1,8 Md$ : l’IA pour rentabiliser le financement médias

1,8 milliard de dollars d’activité industrielle, près de 20 000 emplois équivalents temps plein, 1 278 projets soutenus : les chiffres publiés le 29/09/2025 par le Canada Media Fund (CMF/FMC) ne sont pas juste « une bonne nouvelle » pour le secteur. Ils racontent quelque chose de plus précis : quand l’investissement public est bien structuré, il crée un effet de levier mesurable.

Mais voici le point que beaucoup d’équipes créatives et de décideurs sous-estiment : la prochaine bataille n’est pas “avoir des fonds” — c’est “transformer chaque dollar en plus de valeur, plus vite, avec moins de friction.” Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle dans les médias (IA générative, analyse d’audience, automatisation de postproduction, outils d’accessibilité) peut faire la différence.

Je vois souvent le même scénario dans les studios, chaînes, boîtes de prod et équipes marketing contenu : on investit dans la création, puis on perd du temps et de l’argent sur la coordination, les versions, les métadonnées, la localisation, la conformité… bref, tout ce qui entoure l’œuvre. L’IA ne remplace pas la créativité. Elle compresse les coûts invisibles et améliore la capacité à itérer.

Ce que le rapport du CMF dit vraiment (au-delà des chiffres)

Réponse directe : le rapport “Built Different” montre un effet multiplicateur clair, mais aussi une contrainte de ressources qui pousse à faire mieux avec moins.

Sur l’exercice 2024–2025, le CMF indique :

• Près de 364 M$ engagés sur 1 278 projets.
• Une baisse de 4,1 % des montants engagés et de 14,6 % du nombre de projets soutenus.
• Chaque dollar investi génère 5,1× en financements publics et privés.
• 6,2 M$ alloués à 81 initiatives (développement sectoriel, partenariats, opportunités pour créateurs en régions, communautés autochtones et sous-représentées).
• Plus de 48 M$ investis en médias numériques interactifs.

On peut lire ces données de deux manières.

Moins de projets soutenus : mauvaise nouvelle ? Pas forcément.

Réponse directe : la baisse du nombre de projets est un signal de sélection plus forte, donc d’exigence de performance et d’alignement stratégique.

Quand les ressources diminuent, les organismes de financement (et les diffuseurs) privilégient les projets qui ont :

• une stratégie d’audience crédible,
• un potentiel d’exportation ou de circulation multi-plateforme,
• un plan de production robuste,
• une capacité à livrer dans les délais.

Dans ce contexte, les équipes qui instrumentent leur pipeline avec des outils IA (préparation, production, post, distribution) partent avec un avantage concret : elles sont souvent plus rapides à démontrer la faisabilité et à réduire les risques.

Le multiplicateur 5,1× : c’est un KPI, pas un slogan

Réponse directe : 5,1× signifie que le financement initial déclenche un assemblage financier — et l’IA peut améliorer ce ratio en réduisant le “coût de coordination” de la production et de la distribution.

Le ratio ne monte pas seulement grâce à de “meilleures idées”. Il monte quand la machine opérationnelle est fluide : budget maîtrisé, planning stable, versions gérables, livrables conformes, marketing prêt au bon moment.

Pourquoi l’IA devient l’outil de rendement des industries créatives

Réponse directe : dans l’audiovisuel et les médias interactifs, l’IA augmente le rendement en accélérant les cycles (développement → production → distribution) et en améliorant la précision des décisions.

On associe encore trop l’IA à « écrire un script » ou « faire une affiche ». C’est réducteur. La valeur réelle, en 2025, se situe souvent dans des tâches moins glamour, mais coûteuses.

1) Préproduction : fiabiliser, pas “inventer”

Réponse directe : l’IA sert surtout à clarifier, structurer et simuler avant de tourner.

Exemples d’usages utiles (et réalistes) :

• Analyse de versions de scénario pour détecter incohérences, répétitions, longueurs (sans dicter le style).
• Préparation de dossiers (synopsis, notes d’intention, pitch deck) en mode assistant pour gagner du temps.
• Extraction de besoins de production à partir d’un texte (décors, costumes, props, effets), puis vérification humaine.

Mon opinion : l’IA en préprod n’est pas là pour “écrire à votre place”, mais pour vous éviter d’arriver au plateau avec des zones floues.

2) Production & postproduction : réduire le “travail invisible”

Réponse directe : l’IA fait gagner des heures sur les opérations répétitives et améliore la qualité de gestion des médias.

• Transcription automatique et logs de rushes pour retrouver une prise en quelques secondes.
• Pré-montage assisté (assemblage, sélection de prises, regroupements) pour accélérer la première version.
• Nettoyage audio, réduction de bruit, séparation voix/ambiance.
• Génération de sous-titres et adaptation multi-formats (avec contrôle qualité).

