mais qu'elle n'excluait pas cette possibilité à l'avenir.

Ce n'est donc pas si surprenant que Perplexity AI, le premier moteur de recherche conçu à partir de l'intelligence artificielle, ait également suivi le mouvement en introduisant des publicités à côté de ses réponses générées par l'IA. Fondée en août 2022 par un ancien employé d'OpenAI, Perplexity AI est rapidement devenue un mot à la mode dans le monde de la technologie et de l'intelligence artificielle, ainsi que la coqueluche des investisseurs. Avec le soutien de grands noms comme Jeff Bezos, Perplexity cherche aujourd'hui à atteindre une valorisation de 9 milliards de dollars et espère recueuillir 500 millions de dollars lors de sa dernière levée de fonds.

Les publicités de Perplexity AI apparaissent désormais à deux endroits distincts : sous forme de questions complémentaires à la requête principale et sous forme de publicités vidéo affichées séparément dans la barre latérale de droite.

L'entreprise précise que toute publicité sera qualifiée de « sponsorisée » et que les réponses aux Questions Sponsorisées seront toujours générées par la technologie, et non influencées ou rédigées par les marques qui les sponsorisent.

Quel est le coût d'un moteur alimenté par l'IA ?

Au début de l'ère des moteurs de recherche alimentés par l'IA, aucun d'entre eux ne comportait de publicité. Pendant un court moment, certains d'entre nous ont pu penser qu'il s'agissait là de la voie à suivre, que nous aurions une expérience de recherche propre et sans publicité. Mais ce n'était peut-être qu'une chimère. Le modèle de l'abonnement, ou le modèle « freemium » où certaines fonctionnalités sont enfermées derrière une barrière payante, s'est jusqu'à présent avéré largement insoutenable, du moins en ce qui concerne les moteurs de recherche. Nous avons vu des moteurs de recherche sans publicité et basés sur l'abonnement comme Neeva fermer, (bien que l'on puisse débattre de la question de savoir si cela aurait été le cas si le marché n'avait pas été monopolisé par Google), et des champions de la protection de la vie privée comme Mozilla (le fabricant de Firefox) se retrancher plus profondément dans l'industrie de la publicité.

En réalité, les entreprises qui proposent des moteurs de recherche n'ont pas trouvé d'autre moyen de les monétiser à grande échelle. La diffusion de publicités semble être le moyen le plus simple et le plus sûr d'y parvenir. Un facteur crucial qui rend les moteurs de recherche alimentés par l'IA encore moins viables est que les entreprises qui en sont à l'origine doivent couvrir les coûts élevés associés aux grands modèles de langage (LLM) qui les alimentent.

L'exploitation de ces modèles n'est pas bon marché - le prix de l'inférence, qui est le processus de génération de réponses à partir d'un modèle d'IA, peut varier de manière significative. Par exemple, GPT-4 peut coûter jusqu'à 4 dollars pour 1 000 requêtes, tandis que GPT-4 mini est moins cher, à 0,24 dollar pour 1 000 requêtes, et Gemini coûte environ 0,12 dollar pour 1 000 requêtes. Avec des modèles comme Claude 3.5 Sonnet, le prix grimpe à environ 6 dollars pour 1 000 requêtes. Cela signifie que chaque requête de recherche et chaque réponse générée par l'IA pèse sur le budget de l'entreprise, en particulier lorsque l'on passe à des millions d'utilisateurs quotidiens. Par exemple, l'exécution de ChatGPT coûte environ 700 000 dollars par jour en coûts d'inférence matérielle.

Perplexity, qui fonctionne sur un modèle freemium, utilise un LLM autonome basé sur GPT-3.5 pour la version gratuite, tandis que la version premium Perplexity Pro débloque des modèles plus avancés tels que GPT-4, Claude 3.5, et des LLM internes propriétaires.

Les coûts s'accumulant rapidement, il est clair que le maintien d'une expérience de recherche alimentée par l'IA est loin d'être bon marché et que la recherche d'un modèle financier durable constitue un défi de taille. Perplexity lui-même affirme que les abonnements seuls ne suffisent pas. Bien que les formats publicitaires puissent évoluer au fil du temps, Perplexity insiste sur le fait que deux principes resteront au cœur de son approche :

1. Les publicités n'affecteront pas leur engagement à fournir des « réponses directes et impartiales ».
2. Ils ne partageront jamais vos informations personnelles avec des annonceurs.

Bien entendu, il s'agit là des propres affirmations de Perplexity, qui prétend que sa stratégie publicitaire est conçue pour compléter l'expérience de l'utilisateur, mais il reste à voir ce qu'il en sera dans la pratique.

Si ça ressemble à un canard et si ça jacasse comme un canard...

En plus des publicités clairement identifiées comme "sponsorisées", Perplexity a lancé un nouvel "assistant d'achat" doté d'une intelligence artificielle qui vous montre des fiches produits après que vous ayez posé une question liée au shopping, comme "Quels sont les meilleurs cadeaux de Noël à acheter ?" Pour les utilisateurs américains de Perplexity Pro, il existe également une fonctionnalité supplémentaire appelée "Acheter avec Pro", qui vous permet de passer à la caisse directement sur le site ou l'application Perplexity. Si la fonction "Acheter avec Pro" n'est pas disponible pour un produit particulier, vous êtes redirigé vers le site web du commerçant pour terminer la transaction.

