FMC : 7 M$ pour prototyper 31 projets, et l’IA en embuscade

Le 03/12/2025, le Fonds des médias du Canada (FMC) a annoncé un chiffre qui mérite qu’on s’y arrête : 6 984 684 $ investis pour prototyper 31 projets de médias numériques interactifs. Dit autrement : de l’argent public et para-public mis sur la table pour tester, très tôt, des idées qui pourraient devenir les prochains jeux, expériences immersives ou formats interactifs capables de voyager hors du Canada.

Ce qui m’intéresse ici n’est pas seulement l’annonce — c’est ce qu’elle raconte sur l’état du secteur fin 2025, et surtout sur un sujet qu’on voit partout dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives » : l’IA s’insère de plus en plus au moment du prototypage, là où se décide le “pourquoi” et le “comment” d’un projet, pas seulement son vernis final.

Le prototype, c’est le laboratoire. Et en 2025, les laboratoires créatifs ne tournent plus sans IA : génération d’assets, tests d’UX à grande échelle, personnalisation, localisation, analyse des retours, et même écriture interactive. L’annonce du FMC devient donc un signal : le marché finance l’expérimentation, et l’IA peut amplifier le rendement de chaque dollar investi.

Ce que l’annonce du FMC dit vraiment sur le marché

Réponse directe : ces 7 M$ confirment que la valeur se déplace vers l’itération rapide, la preuve de concept et l’interactivité — des terrains où l’IA accélère mécaniquement les cycles.

Le FMC indique que les 31 projets sélectionnés sont 29 jeux vidéo et 2 expériences interactives/immersives, répartis ainsi : 12 au Québec, 7 en Ontario, 6 en Alberta, 5 en Colombie-Britannique, 1 à Terre-Neuve-et-Labrador. Côté langues, 16 prototypes en anglais et 15 bilingues.

Trois lectures pratiques pour les studios, producteurs et équipes média :

1. Le jeu vidéo reste le moteur des médias interactifs financés. Pour les équipes créatives, ça signifie des pipelines de production qui ressemblent de plus en plus à ceux du game dev (sprints, builds, tests, télémetrie).
2. Le bilinguisme n’est plus une “option marketing” : près d’un projet sur deux est bilingue dès le prototype. C’est un indice clair que la localisation et la narration multi-langues entrent tôt dans le design.
3. La géographie compte encore : Québec et Ontario pèsent lourd, mais l’Ouest (Alberta + C.-B.) est loin d’être marginal. On voit un Canada créatif multipolaire, utile pour recruter, coproduire, et diversifier les sensibilités artistiques.

Et maintenant, le point crucial : le FMC finance la phase de prototypage, définie comme un moment d’expérimentation, test et validation de concepts pour arriver à un premier prototype fonctionnel. C’est exactement la zone où l’IA a le meilleur rapport effort/impact.

Pourquoi le prototypage est la meilleure porte d’entrée pour l’IA

Réponse directe : au prototypage, l’objectif n’est pas la perfection, mais la vitesse d’apprentissage — et l’IA est un multiplicateur d’apprentissage.

Un prototype sert à répondre à des questions simples et décisives :

• Est-ce que l’interaction est fun, claire, mémorable ?
• Est-ce que l’expérience tient sur 10 minutes… et donne envie d’y revenir ?
• Est-ce que le cœur narratif fonctionne sans exposition interminable ?
• Est-ce que le modèle économique est crédible (premium, F2P, abonnement, B2B, etc.) ?

L’IA permet d’attaquer ces questions en réduisant trois goulots d’étranglement.

1) Produire des variantes sans exploser le budget

Réponse directe : l’IA générative aide à créer rapidement des variantes d’environnements, dialogues, quêtes, UI, et éléments visuels pour comparer ce qui marche.

Ce n’est pas “remplacer des artistes”. C’est tester plus d’options avant de figer une direction artistique. Dans un prototype, on veut souvent :

• 3 ambiances visuelles au lieu d’1
• 2 tons narratifs au lieu d’1
• 4 versions d’un tutoriel au lieu d’1

L’IA permet de monter ces variantes plus tôt, puis d’investir ensuite dans la version gagnante avec une production traditionnelle soignée.

2) Améliorer l’UX avec des tests plus riches

Réponse directe : en combinant instrumentation (télémétrie) et IA d’analyse, on comprend mieux où les joueurs décrochent — et pourquoi.

Sur un prototype de jeu, quelques indicateurs suffisent pour prendre de meilleures décisions :

• temps moyen avant abandon
• taux de complétion du tutoriel
• points de friction (morts, retours arrière, menus)
• séquences les plus rejouées

Ensuite, des modèles d’analyse (clustering, segmentation, détection d’anomalies) aident à distinguer :

• un “problème de difficulté”
• un “problème de compréhension”
• un “problème de rythme”

Je le vois souvent : sans analyse structurée, une équipe “sent” qu’il y a un souci, mais passe deux sprints à deviner. Avec une approche data + IA, on tranche plus vite.

