ChatGPT est maintenant un moteur de recherche
Mise à jour : la publicité entre dans le canevas
OpenAI rapproche la publicité de ce que l'utilisateur est en train de créer.
Le 5 octobre, l'entreprise a annoncé un nouveau format publicitaire visuel qu'elle testera d'abord pendant la génération d'images dans ChatGPT. Le test débutera plus tard ce mois-ci aux États-Unis avec un petit groupe d'annonceurs.
OpenAI dit que les publicités seront labellisées, séparées de l'image générée et sans influence sur les réponses de ChatGPT.
Ce sont de bonnes frontières.
Elles sont aussi plus étroites que la vraie question produit.
Une publicité n'a pas besoin de modifier les pixels de l'image pour influencer ce que l'utilisateur imagine, considère, clique ou achète ensuite.
C'est ce qui rend ce lancement plus important qu'un nouveau rectangle dans l'interface.
La génération d'images n'est pas une coupure pub ordinaire
Les gens utilisent les générateurs d'images pour fabriquer des choses qui n'existent pas encore.
Une pièce à rénover. Une tenue pour un événement. Une invitation d'anniversaire. Une maquette produit. Une table de mariage. Un logo. Un jardin. Un voyage. Une version d'eux-mêmes avec une autre coiffure, d'autres vêtements, d'autres meubles ou un autre décor.
Ces prompts peuvent contenir une intention commerciale extraordinairement riche.
L'utilisateur ne cherche pas seulement « canapé vert ».
Il peut montrer les dimensions de la pièce, la couleur des murs, le style qu'il préfère, le budget mentionné plus tôt et le résultat qu'il essaie de visualiser.
OpenAI ne dit pas que les annonceurs reçoivent ces conversations. Sa position publique affirme l'inverse : les conversations restent privées et les publicités restent séparées des réponses.
Mais la plateforme doit quand même décider si une publicité est assez pertinente pour être affichée.
C'est cette décision que les utilisateurs doivent pouvoir comprendre.
« L'annonceur ne peut pas lire votre prompt » et « votre prompt ne sert pas à choisir la publicité » ne sont pas la même promesse.
OpenAI devrait rendre cette distinction douloureusement claire.
Le vrai lancement, c'est la boucle de mesure
Le format visuel obtient la capture d'écran.
La stack de mesure porte le business model.
OpenAI ajoute des intégrations avec Hightouch, Tealium et LiveRamp pour permettre aux annonceurs d'envoyer les données de conversion de leurs systèmes existants vers ChatGPT Ads. L'entreprise travaille aussi avec une longue liste de partenaires d'attribution web et mobile, ainsi qu'avec des acteurs spécialisés dans les expériences géographiques, l'incrémentalité et la mesure de marque.
Le billet consacré à la mesure explique que le Pixel et la Conversions API peuvent faire remonter achats, leads, installations et inscriptions. Il précise aussi que l'optimisation des campagnes peut apprendre à partir des conversions éligibles après un clic comme après une simple impression.
Ce dernier point compte.
OpenAI affirme que, dans une première analyse, 52,7 % des conversions éligibles attribuées à une impression sur un jour ont eu lieu moins d'une heure après l'affichage correspondant. C'est une analyse d'OpenAI, pas la preuve que la publicité a causé chaque achat. Une personne peut voir une publicité puis acheter pour une autre raison. L'attribution distribue du crédit. L'incrémentalité essaie d'estimer une causalité. Il ne faut pas présenter les deux comme la même chose.
L'architecture, elle, est claire.
La conversation crée un moment d'intention.
La plateforme affiche une publicité.
L'utilisateur peut agir ailleurs.
L'annonceur renvoie le résultat.
Le système apprend quels futurs utilisateurs semblent plus susceptibles de convertir.
Très innovant. Nous venons de réinventer la boucle publicitaire dans l'interface que les gens utilisent pour réfléchir.
Digiday rapporte que les annonceurs demandaient à OpenAI une meilleure mesure, plus de formats et davantage d'inventaire. Cette annonce répond directement aux deux premières demandes.
