Étiquette : IA et production audiovisuelle

Publié le

L’intelligence artificielle dans l’industrie cinématographique française : usages, transformations et tensions

Avec la démocratisation récente de l’IA générative, les secteurs du cinéma et de l’audiovisuel se trouvent bousculés. Craindre ou prendre avantage de l’IA est un questionnement qui se pose progressivement dans toutes les sociétés, grandes ou indépendantes. Nous chercherons ainsi à étudier ce questionnement au sein de l’industrie française tout en considérant son évolution à l’étranger.

  1. Usages constatés de l’IA dans l’industrie cinématographique française

Dans un premier temps, il convient d’étudier l’utilisation de l’IA notamment en France au sein de l’industrie cinématographique et les données utilisées par les IA ainsi que les enjeux de droits d’auteur qui en découlent.

Dans l’industrie du cinéma en France, l’intelligence artificielle s’insère progressivement dans l’ensemble de la chaîne de valeur créative, depuis l’arrivée de l’idée du projet jusqu’à sa diffusion. 

L ’IA se déploie aujourd’hui à toutes les étapes de la création d’un film, ses points d’entrée demeurent encore majoritairement situés lors de la pré et post production. L’IA d’analyse est utilisée pour assister l’écriture de scénarios, analyser des scripts existants, générer des idées narratives ou produire des storyboards et des prévisualisations permettant d’expérimenter rapidement différents concepts visuels. Par exemple, pour la rédaction du scénario du film Kaamelott 2, Alexandre Astier a utilisé un outil IA développé par lui-même pour assurer la cohérence avec l’ensemble de l’univers de la saga1. Elle est  aussi utilisée de façon invisible pour évaluer le potentiel d’un film dès le scénario (ex : Largo AI) et pour améliorer les algorithmes de recommandation des plateformes de streaming. Durant la production, l’IA peut automatiser certaines tâches organisationnelles, comme la planification des tournages ou la gestion logistique. L’IA générative, est elle aussi, également progressivement présente dans la postproduction, où elle assiste des activités de façon invisible au montage à travers l’étalonnage ou la post-synchronisation, ou de façon plus visible avec la création d’effets visuels (deep fake, actrice générée par IA comme Tilly Norwood).

De plus, l’IA peut être exploitable lors de la distribution des films, en étant un outil précieux pour la création d’outils promotionnels comme la bande-annonce, des contenus vidéos pour les réseaux sociaux… Par exemple, l’IA est très performante pour adapter une vidéo au format propre à chaque réseau social, et permet aussi de recadrer plus rapidement, de déplacer les sous-titres… L’IA d’analyse se combine typiquement aux plateformes de streaming, tandis que l’IA générative s’intègre davantage aux œuvres filmiques, même si l’IA d’analyse continue d’être utilisée pour prédire les succès.

Ces pratiques révèlent une forte dépendance aux grands modèles, que ce soit les LLM pour l’écriture, ou les modèles image et audio pour la post-production, tout en soulignant une complémentarité entre IA d’analyse pour la prédiction et l’écriture et IA générative pour la création artistique.

L’entraînement des systèmes d’IA repose sur de vastes corpus de données : catalogues audiovisuels, archives numérisées, scripts, bandes sonores ou encore contenus générés par les utilisateurs. L’utilisation de ces données soulève toutefois des controverses importantes concernant la transparence des modèles, notamment lorsque des œuvres protégées sont collectées par scraping sans consentement explicite des ayants droit. Les créateurs et studios demandent ainsi une meilleure traçabilité des données et une rémunération pour l’usage de leurs contenus. Plusieurs mécanismes émergent pour encadrer ces pratiques, comme les licences spécifiques à l’IA, les dispositifs d’opt-in ou d’opt-out, ou encore les technologies de content credentials permettant d’identifier l’origine des œuvres. Ces débats révèlent une tension persistante entre ouverture des données culturelles et protection des droits d’auteur et des droits voisins.

  1. Etude des impacts de l’IA sur l’industrie

Une telle utilisation de l’IA n’est pas sans impact sur les professions de l’industrie et sur le plan juridique.

