La production de publicités numériques à grande échelle est devenue moins axée sur une campagne exceptionnelle et plus sur le volume, la vitesse et la cohérence. Pour les marques de consommation opérant dans des dizaines de marchés, le défi n’est pas uniquement la créativité, mais aussi comment maintenir un flux de contenu sans répéter des cycles de production coûteux.
Cette pression pousse certaines grandes entreprises à tester où l’IA s’intègre dans le travail marketing quotidien. Chez L’Oréal, des outils de création générés par l’IA sont utilisés pour soutenir certaines parties du processus de publicité numérique, en particulier la vidéo et le contenu visuel. L’objectif n’est pas de remplacer les équipes humaines, mais de réduire les frictions dans un système qui exige une actualisation constante.
Ce changement offre un aperçu utile de la façon dont l’adoption de l’IA en entreprise se déroule dans les fonctions créatives, où la vitesse et le contrôle comptent autant que l’originalité.
### Comment augmenter le contenu sans augmenter la production
Pour un groupe de beauté mondial, la publicité numérique n’est plus un exercice saisonnier. Le contenu est nécessaire en continu sur les plateformes sociales, les sites de commerce électronique et les campagnes régionales, souvent avec de petites variations de langue, de format ou d’accent visuel.
Les modèles de production traditionnels ont du mal à suivre. Chaque nouvel élément implique généralement de la planification, du tournage, du montage et des approbations. Les images et éléments vidéo générés par l’IA vous permettent de réutiliser du contenu ancien et de l’étendre à de nouveaux formats sans avoir à recommencer à zéro à chaque fois.
Chez L’Oréal, les outils d’IA sont utilisés pour aider à générer ou adapter du contenu visuel qui convient à des canaux numériques spécifiques. Cela comprend le peaufinage des séquences, la modification des formats et la création de versions pour différentes plateformes. Les équipes humaines continuent de surveiller la direction créative et le produit final, mais l’IA accélère le temps entre l’idée et la livraison.
La valeur pratique ne réside pas dans la production de quelque chose de tout à fait nouveau. Il s’agit de produire suffisamment de contenu utilisable pour suivre le rythme de la publicité numérique.
### Pourquoi L’Oréal garde un contrôle créatif strict sur l’IA
Une raison pour laquelle les grandes marques avancent prudemment avec l’IA dans le travail créatif est le risque pour la marque. L’identité visuelle, le ton et le message sont strictement réglementés, et de petites incohérences peuvent être amplifiées lorsque le contenu est distribué à grande échelle.
Au lieu de déléguer des décisions créatives, des entreprises comme L’Oréal utilisent l’IA comme une couche de support. Les sorties générées par l’IA sont examinées, ajustées et approuvées en utilisant les flux de travail existants. Cela maintient la responsabilité avec les équipes internes et les agences externes, tout en gagnant en efficacité.
Cette approche reflète un schéma plus large dans l’adoption de l’IA en entreprise. Les outils sont introduits dans des flux de travail qui existent déjà, plutôt que de remodeler la façon dont les décisions sont prises. En marketing, cela signifie souvent que l’IA assiste à la production, et non à la définition de la voix de la marque.
### Coût, vitesse et répétabilité
Les budgets de publicité numérique sont sous pression, même pour les grands groupes de consommateurs. Les prix des médias fluctuent, les plateformes changent leurs restrictions et les audiences attendent des mises à jour constantes. L’IA offre un moyen d’absorber une partie de cette pression en réduisant le coût marginal de la production d’actifs supplémentaires.
En réutilisant des séquences et en appliquant des améliorations basées sur l’IA, les marques peuvent étirer la valeur de chaque prise de vue. Cela est particulièrement important dans les domaines où les campagnes doivent être rapidement modifiées, ou lorsque les équipes locales veulent des actifs spécifiques mais manquent de soutien à une production à grande échelle.
Le résultat n’est pas une réduction de coûts spectaculaire dans un domaine, mais des économies progressives sur des centaines de décisions mineures. Avec le temps, ces économies façonnent la façon dont les équipes marketing planifient les campagnes et allouent les dépenses.
### Ce que cela dit de la maturité de l’IA en entreprise
L’utilisation du travail créatif généré par l’IA par L’Oréal est moins une expérimentation et plus une question d’ajustement opérationnel. Les outils sont utilisés dans des situations où la production est prévisible, la qualité peut être mesurée et les erreurs peuvent être détectées avant la sortie.
Cela reflète la façon dont l’IA est adoptée dans de nombreuses fonctions d’entreprise. Au lieu d’une utilisation large et ouverte, les entreprises identifient des tâches étroites où l’IA peut aider de manière fiable sans introduire de nouveaux risques. En marketing, ces tâches se situent souvent entre le concept créatif et la distribution finale.
L’approche souligne également une contrainte clé. L’IA fonctionne mieux dans des environnements avec des données, des règles et des processus de révision existants. La liberté créative appartient toujours aux personnes, tandis que l’IA soutient l’échelle.
### Implications pour les équipes marketing
Pour les dirigeants marketing, la leçon n’est pas que l’IA remplacera les agences ou les créatifs internes. C’est que les modèles de production conçus pour des cycles plus lents deviennent plus difficiles à soutenir.
Les équipes sont amenées à fournir plus de contenu, plus souvent, avec des budgets plus serrés et des délais plus courts. Les outils d’IA offrent un moyen de gérer cette demande, mais seulement s’ils s’intègrent aux contrôles et aux attentes existants.
Cela place de nouvelles exigences en matière de gouvernance. Les équipes marketing ont besoin de règles claires sur l’endroit où l’IA peut être utilisée, comment les sorties sont examinées et qui reste responsable des décisions finales. Sans cette structure, les gains d’efficacité peuvent rapidement être compensés par le risque.
### Ce que l’approche de L’Oréal signale pour l’adoption de l’IA en entreprise
Ce qui ressort de l’approche de L’Oréal, c’est la retenue. L’IA est appliquée là où elle réduit les frictions, pas là où elle remodèle le rôle des équipes créatives. Cela facilite son intégration dans de grandes organisations avec des processus établis et des protections de marque.
Alors que de plus en plus d’entreprises cherchent à tirer parti de l’IA pour des gains de productivité, des schémas similaires émergent. L’IA devient partie intégrante du flux de travail, pas le point central. Le succès est mesuré en temps économisé et en maintien de la cohérence, pas en nouveauté.
Pour l’instant, le travail créatif généré par l’IA reste un acte de soutien dans le marketing d’entreprise. Son véritable impact réside dans la discrète modification de l’économie de la production de contenu, un actif à la fois.