L’Émergence de l’IA Sonne-t-elle le Glas de l’IA ?

Le web, tel que nous le connaissons, est à un carrefour. Après des décennies de développement et de consolidation de son modèle économique, l’émergence fulgurante de l’intelligence artificielle générative menace de le transformer en une gigantesque base de données recyclées, aux contenus potentiellement moins fiables et d’une originalité douteuse. C’est une menace directe pour l’économie de l’information, une question fondamentale sur l’avenir de la qualité du savoir en ligne, et une interrogation sur l’avenir de l’IA.

Baisse du Trafic, Baisse des Revenus

Le constat est sans appel : les chatbots et les intégrations d’IA dans les moteurs de recherche détournent une part croissante de l’audience qui, auparavant, aurait cliqué sur des liens web. Cela a un impact direct et mesurable sur le trafic des sites d’information et de contenu.

Selon Gartner, l’IA générative pourrait réduire le trafic des moteurs de recherche de 25% d’ici 2026. Ce phénomène est exacerbé par l’augmentation des « requêtes zéro-clic », où les utilisateurs obtiennent directement leur réponse sans visiter le site source. Similarweb révèle une hausse spectaculaire de ces requêtes, passant de 56% à 69% en un an (chiffres rapportés en juillet 2025). Les « AI Overviews » de Google, ces résumés générés par l’IA, sont également pointés du doigt pour entraîner une baisse significative des clics vers les sites web.

Cette diminution du trafic a un impact direct et mesurable sur les revenus des sites d’information et de contenu, qu’ils proviennent de la publicité ou des abonnements. Une baisse des revenus menace inévitablement la capacité de ces sites à produire du contenu de qualité, car la recherche, la vérification des faits et la rédaction par des professionnels ont un coût.

À terme, nous pouvons craindre une baisse inévitable de la qualité de l’information et des contenus des sites de référence, qu’il s’agisse des médias, des journaux, des plateformes éducatives, des revues scientifiques ou des encyclopédies.

Un Modèle Économique Fragilisé, la Tentation de l’IA

Face à un modèle économique fragilisé, éditer du contenu produit par des journalistes ou des experts devient de plus en plus coûteux. Ainsi, la tentation est grande, et déjà bien réelle, de se tourner vers l’IA pour générer du contenu.

L’utilisation de l’IA pour la production de texte, d’images ou de vidéos est une tendance croissante dans le secteur de l’information. Les médias cherchent ainsi à optimiser leurs coûts, accélérer leur production et personnaliser l’expérience utilisateur.

Des pionniers comme Bloomberg utilisent déjà l’IA (Cyborg) pour générer automatiquement des articles sur les rapports financiers. L’Associated Press (AP) génère des milliers de dépêches sur des événements basés sur des données structurées, comme les résultats sportifs ou financiers. Des médias comme Le Monde et Reuters expérimentent la génération de résumés, de brèves ou de traductions automatiques, et Le Monde utilise même l’IA (Sonar) pour aider ses journalistes dans leur rédaction.

Encore plus accablant, NewsGuard, une startup luttant contre la fausse information, a identifié en avril 2023 pas moins de 49 sites d’actualité entièrement ou majoritairement générés par l’IA. Ce chiffre a explosé pour atteindre plus de 1 200 « sites d’actualité non fiables générés par IA » en novembre 2024. Ces sites, sans transparence ni supervision humaine adéquate, sont une illustration alarmante des dérives potentielles.

Dans tous les cas, l’utilisation de l’IA pour générer du contenu, bien qu’étant une solution potentielle pour réduire les coûts, soulève des questions sur l’originalité, la fiabilité et la profondeur de l’information. Si tous les sites se tournent vers l’IA générative sans supervision rigoureuse, on risque une homogénéisation, une banalisation et une dégradation de l’information.

Le « Model Collapse » et la Qualité des IA

Au-delà de la survie des médias, c’est la qualité même de l’intelligence artificielle qui est en jeu. Le concept de « Model Collapse » est au cœur de cette problématique. C’est comme une photocopie de photocopies : à chaque itération, la qualité se dégrade et les détails disparaissent.