3) Penser personnalisation et accessibilité dès le début

Réponse directe : l’IA permet de prototyper des expériences adaptatives (difficulté, narration, recommandations) et des aides à l’accessibilité sans tout reconstruire plus tard.

Dans l’interactif, l’accessibilité n’est pas un module qu’on colle à la fin. Exemple :

• sous-titres dynamiques et contextualisés
• modes daltonisme testés très tôt
• assistance à la navigation (indices adaptatifs)
• réglages de difficulté intelligents

Un prototype qui intègre ces dimensions gagne du temps — et augmente ses chances de financement/partenariats ultérieurs.

5 usages IA très concrets pour des prototypes interactifs (et leurs limites)

Réponse directe : l’IA est utile si elle est cadrée par une intention créative claire, un protocole de test, et une gouvernance des données.

Voici cinq usages “prêts à l’emploi” que des équipes financées au prototypage peuvent activer sans tomber dans le gadget.

1) Narration interactive assistée (mais éditée)

• Génération de brouillons de dialogues pour NPC secondaires
• Variantes de quêtes courtes pour tester le rythme
• Arbres de conversation plus denses pour une même scène

Limite : sans direction éditoriale ferme, on obtient une écriture générique. La règle que j’applique : l’IA propose, l’auteur dispose, et on garde une bible de ton.

2) Localisation bilingue dès le prototype

• Pré-traductions + harmonisation terminologique
• Tests A/B de formulations (tutoriaux, menus)

Limite : la localisation créative (humour, références culturelles, registres) demande des humains. En revanche, l’IA accélère la première passe et réduit la dette.

3) Génération d’assets “jetables” pour itérer

• placeholders visuels cohérents
• variations de props, textures, icônes

Limite : il faut clarifier les droits d’usage, les sources d’entraînement, et ce qui sera remplacé en production. Pour un prototype, c’est faisable, mais ça se documente.

4) QA et détection de bugs orientés expérience

• analyse de sessions de jeu
• repérage de boucles d’échec (le joueur tourne en rond)

Limite : l’IA n’élimine pas le test humain. Elle aide à prioriser.

5) Personnalisation (sans “boîte noire”)

• difficulté adaptative simple
• recommandations de contenu interne (quêtes, modes)

Limite : si personne ne comprend pourquoi le jeu s’adapte, le joueur le ressent comme injuste. L’adaptation doit rester explicable.

Une phrase que je répète en atelier : un bon prototype ne prouve pas que vous avez raison, il prouve ce qui mérite d’être construit ensuite.

Ce que ces 31 prototypes annoncent pour 2026 côté médias et création

Réponse directe : on va voir plus d’expériences “hybrides” où la frontière entre jeu, film, documentaire et installation immersive s’efface — et l’IA sera souvent la colle technique.

Avec 29 jeux sur 31 projets, le message est net : l’interactivité est devenue une grammaire dominante. Mais les deux projets immersifs indiquent aussi une tendance : le récit audiovisuel se déplace vers des formats participatifs (musées, festivals, plateformes, événements).

À l’échelle de l’industrie créative, les prototypes financés jouent un rôle de radar : ils révèlent les paris du moment. Fin 2025, ces paris ressemblent à :

• des équipes capables de livrer vite
• des concepts testables en conditions réelles
• des productions pensées pour plusieurs publics (bilingue, multi-province, multi-plateforme)

L’IA s’insère là où ces paris sont risqués : elle réduit le coût de l’exploration, sans enlever la responsabilité créative.

“People also ask” : questions qu’on me pose sur IA + prototypage

L’IA est-elle indispensable pour obtenir des financements ?

Non. Mais ne pas montrer une stratégie IA (même minimale) devient un angle mort si votre projet dépend d’itération rapide, de personnalisation ou de localisation.

Par quoi commencer si on a une petite équipe ?

Commencez par un seul objectif mesurable : réduire le temps de création de variantes (UI, quêtes, assets temporaires) ou mieux analyser les retours joueurs. Un seul. Bien fait.

Comment éviter l’effet “prototype IA” qui sonne creux ?

En écrivant noir sur blanc :

• ce que l’IA fait
• ce qu’elle ne fait pas
• qui valide
• comment vous testez (métriques + retours qualitatifs)

Et maintenant : transformer un prototype en opportunité business (et en leads)

Ces annonces de financement rappellent une réalité simple : l’argent va vers les équipes qui prouvent, tôt, qu’elles savent apprendre. Si vous produisez des médias interactifs, du contenu immersif, ou des expériences éditoriales pilotées par la donnée, l’IA n’est pas une décoration. C’est une méthode pour itérer mieux, et documenter vos décisions.

Si vous voulez, je peux vous aider à cadrer une approche IA “prototypage-first” : définition des cas d’usage, choix d’outils, gouvernance (droits, données, traçabilité), et surtout un plan de test qui parle à des financeurs et partenaires.

La question qui devrait guider votre prochaine itération est la suivante : quelle hypothèse créative votre prototype doit-il invalider en premier — et comment l’IA peut-elle accélérer cette preuve ?