L’essor des grands modèles de langage (LLM) et de l’IA agentique a catalysé une vague de spéculations sur la fin de la recherche telle que nous la connaissons.

Alors que le discours populaire est dominé par deux conjectures opposées ( » Google sera anéanti  » contre  » les LLM ne sont pas rentables « ), l’avenir est manifestement plus complexe et nécessite une analyse structurée de la manière dont la recherche a été monétisée, ainsi qu’une évaluation théorique de l’évolution de la recherche et de la monétisation dans le cadre de l’évolution de l’IA.

En utilisant des modèles fondés sur la microéconomie de la recherche ainsi que sur le type d’interaction stratégique (jeux statiques et répétés) entre Google et des attaquants tels que Open AI, Perplexity et d’autres, nous essayons d’offrir un cadre plus puissant qui non seulement explique la transformation en cours, mais débusque les récits simplistes (Tableau 1).  Les gestionnaires peuvent trouver ce cadre important, lorsqu’ils sont à la recherche de réponses plus solides sur ce qu’il faut faire dans le cadre de la transformation de l’IA.

Le cadre des cinq étapes

Tableau 1 : Naviguer dans la confusion de l’IA

Comprendre le modèle d’affaires

Les liens sponsorisés de Google, qui se manifestent principalement par le biais des annonces de recherche, constituent la pierre angulaire de son modèle de revenus. En 2024, les recettes publicitaires de Google atteindront environ 240 milliards de dollars, les annonces de recherche contribuant à hauteur d’environ 175 milliards de dollars, soit 57 % des recettes totales de l’entreprise.

Si ces chiffres soulignent la valeur significative des liens sponsorisés au sein de l’écosystème de Google, ce dernier dispose d’autres sources de revenus, telles que Google Cloud, qui bénéficieront du déploiement de l’IA. En outre, les recettes publicitaires s’appuient sur trois leviers fondamentaux : l’immense volume de requêtes de recherche mondiales, le sous-ensemble de requêtes à forte intention qui déclenchent des enchères d’annonces payantes, et le contrôle de la plateforme Google sur la page de résultats des moteurs de recherche (SERP). En dictant la structure de la page et les règles des enchères, Google monétise efficacement l’attention et l’intention à grande échelle.

Toutefois, cette domination s’accompagne de vulnérabilités inhérentes. Tout d’abord, la grande majorité des requêtes – environ 80 % – ne sont pas monétisables commercialement. Elles répondent à des besoins d’information, de navigation ou d’exploration. Deuxièmement, les SERP elles-mêmes sont saturées et de plus en plus banalisées, la manipulation des moteurs de recherche diluant la valeur. Troisièmement, l’utilisateur doit toujours agir en dehors de l’interface de Google pour accomplir des tâches, ce qui crée des frictions dans l’expérience de l’utilisateur. Ces limites constituent l’exposition structurelle du modèle traditionnel de Google.

Évaluer les perturbations réelles

Impact de l’IA : GenAI mais surtout IA agentique

Les LLM modifient clairement la structure de la recherche en réduisant le besoin de liens (réponses directes) et en réduisant la navigation (les chemins à plusieurs clics deviennent une seule invite). Dans le cadre des LLM, plus de 60 % des requêtes sont désormais informatives ou axées sur l’intention, ce qui est idéal pour les réponses générées par l’IA. Les utilisateurs interagissent avec les résumés et ne cliquent pas sur les liens, ce qui réduit le volume pour Google

L’autre danger est l’effondrement de la logique de classement traditionnelle, puisque le concept de « classement n°1 » est remplacé par le fait d’être cité, résumé ou cité par des  LLM. L’implication est que la valeur du classement qui augmentait le coût par clic disparaît et que le pouvoir des prix est réduit.

Bien qu’initialement limitée à la synthèse et au dialogue, l’intégration de l’IA agentique élargit considérablement le champ des perturbations. Avec l’émergence des systèmes monoagents, une seule entité d’IA peut accomplir de manière autonome des tâches discrètes – par exemple, réserver un restaurant, envoyer un courrier électronique ou lancer la rédaction d’un document – sans l’intervention d’un humain. Les systèmes multi-agents vont plus loin : ils décomposent les flux de travail complexes en sous-tâches, coordonnent les API et exécutent une séquence de décisions au nom de l’utilisateur. Dans les deux cas, l’agent ne se contente pas d’interpréter l’intention de l’utilisateur, mais agit en conséquence, transformant les requêtes traditionnelles en commandes exécutables.

À grande échelle, cette transition transforme la nature même de la recherche numérique. Elle remplace la couche de découverte financée par la publicité par une orchestration basée sur des agents, augmentant ainsi la valeur économique potentielle de chaque requête, mais remaniant également les personnes qui contrôlent cette valeur et la manière dont elle est monétisée.

