IA générative et stratégie média 360° : l’avantage n’est plus à ceux qui automatisent, mais à ceux qui arbitrent
En 2025, l’IA générative ne se contente plus d’optimiser quelques leviers d’activation : elle entre au cœur de la stratégie média 360°, de la construction d’audience à la création d’actifs, jusqu’au post-buy. Les dernières études montrent que la quasi-totalité des acteurs de la publicité digitale utilise déjà l’IA d’une façon ou d’une autre, mais que la vraie différence de performance se joue désormais dans la capacité des équipes à arbitrer intelligemment entre productivité, risques et gouvernance.
Cette bascule est particulièrement visible dans les environnements riches en data et en contenus comme l’audiovisuel, où la TV, la vidéo online, les plateformes propriétaires et les inventaires sociaux se combinent. Pour des acteurs comme CANAL+, Netflix ou Amazon Prime Video, l’enjeu n’est pas seulement d’automatiser, mais de préserver un niveau d’exigence stratégique et créatif à la hauteur de la valeur de leurs contenus premium.
83%
des annonceurs européens utilisent déjà l’IA dans leur stratégie
67%
l’utilisent pour la génération de contenus créatifs
61%
des CMO ont rencontré un incident lié à l’IA en 2024
Une adoption massive… mais sous tension
Les études de référence convergent sur un point : l’IA est devenue un sujet business, pas un gadget. Un rapport co-signé par IAB Europe et Microsoft montre que 83% des annonceurs et 89% des agences en Europe déclarent déjà utiliser l’IA dans leur dispositif digital, principalement pour le ciblage, la mesure et de plus en plus pour la génération de contenus.
Les chiffres qui changent tout 📊
Le rapport IAB Europe & Microsoft « AI in Advertising 2024 » publié en septembre dernier est sans appel : plus révélateur encore, 67% l’utilisent pour la génération de contenus créatifs, contre seulement 34% en 2023, soit un doublement en 12 mois.
Mais cette accélération cache une réalité plus complexe. Selon le « State of AI Governance in Marketing » de la WFA (novembre 2024), 61% des CMO déclarent avoir rencontré au moins un incident lié à l’IA au cours de l’année écoulée :
38%
ont diffusé des contenus « off-brand » générés automatiquement
24%
ont été confrontés à des biais de ciblage
19%
ont subi des violations de données liées à l’usage de prompts contenant des informations sensibles
Ce que j’observe sur le terrain
En régie audiovisuelle, cette tension est palpable au quotidien. Lors d’un récent brief pour un lancement de série, l’IA nous a proposé en 3 minutes une segmentation d’audience et 12 variantes créatives. Résultat : 2h de temps gagné sur le cadrage stratégique… mais 4h de débat en interne pour valider que les messages générés respectaient bien le ton de la marque et les contraintes de diffusion pre-watershed.
L’IA accélère, oui. Mais elle ne dispense pas de jugement. Elle l’exige même davantage.
Autrement dit, l’adoption est forte, mais la gouvernance n’a pas suivi au même rythme, ce qui crée un terrain de jeu très favorable aux profils capables de cadrer, documenter et sécuriser ces usages côté marketing.
De l’algorithme d’optimisation au copilote de stratégie média
Historiquement, l’IA publicitaire se concentrait sur le programmatique : enchères, scoring, fraude, look-alikes. La littérature académique récente montre un élargissement net vers la conception de campagnes, la génération d’actifs créatifs et la personnalisation avancée.
Insight clé 💡
Des plateformes combinant modèles prédictifs et modèles génératifs sont capables d’absorber un brief, un historique de performance et des contraintes de budget pour proposer des scénarios média quasi clés en main. Dans cette logique, un strat média 360° ne part plus d’une feuille blanche.
L’IA joue le rôle de « brouillon intelligent » qui suggère : segmentation d’audience, pondération TV / vidéo online / social / DOOH, ordre de contact, ainsi que des pistes de messages par segment. Le rôle du planeur et de la régie devient celui d’un chef d’orchestre : arbitrer ce que la machine propose, intégrer les contraintes réelles (inventaires, deals, contexte éditorial), et assumer la responsabilité finale de la recommandation.
Ce que l’IA change dans le quotidien d’un strat média 360°
Pour un strat’ média en régie ou en agence, l’IA ne se limite pas à un outil de plus : elle reconfigure la façon de travailler. Concrètement :
- Au stade du briefing, il faut structurer l’information en prompts : objectif business (abonnements, ventes, visites), KPIs de référence, contraintes de marque (territoire, ton, exclusivité), contraintes juridiques ou sectorielles.
