Peanuts chez Sony : l’IA derrière les grands deals médias

630 millions de dollars pour une part restante d’une marque née dans la presse il y a 75 ans : ce montant, annoncé le 19/12/2025, raconte une chose simple. Les IP (propriétés intellectuelles) les plus « classiques » valent de plus en plus cher… parce qu’elles deviennent des systèmes mondiaux de distribution, de licences et de données, pilotés à grande échelle.

L’accord — WildBrain qui cède à Sony sa participation restante dans Peanuts — est présenté comme un moyen d’effacer la dette et de retrouver de la flexibilité financière. Côté acheteur, c’est surtout un mouvement de contrôle : sécuriser l’IP, industrialiser son exploitation, et l’intégrer à une machine globale (streaming, musique, jeux, produits dérivés, partenariats). Le point qui m’intéresse, dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », c’est l’angle suivant : l’IA rend ce contrôle plus rentable, plus mesurable, et plus rapide.

Ce billet décortique ce que ce deal dit du marché — et surtout comment les studios, diffuseurs, producteurs et détenteurs de droits peuvent s’inspirer des mêmes logiques IA + données pour piloter leurs catalogues, négocier des licences et décliner des univers créatifs sans s’épuiser.

Un deal d’IP n’achète pas seulement un personnage : il achète une usine à licences

Quand une entreprise rachète une IP iconique comme Peanuts, elle n’achète pas « des épisodes » ou « des personnages ». Elle achète un droit de produire et de monétiser des variations : animation, formats courts, spéciaux saisonniers, podcasts, live events, produits, collaborations retail, jeux… La valeur n’est pas dans un seul contenu, mais dans la capacité à synchroniser toutes ces déclinaisons.

Aujourd’hui, cette synchronisation dépend de trois actifs invisibles :

• La donnée d’audience (qui regarde, où, quand, combien de temps, et ce qui convertit en achat/licence)
• La capacité de ciblage international (adapter la distribution et le marketing pays par pays)
• La gouvernance des droits (qui peut faire quoi, sur quelle période, sur quel territoire, avec quels assets)

L’IA est devenue la colle entre ces trois couches. Pas une baguette magique. Plutôt un ensemble d’outils qui transforment un catalogue en portefeuille pilotable.

Pourquoi la période compte : décembre, c’est le crash-test des IP familiales

Fin décembre n’est pas un détail. C’est la saison où les contenus familiaux et l’animation se disputent l’attention (vacances scolaires, consommation streaming, achats cadeaux). Une IP comme Peanuts a historiquement une force particulière sur les rendez-vous saisonniers. L’IA permet d’aller plus loin : mesurer, presque en temps réel, quel type de créa, de format et de placement déclenche le plus de visionnages… et quelles activations retail suivent.

Ce que l’IA change vraiment dans la stratégie d’un détenteur de droits

Le bénéfice numéro 1 de l’IA, dans ce type de stratégie, n’est pas « créer du contenu plus vite ». C’est réduire l’incertitude : mieux décider quoi produire, quoi licencier, et dans quel ordre.

1) Segmentation d’audience : arrêter de vendre “grand public”

Les IP patrimoniales ont souvent un réflexe : viser large. Le problème, c’est que « large » coûte cher en marketing et dilue l’identité. Avec des modèles de segmentation (sur des données internes de plateformes, CRM, billetterie, e-commerce, campagnes), on peut isoler des micro-publics activables :

• familles qui consomment des contenus « doux » et courts le matin
• nostalgiques 30–45 ans, très sensibles à l’illustration originale
• marchés où l’animation non-verbale performe mieux (moins de friction de langue)
• profils « gifting » (achats saisonniers, collaborations marque)

Résultat opérationnel : on ne vend plus une IP, on vend des paquets de valeur (format + territoire + fenêtre + cible).

2) Prévision de performance : produire moins, mais mieux ciblé

Des approches de forecasting (prévisions) s’appuient sur l’historique : performance de contenus comparables, saisonnalité, concurrence, signaux sociaux, taux de complétion, rétention. Sans promettre des certitudes, on obtient des fourchettes de performance utiles :

• quel format a le meilleur ratio coût/impact (spécial 22 min vs série 8x7 min)
• quelle période maximise l’attention (et donc le prix de licence)
• quels marchés réagissent le mieux à une déclinaison précise

Position claire : les studios qui n’outillent pas ces prévisions continueront à décider « au feeling »… et se feront battre par ceux qui savent chiffrer leurs paris.

3) Gestion des droits et conformité : le vrai chantier sous-estimé

Derrière chaque deal international, il y a des contrats, des restrictions, des exceptions, des listes d’assets autorisés, des validations de style. L’IA peut aider sur des tâches très concrètes :

• extraction automatique de clauses (territoires, durées, exclusivités)
• détection de conflits (ex. deux licences qui se chevauchent)
• suivi des obligations (crédits, mentions, limites d’usage)
• recherche d’assets (versions approuvées, palettes, fichiers masters)

Pour les équipes, c’est moins de temps perdu en allers-retours, et plus de sécurité juridique. Et dans un grand groupe, la réduction du risque a une valeur financière directe.