Pour les annonceurs, c'est une évolution produit normale.
Pour les utilisateurs, la bonne question de transparence n'est plus seulement :
« Cette réponse a-t-elle été influencée par un annonceur ? »
C'est aussi :
« Pourquoi ai-je vu cette publicité, quels signaux ont été utilisés, que s'est-il passé après mon départ de ChatGPT et comment ce résultat a-t-il modifié la prochaine décision publicitaire ? »
La brand safety n'est pas la responsabilité envers l'utilisateur
OpenAI développe aussi des pilotes de brand suitability avec DoubleVerify et Integral Ad Science. Ces entreprises évalueront l'application des garde-fous de placement dans un environnement contrôlé, sans accéder aux conversations privées.
C'est une architecture raisonnable pour préserver la confidentialité.
Mais regardez précisément le travail accompli.
La brand suitability demande si un annonceur accepte d'apparaître à côté d'une conversation.
La responsabilité envers l'utilisateur demande si la personne accepte que le système publicitaire interprète cette conversation.
Ces intérêts se recoupent.
Ils ne sont pas identiques.
Les règles publicitaires d'OpenAI disent que les publicités doivent rester hors des interactions de dépendance émotionnelle, des conversations de santé mentale ou personnelle et des autres parcours sensibles. Elles restreignent aussi des catégories comme la politique, les jeux d'argent, l'alcool et de nombreux produits de santé ou financiers.
Très bien.
La génération d'images rend ces règles de placement plus difficiles à appliquer, pas moins importantes. Une personne peut créer une image liée à son corps, à un deuil, à une maladie, à un enfant, à une rupture, à un nouveau logement, à un objectif financier ou à une identité intime sans écrire proprement le nom de la catégorie dans son prompt.
Le système de sécurité doit comprendre la tâche, pas seulement repérer un mot interdit.
Et l'évaluation indépendante devrait finir par répondre à des questions orientées vers l'utilisateur, pas seulement vers l'annonceur :
- À quelle fréquence des publicités apparaissent-elles dans des contextes que la politique qualifie de sensibles ?
- L'utilisateur peut-il comprendre pourquoi une publicité précise lui a été montrée ?
- Peut-il désactiver la personnalisation publicitaire sans perdre l'accès au produit ?
- Les catégories de ciblage et l'identité des annonceurs figurent-elles dans un registre public ?
- Comment les conversions après impression sont-elles rapprochées, conservées et utilisées pour l'optimisation ?
- Des chercheurs peuvent-ils tester les placements sans recevoir de conversations privées ?
Les questions du DSA dans l'article original ci-dessous viennent de devenir beaucoup plus concrètes.
La séparation est le minimum
OpenAI répète trois promesses : les réponses restent indépendantes, les conversations restent privées et l'utilisateur garde le contrôle.
L'entreprise a raison de les répéter.
Elles ont maintenant besoin de définitions opérationnelles.
Indépendantes de quoi : de la création publicitaire, de l'enchère de l'annonceur, de préférences commerciales par catégorie ou de l'intérêt propre de la plateforme à créer davantage d'inventaire ?
Privées vis-à-vis de qui : l'annonceur, les partenaires de mesure, les systèmes de ranking publicitaire d'OpenAI, ou chacun d'une manière différente ?
Quel contrôle : la personnalisation, le ciblage, le rapprochement des conversions, l'historique publicitaire, les catégories sensibles et la suppression ?
Un label indique quel rectangle est sponsorisé.
Il n'explique pas le système qui a choisi ce rectangle.
La publicité peut rester hors de l'image générée et quand même entrer dans la décision.
C'est pour cela que ChatGPT est maintenant un moteur de recherche.
Et, de plus en plus, une plateforme publicitaire avec un chatbot attaché.
La version courte
ChatGPT n'est plus seulement un chatbot.
L'Europe vient de le rendre explicite.