- Lors de la construction du plan, les copilotes IA proposent des répartitions entre TV linéaire, TV segmentée, plateformes vidéo, social, audio et DOOH, avec des projections de reach, de fréquence et de coûts par objectif — un gain de temps considérable, mais qui doit être challengé à l’aune de la réalité des deals et des priorités commerciales.
- En post-buy, les mêmes outils peuvent aider à analyser l’incrément de reach, la contribution des différents canaux et des scénarios contrefactuels.
L’enjeu pour les équipes n’est plus de produire du reporting, mais d’extraire des insights activables et de les réinjecter rapidement dans la boucle créative et média.
CANAL+, Netflix, L’Oréal : comment l’IA rebat les cartes dans des univers très différents
L’impact de l’IA se lit différemment selon les secteurs, mais la logique 360° reste la même.
Audiovisuel : CANAL+ 📺
Des acteurs comme CANAL+ peuvent exploiter leurs données d’usage (abonnés, l’app CANAL+, VOD, événements sportifs) pour scorer l’appétence de segments à différents programmes, puis laisser l’IA générer des scripts de bandes-annonces et de pré-rolls adaptés par cible (fans de sport, cinéma, séries originales, jeunesse, etc.). Ces déclinaisons sont ensuite orchestrées entre TV premium, replay, inventaires vidéo online, YouTube et réseaux sociaux, avec un pilotage IA du séquencement et des fréquences pour maximiser le reach utile.
Streaming Netflix 🎬
Netflix est souvent cité comme exemple de personnalisation profonde. Sa recommandation de contenus et ses tests créatifs massifs (vignettes, accroches, montages de trailers) reposent sur des modèles d’IA sophistiqués. Cette culture de l’expérimentation se transpose à la publicité lorsqu’ils opèrent des formules avec publicité ou des partenariats de marque.
Grande consommation : L'Oréal & Carrefour 🛍️
Des groupes comme Unilever, P&G ou L’Oréal utilisent la gen AI pour produire des variantes de bannières, de vidéos courtes ou de contenus retail media adaptés à chaque enseigne (Carrefour, Leclerc, Amazon, etc.), à chaque contexte de recherche ou à chaque saisonnalité. L’IA propose des axes bénéfiques / preuves à mettre en avant et alimente un cycle de test and learn beaucoup plus rapide.
Ces exemples montrent que la valeur n’est pas tant dans l’outil lui-même que dans la façon dont une marque, une régie ou une plateforme articule IA, data propriétaire et assets créatifs.
Les angles morts de l’IA en stratégie média : ce que les éditeurs de solutions ne vous disent pas
Si les promesses commerciales des plateformes IA sont séduisantes, trois limites structurelles émergent dès qu’on confronte l’outil à la réalité opérationnelle :
1. Le coût caché de l’infrastructure décisionnelle
Estimation Forrester (Q3 2024) 📊
Une entreprise qui déploie l’IA générative en stratégie média doit prévoir :
- 120 000 à 200 000€ annuels de licences et API (selon volume)
- 1,5 à 2 ETP dédiés à la gouvernance et au contrôle qualité
- 40 heures/mois de formation continue des équipes
Pour une régie de taille moyenne, cela représente un investissement de 300 000€ la première année avant même de mesurer le premier euro de ROI. La question n’est donc pas « faut-il adopter l’IA ? » mais « à quel rythme notre structure peut-elle absorber cette transformation sans sacrifier la qualité d’exécution ? »
2. Quand l’IA échoue : les territoires de marque complexes
Les modèles génératifs excellent sur les contenus à structure répétable (retail media, promo, saisonnalité), mais montrent leurs limites sur :
- Le luxe : où le mystère et la rareté du discours sont des actifs stratégiques
- Les sujets sensibles : santé, finance, assurance où la conformité juridique prime
- Le storytelling émotionnel profond : campagnes de cause, communications de crise
Les angles morts de l’IA en stratégie média : ce que les éditeurs de solutions ne vous disent pas
Analyse Kantar 2024
Une analyse menée sur 450 campagnes européennes (2024) montre que les créations 100% IA obtiennent un score d’impact émotionnel inférieur de 22% aux créations humaines sur les catégories luxe et ONG. Sur ces territoires, l’IA reste un assistant de pré-production, pas un créatif autonome.
