Quel sera l’impact de l’IA sur les médias et la publicité ? L’enquête de GfK nous donne des pistes

Pour son 7e livre blanc, GfK a cherché à comprendre comment le secteur des médias réagit et s’adapte aux opportunités et aux défis présentés par l’IA générative. Pour se faire, des leaders d’opinion* issus de l’ensemble de l’écosystème des médias se sont réunis pour discuter de leurs premières expériences en matière d’IA générative et des stratégies de leurs entreprises.

1-Premières expériences avec l’IA générative
De l’avis général, l’IA générique représente une avancée potentiellement considérable dans de nombreux domaines et est susceptible de se révéler très perturbatrice à court terme, au fur et à mesure que ses applications seront explorées. La plupart des entreprises ne sont pas disposées à rester immobiles et à attendre que la vague les atteigne, mais souhaitent plutôt comprendre l’ampleur probable du changement et s’y préparer.

Les mots clés qui s’appliquent actuellement à la Génération IA sont « expérimentation » et « exploration ». Certains dirigeants de médias se jettent allègrement dans le grand bain, tandis que d’autres sont plus prudents, mais tous ont au moins une certaine expérience et des idées préliminaires. Une véritable innovation est en cours, qui pourrait avoir un impact sur les opérations, du contenu à la vente de médias, en passant par l’administration et le développement du capital humain.

Un besoin de clarté : L’IA générique ne se résume pas à l’apprentissage automatique
Il existe une grande confusion potentielle sur la question de savoir où s’arrête l’apprentissage automatique « traditionnel » et où commence l’IA générique. Il peut y avoir un danger à ce que les activités se voient coller l’étiquette « IA » comme une nouvelle marque, tout comme de nombreux statisticiens se sont retrouvés rebaptisés « Data Scientists » il y a une dizaine d’années. La situation n’est pas arrangée par les fournisseurs d’IA eux-mêmes, dont le paysage est décrit comme le « Far West » dans la course à la commercialisation de nouveaux outils.

Toutefois, il est important de noter que l’avènement de l’IA générique ne supplante pas en quelque sorte les applications plus larges de l’intelligence artificielle, qui a toujours été un terme générique pour de nombreuses technologies qui utilisent des techniques d’apprentissage en profondeur.

La nécessité de lignes directrices et de principes
Les entreprises de médias devraient pouvoir bénéficier de l’enthousiasme de leurs employés pour étudier et expérimenter les applications de l’IA générique, mais elles doivent éviter les pièges potentiels de ce processus.

En conséquence, les entreprises élaborent des lignes directrices internes à l’intention de leur personnel afin de les aider à éviter les risques liés à l’utilisation d’outils à code source ouvert. Au Royaume-Uni, l’IPA – l’organisme professionnel des agences de médias – cherche déjà à établir des cadres qui donneront des orientations à ses membres. Elle participe également à des initiatives avec l’ISBA et l’Advertising Association, cherchant à établir des lignes directrices, car les membres se tournent vers elles pour les aider à naviguer sur le nouveau terrain en comprenant les meilleures pratiques et les implications juridiques de l’utilisation de l’IA générique.

En fin de compte, il sera essentiel que les organisations médiatiques soient en mesure de donner du pouvoir à leurs plus brillants esprits, mais aussi d’atténuer les risques considérables liés à toute nouvelle technologie qui perturbe et remet en question les cadres juridiques traditionnels.

2-Génération de contenu
Il y a une nette progression en termes d’impact probable de la Gen AI, la génération de texte étant la plus avancée (ChatGPT est un exemple très médiatisé), suivie de l’audio et de la vidéo. Cela s’explique en partie par la complexité des tâches à accomplir, mais aussi par la capacité à générer un contenu susceptible d’être accepté par les consommateurs. Le texte créé par l’IA est sans doute le plus difficile à distinguer du texte créé par les humains, tandis que la vidéo créée par l’IA est parfois la plus facile à repérer. L’IA générique est déjà utilisée pour générer des légendes, des posts Instagram et des descriptions textuelles de podcasts. Elle peut générer des métadonnées qui sont ajoutées au contenu et à la publicité, et ajouter des traductions, des transcriptions et des sous-titres.

