La production médiatique n'est pas devenue plus rapide. Elle a été repensée.

La production médiatique croule sous le poids des exigences du marketing moderne. Les équipes doivent fournir du contenu dans davantage de formats, sur davantage de canaux et sur davantage de marchés, alors même que l'attention des consommateurs diminue : 88 % d'entre eux affirment qu'une vidéo doit les captiver en moins de 30 secondes. [2] Cet article explore la manière dont l'IA modifie non seulement la vitesse de production médiatique, mais aussi sa structure dans son ensemble.

Dans la production médiatique traditionnelle, chaque format évoluait dans son propre silo. Un article de blog pouvait être terminé plusieurs semaines avant une vidéo. Les graphiques destinés aux réseaux sociaux étaient adaptés après coup. La localisation intervenait en dernier, souvent sous la pression des délais. Il en résultait un processus lent et fragmenté qui peinait à répondre à la demande mondiale.

Grâce à l'IA, les équipes peuvent désormais générer simultanément plusieurs formats multimédias (texte, visuels, courtes vidéos, audio) à partir d'une seule source, tout en conservant le message principal et le contexte de la marque. La localisation est intégrée à la création, plutôt que d'être une tâche en aval.

Nicole DiNicola, vice-présidente du marketing chez Smartcat, a décrit cette évolution dans une récente publication de FutureWeek :

L'importance de ce changement va au-delà de l'efficacité. Il modifie la façon dont les équipes envisagent les campagnes, les lancements et la portée mondiale dès le début.

Il est tentant de présenter la production médiatique basée sur l'IA comme une question de rapidité. Des contenus plus rapides. Des campagnes plus rapides. Une localisation plus rapide. Mais la rapidité n'est qu'une partie du tableau.

Les équipes marketing sont aujourd'hui soumises à une pression constante pour offrir un contenu pertinent partout, sur un nombre croissant de canaux, dans un nombre croissant de régions et dans un nombre croissant de langues. Les études sur l'attention et la consommation médiatique montrent systématiquement que le public interagit avec le contenu pendant des moments courts et fragmentés.[2] Il attend des messages qu'ils soient opportuns, contextuels et culturellement familiers.

Dans le même temps, la confiance dans les médias diminue, notamment parce que le public perçoit les contenus numériques comme moins représentatifs et moins crédibles.[4] Le public est de plus en plus sensible aux contenus qui semblent génériques, incohérents ou déconnectés de son contexte local. Les marques modernes ont beaucoup de mal à adapter leurs contenus à grande échelle sans perdre leur crédibilité.

Les anciens modèles de production échouent parce que la localisation tardive oblige les équipes à sacrifier la rapidité au profit de la qualité. Le contenu est soit livré rapidement, mais semble générique, soit soigneusement adapté, mais arrive trop tard.

Les flux de travail basés sur l'IA permettent un compromis différent, en accélérant la production sans sacrifier la pertinence ou la cohérence entre les marchés.[5]

Ceci concorde avec les conclusions d'une étude sur les médias éducatifs, qui a démontré que les contenus vidéo générés par l'IA étaient aussi efficaces que les vidéos enregistrées de manière traditionnelle en termes de résultats d'apprentissage, ce qui suggère que les médias produits par l'IA peuvent répondre aux attentes en matière de qualité lorsqu'ils sont conçus de manière réfléchie.[6]

L'IA dans la production médiatique signifie que la création de contenu dans plusieurs formats (multimodale) conduit facilement à sa distribution sur plusieurs marchés (multimarché).

Lorsque le texte, les éléments visuels, les fichiers audio et vidéo sont générés à partir d'une base commune, ils présentent une terminologie, un ton et une intention cohérents. Lorsque la localisation est intégrée à ce même flux de travail, le contenu peut être adapté à différentes langues et régions sans avoir à recommencer le processus depuis le début.