Ce qui change tout : la vitesse d’itération. Plus on itère vite, plus on peut tester, affiner, et mieux livrer.

3) Distribution & audience : passer du “post-and-pray” à la stratégie

Réponse directe : l’IA permet de mieux emballer un contenu (titres, résumés, métadonnées, extraits) et de piloter la performance par signaux.

Dans les catalogues, la découvrabilité dépend énormément de la qualité des métadonnées et des assets.

• Résumés et descriptions cohérents (multi-plateforme).
• Tagging sémantique (thèmes, tonalité, sujets sensibles) utile pour recommandation et conformité.
• Déclinaisons d’extraits (formats courts, vertical, carrés) alignés sur des objectifs précis.

La majorité des équipes créatives que j’observe ont un problème simple : elles sous-investissent dans l’“emballage” du contenu, alors que c’est souvent ce qui décide si l’œuvre est vue.

CMF + médias interactifs : l’IA est déjà dans le périmètre

Réponse directe : avec plus de 48 M$ investis dans les médias numériques interactifs, le CMF finance un terrain où l’IA est naturellement intégrée (jeu vidéo, XR, expériences immersives).

Jeux vidéo et immersif sont des secteurs où l’IA est partout :

• génération procédurale contrôlée (niveaux, assets),
• tests automatisés,
• personnalisation d’expérience,
• localisation à grande échelle,
• modération et sécurité communautaire.

Le lien avec le rapport est direct : si l’investissement public soutient l’interactif, il soutient aussi — de facto — des pipelines où l’IA optimise la production. Le sujet n’est donc pas “faut-il y aller ?” mais “comment y aller proprement ?”.

Le vrai sujet en 2026 : des règles du jeu claires (et pratiques)

Réponse directe : pour maximiser les retombées économiques et créatives, l’IA doit être encadrée par des pratiques opérationnelles, pas par des intentions.

On peut vouloir “être innovant” et se retrouver avec un risque juridique, social ou réputationnel. Les organisations qui s’en sortent adoptent des règles simples et appliquées.

Un mini-cadre IA pour les équipes médias (utile dès maintenant)

1. Cartographier les usages (préprod, post, marketing, data) et distinguer assistants internes vs outils publics.
2. Définir ce qui est interdit (ex. entraîner un modèle sur des rushes non sécurisés, utiliser des voix sans consentement).
3. Tracer les contenus : journaliser les prompts, versions, outils, et valider les livrables.
4. Mettre un contrôle qualité humain à chaque étape critique (montage final, sous-titres, claims marketing, images).
5. Sécuriser les données (droits, stockage, accès) comme on le ferait pour des masters.

Phrase que j’utilise en interne : “l’IA, c’est un stagiaire très rapide : utile, mais jamais sans supervision.”

FAQ terrain (les questions que tout le monde se pose)

Est-ce que l’IA augmente vraiment le ROI d’un projet financé ?

Réponse directe : oui, surtout en réduisant les coûts de coordination et en accélérant l’itération, ce qui améliore délais, qualité et performance marketing.

Le ROI ne vient pas d’un “contenu généré”. Il vient d’un pipeline plus efficace.

Où commencer si on est une petite structure ?

Réponse directe : commencez par trois chantiers à faible risque : transcription/logging, sous-titrage contrôlé, et génération de métadonnées marketing.

Ce sont des gains rapides, mesurables, et qui ne touchent pas au cœur artistique.

Comment éviter l’effet “tout se ressemble” avec l’IA générative ?

Réponse directe : en gardant l’IA comme outil d’optionnage, et en imposant une direction éditoriale claire (ton, références, interdits, validation).

L’uniformisation vient surtout d’un manque de brief, pas de la technologie.

Ce que les chiffres du CMF suggèrent pour 2026

Réponse directe : la combinaison “financement plus sélectif + besoin de flexibilité” favorise les équipes capables de prouver leur efficacité opérationnelle, et l’IA est un accélérateur.

Le rapport insiste sur une transition vers un financeur plus agile, plus stratégique, plus flexible. Ça ressemble à ce que vivent les producteurs au quotidien : moins de marges d’erreur, plus de pression sur le calendrier, et une obligation de démontrer la traction.

Si vous travaillez dans l’audiovisuel, le jeu vidéo, l’immersif ou le contenu de marque, je parierais sur trois priorités en 2026 :

• Industrialiser la production sans tuer la singularité artistique.
• Outiller la découvrabilité (métadonnées, assets, extraits) comme une discipline à part entière.
• Formaliser une gouvernance IA compatible avec les exigences des partenaires, des talents et du public.

La série “Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives” parle exactement de ça : pas de fantasmes, mais des méthodes pour créer mieux, diffuser mieux, et sécuriser la valeur.

Si vous deviez choisir un seul chantier IA pour les 60 prochains jours, lequel augmenterait le plus votre capacité à livrer — sans compliquer votre production ?