Chaîne de valeur publicitaire

Cette évolution bouleverse la microéconomie structurelle de la recherche en l’orientant vers la fourniture de résultats.  Ce changement remplace la monétisation de la navigation (vente d’espace publicitaire sur le chemin) par la monétisation de l’exécution (capture de la valeur au niveau du résultat).

Mais l’essor de l’IA agentique ne se limite pas à perturber la recherche. Elle exerce une pression systématique sur le moteur de monétisation plus large de Google – y compris la publicité par affichage, la monétisation du contenu de YouTube et même, à terme, sur un grand nombre d’intermédiaires SaaS B2B. Dans le domaine de l’affichage publicitaire, les agents d’intelligence artificielle contournent la logique de placement des bannières en effectuant des tâches directement à partir de l’invite ou du flux de travail de l’utilisateur. Dans les contextes d’entreprise, l’IA agentique désintermédie de plus en plus les catégories SaaS pour lesquelles Google (via Workspace, Ads Manager ou Analytics) a monétisé la coordination ou la connaissance. Lorsque les agents planifient des campagnes, gèrent des entrées CRM ou optimisent les parcours des utilisateurs, ils contournent plusieurs couches de l’infrastructure SaaS existante. Cela crée une pression à la baisse sur les marges et comprime l’espace pour la technologie marketing traditionnelle et la technologie publicitaire.

En fin de compte, Google et ses concurrents en matière d’IA convergent vers un nouveau nœud de grande valeur : la couche d’orchestration. C’est dans ce domaine que les décisions sont prises, que les actions sont lancées et que les marges peuvent être capturées. Qu’elle soit alimentée par Gemini, OpenAI ou des agents verticaux spécifiques, cette couche détient la clé de la monétisation à l’ère de l’IA agentique. Ce que la recherche était pour l’information, l’orchestration est en train de le devenir pour l’exécution : le point de contrôle critique dans les chaînes de valeur numériques.

Saisir l’aspect « demande » du changement

Une inconnue importante est la manière dont l’IA agentique affectera la réserve de bénéfices. Toutefois, la microéconomie nous apprend que la réserve de profit sera plus importante en raison de trois facteurs.  Premièrement, l’exécution agentique améliore la qualité et la pertinence des interactions. Contrairement au modèle actuel, où la plupart des publicités sont montrées à des utilisateurs qui ne sont pas encore prêts à convertir, les publicités agentiques peuvent être intégrées directement dans des flux de travail à forte intention . Deuxièmement, les agents réduisent la friction des transactions. En réduisant l’entonnoir, ils accélèrent le passage à l’action. Cela permet de réduire le gaspillage dans les circuits de vente et d’augmenter les résultats attribuables à la publicité. L’efficacité du côté de l’offre incite les marques à faire des offres plus élevées pour l’accès à l’engagement piloté par les agents.

Troisièmement, la longue traîne des requêtes non monétisées – auparavant des recherches informatives à faible intention – peut désormais être capturée et transformée en transactions de valeur.

Ces effets sont en principe multiplicatifs sur le niveau de rendement des publicités (de recherche) dépensées – il n’est donc pas nécessaire d’avoir un impact majeur sur un seul effet – un impact plus petit, mais combiné, est le véritable point crucial pour vérifier si le marché va se développer.  Comme ces trois effets se combinent probablement avec l’IA agentique, il est raisonnable de penser que le marché sera plus grand, et non plus petit, avec l’évolution de la technologie vers l’IA agentique. 

Ajouter le côté offre du changement

Pourquoi le LLM va ancrer la publicité comme source de revenus supplémentaire

Si l’IA agentique augmente la valeur par requête, elle menace de cannibaliser les mécanismes mêmes qui financent les géants de la recherche d’aujourd’hui. Pour Google, la principale préoccupation est que les systèmes agentiques contournent entièrement le SERP, coupant ainsi sa chaîne d’approvisionnement publicitaire. Gemini, la contre-offensive de Google, cherche à préserver la monétisation tout en adaptant l’interface à un avenir axé sur les requêtes.

En revanche, des acteurs comme OpenAI et Perplexity sont confrontés à un défi tout à fait différent : la plupart de leurs utilisateurs sont gratuits. OpenAI, par exemple, compterait plus de 100 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires , mais moins de 5%  paient pour ChatGPT Plus . Pour maintenir les coûts élevés de l’inférence LLM et l’infrastructure à forte intensité de GPU, ces plateformes doivent monétiser les 95 % d’utilisateurs restants.