Perplexity insiste sur le fait qu'il ne s'agit pas de publicités, bien qu'elles y ressemblent étrangement. Selon l'entreprise, « lorsque vous posez une question à Perplexity, vous obtenez toujours les réponses précises et objectives que vous attendez, ainsi que des fiches produits faciles à lire ». L'entreprise insiste sur le fait que ces fiches ne sont pas sponsorisées, mais qu'il s'agit plutôt de « recommandations impartiales, adaptées à votre recherche par notre IA ». Cette nouvelle fonctionnalité est le fruit d'une collaboration avec des plateformes d'intégration, dont Shopify.

Les fiches produits apparaissent après la réponse générée par l'IA, en dessous de la section « questions connexes ». Lorsque nous avons demandé quels étaient les meilleurs cadeaux de Noël, on nous a montré jusqu'à cinq fiches produits - des fiches massives qui occupaient une grande partie de l'écran et qui nécessitaient de faire défiler la page pour les passer.

Bien que Perplexity indique que les recommandations de produits sont "objectives" et non sponsorisées, la réalité est que les algorithmes d'IA reposent souvent sur des données provenant de marchands, d'avis et d'autres plates-formes tierces. Si l'algorithme est influencé par les tendances des ventes, les produits les mieux notés ou des partenariats spécifiques (comme Shopify), ces influences peuvent fausser les recommandations, même si l'IA elle-même n'est pas directement "influencée". Si un marchand paie pour être mis en avant sur la plateforme ou offre des incitations pour être listé plus souvent, cela pourrait introduire des biais subtils dans ce que l'IA fait apparaître.

Le blocage des publicités : nécessite-t-il de nouvelles approches ?

On pourrait penser que l'essor de moteurs de recherche plus sophistiqués conduirait à des publicités encore plus perfectionnées, et dans une certaine mesure, c'est vrai. Nous avons déjà vu des exemples de publicités qui s'intègrent parfaitement dans les résultats de recherche - qui deviennent partie intégrante de la réponse elle-même. Le blocage de ces types de publicités nécessiterait une approche plus sophistiquée, comme le détournement des requêtes des utilisateurs ou le traitement des réponses des chatbots à l'aide d'un LLM bloquant les publicités. Cela peut sembler trop complexe, et ça l'est vraiment. [Cliquez ici] (https://llm-afds-demo.pages.dev) pour essayer la démo qui montre comment fonctionnent les publicités mixtes et comment elles peuvent être bloquées.

Cependant, avec Perplexity AI, les choses ne sont pas aussi compliquées, du moins pas encore. Les publicités que vous rencontrez ici peuvent toujours être bloquées à l'aide de méthodes plus traditionnelles, comme la mise en place de règles de filtrage ciblant spécifiquement les sections sponsorisées.

Quant aux cartes d'achat qui apparaissent lorsque vous posez une question, elles sont parfois un peu trop nombreuses, surtout lorsqu'elles occupent tout l'écran. Heureusement, il est possible d'y remédier. En tenant compte des commentaires des utilisateurs sur la fonction Perplexity et du fait qu'il n'y a pas d'option pour désactiver ou cacher les fiches produits, nous avons décidé d'introduire une règle dans notre filtre Other Annoyances (Autres désagréments) pour cacher les fiches produits dans le corps de la réponse. Cependant, comme nous reconnaissons que cette fonctionnalité peut encore être utile à certains, ceux qui souhaitent voir les produits peuvent simplement cliquer sur "Tous les produits" au bas de la réponse, ce qui ouvrira les fiches produits dans une fenêtre séparée.

En somme, il ne s'agit pas de réinventer la roue, mais simplement d'appliquer quelques techniques conventionnelles pour désencombrer le site. Pour l'instant, le blocage des publicités sur Perplexity ne nécessite pas de recourir à des astuces avancées, mais il n'est pas exclu qu'il en soit ainsi à un moment ou à un autre.

Conclusion

L'arrivée des publicités dans les moteurs de recherche alimentés par l'IA semble inévitable. Google, lancé à l'origine sans publicité, en a incorporé en 2000 et n'a jamais regardé en arrière. De même, à mesure que les coûts d'exploitation des modèles d'IA augmentent, les moteurs de recherche tels que Perplexity AI se tournent vers les publicités comme moyen de monétisation. Quant à savoir si les publicités nuisent à la nature impartiale d'un moteur de recherche, il s'agit d'une question complexe. Si les questions sponsorisées sont clairement identifiées, les réponses elles-mêmes peuvent être influencées par la publicité. Par exemple, si une question sponsorisée mentionne une marque comme Whole Foods, la réponse donnera la priorité à cette marque, même si la réponse n'est pas étiquetée comme sponsorisée.

L'introduction des cartes d'achat ajoute une nouvelle couche de controverse, car il est difficile de concilier les affirmations de recommandations "objectives" avec l'implication de partenariats et de données provenant des commerçants. Malgré ces affirmations, il est difficile de voir comment de telles fonctionnalités pourraient être totalement exemptes de biais. En fin de compte, à mesure que les moteurs de recherche alimentés par l'IA évoluent, l'équilibre entre la monétisation et le maintien de la confiance des utilisateurs restera une question difficile.