3. Le paradoxe de la personnalisation : quand trop devient toxique
Des travaux académiques récents (Journal of Advertising Research, mars 2025) confirment l’existence d’un « seuil d’intrusion perçue » au-delà duquel la personnalisation dégrade l’image de marque.
Les chercheurs ont testé 6 niveaux de personnalisation sur 3 000 répondants :
- Niveau 1-2 (contexte large) : +18% d’engagement
- Niveau 3-4 (données comportementales) : +12% d’engagement
- Niveau 5-6 (données inférées par IA) : -8% d’intention d’achat et -15% de confiance
L’enseignement clé
En 2025, les meilleurs strats média ne cherchent pas à exploiter 100% des capacités de personnalisation de l’IA, mais à identifier le sweet spot où pertinence et respect se rencontrent. C’est exactement ce qu’on entend par « arbitrer plutôt qu’automatiser ».
IA générative et création d’actifs : du master à la galaxie de variantes
Les articles académiques récents traitant de l’IA en publicité insistent sur la montée des usages créatifs : génération de claims, de scripts, d’images, de vidéos, de voix-off, et surtout adaptation à grande échelle. Dans une logique 360°, un master TV ou vidéo devient la source d’une galaxie de déclinaisons : formats courts, versions orientées performance, déclinaisons par audience ou par contexte (prime time, social, mobile first, DOOH).
Gains significatifs apportés
Certaines marques rapportent des gains très significatifs : réduction du temps de développement de concepts, baisse du time-to-market sur des adaptations locales et sur-capacité à tester des variantes créatives qu’il aurait été impossible de produire manuellement. Pour des acteurs audiovisuels comme CANAL+, cela ouvre des perspectives intéressantes : lancer des créas contextualisées par programme, par plateforme et par marché, tout en gardant une cohérence forte de plateforme de marque.
Benchmark international : où en est l’Europe ?
1. États-Unis : la course à l’échelle sans garde-fous (pour l’instant)
Aux États-Unis, l’adoption de l’IA en publicité suit une logique de « move fast and optimize later ». Selon l’IAB US (State of Data 2024) :
- 94% des agences US utilisent l’IA générative (vs 83% en Europe)
- Le budget moyen alloué aux outils IA est 2,3x supérieur à celui de l’Europe
- 78% des campagnes vidéo intègrent des assets partiellement ou totalement générés par IA
Mais cette avance quantitative cache des failles : le manque de cadre fédéral sur l’IA publicitaire crée un Far West réglementaire. La FTC a émis 23 avertissements en 2024 pour pratiques trompeuses liées à l’IA, contre 7 en 2023.
2. Chine : la personnalisation à l’échelle de l’État
En Chine, l’intégration de l’IA en stratégie média bénéficie d’un écosystème unique : super-apps (WeChat, Douyin/TikTok) qui centralisent data comportementale + transactionnelle + sociale, absence de contraintes RGPD, permettant des modèles prédictifs extrêmement précis.
Étude Miaozhen Systems (2024) 📊
Les campagnes chinoises atteignent des taux de conversion 40 à 60% supérieurs aux benchmarks occidentaux sur des catégories comparables (e-commerce, entertainment).
Mais à quel prix ? Le modèle chinois repose sur une acceptation culturelle de la surveillance et de l’hyper-personnalisation qui serait juridiquement et éthiquement inacceptable en Europe.
3. La position européenne : handicap ou avantage concurrentiel ?
L’Europe fait le pari que la régulation (RGPD, AI Act, DSA) deviendra un avantage compétitif à moyen terme :
- Les consommateurs européens sont 3x plus sensibles aux enjeux de privacy que les américains (Eurobaromètre 2024)
- Les marques qui communiquent sur leur « responsible AI » obtiennent +9% de brand trust (Edelman Trust Barometer 2025)
- Le cadre européen s’exporte : la Californie (CPRA), le Brésil (LGPD) et le Japon s’en inspirent
Une pression réglementaire qui redéfinit le jeu en Europe
En Europe, l’IA publicitaire s’inscrit désormais dans un triangle RGPD – Digital Services Act – AI Act. Les rapports des associations sectorielles insistent sur la nécessité de documenter les usages IA, de tracer les données utilisées et de clarifier les rôles et responsabilités entre annonceurs, agences, régies et fournisseurs technologiques.
Des principes de « Responsible AI » publiés par la WFA et des guides émis par l’IAB et l’IAB Tech Lab proposent aujourd’hui des cadres concrets : politiques internes d’usage de l’IA, registres de modèles, exigences de transparence, procédures d’audit, formation des équipes marketing et créatives. Pour un groupe média ou une régie audiovisuelle, savoir articuler performance, conformité et brand safety devient un facteur de différenciation commerciale.