L’IA impacte la profession et les conditions de travail. Elle permet l’automatisation ou la reconfiguration de nombreuses tâches dans les phases de développement et de post-production. Elle reconfigure aussi l’étape de l’écriture puisque  l’IA peut aussi analyser et documenter des scénarios et assister le montage, en optimisant le mixage sonore, la colorimétrie. 

Ces transformations font lentement émerger de nouveaux départements spécialisés “IA” incluant des AI wranglers et des ingénieurs de prompt. Mais elles accentuent certaines formes de précarité : les tâches d’assistants ou certains métiers comme le doublage, la figuration ou le script doctor. Seules les “grandes stars” disposent de plus de moyens pour défendre leurs droits, comme l’a montré la prise de position de Scarlett Johansson contre OPEN AI. 

En France, le CNC a réagi par la création en mars 2024 un Observatoire de l’intelligence artificielle afin d’objectiver et suivre l’évolution des usages et ses impacts sur les filières de l’image animée.

Des tensions plus fortes ont cependant été observées aux Etats-Unis comme la grève d’hollywood en 2023 menée par la Writers Guild of America et la SAG-AFTRA, et plus récemment la campagne américaine “Stealing isn’t Innovation”. L’adoption de l’IA varie selon les secteurs : elle se développe rapidement dans la musique et les contenus audiovisuels en ligne, tandis que les arts vivants y restent plus résistants et que le cinéma l’utilise surtout en post-production.

L’usage de l’IA s’inscrit dans un cadre juridique et normatif en cours de structuration. Le droit d’auteur, la régulation des plateformes et les politiques culturelles encadrent progressivement ces pratiques, notamment avec le règlement européen AI Act, qui impose des obligations de transparence pour les contenus générés par IA. Parallèlement, des organisations professionnelles comme les guildes hollywoodiennes ou les institutions françaises (Centre National du Cinéma et de l’Image Animée, ARCOM) développent des codes de conduite visant à protéger les artistes et à garantir leur consentement. Ces débats interrogent la légitimité artistique des œuvres utilisant l’IA, notamment lorsque celle-ci modifie les performances ou génère des images. Certains acteurs prônent une transparence accrue, via la divulgation de l’usage de l’IA ou des labels spécifiques, afin de distinguer l’assistance technologique de la création humaine.

À Hollywood, les négociations entre studios et syndicats comme la SAG-AFTRA ont notamment porté sur l’utilisation de clones numériques d’acteurs et sur la nécessité d’obtenir leur consentement.

  1. Apprendre à évoluer avec l’IA 

Dans un troisième temps, il s’agit d’envisager l’IA à la fois comme un risque et une opportunité pour l’industrie, en intégrant les enjeux de diversité, d’inclusion et de menace de standardisation.

