CRTC et streaming : le vrai enjeu des données pour l’IA

Le 19/12/2025, un signal faible est devenu un sujet brûlant : l’association Motion Picture Association – Canada (MPA-Canada) a demandé à la Cour d’appel fédérale de revoir une décision du CRTC imposant de nouvelles exigences de reporting financier aux plateformes de streaming. Vu de loin, ça ressemble à un débat administratif. Vu de près, c’est une bataille sur ce qui alimente (ou freine) l’IA dans les médias : les données.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », on parle souvent de recommandation, de personnalisation, d’optimisation de la production ou de mesure d’audience. La réalité, c’est qu’aucun de ces usages ne tient sans métriques fiables. Et quand un régulateur demande plus de transparence, deux questions se percutent : quelles données, et à quelles conditions ?

Ce billet vous donne une lecture utile du moment : ce que signifie concrètement un reporting accru pour les streamers, pourquoi c’est directement lié à l’IA (même quand on parle “finance”), et comment les acteurs des médias et des industries créatives peuvent s’y préparer sans subir.

Ce que la décision du CRTC change réellement (au-delà du juridique)

Réponse directe : le CRTC cherche à obtenir une vision plus structurée et comparable des résultats financiers des services en ligne, ce qui renforce sa capacité à appliquer des obligations et à piloter des politiques publiques.

Même si l’article source est derrière un paywall, l’essentiel est clair : la MPA-Canada conteste l’exigence de reporting financier imposée aux streamers, et demande un réexamen par la Cour d’appel fédérale. Dit autrement : l’industrie redoute une obligation jugée trop lourde, trop intrusive, ou trop risquée en matière de confidentialité commerciale.

Pourquoi c’est important en 12/2025 ? Parce qu’on est dans une phase où les États cherchent à rééquilibrer le rapport de force entre plateformes globales et écosystèmes locaux : financement de la création, découvrabilité, équité concurrentielle, fiscalité, et maintenant traçabilité des revenus.

Reporting financier ≠ simple comptabilité

Le reporting financier demandé par un régulateur ne sert pas seulement à “comprendre les comptes”. Il sert à :

• Comparer des modèles économiques hétérogènes (abonnement, publicité, bundles, offres avec opérateurs)
• Quantifier l’activité au niveau national (revenus attribuables au Canada, structure des coûts, contribution au secteur)
• Asseoir des obligations (contributions, mécanismes de soutien, éventuels quotas ou règles de mise en avant)

Et dès qu’on veut comparer, on se heurte à une question très moderne : les données sont-elles compatibles, normalisées, auditables ? C’est précisément le terrain de jeu des systèmes d’IA… et de ceux qui veulent les encadrer.

Pourquoi ce débat touche l’IA en streaming, même si on parle “finances”

Réponse directe : l’IA de recommandation et d’analyse d’audience dépend de métriques (consommation, rétention, ARPU, churn, segmentation). Un reporting plus strict peut forcer des définitions communes, ou au contraire restreindre ce que les plateformes acceptent de partager.

La personnalisation en streaming repose sur une boucle : données → modèles → décisions → nouvelles données. Si un régulateur impose des formats, des périmètres ou des contrôles, il influence indirectement :

• la façon dont les plateformes mesurent la performance
• la manière dont les studios et producteurs négocient
• la capacité de l’écosystème à évaluer l’impact culturel (au-delà des revenus)

Les métriques qui pilotent les algorithmes (et les budgets)

Dans les organisations médias, j’ai souvent constaté que le débat “IA” est abstrait… jusqu’au moment où il touche les KPI. Exemple typique : si vous ne pouvez pas relier une œuvre à un résultat clair (rétention, acquisition, satisfaction), vous perdez la bataille interne pour le budget.

Quelques métriques au cœur des systèmes d’optimisation (sans entrer dans les secrets industriels) :

• Taux de complétion (fin de l’épisode / de la saison)
• Rétention à J+7 / J+30 (effet catalogue vs nouveauté)
• Churn (résiliation) et “churn évité” attribué à certains contenus
• ARPU (revenu moyen par utilisateur) et mix pub/abonnement

Un reporting financier réglementaire peut pousser vers plus de clarté sur où se crée la valeur. Et ça, dans un monde algorithmique, finit par poser la question qui fâche : qui a accès à quelles données, avec quel niveau d’agrégation ?

Transparence : opportunité collective, risque concurrentiel

Deux vérités coexistent :

1. Plus de transparence peut aider à mieux financer la création locale, à objectiver les débats et à professionnaliser la mesure.
2. Trop de transparence mal cadrée peut exposer des informations stratégiques : marges, coûts d’acquisition, performance par genre, efficacité marketing.

Ce tiraillement explique pourquoi les plateformes contestent parfois les obligations de reporting. La question n’est pas “pour ou contre” : c’est quel niveau de détail, quel périmètre, quelles garanties.

Trois scénarios concrets : ce que le marché canadien peut voir arriver

Réponse directe : selon l’issue du réexamen, on peut aller vers (1) une standardisation utile, (2) une obligation allégée, ou (3) une escalade contentieuse qui retarde la mise en conformité.

Scénario 1 — Standardisation : la donnée devient enfin comparable

Si la décision tient (ou est ajustée sans être vidée), le secteur peut gagner une chose rare : des définitions communes. Par exemple :

• comment attribuer des revenus à un territoire
• comment traiter les bundles (offres groupées)
• comment isoler les revenus pub vs abonnements

Impact IA : on facilite la création de benchmarks et d’outils d’analyse plus fiables côté producteurs, diffuseurs locaux, agences, institutions.