À certains égards, cela fait écho à l’impact séquentiel de l’internet sur les différents types de médias. Le web était initialement basé sur le texte en raison des limitations de l’accès par ligne commutée, mais l’avènement des MP3 et de la diffusion en continu a eu un impact sur l’industrie de la musique longtemps avant l’industrie de la vidéo. Toutefois, il a été souligné qu’il est peu probable que le décalage soit très long (« des mois, plutôt que des années »), l’IA générique étant déjà utilisée dans les émissions de télévision pour enfants. Par exemple, les animations de toute une série de Paw Patrol ont été créées par l’IA, depuis les intrigues et les scénarios jusqu’à l’animation. La publicité est déjà créée par l’IA.

À certains égards, cela fait écho à l’impact séquentiel de l’internet sur les différents types de médias. Le web était initialement basé sur le texte en raison des limitations de l’accès par ligne commutée, mais l’avènement des MP3 et de la diffusion en continu a eu un impact sur l’industrie de la musique longtemps avant l’industrie de la vidéo. Toutefois, il a été souligné qu’il est peu probable que le décalage soit très long (« des mois, plutôt que des années »), l’IA générique étant déjà utilisée dans les émissions de télévision pour enfants. Par exemple, les animations de toute une série de Paw Patrol ont été créées par l’IA, depuis les intrigues et les scénarios jusqu’à l’animation. La publicité est déjà créée par l’IA.

3-L’IA et la publicité
Les publicités créées par l’IA existent déjà. Cependant, la question clé lorsqu’il s’agit de générer une création de base pour une campagne est de savoir si l’IA est capable d’une véritable démarche créative. Selon les premières indications tirées des tests créatifs effectués auprès des consommateurs, les publicités générées par l’IA ont tendance à donner des résultats proches de la moyenne de l’ensemble des publicités.

Il est logique qu’une IA formée à absorber toutes les publicités produise quelque chose qui reflète une moyenne, mais les annonceurs veulent-ils investir dans une technologie qui, pour utiliser un terme statistique, « régresse à la moyenne » ? Peut-elle réellement dépasser la moyenne ? La créativité est essentielle et la publicité risque non seulement de régresser vers la moyenne, mais aussi de refléter et d’amplifier les préjugés sociétaux actuels : les annonceurs voudront certainement plus que cela ?

Il a également été souligné qu’il existe une différence entre les publicités à la performance qui sont conçues pour promouvoir l’activation et celles qui visent à construire la marque et les valeurs. Il se peut que l’IA ait un rôle plus important à jouer dans le premier cas, en particulier en ce qui concerne la personnalisation et l’activation.

Personnalisation et adaptation
C’est en adaptant les campagnes publicitaires pour les rendre plus ciblées et plus pertinentes pour des groupes spécifiques que l’IA pourrait avoir l’impact initial le plus important. Plutôt que de se charger de l’étape créative initiale, l’IA peut créer des versions adaptées d’une campagne pour faciliter l’hyperciblage. Ce concept est déjà utilisé dans la publicité radiophonique, par exemple, où les campagnes nationales peuvent être adaptées pour faire référence à des noms locaux ou même au temps qu’il fait dans la région.

Ainsi, l’IA peut jouer un rôle important dans l’exécution de la production de contenu sur la base d’une création originale, l’IA travaillant à la création de variantes pour l’imagerie, les slogans, les formats, les couleurs et d’autres facteurs pertinents. Ces variantes peuvent être analysées et isolées grâce à l’analyse par l’IA des campagnes antérieures et d’autres données. Comme nous le verrons plus loin, l’IA peut également être utile pour analyser l’efficacité de ces différentes versions après la campagne.

Des inquiétudes ont été exprimées sur l’impact pour l’identité de la marque. Si l’IA permet à une marque de devenir un véritable caméléon, avec la capacité d’être « tout pour tout le monde », d’être à la fois transgressive pour les adolescents et traditionnelle et rassurante pour les personnes âgées, alors reste-t-il une marque en conséquence ? La question reste ouverte.

