OpenAI teste l'Ads dans ChatGPT

Et si demain vous posiez une question à ChatGPT sur les meilleurs outils pour rédiger un CV, et que vous receviez non seulement une réponse détaillée, mais aussi une suggestion sponsorisée pour un logiciel adapté, placée discrètement en bas.

C’est ce qu’OpenAI s’apprête à tester aux États-Unis, marquant un tournant dans l’évolution des Large Language Models (LLM). Annoncée le 16 janvier 2026, cette initiative vise à monétiser l’IA tout en maintenant l’accès gratuit pour des millions d’utilisateurs.

Mais comment cela fonctionne-t-il sans compromettre la fiabilité des réponses ? Dans cet article, nous décomposons les bases des LLM pour expliquer cette intégration publicitaire, ses détails pratiques et ses implications pour les utilisateurs novices ou intermédiaires. Que vous soyez un entrepreneur curieux de l’IA ou un marketeur explorant de nouveaux outils, vous verrez comment cette nouveauté pourrait redéfinir notre interaction avec les chatbots intelligents.

Les bases des LLM : comment fonctionnent-ils ?

Pour bien saisir l’impact des publicités dans ChatGPT, rappelons d’abord ce qu’est un LLM. Un Large Language Model, comme ChatGPT (basé sur GPT-4o ou des versions ultérieures), est un modèle d’IA entraîné sur d’immenses quantités de données textuelles pour prédire et générer des réponses naturelles.

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un LLM fonctionne comme un super-prédicteur de mots. Imaginez-le comme un cerveau numérique qui a “lu” des milliards de pages web, livres et conversations. Lors d’une requête, il analyse votre question en la décomposant en “tokens” – des unités de texte comme des mots ou des syllabes. Par exemple, “Comment fonctionne un LLM ?” pourrait être tokenisé en [“Comment”, “fonctionne”, “un”, “LLM”, “?”].

Ensuite, via un processus appelé “inférence”, le modèle utilise des algorithmes complexes (comme les transformers) pour générer une réponse token par token, en s’appuyant sur des probabilités apprises pendant l’entraînement. Cela garantit des réponses cohérentes et contextuelles, sans que l’IA “pense” vraiment – elle simule une compréhension.

L’entraînement et l’inférence : les deux phases clés

• Entraînement : Le modèle absorbe des données massives (des téraoctets) pour apprendre des patterns. Par exemple, il associe “recette de gâteau” à des ingrédients et étapes habituelles. Cela coûte cher en ressources informatiques, d’où les besoins en monétisation d’OpenAI.
• Inférence : C’est l’étape où vous interagissez. Le LLM traite votre demande en temps réel, générant une sortie sans modifier son apprentissage de base. C’est ici que les pubs pourraient s’insérer, post-génération, pour éviter toute influence sur le contenu principal.

Ces bases montrent pourquoi les LLM comme ChatGPT, Claude (d’Anthropic) ou Gemini (de Google) sont si polyvalents : ils gèrent des tâches variées, de la rédaction à l’analyse, en s’adaptant au contexte.

L’annonce d’OpenAI : publicités dans ChatGPT

OpenAI a révélé le 16 janvier 2026 qu’elle débuterait des tests de publicités dans ChatGPT aux États-Unis, une étape logique pour financer ses investissements massifs en IA – estimés à 1,4 billion de dollars sur huit ans. Cette nouveauté touche les utilisateurs gratuits et ceux du nouvel abonnement “Go” à 8 euros par mois (environ 8,70 euros avec conversion, mais facturé en dollars US).

Comment les publicités seront-elles intégrées ?

Les pubs apparaîtront en bas des réponses, clairement labellées “Sponsorisé”, et seulement si un produit ou service est pertinent au contexte de la conversation. Par exemple, si vous demandez des conseils sur des voyages, vous pourriez voir une offre pour un site de réservation d’hôtels. OpenAI insiste : ces ads n’influencent pas les réponses du LLM. Elles sont ajoutées après la génération du texte principal, via un module séparé qui analyse le contexte sans altérer l’output du modèle.

Techniquement, cela repose sur :

• Analyse contextuelle post-génération :Le LLM génère d’abord une réponse neutre. Un système d’IA complémentaire scanne ensuite le contenu pour matcher des keywords avec des annonceurs, sans accéder aux données privées.
• Personnalisation optionnelle : Les pubs peuvent être ciblées sur vos interactions passées, mais vous pouvez désactiver cela ou effacer les données associées.
• Restrictions thématiques : Pas d’ads sur des sujets sensibles comme la politique, la santé ou la santé mentale, pour préserver la confiance.

