L'IA dans la créativité : ce qui change vraiment pour les marques

L’IA dans la créativité : qu’est-ce qui change vraiment pour les marques

TL;DR : Lors de la conférence HUMAN X, Abhay Parasnis de Typeface, Jessica Powell d’AudioShake et Mikayel Vardanyan de Picsart ont expliqué que l’IA dans la créativité ne supprime pas la valeur humaine : elle déplace l’avantage concurrentiel vers la pertinence, la personnalisation, le goût, la confiance et la capacité d’orchestrer des workflows de plus en plus complexes.

Lors de la conférence HUMAN X, le panel animé par Nora Ali s’est penché sur une question cruciale pour les marketeurs, les équipes média et les entreprises technologiques : comment la créativité change-t-elle quand la production de contenu s’accélère à la vitesse de l’IA ? La réponse qui a émergé est claire. Aujourd’hui, le problème n’est plus seulement de produire du contenu rapidement. Le vrai enjeu est de créer un contenu pertinent et contextuel, cohérent avec la marque et crédible pour le public.

En résumé : l’IA réduit drastiquement le temps et les coûts de production, mais rend plus important ce qui ne peut pas être facilement standardisé. L’élément le plus important est que la valeur passe de la simple exécution à la qualité des décisions.

Conférence HUMAN X : le nouvel équilibre entre vitesse et qualité

La discussion a mobilisé trois perspectives complémentaires. Abhay Parasnis, pour Typeface, a apporté le point de vue de l’IA appliquée au marketing personnalisé. Jessica Powell, pour AudioShake, a montré comment l’IA peut transformer des workflows audio auparavant impossibles ou trop lents. Mikayel Vardanyan, pour Picsart, a décrit une vision plus large, où plusieurs agents et modèles réduisent les frictions opérationnelles pour les créateurs et les équipes.

Le contexte compte. Il ne s’agit pas d’un débat théorique sur l’automatisation, mais d’une réflexion pratique sur la façon dont les campagnes, les assets et les processus créatifs évoluent déjà au sein des organisations.

L’IA dans la créativité : là où la friction disparaît et là où les goulots d’étranglement persistent

Selon Parasnis, l’IA a déjà éliminé deux frictions historiques : le coût et le temps de création de contenu. Avec des modèles de plus en plus efficaces pour le texte, les images, la vidéo et l’audio, la production n’est plus le principal obstacle. Le goulot d’étranglement se déplace ailleurs : vers la capacité à être pertinent en temps réel et à personnaliser réellement les messages et les points de contact.

Cela signifie qu’une abondance de contenu ne garantit pas automatiquement l’efficacité. Au contraire, elle peut accroître le bruit.

Les nouveaux freins sont principalement au nombre de trois :

la pertinence au bon moment

une personnalisation approfondie du public, du produit et du canal

le jugement humain sur la qualité, le ton et les opportunités

Parasnis souligne un aspect crucial : lorsque tout le monde accède à des plateformes similaires, l’avantage ne réside pas seulement dans l’outil, mais dans la manière dont le jugement, la confiance et la voix de marque sont appliqués.

Que signifie « goût » à l’ère de l’IA

Une des idées les plus fortes qui a émergé du panel est que le « goût » n’a pas de définition universelle. Parasnis le relie au contexte : B2B et B2C n’ont pas des critères différents ; l’acquisition et l’engagement suivent des logiques distinctes. C’est précisément pour cela que le goût est difficile à automatiser entièrement.

Dans ce scénario, le goût signifie la capacité de jugement. Cela signifie savoir quel message envoyer, à qui, quand, et sous quelle forme. Cela signifie aussi éviter des communications esthétiquement correctes mais stratégiquement non pertinentes.

Pour Typeface, un élément central du goût est une pertinence extrême. Une marque qui communique sans tenir compte de la relation existante avec le client génère de la friction, pas de la valeur. Dans un écosystème saturé de contenu, même un asset parfaitement conçu perd en efficacité s’il arrive hors contexte.

Le deuxième composant est la confiance. Parasnis associe la notion de goût à la perception d’authenticité et de fiabilité du message. Dans un environnement où le contenu généré par IA devient de plus en plus courant, la marque doit transmettre de la cohérence et de la justesse, pas seulement une brillance créative.