Le 31 août, la Commission européenne a désigné ChatGPT comme Very Large Online Search Engine sous le Digital Services Act. Reddit et Roblox ont été désignés Very Large Online Platforms dans le même mouvement.
Cela ressemble à de la musique de classeur réglementaire.
C'est en réalité un diagnostic produit.
La Commission dit que ces services ont déclaré au moins 45 millions d'utilisateurs mensuels moyens dans l'UE, ce qui déclenche le niveau le plus strict du DSA. La page DSA d'OpenAI indique de son côté que ChatGPT search comptait environ 159,1 millions de destinataires actifs mensuels moyens dans l'Union européenne pour les six mois terminés le 31 mars 2026.
L'histoire utile n'est pas :
"L'Europe régule encore une entreprise tech américaine."
L'histoire utile, c'est :
Un assistant IA qui répond aux questions, cherche sur le web, recommande des options, affiche des publicités, oriente des achats et influence des décisions n'est plus seulement un modèle dans une fenêtre de chat.
C'est une surface de distribution.
Et les surfaces de distribution finissent avec des règles de plateforme.
Très normal. La boîte de texte est devenue un moteur de recherche avec des émotions.
Le label compte moins que le travail
Il y aura une discussion tentante sur le label.
ChatGPT est-il vraiment un moteur de recherche ?
Est-ce une plateforme ?
Un chatbot ?
Une couche d'exploitation ?
Oui. Agaçant, mais oui.
Le produit ne rentre pas proprement dans les anciennes catégories d'internet parce que la catégorie est en train de changer sous ses pieds. Un moteur de recherche classique prend une requête, retrouve des liens, les classe et renvoie l'utilisateur ailleurs. ChatGPT peut retrouver des informations, les résumer, les synthétiser, garder du contexte, comparer des options, recommander une prochaine étape et, de plus en plus, agir pour l'utilisateur.
Cela le rend moins proche d'une liste de liens que d'une interface de décision.
Si je demande le meilleur CRM pour une petite équipe, un itinéraire de voyage, une librairie de code, un plan de repas, un tuteur, un annuaire de thérapeutes, une explication financière ou une comparaison de produits, je ne demande pas seulement de l'information.
Je laisse l'assistant structurer le choix.
C'est pour cela que la désignation DSA compte.
Les régulateurs ne regardent pas seulement le modèle.
Ils regardent le service.
Le service a des utilisateurs. Il a des publicités. Il a de la recherche. Il a du ranking. Il a de la modération. Il a des flux de signalement. Il a des mineurs. Il a des comportements proches de la recommandation, même quand l'interface ressemble à une seule réponse plutôt qu'à un feed.
Le modèle est peut-être le moteur.
Le produit est la route.
Le DSA pose des questions de plateforme
La page de la Commission sur les VLOP et VLOSE énumère les choses ennuyeuses qui deviennent très intéressantes à grande échelle.
Les services désignés ont quatre mois pour respecter des obligations supplémentaires. Ils doivent évaluer et réduire les risques systémiques liés aux contenus illégaux, aux droits fondamentaux, à la sécurité publique, aux élections, aux mineurs, à la santé publique et au bien-être physique et mental. Ils doivent aussi prévoir des audits indépendants, une fonction de conformité, de la transparence sur les publicités et les systèmes de recommandation, le partage de données avec les autorités et l'accès de chercheurs agréés aux données nécessaires pour étudier les risques systémiques.
Cela ressemble à de la paperasse jusqu'au moment où on le pose à côté du produit.
Qu'est-ce qu'une publicité dans une conversation ?
Qu'est-ce qu'un système de recommandation quand la réponse est générée à la volée ?
Qu'est-ce qu'un contenu illégal quand le modèle paraphrase, résume ou combine des sources ?
Qu'est-ce qu'un système de classement quand l'utilisateur ne voit jamais la liste classée ?
Comment des chercheurs auditent-ils un produit où chaque réponse dépend du contexte, de la mémoire, des outils, de la version du modèle, de la localisation, de la personnalisation, de la politique de safety et parfois du browsing ?