Animation : l’IA ne remplace pas l’équipe, elle change le pipeline

Dans l’animation, l’IA est déjà partout… mais souvent de manière discrète, intégrée à des étapes.

Préproduction : accélérer sans homogénéiser

Là où j’ai vu les meilleures pratiques, l’IA sert à multiplier les options, pas à finaliser :

• itérations de moodboards et de palettes
• déclinaisons de cadrages/storyboards pour tester le rythme
• recherche visuelle dans une bible graphique (cohérence de style)

Le piège, c’est l’uniformisation. Une IP comme Peanuts repose sur une sensibilité graphique et narrative précise. L’IA doit donc être encadrée : règles de style, validation humaine, et traçabilité.

Production : optimisation et contrôle qualité

Les gains les plus réalistes se situent sur :

• cleanup et tâches répétitives (selon outils et pipeline)
• repérage d’incohérences (couleurs, proportions, continuité)
• automatisation de versions (formats, recadrages, livrables)

Une bonne règle : l’IA doit réduire le travail invisible, pas réécrire la signature artistique.

Localisation : vitesse et cohérence multi-pays

Pour une IP mondiale, localiser vite est une arme. L’IA aide sur :

• sous-titrage et adaptation (avec relecture éditoriale)
• cohérence terminologique (noms, références, ton)
• priorisation des marchés (où localiser d’abord selon signaux)

Pourquoi ce deal signale une montée en puissance des stratégies « IA + catalogue »

Une IP forte, c’est un avantage. Mais en 2025, l’avantage devient durable quand on sait : mesurer, tester, réallouer. C’est exactement ce que l’IA rend accessible à grande échelle.

Les trois effets de réseau qui augmentent la valeur d’une IP

1. Plus de points de contact = plus de données (streaming, social, retail, jeux)
2. Plus de données = meilleure personnalisation (campagnes, recommandations, offres de licences)
3. Meilleure personnalisation = meilleurs revenus (et donc plus d’investissements dans l’IP)

C’est une boucle. Et quand un grand acteur contrôle l’IP, il contrôle aussi la vitesse de la boucle.

Ce que les acteurs plus petits peuvent copier (sans budget de major)

Vous n’avez pas besoin d’acheter Peanuts pour appliquer la logique. Voilà ce qui marche, même avec une équipe réduite :

• centraliser vos métadonnées (titres, genres, thèmes, cast, durée, territoires, fenêtres) dans un référentiel propre
• mettre en place une taxonomie cohérente (sinon vos modèles ne comprennent rien)
• relier 2–3 sources de signaux : analytics de plateforme, données sociales, historique de ventes/licences
• instaurer un rituel mensuel : qu’est-ce qu’on arrête, qu’est-ce qu’on relance, qu’est-ce qu’on teste ?

Le saut de maturité ne vient pas d’un outil unique. Il vient d’une discipline.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Est-ce que l’IA va “automatiser” la création autour des grandes IP ?

Non, pas au sens où l’équipe créative deviendrait optionnelle. En revanche, l’IA automatise déjà la variation (formats, versions, localisation) et accélère la préproduction. La direction artistique reste le point de vérité.

L’IA aide-t-elle vraiment à négocier des deals de licence ?

Oui, parce qu’elle améliore deux choses : la preuve (données de performance, segmentation) et la vitesse (analyse des historiques, détection d’opportunités, repérage de territoires sous-exploités). Les deals se gagnent souvent sur la préparation.

Quel est le risque principal ?

La gouvernance. Sans cadre (droits, validation, traçabilité, sécurité), on crée des erreurs coûteuses : incohérences de marque, conflits de licences, ou confusion sur les assets autorisés.

La marche à suivre : transformer votre catalogue en actif piloté par la donnée

Si vous travaillez dans un studio, une société de production, une chaîne ou une plateforme, je recommande une approche en trois étapes (simple, mais exigeante) :

1. Cartographier l’IP : où sont les droits, quels territoires, quelles fenêtres, quels partenaires, quels livrables.
2. Choisir 5 KPI utiles (pas 50) : complétion, rétention, coût par minute vue, conversion retail (si applicable), performance par territoire.
3. Tester un cas d’usage IA en 30 jours : segmentation pour une campagne, prévision de performance pour un format, ou extraction de clauses contractuelles.

Cette logique est au cœur de notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives » : l’IA n’est pas une couche “tech” en plus. C’est une manière plus rigoureuse de piloter la création, la distribution et la monétisation.

Le rachat de la participation restante dans Peanuts par Sony illustre une tendance nette : les grands groupes veulent des IP qu’ils peuvent exploiter globalement, et l’IA est l’accélérateur de cette exploitation. La question, pour le reste du marché, n’est pas “faut-il s’y mettre ?”. C’est : qu’est-ce que vous voulez mesurer, et à quelle vitesse êtes-vous capable de décider ?