IA et création visuelle : ce qui bloque les marques, et comment avancer

L’IA générative est entrée dans nos vies brutalement fin 2022. En quelques semaines, ChatGPT s’est imposé comme l’outil à l’adoption la plus rapide jamais vue pour un produit B2C. Sur le papier, une révolution.

Sur le terrain et en particulier sur la création visuelle, un sujet sur lequel je travaille au quotidien depuis près de trois ans, le constat est beaucoup plus nuancé.

Oui, l’IA impressionne. Mais elle fait peur aussi.

Une peur diffuse, souvent non formulée, parfois irrationnelle, souvent paralysante.

Ce que j’entends le plus souvent chez les CMOs :

« Ça va trop vite, je n’arrive pas à suivre. Je n’ai pas le temps de me former. »

« J’ai peur de produire de l’AI slop — des images fades, sans émotion, sans valeur de marque. »

« Je ne suis pas tech. J’ai peur de ne pas y arriver. »

« J’ai testé des tonnes d’outils, mais je n’obtiens jamais le résultat que je souhaite. »

« Je ne sais pas par où commencer : un outil ? une agence ? un freelance ? »

Ces peurs sont légitimes, mais elles masquent souvent le vrai problème : comment intégrer l’IA dans la création visuelle de manière cohérente et qualitative, et surtout par ou commencer.

Dans cet article, je propose de faire un pas de côté pour sortir des fantasmes autour de l’IA et revenir à ce qui compte vraiment pour une marque.

Je vais :

• décortiquer les freins que je rencontre le plus souvent,
• les mettre en regard des enjeux business des retailers,
• et partager des bonnes pratiques concrètes, issues de ce que nous mettons en place chez Kira, avec des équipes marketing exigeantes.

L’objectif n’est pas de vous transformer en expert IA. Mais de vous aider à reprendre le contrôle et à poser une feuille de route réaliste, pragmatique, alignée avec vos standards de marque.

1. IA générative : comprendre les freins avant de parler solutions

Si l’IA générative promet de transformer la production de contenus, son adoption réelle côté marketing reste étonnamment lente. Non pas par manque d’intérêt, mais parce qu’elle vient heurter plusieurs points de tension très concrets dans le quotidien des CMOs.

Ces freins ne sont ni naïfs ni conservateurs. Ils sont le reflet de contraintes réelles : pression sur la marque, manque de temps, surcharge informationnelle, et une relation parfois compliquée à la technologie.

La peur de perdre le contrôle de la marque

La première crainte, et sans doute la plus structurante, est celle de la perte de contrôle.

Ce que redoutent les CMOs n’est pas l’IA en tant que telle, mais ses effets visibles lorsqu’elle est mal utilisée : des visuels approximatifs, des produits déformés, une direction artistique incohérente, ou des contenus qui frôlent les limites éthiques. Autant d’erreurs qui, une fois publiées, peuvent déclencher un backlash immédiat.

Ce backlash va vite. Mais s’il va vite, c’est rarement par excès de sévérité. Il est le plus souvent la conséquence d’un contenu perçu comme bâclé, opportuniste ou déconnecté des standards de la marque.

Il est important de rappeler une chose : l’IA n’a pas introduit la transformation des images. La retouche, la composition et l’interprétation font partie de la chaîne de production visuelle depuis des années. L’IA n’est qu’un outil supplémentaire dans cette chaîne.

Le problème apparaît lorsque l’IA est utilisée sans cadre, dans une logique de vitesse ou de démonstration technologique, au détriment de la cohérence de marque. Là où certaines équipes voient un gain de temps, d’autres voient surtout un risque mal maîtrisé.

Si le sujet de la qualité dans l’IA vous intéresse, c’est un sujet que j’ai couvert dans cet article, avec une analyse des écueils et une approche claire sur comment s’assurer de ne pas perdre en qualité quand on utilise de la production IA.

Les marques qui parviennent à intégrer l’IA sans dégrader leur image ont toutes un point commun : elles ont défini en amont des règles claires. Ce n’est ni une question de créativité, ni une question de budget. C’est une question de méthode, de garde-fous et de processus de validation.

La fatigue face au bullshit IA et à la surcharge cognitive

À cette peur s’ajoute une fatigue bien réelle. Celle d’un discours omniprésent, souvent simplificateur, parfois trompeur.

Les outils d’IA brillent sur LinkedIn et dans les démos. Mais une fois confrontés aux contraintes réelles de production : respect du produit, fidélité des matières, cohérence de la direction artistique, exigences juridiques ou éthiques ; beaucoup échouent.

