27 M$ du FMC : l’IA peut déjà faire la différence

Le 21/11/2025, le Fonds des médias du Canada (FMC) a annoncé 26 897 000 $ alloués à 63 projets via la 2e édition de son Distributor Program. Ce qui compte, au-delà du montant, c’est le signal industriel : on finance des œuvres (jeunesse, documentaire, fiction…) avec une logique de distribution plus souple, sans obligation de diffuseur canadien.

Dans une industrie où la pression sur les budgets est permanente et où l’attention du public se fragmente, cette flexibilité change la façon de monter un plan de financement… et donc la façon de produire. Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle dans les médias peut devenir un avantage concret, pas un gadget : réduire les frictions, accélérer certaines étapes, mieux cibler les audiences, et sécuriser des décisions créatives.

Je vois 2026 comme une année charnière : les équipes qui intégreront l’IA de manière “propre” (gouvernance, droits, traçabilité) iront plus vite, avec moins de gaspillage. Les équipes qui improviseront risquent de perdre du temps en validation, en juridique, et en réputation.

Ce que dit vraiment l’annonce du FMC (et pourquoi c’est important)

Le point central est simple : 63 projets sélectionnés, dont 44 anglophones et 19 francophones, pour un total de 26,897 M$. Les genres financés donnent aussi une indication très opérationnelle des besoins à venir : 25 productions Jeunesse, 24 Documentaires, 12 Fictions, et 2 projets Variétés/Arts de la scène.

Autre donnée très parlante : la répartition régionale. 26 projets en Ontario, 26 au Québec, puis C.-B. (5), Manitoba (3), Nouvelle-Écosse (2), Alberta (1). Autrement dit, l’écosystème est dense là où les talents, les studios, les postproductions et les distributeurs sont structurés—mais l’opportunité de montée en puissance de l’IA existe partout.

Ce programme, lancé en 10/2024, a été conçu pour offrir plus de flexibilité : la contribution financière d’un distributeur admissible peut suffire à “déclencher” le financement du FMC, sans diffuseur. Ça réduit une barrière, et ça accélère les trajectoires de projets.

Phrase à garder en tête : quand le financement devient plus flexible, la compétition se déplace sur l’exécution—et l’IA améliore justement l’exécution.

Pourquoi l’IA colle parfaitement au modèle “Distributor Program”

Le Distributor Program met implicitement l’accent sur un élément : la capacité d’un projet à exister dans un marché de distribution. L’IA est utile précisément parce qu’elle aide à connecter production et distribution au lieu de les traiter comme deux mondes séparés.

Moins de dépendance au diffuseur = plus de responsabilité “go-to-market”

Sans diffuseur imposé, les équipes doivent souvent mieux répondre à ces questions :

• Quelle audience vise-t-on vraiment (et sur quels territoires) ?
• Qu’est-ce qui rend le projet “vendable” sans dénaturer l’intention artistique ?
• Quels livrables et quelles versions seront nécessaires (langues, formats, sous-titres, accessibilité) ?

L’IA peut rendre ces réponses plus rapides et plus étayées, par exemple via :

• Analyse de tendances (thématiques, formats, durées) à partir de données internes (catalogues, performances passées) ;
• Simulation de packaging (logline, synopsis, pitch deck, variantes de positionnement) ;
• Préparation à la distribution (sous-titrage, transcription, détection de scènes, métadonnées).

Distribution = métadonnées, recommandation, et vitesse

La distribution moderne dépend énormément des métadonnées : titres, résumés, tags, catégories, timecodes, langues, claims musicaux, accessibilité, etc. Les outils IA sont très efficaces pour :

• générer des descriptions multi-versions (plateformes, pays, âges) ;
• proposer une taxonomie de tags cohérente ;
• accélérer le chapitrage et l’indexation.

Résultat : un projet arrive plus vite “prêt à être distribué”, ce qui compte dans un calendrier où les fenêtres de programmation se referment vite.

Où l’IA apporte des gains immédiats selon les genres financés

Les 63 projets couvrent plusieurs genres. Bonne nouvelle : les cas d’usage IA ne sont pas identiques, et c’est justement ce qui permet une intégration intelligente.

Jeunesse : itérations rapides et cohérence de marque

Les productions Jeunesse (25 projets) vivent souvent avec des contraintes fortes : cohérence de personnages, rythme, clarté, localisation, déclinaisons.

Usages IA pragmatiques :

• Bibles de série assistées (cohérence des personnages, lieux, règles du monde) ;
• Prévisualisation plus rapide (animatiques, storyboards assistés) ;
• Localisation (doublage assisté, sous-titres, adaptation de scripts) avec contrôle humain strict.

Mon avis : sur la jeunesse, l’IA sert surtout à réduire les temps morts entre versions, sans toucher au cœur créatif.

Documentaire : dérushage, recherche, et narration assistée

Avec 24 documentaires, on est sur un terrain où l’IA peut faire gagner des semaines.