Question clé : comment construire la confiance avec du contenu généré par IA ?

Réponse : la confiance se construit avec des communications plus pertinentes, moins intrusives, et plus cohérentes avec le profil réel du client.

Parasnis a cité le cas d’une grande entreprise de télécommunications américaine qui a envoyé des emails identiques à des millions d’utilisateurs, malgré la quantité de données contextuelles dont elle disposait sur les forfaits, les comportements d’achat et les profils de consommation. L’intervention n’a pas consisté à « produire plus de contenu », mais à envoyer moins de contenu, plus ciblé. Le résultat rapporté a été une amélioration d’environ 93 % du taux de clics et des conversions en aval, grâce à des messages plus pertinents pour chaque segment.

La leçon stratégique est claire : une personnalisation efficace ne coïncide pas avec la multiplication des sorties. Elle coïncide avec une meilleure sélection des messages.

Comment éviter l’homogénéisation du contenu par l’IA

Le risque d’homogénéisation a été abordé explicitement. Parasnis met en avant le problème de « AI slop » : lorsque beaucoup utilisent des outils similaires avec des logiques similaires, les résultats commencent à se ressembler.

La réponse de Typeface repose sur deux niveaux.

Le contexte de la marque et le système de référence

L’idée est d’entraîner les systèmes avec le contexte spécifique de la marque : voix, catalogues de produits, public, données et analytics. Dans cette logique, la valeur ne dérive pas uniquement du modèle de base, mais de la couche de contexte qui rend la sortie distinctive et utile pour cette entreprise.

L’orchestration multi-canale

La personnalisation ne peut pas s’arrêter à un seul point de contact. Parasnis souligne qu’un email personnalisé conduisant tout le monde vers la même page d’atterrissage ne crée pas une expérience vraiment pertinente. Par conséquent, il devient essentiel de coordonner l’email, le web et le social dans une logique de personnalisation unique.

Cela signifie que le futur de l’IA dans le marketing n’est pas seulement de générer des assets plus rapidement. Il s’agit d’orchestrer la cohérence entre les assets, les canaux et les moments du parcours client.

AudioShake : quand l’IA rend l’impossible possible

Jessica Powell a ajouté une perspective très utile en distinguant l’IA générative des autres applications d’apprentissage automatique. Dans le cas d’AudioShake, la technologie citée est la séparation de source, ce qui signifie séparer les composants d’un audio existant. Dit simplement, la séparation de source consiste à isoler la voix, la musique, le bruit ou d’autres éléments à partir de la même piste sonore.

Cette capacité change les workflows de deux façons.

La première est productive : elle permet un travail plus rapide sur le contenu broadcast, social et de post-production.

La deuxième est encore plus intéressante : elle rend utilisables des matériaux qui ne l’étaient absolument pas auparavant. Powell donne des exemples concrets, comme des clips enregistrés dans des environnements bruyants ou des contenus qui ne pouvaient pas être publiés à cause de la musique de fond. Dans ces cas, l’IA n’accélère pas seulement : elle ouvre de nouvelles possibilités créatives et de distribution.

Question clé : où le jugement humain intervient-il dans les workflows créatifs boostés par l’IA ?

Réponse : il intervient lorsque le système produit des composants ou des options, mais qu’un expert est nécessaire pour décider de la forme finale, du rendu esthétique et des priorités créatives.

Powell explique qu’une fois les pistes audio séparées, toutes les décisions suivantes restent profondément humaines. Un ingénieur du son, une équipe de post-production, ou un professionnel de l’A&R appliquent des années d’expérience pour déterminer comment un mix doit sonner, comment l’adapter à un format, ou comment l’améliorer dans un nouveau contexte.

Le plus important est ceci : l’IA élargit le champ du talent humain, elle n’efface pas sa fonction dans les étapes qualitatives à fort impact.

Picsart : moins de choix techniques, plus de focus sur le problème à résoudre

Mikayel Vardanyan a abordé un sujet de plus en plus pertinent : la fatigue décisionnelle causée par la prolifération des modèles. Pour l’utilisateur final, comprendre quel modèle utiliser pour la vidéo, les images ou d’autres tâches est souvent un surcroît inutile. Picsart essaie de réduire cette friction en intégrant de nombreux modèles et en les faisant fonctionner en coulisses selon le cas d’usage.