Les équipes marketing se retrouvent alors face à des contenus qui impressionnent en surface, mais qui ne tiennent pas en contexte réel : vidéos où le produit se déforme, visuels incompatibles avec l’ADN de la marque, ou usages discutables des images de mannequins.

À cela s’ajoute un problème de temps. Peu d’équipes disposent d’un espace pour expérimenter “pour voir”. L’IA devient alors une source de frustration : on teste rapidement, on n’obtient pas le résultat attendu, et on conclut que “ça ne marche pas”.

En parallèle, le rythme de l’innovation crée une impression permanente de retard. Un jour, il s’agit de la photo. Le lendemain, de la vidéo. Puis des avatars, puis des agents. Quand on n’a pas encore trouvé comment intégrer correctement l’IA sur un premier cas d’usage, cette accumulation renforce le sentiment de saturation.

Résultat : une forme de schizophrénie stratégique.

D’un côté, l’envie d’attendre que le marché se stabilise et que d’autres essuient les plâtres.

De l’autre, la crainte très réelle de rater une vague que les concurrents, eux, sont déjà en train de surfer.

La peur de la tech… et le mythe de la simplicité

Enfin, il y a une peur plus intime, rarement exprimée frontalement : celle de la technologie elle-même.

L’IA est souvent présentée comme accessible à tous. Et c’est vrai… partiellement. Atteindre 70 à 80 % d’un résultat est aujourd’hui relativement simple. Aller chercher les 20 % restants — ceux qui font la différence en termes de qualité, de précision et de respect de la marque — est beaucoup plus complexe.

C’est là que naît la frustration.

Beaucoup de CMOs se disent qu’ils “n’y arrivent pas”, qu’ils “ne sont pas assez techniques”. En réalité, ce n’est pas leur rôle. Comprendre le prompt engineering, ajuster des paramètres techniques ou corriger les biais d’un modèle ne fait pas partie des enjeux stratégiques d’un CMO.

Le problème n’est pas un manque de compétence côté marketing. Le problème, ce sont des outils et des discours qui laissent croire que ces 20 % critiques sont simples, alors qu’ils ne le sont pas.

Si vous avez l’impression que les outils fonctionnent en démo mais pas en production, vous n’êtes pas un cas isolé. Et vous n’êtes pas le problème. Cette difficulté est précisément là que se joue la différence entre une expérimentation gadget et une intégration sérieuse de l’IA.

2. Sortir du piège de l’outil pour créer de la valeur avec l’IA

Si l’IA bloque encore autant d’équipes marketing, ce n’est pas à cause de la technologie elle-même. Le vrai frein, c’est la manière dont on l’aborde.

Depuis deux ans, l’IA est majoritairement traitée comme un sujet d’innovation, parfois comme un sujet de veille, rarement comme un sujet de création de valeur. Et ce glissement a des conséquences très concrètes dans les organisations marketing.

L’erreur classique : partir de l’outil

Dans beaucoup d’équipes, le point de départ est presque toujours le même :

un benchmark d’outils, de modèles, de plateformes.

On compare des abonnements, on parle de prompt engineering, on teste des interfaces.

Sans s’en rendre compte, la complexité se déplace. Elle quitte les prestataires et les experts pour atterrir directement sur les équipes marketing.

Résultat : des CMOs et des équipes qui passent du temps à comprendre des outils, à paramétrer des workflows techniques, à essayer de “bien prompter” — alors que ce n’est ni leur métier, ni leur rôle stratégique.

Dans ce schéma, l’IA devient un sujet en soi, elle prend toute la place, et donc les objectifs business passent au second plan.

Abonnement ≠ résultat

Un autre malentendu fréquent consiste à confondre accès à un outil et résultat concret.

Un abonnement à un outil, aussi sophistiqué soit-il, ne garantit :

• ni la qualité des visuels produits,
• ni leur cohérence avec l’ADN de la marque,
• ni leur exploitabilité en campagne.

Or ce que les CMOs achètent réellement n’a rien de théorique.

Ils achètent :

• des assets livrables,
• on-brand,
• utilisables sur des campagnes réelles,
• produits dans les délais imposés par le business.

L’IA n’a de valeur que si elle aboutit à cela. Tout le reste relève de l’expérimentation, utile parfois, mais insuffisante à l’échelle d’une organisation marketing.

Le prompt engineering : un faux sujet pour un CMO

Le prompt engineering est souvent présenté comme la compétence clé pour “réussir” avec l’IA. C’est une vision trompeuse.

