Pourquoi la plupart des campagnes IA manquent de qualité, et comment éviter cet écueil

Introduction

Aujourd’hui difficile d’ouvrir un media sans entendre le mot IA, sans lire un texte généré avec chatGPT, sans voir une image créé avec IA. L’IA s’est installée partout dans la création de contenu.

Pourtant, dans les équipes brand et communication, la question que j’entends très régulièrement :

“Est-ce que c’est vraiment de bonne qualité ?”

Normal. Entre les promesses des outils et la réalité des visuels produits, le décalage est brutal. Images lisses, sans émotion. Vidéos difficiles à exploiter. Contenus vite produits… mais interchangeables.

Résultat : des injonctions contradictoires.

Produire plus vite, réduire les coûts, tester l’IA — sans jamais dégrader l’image de marque

Le problème n’est pas l’IA.

Le problème, c’est de ne pas savoir comment l’utiliser dans un cadre créatif exigeant.

Alors par où commencer, quand on parle de création de campagnes visuelles ?

Et surtout : dans quelles conditions l’IA peut réellement produire de la qualité ?

Mythes vs réalités - c’est ce que nous allons décrypter dans cet article.

1. L’IA n’a jamais été aussi performante. Alors pourquoi autant de déceptions ?

Nous vivons une période d’accélération technologique sans précédent.

Jamais autant de modèles d’IA générative — texte, image, vidéo — n’ont été développés et rendus accessibles en si peu de temps.

D’un côté, des modèles de plus en plus performants.

De l’autre, une explosion d’outils promettant de “révolutionner” la création de contenu en quelques clics.

Cette dynamique crée une confusion fréquente : on confond progrès technologique et maturité d’usage.

Car si les modèles d’IA génératives (ex: ChatGPT, Gemini,…) évoluent vite, les organisations, elles, doivent composer avec des contraintes bien réelles : image de marque, cohérence visuelle, délais, budgets, validation interne.

Trois tensions majeures pour les équipes marketing et brand

1. Une technologie qui évolue plus vite que les organisations

Ce qui fonctionne aujourd’hui peut être obsolète demain.

Conséquence pour les marques : comment investir dans un workflow IA sans reconstruire son organisation tous les six mois (ou moins !) ?

2. Une promesse de simplicité largement sur-vendue

Sur LinkedIn et ailleurs, les démonstrations spectaculaires se multiplient.

Un visuel de type “wahou effect” présenté comme un résultat obtenu en 5 minutes, cela génère frustration et perte de confiance chez les équipes qui ne peuvent reproduire ces résultats seules.

3. Une explosion de contenus perçus comme de l’“AI slop” ou bouillie IA

Sous la pression des plateformes, des marques privilégient la quantité à la cohérence.

Résultat : des visuels génériques, interchangeables, qui affaiblissent la perception de la marque au lieu de la renforcer.

Le vrai enjeu : adopter l’IA sans diluer l’image de marque

Dans ce contexte, la question n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA.

Le risque aujourd’hui n’est pas de l’utiliser — c’est de l’utiliser sans cadre.

Comment tirer parti de cette accélération technologique sans tomber dans la facilité ?

Comment intégrer l’IA dans un processus créatif exigeant, sans sacrifier la direction artistique ni la qualité perçue ?

C’est précisément ce point que nous allons explorer.

2. L’IA est-elle vraiment moins qualitative ?

Depuis 2 ans, les plateformes sont saturées de contenus produits en masse.

Sous la pression des réseaux sociaux, la quantité a souvent pris le pas sur l’exigence. Résultat : les visuels médiocres prolifèrent rapidement, et sont associés — à tort ou à raison — à l’IA.

Ce phénomène n’est pas nouveau.

Il a toujours existé plusieurs niveaux de qualité dans la création visuelle.

On ne compare pas un film hollywoodien à une production amateur. Non pas parce que la technologie est différente, mais parce que les moyens, le temps et l’expertise engagés ne sont pas les mêmes.

Avec l’IA, le raisonnement doit être identique.

L’IA est un outil. Pas une garantie de qualité. Pas plus qu’un appareil photo professionnel ne fait un bon photographe.

Le biais de perception : l’IA est présumée coupable

Un phénomène revient souvent dans les retours que j’observe : lorsqu’un visuel est identifié comme “fait par IA”, il est jugé plus sévèrement.

Les détails sont scrutés à la loupe. Les imperfections deviennent suspectes.

Des éléments que l’on n’aurait jamais remarqués autrement deviennent rédhibitoires.

Fait intéressant : lorsqu’on présente 2 images sans préciser leur origine — shooting traditionnel et IA — le jugement se fait d’abord sur l’émotion ressentie.

Ce n’est qu’après révélation de l’usage de l’IA que la perception change.

Ce biais est profondément humain.

Il ne dit pas tant quelque chose de la qualité réelle des images que de notre rapport à la technologie.

Perfection artificielle vs authenticité : un débat mal posé

Un reproche fréquent adressé aux visuels IA concerne le traitement de la peau : trop lisse, trop parfaite, sans texture.