Si les IA sont de plus en plus entraînées sur du contenu généré par d’autres IA, ou sur des données de moindre qualité issues de sites fragilisés, leur capacité à fournir des informations précises, nuancées et originales diminuera inévitablement.

Cela pourrait entraîner une diminution de la diversité et de l’originalité des contenus générés, une amplification des biais, la perte d’informations rares, et des « hallucinations en cascade » ou une dégradation de la vérité factuelle. Des recherches, comme celle publiée par Nature en 2023 sous le titre AI models collapse when trained on recursively generated data, confirment que ce phénomène peut se produire si une trop grande proportion des données d’entraînement est synthétique et provient d’IA.

Un cercle vicieux risquerait alors de s’installer, où la détérioration de la qualité des sources alimenterait la dégradation de la qualité des IA, et inversement. La richesse et la diversité du web, qui ont été essentielles au développement de ces IA, risquent de s’appauvrir dangereusement.

La Question de la Rémunération et de la Durabilité

Il y a aujourd’hui une rupture évidente entre la valeur du contenu original et son accès par les chatbots sans générer de trafic, et donc de revenus, pour les éditeurs. Pour assurer la pérennité et la qualité de l’information, il est impératif de mettre en place une juste rémunération des sources originales.

Les accords de licence entre les entreprises d’IA et les éditeurs de contenu sont devenus un sujet majeur, car les LLM ont besoin de vastes quantités de données provenant d’articles de presse, de livres et d’œuvres artistiques. OpenAI, par exemple, a signé des accords avec des géants comme Axel Springer, Associated Press et Reddit pour l’accès à leurs données.

Ces accords sont des étapes importantes pour rémunérer l’accès aux données d’entraînement et pour afficher des résumés avec des liens dans les chatbots. Cependant, il est regrettable que ces négociations surviennent souvent dans un climat de tensions et de poursuites judiciaires, plutôt que dans une saine collaboration.

Le partage de revenus entre les chatbots et les sources de contenu est un défi complexe, avec encore peu de modèles pleinement opérationnels. Parmi les pistes pouvant être explorées :

• Le partage de revenus liés à l’abonnement, où les chatbots proposant des abonnements premium reverseraient une partie des revenus aux éditeurs dont le contenu contribue à la valeur de l’abonnement.
• Le « Click-Through » amélioré, qui inciterait les chatbots à citer très clairement leurs sources et à rendre les liens vers les articles originaux très visibles, générant ainsi du trafic qualifié pour les éditeurs. Perplexity AI en est un bon exemple, citant explicitement ses sources.
• La monétisation directe de l’accès des bots aux contenus originaux. TollBit, par exemple, propose une place de marché permettant aux éditeurs de monétiser l’accès de leurs contenus par les robots d’IA, compensant ainsi la perte de trafic humain.
• La contribution à un fonds commun pour l’information, un modèle collaboratif suggéré par des groupes de presse et des régulateurs, inspiré des droits voisins ou des fonds de soutien à la presse existants, où les grandes entreprises d’IA verseraient des contributions à un fonds géré indépendamment, qui redistribuerait les fonds aux éditeurs.

L’émergence de l’IA générative représente à la fois une révolution technologique et un péril existentiel pour le web tel que nous le connaissons. Si l’IA continue de siphonner le contenu sans juste compensation pour les créateurs, nous nous dirigeons vers un appauvrissement inévitable de la qualité et de la diversité de l’information. Le « model collapse » n’est pas une lointaine menace théorique, mais une conséquence logique et documentée d’un entraînement récursif sur des données dégradées

Il est impératif que les géants de l’IA et les éditeurs de contenu s’engagent dans une collaboration constructive. Il ne s’agit pas seulement de protéger un modèle économique, mais de préserver la qualité de la connaissance elle-même. Sans une juste rémunération des sources et un modèle équilibré, nous risquons de transformer le web en une immense « photocopie de photocopies » : floue, dégradée et, à terme, inutile. L’avenir de l’information dépend de notre capacité à construire un écosystème où l’innovation de l’IA ne détruit pas le terreau qui l’a nourrie, mais le renforce et le fait prospérer. Il en va aussi de la survie de l’IA.