Docu-série et IA : produire des récits qui rassemblent

Le 04/12/2025, une docu-série canadienne sort gratuitement en ligne après un été de tournage sur les routes : The Stories That MADE Us, menée par George Stroumboulopoulos (« Strombo »). Le format est simple, presque désarmant : une équipe, un pays, et une question unique posée à chaque rencontre — « Quelle œuvre canadienne vous a “fait·e” ? » Résultat annoncé : 27 conversations longues, plus de 100 micro-témoignages, 14 villes et 7 provinces + 1 territoire.

Ce projet a une valeur particulière pour notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives ». Parce qu’il rappelle une vérité que beaucoup d’équipes éditoriales oublient quand elles parlent d’IA : l’émotion vient d’abord de l’humain, mais la portée (découverte, accessibilité, personnalisation, distribution) dépend de plus en plus des outils. L’IA ne remplace pas un road trip. Par contre, elle peut aider à mieux capter, mieux monter, mieux diffuser et mieux faire durer ces histoires.

Ce billet prend la docu-série comme point de départ pour répondre à une question très concrète : comment un documentaire “terrain” peut-il devenir un actif média multipliant les audiences grâce à des usages responsables de l’IA ?

Ce que le road trip de Strombo dit (vraiment) sur les audiences

Le point clé : les audiences ne demandent pas seulement du contenu, elles demandent un miroir. Une œuvre « qui m’a fait·e » n’est pas un titre, c’est un souvenir, un contexte, une identité. Cette mécanique est puissante pour trois raisons.

D’abord, elle fabrique de la proximité. Quand une docu-série passe des icônes (acteur·rices, astronautes, réalisateur·rices) aux « gens ordinaires », elle casse l’idée que la culture est réservée à une élite. Dans la liste des participant·es, on voit justement ce mélange : figures nationales, artistes, sportif·ves, et vox pops.

Ensuite, elle agit comme un test grandeur nature de souveraineté culturelle. Une conversation avec le Premier ministre Mark Carney (dans le récit officiel) n’a pas seulement une portée médiatique : elle valide que le sujet n’est pas “nostalgique”, mais stratégique. Quand une industrie sait raconter ses propres histoires, elle garde une partie de sa capacité à se définir.

Enfin, elle correspond très bien à la logique actuelle des plateformes : l’attention se gagne par fragments, mais la fidélité se construit sur la durée. Une docu-série en épisodes, publiée en ligne (YouTube + plateforme dédiée), se prête naturellement à une stratégie en « capsules » pour les réseaux, sans trahir le format long.

Phrase à garder en tête : un documentaire n’est plus seulement un film, c’est un écosystème de formats.

Du tournage au montage : où l’IA aide sans abîmer le réel

Le point clé : l’IA est utile quand elle réduit la friction, pas quand elle « invente » la réalité. Dans un documentaire de route (beaucoup d’heures, beaucoup d’interlocuteur·rices, beaucoup de lieux), les goulots d’étranglement sont connus : dérushage, indexation, montage, versions, sous-titres.

Dérushage et recherche dans les interviews

Sur une série basée sur 27 entretiens longs + plus de 100 vox pops, la différence entre « on retrouve vite le bon passage » et « on le cherche pendant des heures » devient un enjeu budgétaire.

Ce qui marche bien en production :

• Transcription automatique (avec repérage temporel) pour naviguer dans les rushes comme dans un document texte.
• Extraction de thèmes (identité, enfance, représentation, région, langue, humour, etc.) pour construire un plan de montage.
• Recherche sémantique : taper « première fois que j’ai vu… » ou « ça m’a donné le courage… » et retrouver les moments pertinents.

Le gain n’est pas “magique”. Il est mesurable : des journées de dérushage économisées et un montage qui se concentre sur les choix créatifs.

Sous-titrage et accessibilité (là où l’IA a un impact social)

Dans une docu-série pancanadienne, la diversité linguistique et la variété d’accents sont une richesse… et un défi. L’IA peut accélérer :

• le sous-titrage multilingue,
• les pistes de sous-titres adaptées (malentendant·es),
• la description audio assistée (à finaliser humainement).

Mon avis : si vous devez choisir un premier cas d’usage, prenez celui-ci. L’accessibilité n’est pas un bonus, c’est un multiplicateur d’audience et un signal de qualité.

Montage “assisté” (pas montage “automatique”)

L’IA peut proposer des assemblages, des moments forts, des repères émotionnels (silences, rires, intensité). Mais le documentaire a une règle d’or : le sens naît de l’intention.

Un bon cadre de travail :

1. L’IA suggère des segments et des regroupements thématiques.
2. Le ou la monteur·euse décide du récit, du rythme, et de l’éthique.
3. L’équipe valide les passages sensibles (contexte, nuances, équité de représentation).

Distribution : “de la route aux algorithmes” sans perdre son âme

Le point clé : les algorithmes n’aiment pas les “œuvres”, ils aiment les signaux. Une docu-série, pour exister sur les plateformes, doit apprendre à parler leur langage — sans se dénaturer.