L’utilisation massive de l’IA dans cette industrie génère de nombreux risques vis-à-vis de la standardisation des contenus que l’IA pourrait produire ou assister. En effet, comme l’expliquent Eleanor Drage et Kerry McInerney, deux chercheuses à l’université de Cambridge, l’IA travaille à partir de données qui sont toutes des productions humaines et qui reflètent donc des préjugés, des idées reçues2… Ainsi, alors que le cinéma français oeuvre depuis plusieurs années à mettre en avant des artistes commes des histoires issus de minorités ethniques, sexuelles ou de genre (L’Histoire de Souleymane, Portrait de la jeune fille en feu, Vivre, mourir, renaître…), la participation de l’IA au moment de la création du projet et de la pré-production pourrait être un véritable frein à la naissance de tels projets si elle se base sur des films/données trop restreints et traduisant une vision aujourd’hui dépassée de la société. C’est la raison pour laquelle de nombreux acteurs de l’industrie plaident pour une mise en commun de catalogues de films, afin de créer des bases de données conséquentes. Cette mise en commun permettrait ainsi d’assurer la diversité culturelle des socles d’entraînement des modèles de l’IA3.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’industrie cinématographique transforme progressivement les modèles économiques et les mécanismes de captation de la valeur. Elle permet notamment des gains de productivité significatifs, en réduisant les coûts et les délais de certaines étapes de la préproduction et de la postproduction. En réduisant les coûts de production, l’IA ouvre la possibilité de rediriger les budgets et le temps disponible vers des missions à plus forte valeur ajoutée.  Ainsi, plusieurs stratégies se développent. Certaines relèvent d’une logique de substitution, visant à réduire les coûts de production, notamment dans de grandes plateformes comme Amazon. D’autres correspondent à une logique d’augmentation, où l’IA accompagne la création. Enfin, une logique d’exploration apparaît avec des formats nativement basés sur l’IA, comme des films générés en grande partie par intelligence artificielle ou des acteurs virtuels. À moyen terme, ces transformations pourraient entraîner une hybridation des formats mêlant IA et prise de vue réelles. Cela pousse à des collaborations croissantes entre acteurs culturels et technologiques comme le géant Disney + qui s’est associé à OPEN AI ou Lionsgate avec RUNWAY. En France, des institutions comme le Centre national du cinéma et de l’image animée ou le Ministère de la Culture cherchent à encadrer ces usages afin de soutenir un développement éthique de l’IA tout en préservant l’exception culturelle française. Les grandes plateformes mondiales investissent massivement dans ces technologies, tandis que les acteurs indépendants restent plus prudents, faute de moyens mais aussi par attachement aux processus artistiques traditionnels. Plusieurs scénarios peuvent être envisagés : un scénario optimiste où l’IA libère du temps pour la création et démocratise la production, un scénario prudent marqué par des gains d’efficacité mais aussi par une fragilisation de certains métiers, et enfin un scénario critique dans lequel l’automatisation croissante conduirait à une standardisation des contenus et à une perte progressive de certains savoir-faire artistiques.

Pour conclure, l’IA apparaît aujourd’hui à la fois comme un levier d’innovation mais aussi comme un facteur de tensions. Le prochain défi de l’industrie sera donc de trouver un équilibre entre ces opportunités technologiques tout en protégeant les créateurs et auteurs ainsi que la diversité culturelle.

Par BAYLE Juliette, CHABELARD Amandine, RATSIMBAZAFY Naëlle, ROULENDES Violette et VARENNES Lucie

Sources

Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024

Article L’intelligence artificielle au cinéma, un nouvel obstacle à la représentation des minorités ?, Shad De Bary, Telerama, 12 septembre 2023

20 Minutes. « Un studio de cinéma s’associe à une société d’IA pour ses prochains films ». 19 septembre 2024. 

« AI Helped Cause Hollywood Strikes. Now It’s in Oscar-Winning Films ». 31 mars 2025. 

Dotan, Tom. « Inside Hollywood’s AI Freak-Out, Featuring Darren Aronofsky, Natasha Lyonne, Tilly Norwood, and a Lot of Nervous Anonymous Sources ». Vanity Fair, 24 novembre 2025. 

Face à l’IA sauvage, l’acteur Matthew McConaughey brevette son image et sa voix – TIME France. Technologie. 16 janvier 2026. 

Lodderhose, Dade Hayes, Matthew Carey,Diana. « Is The Industry Turning Towards AI? “Clean AI” Companies Asteria And Flawless AI See An Ethical Way Forward ». Deadline, 15 mai 2025. 

« The Walt Disney Company et OpenAI concluent un accord historique pour donner vie aux personnages emblématiques de l’univers Disney sur Sora ». 10 mars 2026. 

Hollywood Writers Fear Losing Work to AI. 27 juillet 2023.

CNC, Observatoire de l’intelligence artificielle, 2025.

  1.  Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024 ↩︎
  2.  Article L’intelligence artificielle au cinéma, un nouvel obstacle à la représentation des minorités ?, Shad De Bary, Telerama, 12 septembre 2023 ↩︎
  3.  Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024 ↩︎

Publié le

L’avenir de l’IA dans le jeu vidéo entre promesse créative et risques industriels

L’IA promet de démultiplier les capacités techniques des studios mais fait planer plusieurs doute sur leur avenir.

