J’ai vu, dans une salle d’appel trimestrielle et sur des tableaux d’affichage publicitaires, la même phrase revenir : l’IA open source permet à Pinterest d’obtenir des performances visuelles élevées à un coût nettement réduit. Entre l’annonce du directeur général Bill Ready et le guidage de revenus pour le quatrième trimestre, la plateforme met en pratique une stratégie technique qui mêle modèles internes, options open source et tests réguliers d’offres propriétaires.
Pourquoi Pinterest parie sur l’IA open source pour la recherche visuelle et la monétisation
Pinterest s’appuie sur l’IA pour alimenter ses recommandations personnalisées, sa recherche multimodale texte+image et ses outils de découverte produit. La plateforme met en avant Pinterest Assistant, un compagnon conversationnel qui s’appuie sur les tableaux, sauvegardes et collages des utilisateurs pour proposer des idées et des achats.
Bill Ready a expliqué pendant l’appel aux investisseurs qu’en testant des modèles du marché face à des solutions open source, l’équipe observe des résultats équivalents sur les cas d’usage visuels tout en réduisant drastiquement les coûts par token. Cette optimisation ouvre la voie à un déploiement plus large sans faire exploser la facture cloud.
Cette approche permet à Pinterest d’aligner expérience utilisateur et monétisation, tout en gardant le contrôle sur les dépenses d’infrastructure. Cet équilibre restera un critère déterminant pour les annonceurs et les retailers. Insight : l’efficacité économique de l’open source devient un levier stratégique.
Des économies substantielles sans sacrifier la qualité
Ready a précisé que, lors de tests précoces, des modèles open source finement ajustés fournissent une « reduction in cost of orders of magnitude » pour les tâches visuelles, à performance comparable des offres propriétaires. Face à la pression sur les marges — amplifiée par la hausse des coûts énergétiques des centres de données — cette dynamique prend tout son sens.
Les acteurs du cloud et de l’IA — de Microsoft Azure à Google AI, en passant par des plateformes comme Hugging Face ou des familles de modèles tels que Stable Diffusion — constituent l’écosystème dans lequel Pinterest choisit ses options techniques. La question n’est plus seulement technique, mais économique et éthique pour la plateforme.
Conserver la qualité tout en réduisant la facture permettra à Pinterest d’investir davantage dans l’expérience produit et la sécurité des modèles. Insight : la maîtrise des coûts IA est devenue une compétence métier clé.
Agentic commerce : ce que les investisseurs demandent
Sur le plan commercial, les marchés se demandent si Pinterest peut tirer parti du « shopping agentif » — des systèmes qui achètent pour l’utilisateur. Ready rappelle que Pinterest propose déjà des options de « push-button buying » via son partenariat avec Amazon, mais il doute que les utilisateurs veuillent dès aujourd’hui confier l’achat intégral à une IA.
Les inquiétudes ont crû après l’annonce d’un guidage de recettes moins optimiste : Pinterest a prédit un quatrième trimestre entre 1,31 et 1,34 milliards de dollars, une fourchette qui a surpris les analystes et fait chuter l’action de plus de 21 %. La fragilité des catégories comme l’ameublement, affectée par les mesures tarifaires, illustre la sensibilité commerciale aux événements géopolitiques.
Pour comprendre l’impact des taxes et des relocalisations sur les chaînes d’approvisionnement, voir ce signal sur les mesures récentes : la taxe imposée par l’administration américaine. Insight : l’adoption d’agentic commerce dépendra autant de la confiance utilisateur que de la stabilité économique.
Quel écosystème technique pour tirer parti de l’open source ?
Le terrain de jeu est vaste : des hubs de modèles sur Hugging Face aux images générées par Stable Diffusion, en passant par les nouveaux acteurs comme Mistral AI et les rivaux mieux financés tels que Anthropic ou OpenAI. Pinterest teste les options « off-the-shelf » et les compare à des modèles ouverts finement adaptés à ses problématiques visuelles.
Ce mix technique oblige aussi à choisir une infrastructure de déploiement : les coûts et la latence chez Microsoft Azure, Google AI ou des solutions on‑premise déterminent la faisabilité industrielle. Les récents mouvements du marché — acquisitions et alliances — redessinent les rapports de force. Pour suivre les miroirs stratégiques d’OpenAI et leurs implications, lire : l’acquisition de Sky par OpenAI.
Autant d’options qui permettent à une entreprise comme Pinterest de choisir la combinaison « performance / coût / contrôle » qui lui convient. Insight : l’interopérabilité des modèles et la flexibilité d’hébergement deviennent des atouts concurrentiels.
Ce que cela change pour les annonceurs, les retailers et les startups
J’ai rencontré Sophie, gérante d’une boutique en ligne qui utilise Pinterest comme première étape du parcours client. Elle m’a raconté comment des recommandations mieux contextualisées et des tableaux personnalisés augmentent la conversion, mais aussi sa crainte de voir des coûts publicitaires grimper si la plateforme bascule sur des fournisseurs plus onéreux.
Les annonceurs doivent désormais s’intéresser non seulement aux KPIs classiques, mais aussi aux choix technologiques derrière les outils publicitaires. Des analyses récentes évoquent la baisse du trafic web liée aux résumés d’IA et aux formats sociaux : l’impact sur le trafic organique. Les startups, pour leur part, peuvent s’inspirer du playbook testé par Pinterest pour déployer des modèles open source et maîtriser leurs coûts.
Pour réfléchir aux implications plus larges de l’IA en entreprise, ce portrait montre des enjeux humains et technologiques rapprochés : les entreprises misent sur l’IA. Les initiatives européennes et françaises, comme celles mises en lumière par Mistral AI, sont à suivre de près pour diversifier les sources.
Synthèse : les annonceurs et commerçants gagnent à comprendre les choix de modèles IA de leurs plateformes partenaires pour anticiper coûts et performances.
Si vous travaillez avec Pinterest ou développez des outils visuels, partagez votre expérience : avez-vous testé des modèles open source pour réduire vos coûts publicitaires et améliorer la recherche produit ?