Questions très reposantes. Parfaites pour une réunion du mardi avec le juridique.
Mais ce sont exactement les questions auxquelles les produits IA sérieux doivent maintenant répondre.
Le DSA ne demande pas seulement si ChatGPT a dit quelque chose de mauvais.
Il demande si ChatGPT, comme système, peut comprendre et réduire les risques créés par sa propre échelle.
C'est un autre niveau.
Les publicités rendent la classification évidente
Le timing est assez drôle.
Le 18 août, OpenAI a annoncé que ChatGPT Ads s'étendait en Europe. OpenAI dit que l'expansion couvre 31 marchés européens, que les publicités apparaissent seulement pour les utilisateurs Free et Go, et que Plus, Pro et Enterprise restent sans publicité. L'entreprise dit aussi que les publicités n'influencent pas les réponses de ChatGPT, que les annonceurs ne voient pas les conversations, et que les publicités sont labellisées et séparées des réponses.
Ce sont les bonnes promesses.
Ce sont aussi les promesses d'une entreprise qui sait qu'elle opère maintenant une surface de décision.
Le billet d'OpenAI dit que les gens viennent dans ChatGPT pour préparer un voyage, choisir un logiciel, meubler un logement, comprendre un concept ou commencer un nouveau hobby. Il dit que les annonceurs peuvent atteindre les utilisateurs pendant qu'ils explorent, évaluent et prennent des décisions.
Exactement.
C'est le point réglementaire.
Un moteur de recherche avec des publicités n'est pas seulement de l'infrastructure.
Un feed social avec des publicités n'est pas seulement de l'hébergement.
Et un assistant IA avec des publicités n'est pas seulement un modèle qui répond à des questions.
C'est un marché de l'attention et de la décision.
OpenAI peut dire sincèrement que la publicité n'influence pas la réponse générée. Mais la question profonde n'est pas seulement de savoir si la publicité change la sortie du modèle. C'est de savoir si le produit, dans son ensemble, change ce que les utilisateurs considèrent, croient, cliquent, achètent, ignorent ou jugent digne de confiance.
C'est pour cela que les anciennes règles de plateforme reviennent dans les nouveaux produits IA.
L'interface a changé.
Le pouvoir, lui, n'a pas disparu.
Mise à jour : la publicité devient un agent
OpenAI vient de rendre la classification encore moins théorique.
Le 16 septembre, OpenAI a présenté de nouvelles expériences ChatGPT Ads autour d'un format appelé Sponsored Agents. Après avoir cliqué sur une publicité dans ChatGPT, l'utilisateur peut choisir de démarrer une conversation clairement labellisée avec un agent sponsorisé par une entreprise. OpenAI dit que cette conversation sponsorisée est distincte des réponses indépendantes de ChatGPT et séparée de la conversation initiale de l'utilisateur.
Cette séparation compte.
Elle ne rend pas le produit simple pour autant.
L'ancien format publicitaire disait :
Voici une promotion labellisée à côté de la réponse.
Le nouveau format dit plutôt :
Voici une conversation sponsorisée qui peut vous aider à évaluer, comparer, poser des questions de suivi, puis aller sur le site de l'entreprise.
Ce n'est plus seulement de la publicité comme emplacement.
C'est de la publicité comme surface commerciale interactive.
Pour l'utilisateur, cela peut être utile. Si je compare des tables, des assurances, des outils de gestion de projet ou des services locaux, un agent sponsorisé peut répondre plus vite qu'une landing page statique. Quelle taille ? Est-ce compatible avec mon stack actuel ? Est-ce disponible en France ? Que se passe-t-il si je le retourne ? Existe-t-il un plan moins cher ? Dans sa meilleure version, ce format ressemble moins à une bannière qu'à un spécialiste produit disponible.
Mais c'est justement pour cela qu'il mérite d'être regardé de près.