L’intelligence artificielle a déjà changé la manière dont on joue, mais elle transforme aussi la production, la distribution et le financement des jeux. L’IA n’est plus seulement un outil de pathfinding ou de matchmaking : elle génère contenus, personnalise expériences et optimise coûts dans une industrie sous pression économique. Cette mutation ouvre un champ créatif inédit, tout en posant des questions cruciales de qualité, visibilité des œuvres et place des humains. Les studios français illustrent particulièrement bien ce paradoxe entre innovation technique et préservation d’une identité artistique unique. Les investisseurs scrutent de près ces évolutions pour anticiper les prochains succès commerciaux. Ce sujet passionne particulièrement les décideurs du secteur digital.

L’IA devient-elle un nouveau moteur de production ?

Les jeux vidéo utilisent l’IA “classique” depuis longtemps pour les ennemis, l’équilibrage ou les matchs en ligne. La nouveauté des modèles génératifs : produire assets 2D/3D, animations, musiques, bruitages, scripts et dialogues à partir d’instructions textuelles simples. Des outils testent aussi les jeux en simulant des milliers de joueurs virtuels, détectant bugs et ajustant l’équilibrage en temps réel. Cela raccourcit les cycles QA (Assurance qualité), réduit les coûts de test manuel et accélère mises à jour et contenus live pour maintenir l’engagement des joueurs. La moitié des studios utilise déjà ces technologies, selon une étude BCG récente. Ces gains de productivité redéfinissent complètement les plannings de développement traditionnels. L’automatisation touche désormais tous les métiers créatifs.

Photo by Javier Martínez on Unsplash

Pourquoi l’impact diffère-t-il entre AAA et studios indépendants ?

Pour les AAA, l’IA rationalise : budgets colossaux obligent, chaque économie sur assets, animation ou tests compte pour la rentabilité. Les studios produisent plus de contenus live (skins, événements) sans grossir les équipes de façon disproportionnée. Pour les indés, l’IA démocratise radicalement : prototypes en jours au lieu de mois, environnements crédibles, synthèse vocale, traduction multilingue sans gros moyens. Des petites équipes accèdent ainsi à des projets techniquement ambitieux autrefois impossibles. Même les moteurs physique qui servent de base à quasiment l’intégralité des jeux sur le marché comme Unity et Unreal Engine intègrent désormais ces outils nativement. La barrière technique est partiellement abaissée et promet de nombreuses créations originales, mais elle offre aussi la possibilité de plagier un jeu en un temps très réduit ce qui demandait des mois auparavant. Les joueurs peuvent donc s’attendre à des avalanches de copies de jeux à succès des les semaines qui suivent sa sortie et non dans les mois voire années après comme c’était le cas lors de la dernière décennie un peu à la manière du krash de 1983.

Comment l’IA transforme-t-elle le gameplay ?

Les NPC (personnages non jouables) pourront dépasser les scripts rigides : ils apprennent du joueur, mémorisent ses habitudes, coordonnent stratégies en groupe. Le Machine learning couplée à leur IA traditionnelle permet des comportements adaptatifs (combat, négociations sociales contextuelles). L’IA génère aussi niveaux, quêtes, dialogues contextuels pour mondes vastes et rejouables. Mais cohérence narrative et immersion exigent une supervision humaine stricte pour éviter incohérences et dérives absurdes. Les premiers prototypes suscitent l’enthousiasme des game designers à la GDC. Des titres comme No Man’s Sky montrent déjà le potentiel de ces approches hybrides en générant une quasi infinité de planètes explorable. L’expérience joueur atteint un nouveau palier d’interactivité.

Planète Alien de No Man’s Sky par wallpaperaccess

Personnalisation et économie : jusqu’où aller ?