Cette critique mérite d’être mise en perspective.

Depuis plus de 30 ans, des outils comme Photoshop permettent de lisser, gommer et corriger les matières. La quête de perfection n’a pas commencé avec l’IA.

Ce qui a changé, c’est notre attente.

Aujourd’hui, les marques recherchent plus d’authenticité.

Là se situe le véritable enjeu : La qualité d’un visuel se mesure à sa capacité à être juste — pas à son niveau de perfection technique.

On ne remarque pas les campagnes qui fonctionnent

L’autre biais qui influence notre perception : nous retenons les campagnes IA qui font polémique. Celles qui déclenchent un backlash ou interrogent la cohérence de la marque, ont une visibilité disproportionnée.

À l’inverse, des campagnes intègrent déjà l’IA de manière invisible.

Les visuels sont justes, cohérents, émotionnels. Ils remplissent leur rôle — sans faire parler d’eux.

Et pour une marque, c’est souvent le meilleur indicateur de réussite.

Lorsque l’IA est utilisée avec méthode et exigence, elle disparaît au profit du résultat. Personne ne s’interroge sur le process de création l’outil.

On ne retient qu’une chose : la qualité du résultat visuel.

3. Pourquoi tant de shootings IA sont peu qualitatifs

Comme tout shooting, un shooting IA peut échouer.

Et comme pour un shooting traditionnel, les raisons sont rarement mystérieuses.

Lorsque le rendu paraît “cheap”, incohérent ou difficile à assumer pour une marque, l’IA est le coupable idéal.

En réalité, les causes sont presque toujours structurelles.

1. Utiliser le mauvais outil pour le mauvais usage

Les modèles de génération d’images et de vidéos évoluent très vite.

Certains excellent en photoréalisme, d’autres en ambiance, d’autres encore en paysages ou en close-up produit.

Penser qu’un seul modèle peut répondre à tous les usages est une erreur fréquente.

Un modèle performant pour un visuel lifestyle peut déformer un produit.

Un autre, très précis sur la matière, sera incapable de restituer une émotion crédible.

À cela s’ajoute un enjeu souvent sous-estimé : la résolution finale.

Un visuel destiné à un post Instagram n’a pas les mêmes exigences qu’un affichage en point de vente, un quai de métro ou une campagne OOH.

Mettre une équipe face à des outils sans expertise, c’est comme confier la cuisine d’un restaurant étoilé à quelqu’un qui découvre les équipements.

Le matériel ne fait pas le résultat.

2. Sacrifier la direction artistique au nom de la vitesse

La cause d’échec la plus fréquente.

Sous la pression du temps et de la productivité, certaines équipes laissent l’IA “proposer”, en espérant qu’une bonne idée émergera d’elle-même.

Un visuel sort. Puis un autre. Puis un troisième.

Sauf que même sans ligne directrice, sans intention, sans histoire, l’IA donne quand même un résultat.

Sans DA claire, et donc sans surprise, le résultat est lisse et générique.

Le backlash arrive, non pas parce que le visuel est “fait par IA”, mais parce qu’il rompt la cohérence de marque. Un shooting IA fonctionne que si la direction artistique est centrale. Elle arbitre et est garante de la fidélité de chaque visuel à l’ADN de la marque.

3. Produire des visuels VS penser une campagne

Travailler l’IA en urgence, visuel par visuel, est une impasse.

Dans un shooting traditionnel, on ne produit jamais une image seule. On construit une série. Une narration. Une intention globale.

Avec l’IA, la logique est identique.

Si les visuels sont produits au compte-goutte, sans vision d’ensemble, la cohérence se dilue. Les différences de style, de lumière ou de cadrage deviennent visibles — et fragilisent la perception de la marque.

Les projets IA les plus réussis sont ceux pensés comme de véritables campagnes : une histoire claire, déclinée en plusieurs visuels cohérents, plutôt qu’une succession d’images opportunistes.

CONCLUSION

L’IA n’est ni une baguette magique, ni une menace pour la qualité des campagnes.

Ce qui pose problème aujourd’hui, ce n’est pas la technologie — c’est la manière dont elle est utilisée. Les visuels IA perçus comme “cheap” ne sont pas le résultat d’un manque de performance des modèles, mais d’un manque de cadre : pas de direction artistique claire, pas d’anticipation des contraintes, pas de regard critique pour arbitrer.

À l’inverse, lorsque l’IA s’inscrit dans un processus créatif exigeant — avec un Directeur Artistique garant, une méthode structurée et une vision de campagne — elle devient un levier puissant. Un levier pour produire plus vite, tester davantage, itérer sans sacrifier l’ADN de la marque.

La question n’est donc pas “faut-il utiliser l’IA ?”

Mais “dans quelles conditions peut-elle servir la qualité plutôt que la diluer ?”

Et la réponse est claire : l’IA ne remplace pas l’exigence créative. Elle la rend incontournable.