La logique stratégique derrière la monétisation de la publicité LLM est donc simple mais inévitable. Premièrement, les coûts d’inférence à l’échelle nécessitent des flux de trésorerie compensatoires. Deuxièmement, les modèles de paiement des utilisateurs atteignent un plafond – la plupart des utilisateurs ne paieront pas pour un chat à usage général. Troisièmement, les secteurs verticaux tels que les achats, les services locaux et les recommandations SaaS sont riches en intentions et mûrs pour une orchestration monétisée.

Perspectives de la théorie des jeux : Modélisation de la concurrence entre LLM et Google advertsing

Equilibre de stratégie pure ( Solution de Nash)

Lorsque plusieurs fournisseurs sont en concurrence, il est important de savoir s’il est possible de catégoriser le type de concurrence qui est susceptible de se produire. Ici, les outils de la théorie des jeux, qui examinent les gains de chaque acteur en fonction des mouvements des autres, sont d’une valeur unique pour évaluer les comportements possibles, aujourd’hui et plus tard, sur la base d’interactions répétées.

Supposons que nous modélisions l’interaction entre Google et les challengers LLM comme un jeu statique et répété, et que les valeurs du jeu  (y compris l’abonnement aux LLM) dans le modèle statique soient les suivants (en milliards de dollars d’ici 2030) :

Tableau 2 : Matrice des gains de la théorie des jeux (illustratif )[i]

La matrice des gains (Tableau 2) montre que les LLM ont intérêt se lancer dans la  publicité pour quelque choix de Google. Ainsi, l’idée principale de la théorie des jeux est la prévalence d’un équilibre stable, où les stratégies dominantes convergent avec la publicité médiée par les LLM, (str&gie de Nash) -et… le marché total a augmenté.

Equilibre de stratégie pure ( Solution de Nash)

Ces résultats ne concernent que le jeu à un coup. Supposons un jeu plus réaliste, où il y a incertitude sur la rentabilité et le développement de l’IA par agents, et que le jeu d’interactions entre Google et les LLMs se répète sur 2024-2030. A ce niveau, la dynamique évolue : au départ, les LLM se tiennent à l’écart de la monétisation publicitaire, même s’ils expérimentent et gagnent la confiance des utilisateurs. Gemini est également partiellement déployé, mais pas en situation frontale . Au fur et à mesure que les capacités des LLM s’améliorent, les publicités entrent dans leurs écosystèmes. Google, confronté à une forte érosion, accélère le déploiement de Gemini et intègre la nouvelle logique publicitaire dans les flux d’agents IA. Finalement, les deux parties se font concurrence dans le domaine de la monétisation basée sur les agents.

Ce type de jeu est appelé jeu en stratégies mixtes, où les différents acteurs combinent plusieurs stratégiques de manière aléatoire afin de tester leur meilleure position, et évidemment masquer leur premières intentions (Tableau 3) . Mais cette incertitude disparait et converge vers l’équilibre du Tableau 2.

1. Phase de stratégie mixte (2024-2026) Jeu dominant pour Google : 60-80 % déploiement de Gemini (pour se reinventert, mais éviter la cannibalisation totale des marge) ; 20 à 40 % retarder Gemini (observer les habitudes des utilisateurs, éviter les réactions excessives Jeu dominant LLM : 40 -70 % monétiser la pub (Capturer la valeur initiale dans les secteurs verticaux comme les voyages ) 30 à 60 % – augmenter leur surface (Établir la confiance,)
2. Itération et feedback (2026-2028) : Actualisation des convictions (apprentissage bayésien sur les structures de gains) et affinement des stratégies
3. Convergence vers une stratégie pure (2028-2030) Les acteurs s’engagent dans des stratégies pures où Google intègre pleinement Gemini dans la recherche, Android et Workspace ; les plateformes LLM s’engagent à monétiser via des actions sponsorisées intégrées ou des revenus d’affiliation.

Tableau 3 : Evolution du cadre du jeu

Ce cheminement évolutif qui dérive de la théorie des jeux n’est pas innocent. :

1. En premier lieu il signifie qu’une logique rationnelle devrait amener à un équilibre où le nouveau modèle d’affaires devient dominant pour chaque acteur.
2. Ce modèle est évolutif, non pas parce que Google a des difficultés à l’exécuter, mais parce qu’il est plus optimal d’un point stratégique de se lancer dans une stratégie mixte. Cette phase mixte crée un espace d’expérimentation sans conflit ouvert. Chaque partie envoie des signaux stratégiques (par exemple, intégration de Gemini dans Android mais pas dans la page d’accueil la recherche ; test par OpenAI des suggestions sponsorisées en mode Pro uniquement).
3. Même si le jeu est évolutif, — il est rapide : il y a au départ déjà plus 50%  de chance que Google se lance dans le LLM, – ceci est marginalement plus faible pour que LLM se lance dans la publicité, mais la probabilité est loin d’être nulle.  En 3-4 ans, la stratégie amène à un renversement du modèle d’affaire dominant, alors que la pénétration agentique de l’IA dans la publicité et la recherche n’est pas encore dominante – 30 à 40% des clients l’utilisent.

