Mathilde Abel on Chat GPT new add model for Libération

Mathilde Abel was recently interviewed by Aurore Maubian for Libération. The interview is available in French here or below.

In this interview, she explains the “enshittification” of platforms and how ChatGPT is gradually testing and rolling out an advertising model in order to maintain a free product while generating revenue. She also highlights the consequences on individual health and well being of platforms increasingly intense competition for users attention. She also draws attention to the strong extractivist dynamics (ressources, data, work) underneath these business models.

Pop-ups qui surgissent, publicités qui envahissent l’écran, options autrefois gratuites désormais payantes : sur les plateformes numériques, l’expérience des utilisateurs se dégrade immanquablement à mesure qu’elles gagnent en popularité. Un phénomène que l’écrivain et journaliste canado-britannique Cory Doctorow a vulgarisé, en 2022, sous un terme qui ne s’embarrasse pas de nuances : la «merdification», de l’anglais enshittification.

Après les réseaux sociaux ou encore les plateformes de streaming, ChatGPT en offre un nouvel exemple. Depuis lundi 24 août, des publicités sont intégrées en France et dans une trentaine de pays européens, dans la version gratuite et l’abonnement le moins onéreux. Auprès de Libération, Mathilde Abel, socioéconomiste spécialiste des enjeux numériques et maîtresse de conférences à Télécom Paris évoque «un mécanisme connu depuis vingt ans sur le plan économique. On retrouve la musique de “si c’est gratuit, c’est vous le produit”.»

Pourquoi OpenAI introduit-elle de la publicité sur ChatGPT en Europe ?

OpenAI est une entreprise qui doit entrer dans une logique de rentabilité, puisqu’elle continue d’enregistrer d’importantes pertes financières. Avec la publicité, elle ouvre un nouveau segment de marché et ajoute donc une nouvelle source de revenus. Elle continue de proposer un service gratuit, mais celui-ci est désormais financé en partie par la consommation de contenus publicitaires. C’est un modèle économique très traditionnel et surtout très rémunérateur. Ce n’est pas pour rien que Google l’utilise sur son moteur de recherche ou sur YouTube, et que Netflix s’y est également mis. En conséquence, cela produit de fait une dégradation de la qualité de service pour les consommateurs qui vont continuer à utiliser ChatGPT gratuitement.

Fallait-il s’attendre à ce que ChatGPT suive cette logique de «merdification» ?

D’un point de vue stratégique, ce n’est pas surprenant qu’OpenAI introduise finalement de la publicité. L’entreprise suit la logique classique des modèles économiques des moteurs de recherche et de certains médias. Le cycle de vie de ces plateformes est bien connu des économistes. Il y a d’abord une phase de lancement, avec une recherche de liquidités qui permettent de subventionner le marché et donc l’usage dans un premier temps. C’est pour cela que vous, moi, tout un chacun, avons pu utiliser ChatGPT gratuitement pendant plusieurs années.

Ensuite vient la phase de croissance, pendant laquelle les plateformes multiplient les offres. ChatGPT l’a fait en conservant un service gratuit, mais aussi en proposant un abonnement premium, avec différents niveaux d’accès en fonction de ce que vous êtes en mesure de payer [8 euros pour l’abonnement Go, 23 euros pour le Plus et 103 euros pour le Pro, ndlr]. C’est ce qu’on appelle de la «discrimination tarifaire» : petit à petit, un monde se crée entre ceux qui ont la capacité d’accéder à des services premium et ceux qui ne l’ont pas. Puis vient la phase de «stabilisation», où les plateformes cherchent à maintenir leurs sources de revenus.

Comment ces plateformes, malgré la détérioration de leurs services, parviennent-elles à rester attractives aux yeux des utilisateurs ?

Avant de lancer ce projet, OpenAI a réduit cette incertitude quasiment à zéro. En amont, l’entreprise a testé le marché de manière très régulière pour savoir si, oui ou non, les consommateurs utilisant gratuitement ChatGPT resteraient sur la plateforme en présence de publicité. Cela se fait à travers de petits segments de marché : les plateformes ne mettent pas immédiatement de la publicité massivement partout. Elles peuvent proposer des publicités à certains individus et regarder comment ils réagissent à ce modèle.

Leur grande force est que nous produisons, comme usagers, énormément de données, ici notamment à travers les prompts [les requêtes envoyées à l’IA]. Ceux-ci leur permettent de comprendre les comportements et d’évaluer la propension d’un individu à continuer à consommer un service si une dégradation de celui-ci intervient, notamment par la publicité. Ils ont vraisemblablement déjà calculé le churn rate, c’est-à-dire combien de personnes vont cesser d’utiliser le service si celui-ci est monétisé par la publicité.

Cette «merdification» a-t-elle d’autres conséquences que la simple dégradation de l’utilisabilité ?

Quand on crée de la publicité et qu’on souhaite que les individus cliquent sur une bannière ou un lien, puis aillent consommer tel ou tel produit, on a aussi besoin qu’ils continuent à utiliser le service qu’on leur offre. Les plateformes renforcent donc les mécanismes de captation de l’attention qui accroissent les phénomènes d’addiction des utilisateurs et mettent indirectement leur santé en jeu. C’est ce qui est advenu sur des médias comme YouTube, Meta, Snapchat ou TikTok, avec par exemple le scrolling infini. Il faut maintenant observer comment la plateforme va intégrer la question de ces externalités dans son architecture.

Quand on parle de «merdification» de l’IA générative, est-ce une erreur de ne regarder que l’expérience de l’utilisateur ?

La question de la qualité du service produit est déjà problématique avant même qu’on ne parle de sa dégradation. Aujourd’hui, les IA génératives sont éminemment extractivistes, à tous points de vue. D’abord, elles reposent sur l’extraction de données, parfois illégale. Ensuite, pour que les modèles puissent faire des prédictions, ces données doivent être annotées par des travailleurs. Cela s’inscrit dans une division internationale du travail, notamment dans des pays du «Sud global», où les travailleurs sont extrêmement précaires. Le tout nécessite également d’immenses infrastructures, notamment des data centers. Cela suppose l’extraction de terres rares pour les puces graphiques et ordinateurs, mais aussi du foncier, puisque ces infrastructures occupent parfois des surfaces agricoles et de l’eau pour refroidir les calculateurs. C’est pour cela que la question de la dégradation ne peut pas être regardée uniquement depuis notre côté de l’écran, en se plaignant de la publicité.