Qwant teste le partage de revenus avec éditeurs via les réponses IA Qwant teste un partage de revenus avec les éditeurs via les réponses IA, en collaboration avec des médias partenaires.
Qwant lance une expérimentation de neuf mois autour du partage de revenus avec les éditeurs de presse dans le cadre des réponses générées par l’IA, une étape visant à tester la monétisation des réponses Flash et à répartir équitablement les revenus entre le moteur et les médias partenaires.
Qwant avance avec un cadre expérimental et des modalités claires
Selon Qwant, l’objectif est de tester, dans des conditions réelles, les modalités de suivi des performances et le cadre de répartition des revenus générés par les réponses IA. Pour cette première phase, le principe retenu est une égalité entre les parties et des formats publicitaires variés seront expérimentés.
Un large panel de médias et des formats publicitaires testés
Qwant indique que la collaboration s’étend à un large panel de partenaires média, grâce à des accords avec l’Alliance de la presse d’information générale et le Geste. Cette expérimentation permet d’afficher une liste étendue de médias partenaires et d’étudier l’intégration de la Réponse Flash sur leurs sites afin de mesurer les performances et le partage des revenus.
- Éditeurs partenaires : Groupe Ebra, France Médias Monde et titres tels que L'Équipe, Les Échos, Le Parisien, L’Express; RMC et BFM; Ouest‑France.
Google et les Aperçus IA : une position en attendant
Cette démarche intervient alors que Google retarde le déploiement des Aperçus IA en France, au moment où les éditeurs suivent avec attention les effets potentiels sur l’audience et les revenus. Dans d’autres régions, les débats persistent sur la fiabilité des résumés et le risque d’hallucinations, mais Google argue que les résumés IA peuvent qualifier l’audience et favoriser des contenus mieux monétisés.
Contexte et limites techniques
Le groupe Qwant travaille à sa propre architecture, associant un index européen et des technologies d’IA générative. Le coût des modèles est maîtrisé selon les dires de ses responsables, mais les données sur le volume d’utilisation et le chiffre d’affaires restent confidentielles.
« Il y avait un coût qu’on a largement optimisé, aujourd’hui on sait l’absorber », affirme Olivier Abecassis sur les coûts liés à l’IA générative.
Pour terminer
Ce mouvement illustre une volonté de tester une monétisation partagée tout en préparant les usages futurs de la recherche en ligne. Ce qu’il faudra surveiller, c’est l’ampleur des revenus réellement générés et l’impact sur le trafic des partenaires média, ainsi que l’acceptabilité par les internautes et les régulateurs.