Cette dynamique est le résultat d’un effet boucle positive. Une utilisation accrue permet d’obtenir un meilleur retour d’information sur l’interface utilisateur et d’améliorer la qualité de l’agent. Une meilleure qualité de l’agent renforce la confiance et conduit à davantage de requêtes commerciales. Et si l’on dispose de plus de ressources, les LLM investissent davantage dans l’optimisation des modèles.

Cette boucle a d’autres implications : elle   favorise les premiers à disposer d’une infrastructure en boucle fermée – on peut donc s’attendre à ce que Google intègre Gemini dans Android, Chrome, Maps et Gmail. Les nouveaux LLMS attaquants tels que OpenAI ou Perplexity pourraient alors choisir de sécuriser leur position d’agent dans les flux de travail clés d’autres acteurs concurrents de Google tels que Slack de Salesforce, Microsoft Teams ou Zoom), créant ainsi de multiples écosystèmes différents, – sans concurrence agressive favorisant l’extraction du retour sur investissement auprès des clients.

Rassembler tous les éléments de la microéconomie

Une métamorphose de la recherche en ligne

Dans cette perspective, l’avenir de la recherche en ligne n’est pas celui d’une extinction ou d’une lutte pour la survie. Il s’agit d’une métamorphose où le modèle de revenus évoluera de la publicité autour de la découverte à la monétisation autour de l’exécution.

La domination de Google dépend de sa capacité à préserver la confiance, la pertinence des actions et le flux d’utilisateurs. Les LLM, quant à eux, devraient passer du statut de services publics à coût élevé et à faible revenu à celui de plates-formes durables. Cela nécessitera de diversifier les sources de revenus, en passant de l’abonnement à la publicité, mais une publicité intégrée et non imposée.

La nouvelle de la mort de Google est largement exagérée – Mais Google a besoin d’un coup de pouce

Le destin de Google n’est pas binaire : mort ou survie – mais il est clair que le modèle d’affaires devraient se renverser vers l’exécution par agents, — et que cette dynamique obligera Google à se réinventer. Le succès de cette réinvention dépendra de plusieurs facteurs interdépendants.

L’effet demande montre que la transition peut être rentable.  L’effet de boucle montre clairement que Google doit aussi rester un acteur majeur pour réussir sa transition.  La perte de plus de 25 % des utilisateurs de recherche classique, qui se tournent plutôt vers les LLM (en dehors de Gemini) pour leurs recherchent signifie qu’il pourra être difficile pour Google de maintenir ses niveaux de prix, CPC. La voie de réinvention de Gemini  consiste également à atteindre une position de leader, mais surtout dans le domaine des agents de recherche (et non des LLM). Ainsi, les plates-formes actuelles de Google seront les meilleurs atouts de Google pour aller de l’avant, tandis que Gemini devient le voyage pour bien exécuter pour un avenir rose de Google.

Réflexion finale

En définitive, l’application de l’ approche ci-dessus peut se résumer en un Tableau (Tableau 4)

Tableau 4 : synthèse des résultats

Bien que cette synthèse puisse paraître simple, son  » tour de force  » réside dans le fait qu’elle est la résultat d’une analyse microéconomique complète et détaillée. En fait, en période de transformation technologique perturbatrice – telle que l’essor de l’IA agentique – la réussite ne dépend pas uniquement de l’intuition, et encore moins de la peur.  En période de perturbation, il faut d’abord donner un sens au changement et développer des connaissances pour un cheminement précis et persistant du changement.  L’heure est venue d’instaurer une discipline visant à établir une solide base de données stratégiques. Les chefs d’entreprise et les décideurs politiques doivent modéliser rigoureusement les trajectoires technologiques, les changements de comportement des utilisateurs et la dynamique de la concurrence. Ce cadre en cinq étapes devrait permettre de prendre des mesures plus décisives et plus crédibles.

[i] Le modèle est illustratif et basé sur les hypothèses suivantes, ancrés dans des études de cas. : a) 20-30% de monétisation de la long tail des mots clés, grâce à l’exécution directe par l’IA ; réduction du temps d’’exécution de 50% et conversation accrue de 50 à 100% ; Partage de la valeur crée 50/50 entre clients et l’exécuteur. LLM a son propre orchestration—ou paie 20% de revenus à d’autres distributeurs.   La pénétration des agents est de l’ordre de 30  à 40% pour le markéting et les ventes. valeurs du jeu sont basées sur la plus haute densité obnservées de simulation MonteCarlo sur les intervalles des variables-clés. Les chiffres sont aussi en valeur réelle, hors inflation.