Framework : la matrice d’arbitrage IA pour des strats média 360
Face à un brief média, comment décider quels aspects confier à l’IA et lesquels garder sous contrôle humain ? Voici le framework que je propose, construit à partir de mon expérience terrain et des meilleures pratiques observées :
(Ce framework permet d’éviter deux écueils : la sous-utilisation de l’IA (tout faire manuellement) et la sur-délégation (perdre le contrôle de la cohérence stratégique).
Automatiser
Risque faible • Complexité faible
Ex: Adaptation formats, traduction, scheduling, optimisation enchères
Assister
Risque élevé • Complexité faible
Ex: Génération de variantes créatives, A/B testing de messages
Co-créer
Risque faible • Complexité élevée
Ex: Segmentation d’audience, allocation budgétaire multi-leviers
Piloter
Risque élevé • Complexité élevée
Ex: Positionnement de marque, ton de voix, gestion de crise
Exemple appliqué : Campagne de lancement série CANAL+
- Génération de 50 variantes de bannières display → Automatiser
- Rédaction de scripts pré-roll par cible → Assister (validation éditoriale obligatoire)
- Répartition budget TV/Digital/Social → Co-créer (IA projette, nous arbitrons selon deals régie)
- Choix du territoire créatif et du ton → Piloter (100% décision humaine)
Paroles de professionnels : ce qu’ils disent vraiment de l’IA
En Europe, l’IA publicitaire s’inscrit désormais dans un triangle RGPD – Digital Services Act – AI Act. Les rapports des associations sectorielles insistent sur la nécessité de documenter les usages IA, de tracer les données utilisées et de clarifier les rôles et responsabilités entre annonceurs, agences, régies et fournisseurs technologiques.
Des principes de « Responsible AI » publiés par la WFA et des guides émis par l’IAB et l’IAB Tech Lab proposent aujourd’hui des cadres concrêts : politiques internes d’usage de l’IA, registres de modèles, exigences de transparence, procédures d’audit, formation des équipes marketing et créatives. Pour un groupe média ou une régie audiovisuelle, savoir articuler performance, conformité et brand safety devient un facteur de différenciation commerciale.
Sophie MARCHAND
Directrice Stratégie Média, Agence Havas Paris
« L’IA nous a fait gagner 60% de temps sur la phase de construction de plans média. Mais paradoxalement, nous passons maintenant plus de temps en réunion client. Pourquoi ? Parce qu’au lieu de présenter UN plan, nous en présentons cinq scénarios générés par IA, et le vrai travail devient d’aider le client à choisir le bon en fonction de son contexte business. Nous sommes passés de producteurs de recommandations à facilitateurs de décisions stratégiques. »
Laura CHEN
Data Strategist, L’Oréal Groupe
« En retail media, l’IA est devenue incontournable pour gérer la complexité : 15 enseignes, 200 catégories produits, des milliers de search terms… Mais nous avons appris à nos dépens qu’il faut ‘éduquer’ les modèles avec nos propres définitions de succès. Un modèle IA standard maximise les ventes immédiates. Nous, on veut aussi construire de l’équité de marque. Ça nécessite de paramétrer des objectifs composites et de réinjecter constamment du feedback qualitatif. »
Marc DULIEU
Head of Programmatic, régie audiovisuelle européenne
« Notre plus grosse erreur en 2024 ? Avoir laissé l’IA optimiser une campagne de sport en direct sans supervision suffisante. Le modèle a maximisé le reach… en diffusant massivement pendant des programmes à faible affinité. Résultat : reach au rendez-vous, mais brand lift catastrophique. Depuis, règle absolue : sur les contenus premium et live, l’IA propose, mais un humain valide chaque placement au-dessus d’un certain seuil d’investissement. »
Compétences à développer pour piloter l’IA en stratégie média
L’enjeu est de se positionner comme « strat média augmenté », capable de piloter la transformation plutôt que de la subir. Les compétences clés à développer :
📊
Compréhension des logiques de modélisation et d’attribution
📚
Maîtrise des rapports de référence IAB, WFA, Kantar
💻
Culture data/adtech et dialogue avec les équipes techniques
⚖️
Réflexe governance first : privacy, conformité, brand safety
L’ère de la stratégie média augmentée ne fait que commencer.
La question n’est plus « faut-il adopter l’IA ? » mais « quelle relation souhaitez-vous construire avec elle ? »