Un autre point pertinent apparaît alors : avec l’augmentation de l’automatisation, des profils capables d’orchestrer sont nécessaires. Vardanyan parle de personnes capables de comprendre le processus, le goût, la qualité et le bon moment d’application. Il ne suffit pas d’utiliser des outils d’IA. Ils doivent être coordonnés dans un objectif métier.

Intéressant aussi est son observation selon laquelle le goût est un phénomène expérimental. Dans de nombreux cas, ce qui fonctionne vraiment ne coïncide pas avec le goût personnel du créateur, mais avec ce qui résonne avec des publics spécifiques, comme la Gen Z ou les Millennials. Cela ramène la créativité portée par l’IA sur un terrain très concret : test, réponse du public et adaptation continue.

Les compétences qui comptent vraiment dans l’économie de la créativité portée par l’IA

Au final, le panel s’est déplacé vers les équipes, les rôles et les compétences. Jessica Powell a mis en avant le rôle du généraliste, surtout dans des contextes dynamiques comme les startups et les équipes agiles. Une personne capable de naviguer entre design, social, communication et contenu peut générer un avantage opérationnel considérable, tout en restant utile pour s’associer à des spécialistes là où la profondeur est nécessaire.

Vardanyan a renforcé ce point de vue avec une perspective plus large : comprendre comment l’entreprise fonctionne horizontalement, du produit à la finance, des besoins utilisateurs aux outils d’IA, devient une compétence déterminante. Son idée est que le marché favorisera de plus en plus des profils hybrides, voire des solopreneurs capables de tirer parti de l’automatisation.

Et quand, pour conclure, Abhay Parasnis est interrogé sur la compétence à choisir aujourd’hui en deux mots, la réponse est immédiate : « goût et confiance ».

Ce que les marques et les équipes créatives devraient faire dès maintenant

Une direction claire se dégage de ce panel.

accélérer la production ne suffit plus

la pertinence est un levier concurrentiel prioritaire

la personnalisation doit être contextuelle et multi-canale

le jugement humain reste crucial dans les moments à forte valeur

les compétences les plus solides combinent adaptabilité, culture business et pensée critique

En résumé : l’IA dans la créativité ne baisse pas la barre. Elle la déplace. Moins de poids sur la pure production, plus de poids sur la stratégie, la cohérence, la confiance et la capacité d’interpréter ce qui compte vraiment pour le public.

FAQ

Que signifie l’IA dans la créativité ?

L’IA dans la créativité signifie utiliser des systèmes d’intelligence artificielle pour accélérer, étendre ou rendre possible la production de contenu dans des formats tels que le texte, les images, la vidéo et l’audio. Cependant, lors du panel HUMAN X, il est ressorti que la vraie valeur apparaît lorsque l’IA est guidée par le contexte, le goût et les objectifs business.

L’IA va-t-elle remplacer les créatifs ?

La discussion ne suggère pas un remplacement linéaire des créatifs. Elle suggère plutôt une transformation des rôles. Quand créer coûte moins et prend moins de temps, le jugement humain, la capacité à choisir, le contrôle qualité et la cohérence de marque deviennent plus importants.

Comment empêcher le contenu IA de tous se ressembler ?

La réponse indiquée dans le panel est d’utiliser un contexte propriétaire, des données de marque, la connaissance du public et l’orchestration multi-canale. Sans ces éléments, la sortie risque de ressembler à celle de n’importe qui d’autre utilisant les mêmes modèles de base.

Quelles compétences sont nécessaires aujourd’hui pour travailler dans une créativité portée par l’IA ?

On a besoin à la fois d’adaptabilité pour le généraliste et de compétences de spécialiste. En particulier, les intervenants ont souligné la valeur du goût, de la confiance, de la compréhension produit, de la connaissance business et de la capacité à travailler à travers différentes fonctions.

Pourquoi la personnalisation est-elle si importante ?

Parce que lorsque la production de contenu devient industrialisée, ce qui différencie réellement une marque, c’est la capacité à envoyer le bon message, à la bonne personne, au bon moment. Une personnalisation pertinente améliore l’expérience, la confiance et la performance.

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