IA & streaming : séduire les jeunes sans trahir la création

La bataille pour les 15–34 ans ne se gagne plus avec “une bonne affiche” et un budget média. Elle se gagne sur un détail : la sensation qu’une plateforme comprend vraiment ce que vous voulez regarder, maintenant. C’est précisément le terrain sur lequel des diffuseurs comme Crave et Noovo (Bell Media) disent vouloir aller chercher de “nouvelles perspectives” et des publics plus jeunes, en misant notamment sur des succès francophones à portée pancanadienne.

Ce mouvement n’a rien d’anecdotique. Au Canada comme en Europe francophone, les usages se fragmentent : une partie du public binge-watch, une autre picore des extraits sur mobile, et tout le monde compare l’expérience à celle des plateformes les plus “fluides”. Résultat : la stratégie éditoriale et la stratégie produit (reco, discovery, formats, timing) doivent enfin travailler ensemble.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives”, je défends une idée simple : l’IA n’est pas là pour remplacer les créateurs. Elle est là pour aider les équipes contenu, marketing et produit à (1) comprendre vite, (2) tester proprement, (3) distribuer mieux — sans “aplatir” la singularité. Voyons comment la recherche de nouvelles voix chez Crave et Noovo peut devenir un modèle… si on fait les bons choix.

Crave et Noovo : une même obsession, une exécution différente

Point clé : viser plus jeune impose de changer la manière de commander, lancer et accompagner une série. Pas seulement le thème ou le casting.

D’après l’angle mis en avant par Bell Media, l’objectif est clair : renouveler les perspectives et obtenir des hits francophones capables de voyager d’une province à l’autre. Un titre comme Empathie (cité comme exemple de réussite) illustre un pari fréquent en 2025 : parler à des audiences jeunes sans écrire “pour les jeunes” au sens marketing du terme.

Ce que beaucoup de diffuseurs sous-estiment, c’est que “rajeunir” ne veut pas dire courir après des tendances TikTok. Ça veut dire :

• Réduire la friction entre l’envie et le visionnage (découverte, recommandation, reprise multi-écrans)
• Accepter des tonalités plus tranchées (écriture, rythme, points de vue)
• Travailler la sérialité et la conversation sociale (extraits, moments partageables)
• Mesurer autrement (au-delà du simple démarrage J+1)

Et c’est là que l’IA devient intéressante : pas comme une “boîte magique”, mais comme une couche d’analyse et d’orchestration autour de décisions éditoriales.

Ce que les jeunes audiences attendent vraiment (et comment l’IA le rend mesurable)

Réponse directe : les jeunes publics n’achètent pas un catalogue, ils achètent une expérience de découverte. Et cette expérience doit être cohérente sur mobile.

1) Une promesse claire en moins de 10 secondes

Une bande-annonce de 2 minutes, c’est parfois trop long. Les plateformes qui progressent sur les 15–34 ans savent condenser : pitch + ton + “raison de rester”.

Comment l’IA aide concrètement :

• Détection des “moments forts” (pics d’attention, scènes pivot) pour créer 3–5 teasers courts
• A/B testing créatif accéléré : différentes accroches, différents montages, différentes vignettes
• Analyse sémantique des commentaires et critiques pour identifier ce qui résonne (ou agace)

2) Une recommandation qui ne vous enferme pas

Les jeunes veulent de la pertinence, mais pas une bulle. Le piège, c’est de sur-optimiser les recos au point de rendre la plateforme prévisible.

Ce que j’ai vu marcher : introduire un quota de “découverte contrôlée” : 70% proche de vos goûts, 30% exploratoire. L’IA sert alors à choisir intelligemment ce 30%.

3) Des identités culturelles assumées, pas des produits “neutres”

Le succès de certaines fictions francophones tient souvent à un paradoxe : plus c’est local dans les détails, plus ça voyage. Un langage, un rythme, une manière de filmer, une vérité sociale.

Rôle utile de l’IA : aider les équipes à repérer où se trouvent les “codes” qui font identité (lexique, thèmes, arcs narratifs), sans demander d’uniformiser.

De “nouvelles perspectives” à une stratégie IA : 4 usages qui respectent la création

Réponse directe : l’IA est la plus rentable quand elle accélère les décisions répétitives et libère du temps pour l’éditorial. Pas quand elle réécrit une série à la place d’une salle.

1) Ciblage d’audience : passer de “démos” à des communautés

Segmenter “18–24” ne veut plus dire grand-chose. Les communautés se structurent par goûts (thriller psychologique, comédie cringe, docu-vérité), par rythmes (épisodes courts vs longs) et par contextes (transports, soirée, multi-écrans).

Pratique recommandée : créer 6 à 10 segments “vivants” (ex. les binge du dimanche, les viewers mobile, les curieux de l’actualité sociale) et suivre leur évolution mensuelle.

