Génération publicitaire par IA : rapidité, créativité… et risque de défiance ?

L’essor de l’IA générative dans la publicité

L’intelligence artificielle générative (GenAI) est passée très rapidement d’un terrain d’expérimentation à un mode de production publicitaire adopté à grande échelle. Ce ne sont plus seulement les grandes marques qui testent : l’ensemble du marché commence à l’intégrer, modifiant la façon de créer, de produire, de décliner les campagnes.

Ce que disent les données récentes

• Selon le IAB 2025 Digital Video Ad Spend & Strategy Full Report, 86% des annonceurs (“buyers”) déclarent déjà utiliser ou avoir l’intention d’utiliser la GenAI pour créer des vidéos publicitaires.

• Toujours selon ce rapport, on prévoit qu’en 2026, environ 40% des publicités vidéo seront produites ou améliorées avec GenAI.

• En 2024, environ 30% des créations vidéo digitales utilisaient déjà GenAI pour être développées ou “améliorées”. Ce chiffre devrait monter à ~39% d’ici 2026.

Les leviers : ce que l’IA apporte

1. Coût réduit

   L’un des attraits majeurs de l’IA générative est de dramatiquement faire baisser les coûts de production. Produire des versions multiples (linguistiques, visuelles) d’un spot ou d’un visuel ne nécessite plus de gros studios ou d’équipes nombreuses.

2. Vitesse d’exécution

   Les délais de production passent de semaines (pré-production, tournage, montage) à quelques heures ou jours pour des déclinaisons. Ce gain de vitesse est crucial dans un monde où la réactivité (campagnes “just in time”, actualité, social buzz) compte beaucoup.

3. Personnalisation de masse

   Grâce à l’IA, il est possible de générer des centaines voire des milliers de versions d’une publicité adaptées à des audiences locales, profils d’utilisateurs, langues, formats. Par exemple, le rapport IAB note que

   • 42% des acheteurs utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA pour créer des versions différentes selon l’audience ;

   • 38% pour modifier le style visuel (tone, esthétique) ;

   • 36% pour la pertinence contextuelle (adaptation aux environnements de diffusion).

Nuances et limites à noter

• L’adoption ne signifie pas homogénéité : les petites et moyennes marques (SMBs) sont souvent en avance sur les marques très établies pour intégrer GenAI dans leur workflow, en raison de leur besoin de faire plus avec moins.

• La qualité créative risque de pâtir si l’on mise uniquement sur la vitesse ou le volume. Il y a un risque que les publicités générées paraissent trop “standardisées”, moins émotionnelles, moins différenciantes.

• Il existe aussi des défis de gouvernance : gestion des droits d’auteur, des risques de contenu “halluciné”, des biais (“bias”) dans les images ou scénarios générés, conformité. L’étude AI Adoption Is Surging… de l’IAB signale que plus de 70% des marketeurs ont déjà fait face à un incident lié à l’IA (contenu hors-marque, propos erronés, etc.) et moins de 35% prévoient d’investir davantage dans la gouvernance de l’IA dans l’année à venir.

Exemples de campagnes publicitaires récentes utilisant l’IA générative

Cas 1 — Coca-Cola et l’IA générative (2023-2024)

• Coca-Cola a été l’une des premières grandes marques à utiliser DALL·E et GPT-4 pour créer des visuels et des vidéos personnalisés dans sa campagne “Create Real Magic”.

• Les consommateurs pouvaient générer leurs propres visuels autour de la marque, certains ont été repris dans des campagnes DOOH et digitales.

• Enseignement : l’IA crée un effet “waouh” créatif, mais Coca-Cola a dû investir fortement dans la modération et la sélection humaine pour éviter les dérives et garantir la crédibilité de la marque.

• Source : LinkedIn

Cas 2 — Nestlé / KitKat (Australie, 2024)

• Nestlé a lancé une campagne KitKat où des spots vidéo humoristiques ont été co-créés avec des IA génératives, testant plusieurs scripts et visuels.

• L’objectif : produire plus rapidement des déclinaisons locales adaptées à différentes cibles (étudiants, jeunes actifs).

• Enseignement : le gain de vitesse et de coût a été réel, mais les retours qualitatifs montrent que certaines vidéos semblaient “trop artificielles”, soulignant le risque de rejet.

• Source : Campaign Brief

Cas 3 — Heinz et l’IA (2023, prolongée en 2024)

• Heinz a demandé à des IA (ex. DALL·E) de “dessiner du ketchup” → toutes les images produites représentaient une bouteille Heinz.

• Cette campagne a connu un buzz énorme, prouvant la puissance symbolique de la marque.

• Enseignement : l’IA générative peut renforcer la notoriété quand elle illustre une évidence culturelle, mais elle ne suffit pas à elle seule à générer de la confiance sur des critères comme la qualité ou le goût.

• Source : Campaigns of The World

Cas 4 — Campagnes locales en Asie (2024)

• Plusieurs marques FMCG locales en Corée et au Japon ont utilisé des IA génératives pour produire des vidéos personnalisées par région et dialecte.