Découper intelligemment : capsules, extraits, et cohérence éditoriale

Pour un projet comme The Stories That MADE Us, la tentation serait de publier des extraits au hasard. Mauvaise idée. Ce qui fonctionne, c’est un système.

Un modèle très efficace :

• 1 épisode long (la destination principale)
• 6 à 10 capsules verticales (30–60 s) centrées sur une émotion + une œuvre citée
• 3 extraits “citation” (10–15 s) pensés pour le partage
• 1 compilation thématique (ex. « Les œuvres qui ont donné confiance »)

L’IA peut aider à repérer les passages « clipables » (forte intensité, punchlines, tournures mémorables), mais le tri final doit rester éditorial.

Personnaliser la découverte sans enfermer les publics

La personnalisation est utile quand elle ouvre des portes. Elle devient toxique quand elle rétrécit la culture.

Approche responsable recommandée :

• recommander un extrait proche et un extrait « surprise » (région/genre/langue différente),
• varier les profils (icônes + anonymes),
• éviter de pousser uniquement les visages déjà connus.

En clair : l’IA de recommandation doit amplifier la diversité du catalogue, pas l’aplatir.

Mesurer ce qui compte (au-delà des vues)

Les équipes médias qui génèrent des leads font souvent la même erreur : suivre la performance uniquement avec des métriques de surface.

Sur une docu-série, je privilégie :

• taux de complétion (épisode + capsules),
• retour par épisode (fidélité),
• partages/commentaires qualitatifs (preuve d’impact),
• croissance des abonnements (capital audience),
• inscriptions (newsletter, liste d’attente, événements) — le pont vers le lead.

Transformer une docu-série en machine à contenus (sans faire “promo”)

Le point clé : un documentaire peut alimenter une stratégie éditoriale pendant 6 à 12 mois si vous organisez la matière.

Voici une méthode concrète, que j’ai trouvée très efficace sur des projets riches en interviews.

1) Construire une “bibliothèque de moments”

Créez une base simple (tableur ou outil de production) avec :

• invité·e / ville / langue
• œuvre citée
• émotion dominante (fierté, colère, gratitude, humour…)
• thème (identité, communauté, représentation, métier…)
• timecode
• statut (validé, sensible, à vérifier)

L’IA peut pré-remplir 60–80% (transcription + tags), mais le dernier mot est humain.

2) Décliner en 5 familles de contenus

• Éditorial : « 5 œuvres qui ont façonné des carrières canadiennes »
• Éducation : « comment se construit une identité culturelle à l’écran »
• Coulisses : logistique de tournage, méthode d’interview, choix de montage
• Communauté : appels à témoignages, réactions, réponses aux commentaires
• Business/industrie : financement, distribution, accessibilité, mesure d’impact

Ce mix permet d’éviter le piège du « tout extrait, tout le temps ».

3) Créer un point d’entrée “lead” utile

Si votre objectif est la génération de leads (studios, diffuseurs, institutions, marques), proposez un actif concret :

• un audit express de votre chaîne de production IA (30 minutes)
• un kit accessibilité (checklist sous-titres + workflow)
• un template de bibliothèque de moments

L’idée : donner un outil plutôt qu’un discours.

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’IA peut-elle “écrire” un documentaire ?

Elle peut aider à structurer, résumer, proposer des pistes. Mais le documentaire repose sur un pacte de réalité : l’écriture doit rester ancrée dans le terrain, les intentions et l’éthique.

Où sont les risques ?

Trois zones rouges :

• hallucinations (résumés inexacts, erreurs de noms/lieux)
• biais de mise en avant (toujours les mêmes profils poussés)
• décontextualisation (extraits qui trahissent la nuance)

Une règle simple : tout ce qui modifie le sens doit être validé humainement.

Par quoi commencer si on a une petite équipe ?

Par l’ordre le plus rentable :

1. transcription + recherche dans les rushes,
2. sous-titrage et accessibilité,
3. découpe en capsules avec validation éditoriale,
4. analytics orientés “fidélité + conversion”.

Ce que The Stories That MADE Us annonce pour 2026

Le point clé : la prochaine bataille n’est pas “IA vs création”, c’est “organisation vs chaos”. Les projets qui gagneront en 2026 ne seront pas ceux qui font le plus de bruit sur l’IA, mais ceux qui transforment l’IA en process : traçabilité, accessibilité, distribution, mesure, et respect des personnes filmées.

Cette docu-série rappelle aussi quelque chose de très saisonnier en décembre : les publics ont envie de bilans, de récits fondateurs, de ce qui relie. Une série qui demande « quelle histoire vous a construit·e ? » arrive au bon moment — et l’IA peut l’aider à toucher plus de monde, dans plus de formats, plus longtemps.

Si vous produisez du documentaire, de la télévision, du podcast filmé, ou du contenu de marque culturel : faites l’inventaire de vos histoires, puis outillez leur circulation. La route donne la matière. Les algorithmes donnent la distribution. Votre équipe, elle, donne le sens.

Et vous, dans votre catalogue, quelles œuvres ont “fait” votre public — et comment l’IA pourrait aider à les retrouver, les partager, et les transmettre sans les dénaturer ?