Quand la publicité devient conversationnelle, la frontière entre recommandation, aide à la vente, support client et persuasion devient plus floue. Un agent sponsorisé n'a pas besoin d'influencer secrètement la réponse normale de ChatGPT pour influencer la décision. Il peut le faire après le clic, dans une conversation de marque qui reste quand même dans l'interface IA de l'utilisateur.
OpenAI transforme aussi la publicité en outil de workflow pour les marketeurs. La même annonce dit que les annonceurs pourront utiliser des prompts en langage naturel dans ChatGPT Work pour créer, modifier et analyser des campagnes via un plugin Ads Manager. Ads Manager suggérera du texte et des images à partir d'une landing page et d'un objectif de campagne. Les annonceurs pourront aussi activer une personnalisation automatique du texte, qui adapte les titres et descriptions au contexte de la conversation et traduit la publicité dans la langue préférée de l'utilisateur.
Il y a beaucoup d'agentivité autour de la publicité elle-même.
L'acheteur ne reçoit pas seulement une publicité.
L'annonceur obtient un outil agentique de campagne.
L'utilisateur obtient un agent sponsorisé.
Et la plateforme se place entre les deux, en organisant la détection de l'intention commerciale, le routage, le label, la mesure et le suivi.
Les intégrations HubSpot et Shopify rendent la direction encore plus nette. Les entreprises peuvent gérer ChatGPT Ads depuis les outils où vivent déjà les relations clients et les catalogues produits. Ce n'est pas OpenAI qui colle un panneau publicitaire sur un chatbot. C'est OpenAI qui connecte la surface publicitaire au CRM, à l'e-commerce, à la gestion de campagnes, aux flux produits et au suivi des leads.
Autrement dit, ChatGPT ne devient pas seulement "un moteur de recherche avec des pubs" au sens vieux liens bleus.
Il devient une infrastructure de commerce conversationnel.
Cela donne aux régulateurs et aux acheteurs une question plus concrète que "les publicités sont-elles labellisées ?"
Les conversations sponsorisées sont-elles journalisées et auditables ? L'utilisateur comprend-il quand l'agent optimise pour l'entreprise plutôt que pour sa meilleure option ? Quelles promesses un agent sponsorisé peut-il faire ? Comment les catégories régulées sont-elles traitées quand une question produit devient un conseil de santé, de finance, de logement, d'emploi ou d'éducation ? Les annonceurs peuvent-ils tester des scripts agressifs ? OpenAI peut-elle auditer ce qu'un agent sponsorisé a dit après un litige ? Les mineurs peuvent-ils entrer dans ces flows ? Comment la personnalisation interagit-elle avec le ciblage ?
Les réponses peuvent être raisonnables.
Mais les questions ne sont plus spéculatives.
L'assistant devient un endroit où la publicité peut continuer à parler.
Les builders doivent arrêter de faire comme si la catégorie était neutre
Cela dépasse OpenAI.
Si vous construisez un produit IA, votre catégorie réglementaire n'est pas déterminée par le nom que vous mettez dans le pitch deck.
"Copilot" ne le rend pas inoffensif.
"Assistant" ne le rend pas privé.
"Agent" ne le transforme pas automatiquement en logiciel enterprise.
"Search" ne le rend pas objectif.
"Recommandation" ne rend pas la fonction secondaire.
La catégorie vient du travail que le produit fait dans la vie de l'utilisateur.
Récupère-t-il des informations sur le web ?
Classe-t-il des options ?
Recommande-t-il des produits, des personnes, des contenus, des logiciels, des voyages, des ressources de santé, des actions financières, des emplois ou des écoles ?
Affiche-t-il des publicités ?
Oriente-t-il des décisions pour des mineurs ?
Héberge-t-il du contenu utilisateur, des bots, des outils, des stores, des apps ou des sorties publiques ?
Agit-il pour l'utilisateur ?
Combine-t-il recherche, mémoire, personnalisation et action ?
Alors vous avez peut-être construit plus qu'un chatbot.
Félicitations. Vous avez du product-market fit et un problème de gouvernance.