Cela est important, car on ne demande pas seulement aux équipes marketing internationales de « faire plus ». Comme l'a souligné DiNicola dans FutureWeek, on leur demande d'en faire plus partout, souvent avec moins de ressources.

Au lieu d'un seul actif phare adapté, les équipes peuvent concevoir des campagnes qui sont mondiales par défaut. Cela garantit que chaque marché reçoit un contenu intentionnel, et non secondaire, permettant à tous les canaux d'être lancés de manière synchronisée.

L'IA va désormais au-delà de la simple assistance à la tâche pour gérer des flux de travail connectés. Les systèmes peuvent désormais utiliser une idée, appliquer les règles de la marque et les connaissances acquises par le passé, et générer des résultats coordonnés dans différents formats et langues.

Cela permet de faire passer l'implication humaine de l'exécution à la stratégie. Les équipes marketing se concentrent sur la stratégie, la communication et le contrôle qualité, ce qui leur permet de gagner du temps sur les retouches manuelles, les conversions et la localisation par copier-coller. L'IA se charge des tâches répétitives, tandis que les commentaires des humains permettent d'affiner continuellement les résultats.

Cette capacité modifie fondamentalement les contraintes de la journée de travail elle-même. Comme le souligne DiNicola, ce changement va au-delà de la simple automatisation des tâches ; il libère les équipes des horaires rigides du passé :

Le Smartcat Media Agent répond au besoin d'unifier la création, la traduction et la localisation des contenus multimédias. Au lieu de suivre des étapes distinctes, il fonctionne comme un flux de travail unique, appliquant la voix de la marque, la terminologie et le contexte du marché pour générer et adapter simultanément du contenu dans différents formats et langues.

Pour les responsables marketing, cela se traduit par une production médiatique plus rapide et évolutive, éliminant les goulots d'étranglement en aval et permettant une planification de campagne sans limites.

Ces limites incluent souvent les fuseaux horaires et la disponibilité, des contraintes que l'IA élimine efficacement.

L'IA est en train de restructurer la chaîne de production médiatique. À mesure que les frontières entre les formats et les marchés s'estompent, les équipes performantes repenseront leurs flux de travail afin d'assurer une circulation fluide et intelligente du contenu entre les canaux et les régions, remplaçant ainsi les transferts manuels. Cela permettra non seulement d'accélérer la diffusion du contenu, mais aussi de proposer un contenu qui captive le public au moment et à l'endroit opportuns.

1. FutureWeek. Haththotuwa, Serena. Comment l'IA rend-elle les médias multimodaux ? Les leaders donnent leur avis. 21 octobre 2025. https://futureweek.com/how-is-ai-making-media-multimodal-leaders-weigh-in/

2. Clutch. Créer dans l'économie de l'attention : vous avez 30 secondes ou c'est fini.  Mis à jour le 11 décembre 2025. nbsp;https://clutch.co/resources/attention-economy-2025

3. Clutch. Remporter les micro-moments : le contexte dans l'engagement vidéo. Mis à jour le 11 décembre 2025. https://clutch.co/resources/micro-moments

4. Happer, C. Ce que dix ans de recherche révèlent sur les raisons pour lesquelles les gens ne font pas confiance aux médias à l'ère numérique. The Conversation, 14 novembre 2025. https://theconversation.com/what-a-decade-of-research-reveals-about-why-people-dont-trust-media-in-the-digital-age-264222

5. Gavran, I., Honcharuk, S., Mykhalov, V., Stepanenko, K., & Tsimokh, N. L'impact de l'intelligence artificielle sur la production et le montage de contenus audiovisuels. De Gruyter, 2025. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/pdtc-2025-0022/html

6. Xu, T. et al. Des vidéos pédagogiques enregistrées aux vidéos générées par l'IA : comparaison des performances et des expériences d'apprentissage. British Journal of Educational Technology, 2025. https://www.tiffin.edu/wp-content/uploads/Article-From-Recording-to-AI-Instructional-Video.pdf