“Dans un premier temps, ces tests porteront sur des annonces en bas des réponses dans ChatGPT lorsqu’il existe un produit ou service sponsorisé pertinent en lien avec votre conversation en cours.”
Fidji Simo, Directrice générale des applications d’OpenAI.

Voici comment la publicité va apparaître sur ChatGPT

Qui est concerné et quand ?

• Public cible :Utilisateurs adultes connectés aux US, sur les comptes gratuits et les comptes Go. Les abonnés Plus (20 euros/mois), Pro (200 euros/mois), Business ou Enterprise restent sans pubs.
• Calendrier : Tests démarrent “dans les semaines à venir” après le 16 janvier 2026, donc potentiellement fin janvier ou début février. OpenAI ajustera en fonction des retours.

Comparons avec d’autres LLM : Gemini de Google intègre déjà des pubs via ses recherches web, tandis que Claude d’Anthropic reste sans pubs pour l’instant, focalisé sur la sécurité.

Implications pour les utilisateurs et le fonctionnement des LLM

Cette monétisation soulève des questions : comment cela affecte-t-il la neutralité des LLM ? OpenAI assure que les réponses restent objectives, car les pubs sont découplées de l’infférence. Mais pour un novice, cela illustre comment les LLM évoluent vers des écosystèmes hybrides : IA + services commerciaux.

Avantages pour les utilisateurs novices

• Accès gratuit étendu : Les revenus pubs pourraient réduire les limites d’usage pour les utilisateurs gratuits, rendant les LLM plus accessibles. Par exemple, plus de requêtes par jour sans payer.
• Contenu utile : Des pubs pertinentes pourraient enrichir les réponses, comme suggérer un outil gratuit lié à votre question.
• Contrôles utilisateur : Vous pouvez masquer une pub, voir pourquoi elle apparaît, ou désactiver la personnalisation – un pas vers plus de transparence dans les LLM.

Imaginons un marketeur demandant “Idées de campagnes SEO”. ChatGPT répond avec des stratégies, puis ajoute une pub pour un outil comme Ahrefs. Cela n’altère pas les conseils, mais offre une option pratique.

Risques et critiques

Certains craignent une “commercialisation” des LLM, où les pubs pourraient distraire plutôt qu’apporter quelque chose à l’utilisateur. OpenAI, ayant perdu 8 milliards de dollars en 2025, voit cela comme nécessaire pour financer l’innovation. Comparé à Grok d’xAI ou Llama de Meta, qui explorent aussi des modèles ouverts, ChatGPT pourrait inspirer d’autres à suivre.

Pour le côté dev, comprenez que les LLM comme ChatGPT utilisent des “prompts système” pour guider les réponses sans pubs. L’ajout d’ads se fait via une API externe, préservant l’intégrité du modèle.

Évolution des LLM : vers une monétisation durable ?

Les LLM ne cessent d’évoluer. En 2026, avec des mises à jour comme GPT-5 en vue, l’intégration de pubs pourrait devenir standard. Pensez à comment Gemini intègre des liens sponsorisés dans ses réponses – une tendance similaire.

OpenAI teste les publicités dans ChatGPT pour équilibrer accessibilité et revenus, sans compromettre le cœur des LLM : des réponses objectives générées via tokenisation et inférence. Cette nouveauté, limitée aux US pour l’instant, illustre comment les modèles comme GPT, Claude ou Gemini intègrent le commerce tout en restant utiles. Pour les novices, c’est une opportunité d’explorer l’IA gratuitement ; pour les pros, un rappel de l’évolution rapide du secteur.

Chez Digital-m, nous avons une vision rationnelle de l’évolution des LLM. Nous aimons comparer leur essor avec celui d’internet et plus particulièrement de Google. Le moteur de recherche est arrivé en 1998. Et Google Ads est apparu deux ans plus tard.
Nous voyons le même phénomène avec les LLM. D’abord une accessibilité gratuite, puis, au fur et à mesure, viennent se greffer des éléments “business” au concept de base.

Les prochaines questions qui se posent seraient : comment se gère l’Ads sur les LLM ? Comment les entreprises doivent-elles payer pour être affichées au bas des demandes des utilisateurs ?