L'AI Act n'est pas toute la carte
L'erreur serait de lire cette histoire comme de la "régulation IA" au sens étroit.
L'UE a déjà l'AI Act. Il compte pour les fournisseurs de modèles, l'IA à usage général, les usages à haut risque, la documentation, les évaluations et les obligations de déploiement.
Mais la désignation DSA de ChatGPT montre que l'AI Act n'est pas la seule carte réglementaire.
Les produits IA héritent aussi du droit des plateformes, du droit de la consommation, du droit de la vie privée, du droit de la concurrence, du droit de la publicité, des règles de protection des mineurs, des règles sectorielles et, bientôt, des règles de procurement.
Ce n'est pas parce que les régulateurs sont perdus.
C'est parce que les systèmes IA avalent les anciennes catégories produit.
Un chatbot devient de la recherche.
La recherche devient de la recommandation.
La recommandation devient de la publicité.
La publicité devient de la protection du consommateur.
La mémoire devient de la vie privée.
Les plugins deviennent de l'accès plateforme.
Les agents deviennent des opérateurs logiciels.
Le récit propre de la "couche modèle" était utile pour les investisseurs et les schémas d'architecture.
Il est moins utile quand le produit décide ce que l'utilisateur voit et fait.
Ce que les équipes devraient demander
Si votre entreprise construit ou achète des produits IA, demandez moins :
Quel modèle est derrière ?
Demandez :
- Quel rôle ce produit joue-t-il dans la décision de l'utilisateur ?
- Récupère-t-il, classe-t-il, recommande-t-il ou affiche-t-il de la publicité ?
- Les publicités sont-elles séparées des réponses d'une manière réellement compréhensible par les utilisateurs ?
- Le système peut-il expliquer pourquoi une source, un produit, un fournisseur ou une option est apparu ?
- Le service a-t-il des voies de recours et de signalement pour les sorties illégales ou nocives ?
- Des chercheurs ou auditeurs peuvent-ils étudier les risques systémiques sans voir les données privées des utilisateurs ?
- Que se passe-t-il quand le même prompt produit des réponses différentes à cause de la mémoire, de la localisation, de la version du modèle, des outils ou de la personnalisation ?
- Des mineurs utilisent-ils le produit, et le système le sait-il ?
- Le produit a-t-il besoin d'un registre public de publicités, de rapports de transparence ou de disclosures sur les systèmes de recommandation ?
- Si une entreprise intègre l'assistant, qui porte la surface de conformité : le fournisseur du modèle, le vendeur de l'application ou le client ?
Ce n'est pas aussi satisfaisant qu'un graphique de benchmark.
C'est beaucoup plus proche du vrai travail.
Le fond du sujet
L'UE n'a pas rendu ChatGPT important avec cette désignation.
Les utilisateurs l'avaient déjà fait.
OpenAI n'est pas devenue une entreprise de recherche parce que Bruxelles a utilisé le label VLOSE. Elle est devenue search-like parce que les gens utilisent ChatGPT pour explorer le web, comparer des options, résumer des sources, poser des questions de suivi et prendre des décisions. La Commission attache maintenant de vieilles obligations de plateforme à une nouvelle interface parce que cette interface a atteint l'échelle des vieilles plateformes.
C'est la leçon.
La prochaine génération de produits IA ne sera pas gouvernée seulement par des model cards, des safety evals et des conditions d'API.
Elle sera gouvernée par les tâches qu'elle absorbe.
Si l'assistant se comporte comme de la recherche, il reçoit des questions de recherche.
S'il se comporte comme un système de recommandation, il reçoit des questions de recommandation.
S'il se comporte comme une plateforme publicitaire, il reçoit des questions de plateforme publicitaire.
S'il se comporte comme un agent, il reçoit des questions de risque opérationnel.
La boîte de chat était un merveilleux déguisement tant que cela a duré.
Mais le déguisement tombe.
ChatGPT est maintenant un moteur de recherche.
Plus important encore, c'est une couche de décision.
Et les couches de décision ne restent pas légères éternellement.