Financement CMF : accélérer l’adoption de l’IA créative

Le 11/09/2025, le Fonds des médias du Canada (FMC/CMF) a annoncé 747 783 $ pour 15 initiatives via son programme Sector Development Support. Pris isolément, ce chiffre ne “fait pas les gros titres”. Pris au sérieux, il raconte autre chose : l’écosystème audiovisuel canadien est en train d’acheter du temps, des compétences et des réseaux — exactement ce dont les studios, producteurs et créateurs ont besoin pour intégrer l’IA dans leurs méthodes de travail sans casser la qualité.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », on parle souvent d’outils (génération d’images, traduction, assistants d’écriture, analyse d’audiences). Mais la vérité, c’est que l’IA ne s’adopte pas “par outil”. Elle s’adopte par capacité : formation, standards, accès aux marchés, gouvernance, partenariats, expérimentation encadrée.

Ce financement du FMC est un signal clair : l’innovation n’est pas réservée à Toronto et Montréal, et les “coulisses” (structures, réseaux, compétences) comptent autant que les productions visibles. Voyons ce que cela change, concrètement, pour l’IA dans la création.

Ce que le FMC finance vraiment (et pourquoi ça compte pour l’IA)

Réponse directe : le programme soutient des initiatives qui comblent des “trous” du secteur (accès au marché, montée en compétences, inclusion, régions), et ce sont précisément les conditions nécessaires pour industrialiser des usages IA fiables.

Le FMC décrit son Sector Development Support comme un financement par projet destiné à renforcer l’écosystème audiovisuel canadien : initiatives de développement de capacité, de mise en marché, et d’impact sur des enjeux identifiés, notamment en régions et au sein des communautés autochtones et en quête d’équité.

Dans l’annonce, on retrouve trois éléments structurants :

• 15 initiatives financées, total 747 783 $.
• Une géographie marquée : majorité des projets hors des grands pôles.
• Une répartition linguistique : 67 % du financement vers des initiatives anglophones, 33 % vers des initiatives francophones ou bilingues.

Pourquoi c’est un sujet “IA” ? Parce que, dans les médias, l’IA est rarement bloquée par l’absence d’algorithmes. Elle est bloquée par :

• le manque de compétences opérationnelles (production, postprod, juridique, data),
• l’absence de cadres (droits, consentement, traçabilité),
• des réseaux insuffisants (distribution, ventes, coproduction),
• et une difficulté à financer l’expérimentation sans mettre en péril un calendrier de production.

Autrement dit : financer le développement sectoriel, c’est financer l’adoption de l’IA “par l’infrastructure”.

Un signal fort : l’innovation se déplace vers les régions

Réponse directe : en finançant majoritairement des initiatives hors Toronto/Montréal, le FMC renforce la capacité locale à tester et standardiser des workflows IA adaptés aux réalités terrain.

Dans cette ronde, les initiatives proviennent notamment du Québec (5), du Manitoba (4), de la Colombie-Britannique (2), puis Alberta, Nouvelle-Écosse, Territoires du Nord-Ouest et Ontario (1 chacun).

Ce choix a une conséquence pratique : les équipes en régions peuvent arrêter de “suivre” et commencer à “concevoir”.

Pourquoi les régions sont un terrain naturel pour l’IA

J’ai souvent observé que les marchés hors métropoles sont plus rapides à adopter les bons usages IA pour une raison simple : la contrainte. Moins de ressources, moins de profils rares, plus de polyvalence. Dans ces contextes, l’IA devient un outil de “capacité” :

• accélérer la préparation (research, dérushage, transcriptions),
• améliorer la localisation (sous-titrage, versioning),
• optimiser des équipes plus petites (assistants de production, planning, reporting),
• tester des formats plus agiles (courts, séries numériques, interactifs).

Le risque, évidemment, c’est le bricolage. Le financement sectoriel sert justement à éviter ça : on structure, on mutualise, on documente, on forme.

Une phrase à garder en tête

L’IA n’avantage pas ceux qui ont le plus d’outils, mais ceux qui ont les meilleurs processus.

De “l’IA outil” à “l’IA pipeline” : où investir en premier

Réponse directe : les organisations qui tirent un vrai retour de l’IA investissent d’abord dans la gouvernance, la donnée et les flux de travail — pas dans une collection d’applications.

On voit beaucoup de studios acheter des abonnements. Résultat : quelques démos impressionnantes, puis une facture, puis une interdiction “par prudence”. Le bon chemin est plus simple (et plus exigeant) : transformer des étapes précises du pipeline.

1) Préproduction : IA pour clarifier, pas pour remplacer

Le meilleur usage, c’est l’IA comme assistant de clarté :

• synthèse de documents de recherche,
• génération de variantes de pitch (pour tester un angle),
• story breakdown (liste de lieux, accessoires, personnages),
• prévisualisation conceptuelle (moodboards internes, pas des visuels finaux).