L’IA analyse données en continu (temps passé, choix, achats) pour ajuster difficulté, récompenses, événements et offres ciblées. Son objectif est de maximiser satisfaction, rétention, revenus dans un écosystème free-to-play dominant. Certains prototypes envisage de reconfigurer les récits selon préférences : plus de diplomatie ou combat. À terme, les jeux vidéo offriront des univers partagés mais des arcs narratifs et contenus personnalisés générés à la volée pour immersion totale. Les éditeurs observent déjà des KPIs en hausse de 20-30% sur rétention et LTV. Fortnite illustre parfaitement cette monétisation intelligente. Les data scientists deviennent les nouveaux preneurs de décisions dans cet environnement data-driven.

Les défis techniques et infrastructurels à relever

Malgré ses promesses, l’IA dans le jeu vidéo bute sur des contraintes pratiques majeures. Les modèles les plus puissants exigent des infrastructures GPU massives, souvent inaccessibles aux petits studios sans cloud coûteux. De même pour les jouer, faire tourner ces IA en local sur consoles ou PC gaming reste un défi technique majeur. Les coûts d’inférence en temps réel pour des NPC complexes ou de la génération procédurale lourde pèsent sur la rentabilité des modèles live-service. . L’optimisation reste le talon d’Achille pour un déploiement massif. De plus la récente flambée des prix de la RAM , composant nécessaire à tout PC gaming ou console qui se répercute sur tout l’écosystème des jeux vidéo incite les consommateurs à ne pas changer d’équipements. Cette situation laisse le choix aux développeur de l’ambition au prix d’un public réduit ou bien une plus large accessibilité au prix d’une plus grande banalité.

Quantité vs qualité : « infobésité » ludique ?

L’IA sature les catalogues : explosion de titres IA prévue en 2026 sur Steam et autres stores numérique. Ainsi, l’attention des joueurs est limitée, ce qui rend l’émergence de contenus originaux quasi impossible sans gros marketing. Il existe aussi un risque majeur d’esthétiques « template » via mêmes modèles génératifs d’images, musiques, textes. La direction artistique humaine restera sans doute cruciale pour créer une identité forte, comme Clair Obscur Expédition 33, un jeu français à l’identité visuelle et narrative saluée unanimement par la critique. Ce titre prouve qu’une vision d’auteur reste irremplaçable. Si tous les joueurs ne détectent pas immédiatement le manque d’âme dans les productions trop automatisées en revanche, tous s’en lassent rapidement. Les algorithmes de recommandation et les recomandations en personne amplifieront ce tri sélectif.

Clair Obscur : Expédition 33 par wallpaperaccess

Quelle place pour les humains dans un secteur en crise ?

L’IA monte alors que l’industrie licencie massivement depuis 2023 (précarité, crunch, concentration). Perçue comme coupe salariale supplémentaire, elle inquiète développeurs, artistes, testeurs,… . Mais l’automatisation transforme aussi: artistes supervisent/polissent contenus générés (prompts précis, retouches ciblées) , les scénaristes réécrivent les moments forts pour émotion authentique ou du moins, c’est ce que vante les studios. Les profils hybrides combinant l’IA au game design émergent déjà.
Les studios forment leurs équipes à ces nouveaux métiers et déploient des outils spécialisés.
Les syndicats gaming exigent une transition socialement responsable bien que leur capacité de négociations soit considérablement réduit par lesdites vagues de licenciement. Supercell montre l’exemple : l’IA assiste les mise à jours de Clash of Clans tout en préservant les talents humains. Les écoles de développement de jeu, doivent déjà ce réadapter comme Rubika forment déjà ces profils hybrides.

Gouvernance : comment encadrer l’IA ?

L’industrie affronte deux défis majeurs : elle doit protéger la propriété intellectuelle des données d’entraînement et des assets générés, tout en garantissant la transparence sur l’usage de l’IA dans le gameplay ou la modération. Les studios associent déjà leurs équipes aux choix technologiques, tout en conservant un contrôle humain strict sur la direction artistique et les moments narratifs clés.