Concrètement :

• transcription automatique + recherche sémantique dans des centaines d’heures d’entrevues ;
• détection de thèmes (personnes, lieux, sujets) pour structurer un récit ;
• aide au dérushage (repérage de moments forts, silences, répétitions).

Le piège à éviter : confondre vitesse et vérité. L’IA doit aider à organiser, pas à inventer. Les équipes qui mettront en place une méthode de vérification éditoriale dès le départ auront un avantage.

Fiction : préparation, planification, et postproduction “plus propre”

Sur la fiction (12 projets), l’IA est utile surtout en amont et en aval :

• breakdown de scénario (scènes, personnages, décors, accessoires) pour préparer le plan de travail ;
• estimation de complexité (jours de tournage, besoins VFX) ;
• postproduction assistée : nettoyage audio, séparation de stems, détection de problèmes d’images.

Ce qui marche bien, d’expérience : réserver l’IA aux tâches qui ont un bon ratio “gain/risque”, et garder l’intention artistique sous contrôle direct de l’équipe.

Variétés / arts de la scène : accessibilité et multi-format

Deux projets seulement, mais un enjeu fort : ces contenus doivent exister en extraits, en formats courts, en rediffusions, avec accessibilité.

L’IA aide à :

• générer des clips à partir de repères (applaudissements, pics sonores, changements de plan) ;
• produire plus vite des versions sous-titrées et adaptées.

Un plan d’intégration IA “finançable” et crédible (sans se tirer une balle dans le pied)

La meilleure façon d’intégrer l’IA dans un projet financé, c’est de la traiter comme un lot de production à part entière : objectifs, limites, responsabilités, validation.

1) Définir un périmètre IA qui sert le calendrier

Exemple de périmètre raisonnable (très souvent acceptable) :

• transcription, traduction, sous-titrage (avec relecture) ;
• indexation et métadonnées ;
• nettoyage audio et assistances techniques ;
• analyse d’audience basée sur données internes.

À éviter si vous n’avez pas de cadre juridique solide : génération d’éléments “style imité”, voix synthétiques non autorisées, ou entraînement sur des contenus sans droits.

2) Mettre noir sur blanc la gouvernance (droits, traçabilité, validation)

Trois règles simples qui rassurent tout le monde (production, distribution, financeurs) :

• Traçabilité : garder une trace de ce qui a été produit avec IA, par quel outil, et à quelle étape.
• Droits : vérifier licences, sources, et autorisations (voix, images, musiques, datasets).
• Validation humaine : définir qui signe la version finale (montage, sous-titres, traductions, livrables).

3) Parler distribution dès le montage

Si le programme met le distributeur au centre, il faut que la postproduction pense déjà :

• versions linguistiques (FR/EN, et parfois plus) ;
• accessibilité (sous-titres SME, audiodescription) ;
• déclinaisons formats (bandes-annonces, vertical, extraits).

L’IA peut accélérer ces livrables, mais le point clé est organisationnel : un pipeline clair évite les retours tardifs qui coûtent cher.

Questions fréquentes (et réponses franches)

Est-ce que l’IA peut aider à obtenir un financement comme celui du FMC ?

Oui, si elle renforce un dossier sur des éléments concrets : calendrier plus réaliste, stratégie de distribution, capacité à livrer des versions et métadonnées, plan de contrôle qualité. Non, si elle sert juste à “faire moderne”.

L’IA va-t-elle remplacer des métiers ?

Elle remplace surtout des tâches répétitives et chronophages. Les métiers qui montent en valeur sont ceux qui cadrent, vérifient, et décident : montage, éditorial, supervision VFX/son, production, juridique, distribution.

Quel est le meilleur endroit pour commencer, sans risque ?

La combinaison la plus sûre est : transcription + recherche sémantique + sous-titrage avec relecture. ROI rapide, risques maîtrisables, bénéfice clair pour la distribution.

Ce que les créateurs et distributeurs devraient faire en janvier 2026

Si vous travaillez sur un projet (ou une ardoise) qui vise des financements et une distribution solide, voici un plan d’action très simple :

1. Lister 5 tâches où l’IA ferait gagner du temps sans toucher à l’intention créative.
2. Écrire une charte IA d’une page (outils autorisés, traçabilité, validation, règles de droits).
3. Définir vos livrables distribution dès la préprod (langues, accessibilité, formats, métadonnées).
4. Mesurer un indicateur concret : heures gagnées en dérushage, coût/heure de transcription, délai de livraison des sous-titres, etc.

Ce qui se joue avec les 27 M$ du Distributor Program, c’est la capacité des projets à être prêts pour un marché réel. L’IA, bien cadrée, est une méthode très efficace pour y arriver.

La suite logique, dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », c’est de passer du discours à l’atelier : quels workflows IA adopter, et comment prouver leur valeur sans fragiliser vos droits ni votre identité artistique ?