2) Greenlight plus intelligent : réduire l’angle mort entre intuition et data

La donnée ne doit pas dicter la création, mais elle peut réduire les erreurs évitables : mismatch de ton, confusion de promesse, mauvaise fenêtre de lancement.

Ce que l’IA peut fournir avant le tournage :

• Simulation de traction : comparaison avec des titres proches (thème, format, tonalité)
• Lecture assistée des scripts : cohérence des arcs, densité des scènes, répartition des personnages
• Détection de risques marketing : difficulté à résumer, absence de “hook” clair

Une série difficile à pitcher en une phrase est souvent difficile à vendre. L’IA peut aider à le voir tôt.

3) Personnalisation éditoriale : une page d’accueil qui parle français… et contexte

Sur des plateformes bilingues ou multiculturelles, la personnalisation ne se limite pas à la langue. Elle inclut : références, humour, sujets, niveau de sous-titres, et même longueur idéale des contenus selon l’heure.

Exemple d’orchestration simple :

• Semaine : pousser des formats courts/épisodes “faciles à reprendre”
• Week-end : pousser des arcs longs et des marathons
• Vacances des Fêtes (décembre) : recommandations “collectives” (à regarder en groupe) + contenus feel-good

4) Mesure de l’engagement : arrêter de ne regarder que le démarrage

Pour toucher plus jeune, il faut suivre des métriques adaptées :

• Taux de complétion (par épisode et par saison)
• Temps avant abandon (où décroche-t-on ?)
• Reprise (revient-on le lendemain ?)
• Partage (extraits, discussions, mentions)
• Contribution au catalogue (est-ce que le titre attire vers d’autres contenus ?)

L’IA excelle pour relier ces signaux à des décisions actionnables : changer l’ordre des vignettes, proposer un récap, tester un autre extrait d’ouverture, ajuster la notification.

Le piège : optimiser au point d’éteindre la voix des auteurs

Réponse directe : une stratégie IA mal pilotée fabrique des contenus “moyens” qui ne fâchent personne… et n’enthousiasment personne.

Quand une plateforme vise plus jeune, la tentation est forte : regarder les tendances, copier les formats, lisser les aspérités. À court terme, ça peut améliorer quelques courbes. À moyen terme, ça détruit le capital de marque.

Voici trois garde-fous simples que je recommande aux équipes streaming et chaînes :

1. Séparer l’IA d’aide à la distribution (reco, packaging, timing) de l’IA d’écriture. La première est souvent un gain net; la seconde demande un cadre juridique et éthique beaucoup plus lourd.
2. Fixer une “charte de singularité” : ce qu’on ne négocie pas (ton, sujets, prise de risque, représentation).
3. Documenter les décisions : quand une reco change, quand une vignette change, quand une campagne change — et pourquoi. Sans cette traçabilité, on “optimise” à l’aveugle.

Plan d’action en 30 jours pour une plateforme ou un diffuseur

Réponse directe : on peut tester l’IA sans gros chantier technique, si on part d’un objectif business et de 2–3 expériences mesurables.

Semaine 1 : clarifier l’objectif et les métriques

Choisissez un seul objectif principal :

• augmenter le taux de complétion d’une nouveauté
• améliorer la découverte des contenus francophones
• réduire le churn sur 90 jours

Définissez 3 métriques maximum (ex. complétion, reprise J+1, temps de découverte).

Semaine 2 : améliorer le “packaging” (low effort, gros impact)

• 5 vignettes par titre (styles différents)
• 3 teasers courts (15–30 s) + 1 teaser “tonal”
• 2 descriptions : courte (mobile) et longue (web)

Semaine 3 : personnaliser la mise en avant

• Tester 2 logiques de page d’accueil (plus éditoriale vs plus algorithmique)
• Ajouter une rangée “découverte francophone” avec diversité contrôlée

Semaine 4 : boucle d’apprentissage

• Lire les résultats
• Garder 1 changement, en retirer 1
• Prioriser le prochain test

Le vrai succès, ce n’est pas “faire de l’IA”. C’est installer une cadence d’expérimentation sans épuiser les équipes.

Ce que l’exemple Crave/Noovo dit du futur (et pourquoi c’est une bonne nouvelle)

Le signal envoyé par la recherche de “nouvelles perspectives” et de publics plus jeunes est encourageant : le centre de gravité revient vers la voix, le point de vue, la culture. L’IA, si elle est bien utilisée, peut rendre cette ambition plus viable économiquement : mieux lancer un titre, mieux le faire découvrir, mieux capitaliser sur un hit francophone pancanadien.

Si vous travaillez dans un média, une plateforme, une boîte de prod ou une équipe marketing, je vous propose une règle simple pour 2026 : la data sert à distribuer la singularité, pas à la gommer. La question à se poser n’est pas “quelle IA adopter ?” mais “quel type de risque créatif voulons-nous rendre possible grâce à l’IA ?”