L’Europe agit via l’AI Act et imposera ses cadres législatif. La CNIL prépare son rôle dans le gaming, tandis que les joueurs réclament plus de clarté sur la présence d’IA. L’enjeu reste l’équilibre : l’IA amplifie la créativité sans sacrifier qualité artisanale, diversité culturelle ni soutenabilité sociale d’un secteur fragilisé.

Stanislas Prevost

Sources :

Publié le

La production audiovisuelle à l’ère de l’IA : enjeux, défis et opportunités

En 2025, l’intelligence artificielle révolutionne la création et la diffusion audiovisuelles, ouvrant des perspectives inédites tout en soulevant des questions éthiques et juridiques. Performants et relativement accessibles, les nouveaux outils de génération vidéo accélèrent la production et réduisent les coûts. Ils posent cependant des défis liés à la diversité artistique, à la propriété intellectuelle et à la gestion des données.

Dans ce contexte, l’IA constitue à la fois un atout pour les professionnels et une possible source de déséquilibres. Les réalisateurs, monteurs et scénaristes doivent réinventer leurs méthodes de travail pour intégrer l’automatisation tout en préservant la créativité. Parallèlement, la prolifération des deepfakes et la dépendance vis-à-vis d’un nombre restreint d’éditeurs de logiciels renforcent l’urgence d’une régulation adaptée.

Le présent article propose un état des lieux de ces évolutions. Après avoir mis en lumière le rôle croissant de l’IA dans la pré-production, le tournage et la post-production, il s’attachera à en analyser les conséquences économiques et sociales, avant d’aborder les enjeux éthiques et juridiques à l’échelle internationale.

I. Un nouveau paradigme de création : de la pré-production à la post-production

A. L’IA en pré-production : scénarisation et conception

Historiquement, la phase de pré-production se concentrait sur l’écriture du scénario, le repérage des lieux et le casting. Aujourd’hui, grâce à des algorithmes sophistiqués, l’IA est en mesure d’analyser un synopsis ou un simple texte descriptif afin de générer des storyboards ou des visuels préliminaires (WeAreBrain, 2025). Cette automatisation offre un gain de temps considérable aux équipes, qui peuvent se consacrer davantage à l’originalité narrative ou à la direction artistique.

Cependant, cette efficacité accrue ne va pas sans limites. Les suggestions formulées par ces algorithmes s’appuient sur des bases de données préexistantes, risquant de favoriser une forme de « standardisation créative » (Perplexity, 2025). Au-delà de l’appauvrissement potentiel de la diversité artistique, une telle standardisation pourrait également contribuer à la normalisation de discriminations et de préjugés, en alimentant une représentation biaisée de la société. Ainsi, si l’IA apporte un soutien logistique incontestable, elle ne saurait remplacer la vision artistique du scénariste ou du réalisateur, laquelle demeure essentielle à l’authenticité et à la singularité de chaque projet.

B. La transformation du tournage : automatisation et feedback en temps réel

La production audiovisuelle, longtemps synonyme de logistique lourde, connaît également un bouleversement grâce à des outils tels que Sora, capables de générer des scènes à partir d’instructions textuelles ou d’images de référence (Explain Ninja, 2025). Sur le plateau, l’IA fournit un retour instantané sur la luminosité, le cadrage ou encore la performance des acteurs (Streaming Media, 2025²). Cette assistance en temps réel rapproche la réalisation de l’optimisation « continue », offrant un contrôle plus précis et une meilleure réactivité.

En parallèle, la possibilité de concevoir des environnements virtuels ou d’ajouter des effets spéciaux via l’IA contribue à réduire les coûts de production, dans la mesure où les déplacements, la location de décors et la logistique associée peuvent être partiellement remplacés par des solutions virtuelles. Ces nouveaux procédés permettent par ailleurs un gain de temps considérable dans la création de prototypes de teasers, de storyboards et d’outils de brainstorming axés sur la créativité, tout en ouvrant un vaste champ des possibles en matière de projection. À terme, cette évolution est susceptible d’élargir l’accessibilité de la création audiovisuelle, aussi bien pour les grands studios que pour les créateurs indépendants.