Règle d’or : si une sortie IA peut être confondue avec le livrable final, vous augmentez votre risque (qualité, droits, réputation). En préprod, l’IA doit servir à décider plus vite.

2) Production et postproduction : IA pour gagner du temps mesurable

Là, on parle d’heures. Donc d’argent. Exemples fréquents :

• transcriptions automatiques + indexation des rushes,
• aide au dérushage (repérage de thèmes, moments clés),
• sous-titrage et QC (contrôle qualité) assistés,
• versioning multilingue (voix, timings, adapt.) avec validation humaine.

Ce que je recommande : choisir une seule étape où vous perdez beaucoup de temps, poser une mesure simple (ex. minutes de dérushage par heure de rush), puis tester un outil + un protocole.

3) Distribution et audience : IA pour comprendre, pas pour espionner

Les initiatives de “market access” soutenues par le FMC sont particulièrement compatibles avec des approches IA responsables :

• analyse de tendances de programmation,
• segmentation d’audience à partir de données agrégées,
• optimisation des éléments marketing (synopsis, assets, déclinaisons) sans uniformiser les œuvres.

Le piège ici, c’est de confondre prédiction et standardisation. L’IA doit aider à mieux présenter une œuvre, pas à la rendre interchangeable.

Questions que tout porteur de projet devrait se poser (version terrain)

Réponse directe : si vous ne pouvez pas répondre clairement à ces questions, votre initiative IA va se heurter à la réalité juridique, sociale ou opérationnelle.

Qui possède quoi ? (droits, données, consentement)

Avant d’automatiser, clarifiez :

• les droits sur les scripts, rushes, voix, images,
• le consentement des personnes (interprètes, intervenants, équipes),
• la traçabilité des sources utilisées pour entraîner/adapter des modèles.

Même sans entrer dans des débats, un fait reste stable : le risque n’est pas théorique. Il est contractuel et réputationnel.

Quel niveau de transparence voulez-vous ?

Une bonne pratique : décider d’un niveau de transparence interne et externe.

• Interne : quels outils ont été utilisés, où, par qui, avec quelles données.
• Externe : ce que vous révélez (et comment) à vos partenaires, diffuseurs, publics.

La transparence évite les “mauvaises surprises” au moment de livrer.

Comment éviter l’effet “pilot éternel” ?

Trois garde-fous efficaces :

1. un pilote de 4 à 6 semaines,
2. un indicateur de succès (temps, coût, qualité),
3. une décision binaire : on industrialise ou on abandonne.

Le financement sectoriel est précieux quand il sert à sortir du pilotage perpétuel.

Ce que cette annonce change pour 2026 (et comment s’y préparer)

Réponse directe : elle crédibilise les projets qui relient innovation, inclusion et capacité, et elle pousse les organisations à arriver au financement avec un plan IA “prêt à exécuter”.

L’annonce précise qu’une seconde ronde ouvre le 04/11/2025. Nous sommes en décembre 2025 : si vous êtes une organisation, un collectif ou une structure de soutien, c’est le bon moment pour arriver avec un dossier solide.

Un plan simple en 5 blocs (adapté aux projets médias)

• Problème concret : où perdez-vous du temps ou de la qualité ?
• Workflow cible : quelle étape, quel input, quel output, quelle validation ?
• Compétences : qui opère l’outil, qui valide, qui arbitre ?
• Gouvernance : droits, consentement, conservation, sécurité.
• Diffusion/partage : comment vos apprentissages profitent au secteur ?

Le FMC finance des initiatives qui “bouchent des trous” du secteur. Donc un bon dossier IA n’est pas “on veut tester l’IA”. C’est plutôt : “on veut standardiser une pratique qui manque, et on peut la partager”.

Pourquoi c’est aligné avec la transformation IA

Dans les industries créatives, l’IA est en train de déplacer la valeur vers :

• la capacité à produire plus vite sans baisser le niveau,
• la capacité à localiser et exporter,
• la capacité à prouver (process, droits, qualité).

Le financement sectoriel sert exactement ces trois axes.

Prochaine étape : transformer un financement en avantage durable

Le financement du FMC (747 783 $ pour 15 initiatives) est une bonne nouvelle, mais ce n’est pas la vraie victoire. La vraie victoire, c’est quand une initiative laisse derrière elle un standard, une compétence, un réseau, une méthode.

Si vous travaillez dans l’audiovisuel (production, distribution, formation, association, incubateur), je vous conseille de viser une cible très claire : un pipeline IA documenté, testable, transmissible, et défendable sur le plan des droits.

La question qui mérite votre attention en 2026 n’est pas “quel outil IA choisir ?”. C’est : quelle capacité collective veut-on construire pour que l’IA améliore la création sans abîmer la confiance ?