Tests publicitaires et évaluation des campagnes
À l’instar du rôle de l’IA dans la génération de programmes, des questions existentielles vitales sont débattues dans le secteur de la publicité lorsqu’il s’agit de créer et d’adapter la publicité. Cependant, il est clair que l’IA joue déjà un rôle dans l’évaluation des créations publicitaires et le succès des campagnes.

Jusqu’à présent, il était sans doute plus difficile d’évaluer l’impact des éléments de contenu que des mesures plus quantitatives telles que le placement et la fréquence. Les techniques de reconnaissance d’objets pilotées par l’IA permettent de mieux quantifier l’impact des éléments créatifs d’une campagne.

Par conséquent, l’IA pourrait grandement améliorer la mesure des médias et la modélisation du marketing mix, en fournissant des analyses pour aider à l’optimisation des campagnes et à la planification des médias avec une meilleure mesure. Nous pourrions être en mesure de mieux mettre en lumière les contributions relatives du placement et de la création, car les tests créatifs alimentés par l’IA peuvent faciliter la variation de l’imagerie et du contenu vidéo, dont le coût aurait été prohibitif par le passé. Des innovations significatives sont attendues dans le domaine de la mesure des médias et de la publicité.

L’IA a également le potentiel de démocratiser l’achat de médias, en élargissant les opportunités à de nouveaux clients qui sont moins familiers avec la façon d’acheter des médias, en leur permettant d’analyser les créations, de donner des conseils et de prédire les résultats de la campagne. Certains pensent que l’IA générique pourrait avoir le plus d’impact sur les petits producteurs de contenu, en leur permettant de faire des choses qu’ils ne pouvaient pas se permettre ou pour lesquelles ils n’avaient pas les compétences nécessaires. De la même manière, elle pourrait supprimer les barrières à l’entrée de l’achat de publicité, en ouvrant les vannes pour permettre aux nouveaux utilisateurs de créer leurs propres campagnes audio ou vidéo en quelques clics.

L’IA est-elle une régression vers la moyenne ?
Toutefois, il convient de garder à l’esprit les limites potentielles de l’IA. Une fois de plus, la qualité de l’IA dépend des données sur lesquelles elle a été entraînée. Par exemple, la société néerlandaise Ster – responsable de la publicité sur les NPO – a mis au point un outil appelé AdScan. Ster a accumulé un très grand nombre de données d’études basées sur les répondants et portant sur les créations publicitaires. Ces données ont été utilisées pour former des modèles capables de donner des conseils. Le système est très évolutif, les réponses étant disponibles en quelques minutes au lieu de mettre en place un projet sur le terrain. L’outil s’avère utile, mais l’une de ses limites reconnues est qu’il peut avoir tendance à donner des recommandations qui pourraient être perçues comme stéréotypées ou évidentes.

4-Propriété intellectuelle
La question des droits d’auteur et de la propriété intellectuelle est une question particulièrement importante qui découle de l’utilisation croissante de l’IA générative. Cette question peut se poser à plusieurs niveaux. Les artistes-interprètes peuvent s’inquiéter des implications pour leurs droits à l’image, avec la capacité croissante de cloner les voix et les vidéos des talents. Cela pourrait devenir un élément clé des contrats.

La capacité de l’IA à générer des scénarios et à cloner des acteurs a été l’un des principaux enjeux de la grève des scénaristes et des acteurs aux États-Unis en 2023. Les créateurs de contenu, quant à eux, craignent que leur travail soit utilisé pour former des modèles d’IA générative qui pourront ensuite être utilisés pour les concurrencer directement.

Les créateurs de contenu ont la possibilité de bloquer l’utilisation de leur contenu pour l’éducation des modèles d’intelligence artificielle, ou d’appliquer une sorte de modèle de licence. Le journal The Guardian et la BBC, par exemple, ont pris des mesures pour bloquer leur contenu, tandis que X (Twitter) affirme que le passage derrière un mur payant pourrait être le seul moyen d’empêcher l’armée de robots d’indexation de l’IA de ralentir le service.