C. Post-production accélérée : du montage automatique à la génération de contenus

L’arrivée de l’IA bouleverse le paysage de la post-production, traditionnellement l’étape la plus longue et coûteuse. Des logiciels propulsés par des algorithmes, comme Adobe Sensei (version 2025), trient désormais les meilleures prises, proposent des montages préliminaires et génèrent même des voix off ou des bandes-son crédibles (Thunder::Tech, 2024). Si l’IA s’affirme comme un pilier de ces outils, 2025 reste une année charnière. Elle souligne le besoin de développements supplémentaires dans certains domaines, particulièrement dans l’audiovisuel.

Pour autant, l’œil humain conserve un rôle prépondérant dans l’équilibre global du projet. L’harmonisation, le rythme narratif ou la gestion subtile des transitions relèvent encore de la sensibilité et de l’expertise des monteurs. L’IA s’impose néanmoins comme un coéquipier polyvalent en assumant les tâches répétitives, libérant ainsi davantage de temps pour la créativité et l’élaboration d’idées. Cette répartition du travail favorise un véritable essor en matière de performance, même si des zones grises subsistent et pourraient, à terme, être intégrées de façon autonome par l’intelligence artificielle.

III. Entre essor économique et enjeux éthiques

A. Réduction des coûts et nouveaux modèles de production

Les économies réalisées sur la location de matériel ou la gestion des tournages physiques peuvent ainsi être réinvesties dans le développement artistique ou la promotion. Cette accessibilité accrue bénéficie autant aux grands studios qu’aux créateurs indépendants, contribuant à une démocratisation progressive du secteur audiovisuel (Computools, 2025⁸).

En parallèle, des plateformes d’IA « clé en main » émergent, proposant un modèle d’abonnement ou de paiement à la demande. Il en résulte une flexibilité financière inédite pour les entreprises de toutes tailles, leur permettant d’ajuster leurs coûts de production selon leurs projets et leur public cible. Cependant, si cette réduction des coûts représente une avancée, elle soulève également certaines problématiques, comme l’illustre la grève des scénaristes à Hollywood, inquiétés par la menace que fait peser l’IA sur leur travail. D’autres alertes concernent l’utilisation d’avatars d’acteurs générés artificiellement, qui pourrait remettre en cause à la fois la rémunération des comédiens et la protection de leur image. Ainsi, la recherche d’un équilibre entre innovation et respect des droits des professionnels du secteur demeure essentielle pour assurer un développement harmonieux de ces nouvelles technologies.

B. Équilibre des forces et question de la dépendance

La concentration de ces outils dans les mains de quelques éditeurs majeurs soulève des interrogations sur la répartition de la valeur, exposant les acteurs plus modestes à une dépendance financière et technique. Par ailleurs, la robotisation de tâches répétitives réduit certains postes, tout en créant de nouvelles opportunités pour les professionnels qui conjuguent créativité, sens éditorial et maîtrise des algorithmes (Perplexity, 2025⁷).

En 2025, l’IA reste essentiellement cantonnée à la génération de contenus à partir de prompts, même si la conférence de Nvidia au CES 2025 a permis à Jensen Huang, son PDG, de présenter une vision prospective fondée sur l’émergence d’agents de plus en plus autonomes. Un tel développement pourrait conduire à une répartition renouvelée de la valeur entre l’humain et la machine, d’autant que des profils polyvalents, capables d’assumer plusieurs fonctions, deviennent essentiels pour soutenir la transition technologique dans l’audiovisuel.

C. Les défis éthiques et juridiques

L’automatisation de la création audiovisuelle soulève des enjeux majeurs en matière de propriété intellectuelle et de droits d’auteur. Lorsque l’IA puise dans des bases de données préexistantes, la paternité de l’œuvre devient problématique et les législations en place, déjà dépassées par le rythme de l’innovation, peinent à statuer sur de tels cas (thunder::tech, 2024⁵).