Scénario 2 — Obligation allégée : agrégation + confidentialité renforcée

La Cour pourrait pousser à réduire le niveau de granularité ou à renforcer la protection des secrets d’affaires.

Impact IA : on obtient des tendances macro (utile pour politique publique), mais on limite la réutilisation fine par l’écosystème créatif. L’IA reste puissante chez les plateformes, moins “partageable” ailleurs.

Scénario 3 — Bras de fer prolongé : incertitude et gel partiel

Un contentieux qui dure crée un coût caché : l’incertitude. Les équipes data/finance hésitent entre construire un pipeline conforme ou attendre.

Impact IA : retard sur la gouvernance de données, et risque d’avoir des projets IA “hors sol” parce que les définitions et la traçabilité ne sont pas stabilisées.

Ce que ça implique pour les industries créatives (producteurs, diffuseurs, studios)

Réponse directe : plus le reporting se renforce, plus la valeur se déplace vers ceux qui savent structurer la donnée, prouver la performance et négocier sur des indicateurs partagés.

On croit souvent que la donnée de streaming n’intéresse que les plateformes. En pratique, elle conditionne :

• les accords de distribution
• la valorisation des catalogues
• les décisions de développement (formats, genres, casting)
• l’arbitrage entre “œuvre de prestige” et “œuvre d’acquisition”

Négociation : passer du ressenti à la preuve

Si des obligations de reporting rendent certaines informations plus disponibles (même agrégées), les producteurs peuvent mieux défendre leurs projets.

Quelques exemples de demandes “data-friendly” qui deviennent plus crédibles :

• clauses de performance basées sur des seuils (ex. complétion, rétention)
• reporting périodique standardisé pour les ayants droit
• auditabilité (au moins via un tiers) des calculs de rémunération variable

Gouvernance des données : le vrai chantier à lancer en 2026

Les organisations qui s’en sortiront bien ne sont pas celles qui “font de l’IA” en vitrine. Ce sont celles qui savent :

1. Cartographier leurs données (financières, audience, marketing, droits)
2. Définir des métriques stables (une fois pour toutes, pas par équipe)
3. Tracer ce qui alimente un modèle (qualité, biais, saisonnalité)
4. Documenter les règles (qui voit quoi, à quel niveau d’agrégation)

En décembre, beaucoup d’équipes sont en mode clôture et budgets. C’est précisément le bon moment pour inscrire une ligne claire : data governance + conformité + IA dans le plan 2026.

Questions fréquentes (et réponses utiles)

Est-ce que le reporting du CRTC va “casser” les algorithmes de recommandation ?

Non. Les systèmes de recommandation reposent d’abord sur les données internes. Le sujet est plutôt : ce que les plateformes devront expliquer ou partager, et l’impact sur la concurrence, les obligations de contribution et la mesure.

Est-ce bon pour la création canadienne ?

Potentiellement oui, si la transparence permet de mieux calibrer les mécanismes de soutien et d’éviter les débats à l’aveugle. Mais tout dépend du design : un reporting trop lourd peut aussi détourner des ressources et encourager l’optimisation juridique plutôt que l’investissement.

Où l’IA intervient-elle côté régulateur ?

Dans la pratique, un régulateur utilise de plus en plus d’outils d’analytique (et parfois d’IA) pour détecter incohérences, tendances, évolutions de marché. Plus les données sont normalisées, plus ces analyses deviennent robustes.

Une phrase à retenir : quand la donnée devient régulée, l’IA devient gouvernée.

Ce que je recommande aux équipes médias dès maintenant

Réponse directe : préparez-vous comme si le reporting allait durer : standardisez vos définitions, sécurisez vos flux et anticipez les demandes d’audit.

Checklist simple (et actionnable) :

• Aligner finance + data + juridique sur un dictionnaire commun (revenu, coût contenu, attribution territoriale)
• Mettre en place un pipeline de reporting reproductible (pas un tableur héroïque en fin de mois)
• Définir une politique d’agrégation (qu’est-ce qui est partageable en interne/externe)
• Créer un “pack conformité” : procédures, contrôles, historisation, piste d’audit
• Tester vos projets IA avec une question : si je devais justifier cette métrique à un tiers, est-ce que je peux ?

Si vous cherchez des leads qualifiés (et c’est souvent l’objectif implicite), c’est aussi un excellent sujet de contenu : un webinaire “IA + reporting + gouvernance” attire naturellement des décideurs data, finance et contenu, pas seulement des curieux.

Ce moment est un test de maturité data pour tout le secteur

Le débat sur le reporting du CRTC n’est pas un détail. Il annonce une ère où les plateformes, les studios et les régulateurs parlent le même langage : mesure, traçabilité, comparabilité. L’IA n’est pas le sujet “à côté” : elle est déjà dans la pièce, parce qu’elle transforme ces données en décisions.

La suite dépendra des arbitrages : transparence utile sans fuite stratégique, obligations applicables sans paralyser l’opérationnel. Une chose est sûre : les acteurs qui auront investi dans une gouvernance de données propre et une IA explicable auront moins peur des nouvelles règles.

Et vous, dans votre organisation, qui “possède” la vérité des chiffres : la finance, la data, ou… personne ?