Les créateurs de contenu ont la possibilité de bloquer l’utilisation de celui-ci pour l’éducation des modèles d’intelligence artificielle, ou d’appliquer une sorte de modèle de licence. Le journal The Guardian et la BBC, par exemple, ont pris des mesures pour bloquer leur contenu, tandis que X (Twitter) affirme que le passage derrière un mur payant pourrait être le seul moyen d’empêcher l’armée de robots d’indexation de l’IA de ralentir le service.

La grande question est de savoir dans quelle mesure les tentatives visant à bloquer l’accès aux données ou à les monétiser en tant qu’intrants de l’IA générique peuvent être réalistes. Le premier problème est que tant de choses sont disponibles sur le web ouvert que les données ne seront pas nécessairement considérées comme essentielles. Il existe un certain scepticisme quant au fait que les entreprises de médias puissent être assises sur un trésor de données uniques et précieuses qui ne sont pas disponibles ailleurs.

Authenticité du contenu
Une initiative qui pourrait avoir plus de succès est l’idée que le contenu généré par l’IA devrait être étiqueté comme tel, de sorte que les utilisateurs soient au moins conscients de la façon dont il a été créé. Un certain nombre d’acteurs majeurs, comme la BBC et Microsoft, font partie de l’initiative « Authenticité du contenu », qui soutient que le contenu devrait être étiqueté dans les métadonnées comme étant produit par l’IA, avec les étapes qui ont été prises pour générer le contenu. Cette initiative pourrait s’avérer utile, mais elle serait bien sûr limitée aux domaines d’activité réglementés et « au-dessus de tout soupçon », par opposition, par exemple, aux fausses vidéos à caractère politique qui sont délibérément conçues pour induire en erreur. Pour les contenus non réglementés, l’ironie est que ce seront très probablement des programmes d’IA qui seront formés pour reconnaître les contenus générés ou modifiés par l’IA.

5-Quel sera l’impact probable de la Génération IA ?
Ce groupe d’experts est déjà très engagé et bien informé sur les applications pratiques de l’IA dans les différentes parties de l’écosystème des médias. Il est clair qu’il existe un certain nombre d’applications potentielles passionnantes. Cependant, il existe également un fort désir de comprendre les limites de l’IA générique, principalement axé sur la crainte que le contenu de l’IA générique soit compétent et utilisable, mais ne dépasse pas nécessairement la moyenne, c’est-à-dire la somme de ses parties. On craint que l’excès de variation et la personnification des messages ne diluent l’identité de la marque. Certains de nos experts sont sceptiques quant à la possibilité de protéger le contenu utilisé pour éduquer les modèles ou d’octroyer des licences. L’enthousiasme est tempéré par le désir profond que l’IA soit un outil qui facilite l’excellence plutôt que de remplacer la créativité par une compétence sans risque.

Dans le meilleur des cas, l’IA nous permet d’automatiser des éléments du processus qui peuvent être considérés comme exigeants en termes de main-d’œuvre, ce qui libère du temps pour se concentrer sur des tâches à plus fort impact. Par analogie, nos experts ont évoqué le passage des calculatrices aux feuilles de calcul, ou des acétates aux diapositives PowerPoint. En ce sens, l’IA pourrait être un facilitateur. Cette évolution pourrait être parallèle à celle du domaine de la réalité virtuelle, où l’accent initial mis sur les mondes virtuels immersifs a évolué vers la réalité augmentée, qui assiste plutôt qu’elle ne remplace.
Pour l’espace médiatique en particulier, ce groupe d’experts a largement convenu que, utilisée de manière appropriée, l’IA générique peut être un outil utile plutôt qu’une menace.

Les experts sollicités sontCraig MacDonald, McKinsey & Company – Graeme Griffiths, IPA – Gufeng Zhou, Meta – Matt Deegan, Folder Media – Margo Swadley, BBC Studios – Marco Robbiati, Omnicom Media Group – Scott Thompson, Publicis Media – Rick Hoving, Ster – Moritz Fries, ProSiebenSat.1 Media SE- Lee Risk, GfK