L’essor des deepfakes renforce, par ailleurs, les inquiétudes liées à la manipulation de l’image et à la désinformation. Dans ce contexte, la mise en place de protocoles de vérification, l’adoption de normes éthiques et la diversification des bases de données d’entraînement apparaissent comme des priorités pour préserver l’intégrité du secteur audiovisuel.

En Europe comme en Amérique, de nombreuses organisations rédigent des chartes internes pour encadrer l’usage de l’IA. Certaines bloquent l’accès à leurs contenus rédactionnels afin d’éviter qu’ils ne servent à enrichir des modèles algorithmiques, tandis que d’autres, à l’image de M6, établissent des directives explicitant les conditions d’utilisation de ces technologies. Malgré les efforts de l’Union européenne pour renforcer son cadre normatif (RGPD, débats autour d’un futur AI Act), les États-Unis n’ont pas encore adopté de stratégie fédérale coordonnée. En conséquence, la régulation demeure largement dépendante de l’autorégulation et de pratiques sectorielles, alimentant ainsi une hétérogénéité des approches de part et d’autre de l’Atlantique.

Conclusion

En 2025, l’industrie audiovisuelle se situe à un carrefour décisif. Les outils d’IA, déjà présents de la scénarisation à la post-production, ont amélioré la productivité et réduit les coûts, sans pour autant provoquer de révolution majeure. Cette phase d’optimisation offre toutefois l’opportunité de mettre en place des cadres éthiques et juridiques, notamment sur les questions de droits d’auteur et de diversité culturelle.

Les professionnels, notamment réalisateurs, monteurs et scénaristes, intègrent l’IA à leurs pratiques, tout en préservant leur rôle créatif et artistique. Les compétences techniques se complètent de savoir-faire hybrides, associant maîtrise des algorithmes et sens éditorial. Cette dynamique s’accompagne néanmoins de préoccupations concernant la dépendance envers un petit nombre d’éditeurs d’IA.

Parallèlement, la situation politique, particulièrement aux États-Unis, freine l’émergence de normes communes et renforce l’autorégulation, au risque de multiplier les approches concurrentes. Cette période de relative stabilisation pourrait permettre de clarifier les responsabilités de chacun et de consolider les initiatives éthiques, en attendant une nouvelle vague d’innovations. L’année 2025 se présente ainsi comme un point de confluence plus que comme une rupture, laissant aux décideurs et aux créateurs le temps d’organiser une collaboration équilibrée entre l’humain et la machine.

LEPERE THIERRY NOAH – MASTER 2 MANAGEMENT DES TÉLÉCOMS ET DES MÉDIAS

Sources des citations

1. How AI is changing the video production game – WeAreBrain, consulté le janvier 20, 2025, https://wearebrain.com/blog/ai-changing-video-production/

2. How AI Is Transforming the Video Production Landscape – Streaming Media, consulté le janvier 20, 2025, https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/How-AI-Is-Transforming-the-Video-Production-Landscape-166104.aspx

3. The Impact of AI on Video Production – Explain Ninja, consulté le janvier 20, 2025, https://explain.ninja/blog/the-impact-of-ai-on-video-production/

4. How AI Is Changing the Video Production Industry (Updated 2024) – Lemonlight, consulté le janvier 20, 2025, https://www.lemonlight.com/blog/how-ai-is-changing-the-video-production-industry/

5. 5 Ways You Can Use AI in Video Production – thunder::tech, consulté le janvier 20, 2025, https://www.thundertech.com/blog-news/march-2024/5-ways-you-can-use-ai-in-video-production

6. 6 Ways AI Impacts Video Production – Raleigh – 9miles Media, consulté le janvier 20, 2025, https://9milesmedia.com/blog/artificial-intelligence-in-video-benefits/

7. Exploring the Impact of AI on Video Production – Perplexity, consulté le janvier 20, 2025, https://www.perplexity.ai/page/exploring-the-impact-of-ai-on-6MaCCI1WRgKlEbHsnYPcZw

8. The Impact Of Artificial Intelligence On The Video Industry – Computools, consulté le janvier 20, 2025, https://computools.com/the-impact-of-ai-on-the-video-industry/

Quitter la version mobile