• Enseignement : l’IA permet une hyper-localisation efficace, mais les études Nielsen montrent que les consommateurs restent plus convaincus par des témoignages réels que par des messages entièrement générés.

• Source : How brands in Japan and Korea are using AI for hyper-local advertising

Cas 5 — Publicités politiques et régulation (US, 2024-2025)

• Aux États-Unis, plusieurs publicités politiques générées par IA ont suscité polémiques et appels à la régulation, car elles mélangeaient images réalistes et messages manipulatoires.

• Enseignement : le risque réputationnel est majeur sans garde-fous, et les consommateurs deviennent encore plus méfiants envers les contenus publicitaires automatisés.

• Source : Reuters

Opportunités, risques… et le talon d’Achille de la confiance

L’essor de l’IA générative dans la publicité ouvre des perspectives enthousiasmantes, mais il soulève aussi des fragilités qui touchent au cœur même de la relation entre marques et consommateurs.

• Une créativité démultipliée : les algorithmes peuvent générer des images, vidéos et voix ultra-réalistes en un temps record. Mais cette profusion risque de conduire à des contenus standardisés, reconnaissables, voire interchangeables. Le danger : que la publicité perde son impact en “se ressemblant toute”.

• Le volume contre la valeur : la baisse des coûts encourage la multiplication des formats. Plus il y a de messages diffusés, plus le consommateur est exposé à un risque de saturation publicitaire… et de rejet accru.

• La conformité et la régulation : qui possède les droits d’une image générée par IA ? Comment garantir que les messages respectent les standards légaux (ARPP en France, ASA au Royaume-Uni, FTC aux États-Unis) ? La régulation n’avance pas au même rythme que la technologie, laissant planer une zone grise pour les annonceurs et les régies.

Mais au-delà de ces enjeux techniques ou légaux, le véritable talon d’Achille est psychologique : la confiance.

• Moins d’un consommateur sur deux déclare aujourd’hui faire confiance aux messages publicitaires.

• Les jeunes générations (digital natives) sont plus tolérantes à la publicité, mais elles la scrutent davantage et détectent vite tout artifice.

• La publicité générée par IA risque d’accentuer le sentiment d’un “message fabriqué”, coupé de l’expérience réelle.

Une publicité n’est crédible que lorsqu’elle repose sur une preuve tangible. C’est ce qui explique pourquoi les recommandations entre pairs et les avis clients demeurent, dans le monde entier, les leviers de confiance les plus puissants. En résumé : si l’IA change la manière de créer, elle ne change pas ce que le public attend — des preuves, pas seulement des promesses.

BuyTryShare : la réponse à un moment critique pour les médias

Les marques et leurs agences peuvent désormais produire plus vite, à moindre coût et à plus grande échelle. Mais l’impact émotionnel et la crédibilité restent fragiles : une publicité générée à la chaîne, aussi spectaculaire soit-elle, ne suffit pas à convaincre sans preuve tangible.

C’est précisément sur cette fracture de confiance qu’est né BuyTryShare, avec une double ambition :

• Redonner du crédit à la publicité, en injectant la preuve consommateur là où les messages manquent de crédibilité.

• Offrir aux régies médias de nouveaux relais de croissance, à un moment où leurs revenus traditionnels déclinent structurellement.

Concrètement, BuyTryShare intègre dans les spots TV, cinéma ou presse de vrais avis consommateurs vérifiés (normes ISO 20488 / NF522, validation ARPP), sous un format ultra-court et impactant (5 secondes avec QR code). Les premiers PoCs en agroalimentaire démontrent déjà des résultats significatifs : +25% d’attention et +15% de ventes incrémentales.

L’ajout d’un spot BuyTryShare apporte le meilleur des deux mondes :

• la vitesse et la créativité des formats modernes (y compris IA-assistés),

• complétées par la confiance humaine vérifiée, qui agit comme une véritable garantie réputationnelle.

En intégrant la note issue d’avis vérifiés dans une publicité classique ou dans une déclinaison générée par IA, BuyTryShare devient le partenaire de confiance pour les annonceurs et les régies : il préserve l’audience, renforce l’impact et réduit le risque de défiance.

Mais BuyTryShare va au-delà d’un simple outil créatif. Il intervient à un moment critique :

• Les annonceurs exigent des preuves tangibles de ROI avant d’investir massivement.

• Les régies médias doivent réinventer leur modèle pour compenser l’érosion des revenus TV, presse et cinéma.

• Les consommateurs réclament des messages transparents et authentiques, faute de quoi la publicité perd en efficacité et en légitimité.

Dans ce contexte, BuyTryShare s’impose comme l’alternative européenne crédible. Là où les GAFAM capitalisent sur la data et l’hyper-ciblage, BTS mise sur la preuve humaine vérifiée, réconciliant annonceurs, médias et audiences.

En d’autres termes :

• Les annonceurs gagnent la sécurité d’un message crédible et mesurable.

• Les régies disposent d’un levier de monétisation supplémentaire, transformant leurs inventaires en espaces premium de confiance.

• Les consommateurs retrouvent une raison de croire aux messages publicitaires.

🚀 BuyTryShare redonne du sens à la publicité et des revenus durables aux médias en mutation.