Savoir écrire un bon prompt est une compétence technique, ce n’est pas un levier stratégique.

Ce n’est ni le métier d’un CMO, ni son avantage compétitif.

Attendre des équipes marketing qu’elles maîtrisent ces sujets, c’est leur demander de porter une complexité qui n’apporte aucune valeur directe à leur mission principale.

Le rôle d’un CMO n’est pas d’optimiser des prompts. Il est d’arbitrer, de prioriser, de garantir la cohérence de la marque et de délivrer des résultats.

Lorsque l’IA est abordée sous cet angle, beaucoup de blocages disparaissent.

On cesse de se demander “quel outil choisir”.

On commence à se demander quel résultat attendre — et comment l’obtenir de manière fiable.

3. Garder le cap quand l’IA accélère tout - les bonnes pratiques

Face à la vitesse à laquelle évoluent les technologies d’IA, la tentation est grande de vouloir tout suivre. Nouveaux modèles, nouveaux formats, nouvelles promesses. Pourtant, les équipes marketing qui utilisent l’IA avec succès ne sont pas celles qui courent après chaque nouveauté, mais celles qui savent où elles vont.

Voila ce que j’ai pu observer en regardant comment ces dernières opèrent.

Revoir les priorités et le focus

L’IA évolue à un rythme tel qu’il est illusoire de vouloir comparer, benchmarker ou tester chaque nouvel outil. Et surtout, ce n’est pas le rôle d’un CMO. Votre responsabilité n’est pas de suivre l’évolution des modèles, elle est d’atteindre vos objectifs business.

Et pour cela, il vous faut livrer des assets exploitables tout en maintenant un haut niveau d’exigence de marque. Servir la performance sans dégrader la qualité.

Dans un environnement qui accélère, le vrai levier n’est pas la veille technologique permanente, mais la capacité à externaliser la complexité. Les équipes qui avancent le mieux sont celles qui s’appuient sur un partenaire ou une organisation interne capable de transformer la technologie en résultats concrets — pas celles qui empilent des outils, qui ne délivrent pas.

Reposer les bonnes questions

Le point de départ n’est pas technologique. Il est stratégique.

La question n’est pas :

« Est-ce que l’IA va me remplacer ? »

Elle est plutôt :

« Qu’est-ce que je veux garder profondément humain ? »

À partir de là, plusieurs questions structurantes méritent d’être posées :

• Quelles activités doivent être menées par des collaborateurs, parce qu’elles incarnent la valeur de la marque ?
• Où l’IA peut-elle accélérer sans mettre la qualité ou l’image en risque ?
• Qu’est-ce qui doit être internalisé, et qu’est-ce qui gagne à être externalisé ?
• Où se situe la vraie valeur créative de mon équipe aujourd’hui ?
• Quel niveau d’exigence suis-je prêt à maintenir, même sous pression de délais ?
• Qu’est-ce que je ne veux pas automatiser, par principe ?

Ces questions permettent de poser un cadre clair et d’éviter les décisions prises dans l’urgence ou par mimétisme.

S’entourer différemment

Intégrer l’IA de manière durable suppose de revoir la manière dont on s’entoure.

L’enjeu n’est pas d’accumuler des outils, mais de rester à la pointe tout en livrant des résultats et en protégeant l’image de marque. Cela implique de travailler avec des partenaires capables de sélectionner le meilleur de la technologie à un instant donné, sans exposer les équipes marketing à cette complexité.

Un bon partenaire IA ne vend pas un outil, il vend un résultat.

Comme le résume très bien notre étude de cas avec ZEINA, client Kira du secteur de la joaillerie :

« Ce qui fait la différence, c’est l’accompagnement, pas juste l’outil. »

C’est notre conviction chez Kira, l’IA n’a de sens que lorsque l’humain garde la vision, le cadre et l’exigence.

Concrètement, par où commencer ?

Passer à l’action ne nécessite pas de révolutionner toute l’organisation. Il s’agit d’identifier un point d’entrée pertinent.

1. Choisir un sujet ciblé Les meilleurs cas d’usage sont souvent les plus évidents :
   • des marronniers que l’on n’a plus envie de shooter chaque année,
   • des contenus à faible valeur créative mais forte pression opérationnelle,
   • des besoins de déclinaisons où l’IA peut apporter de la vitesse sans sacrifier la qualité.
2. Identifier la bonne approche : make or buy
   • Quelles compétences existent déjà en interne ?
   • Quelle est l’appétence réelle des équipes pour ces sujets ?
   • Où l’externalisation permet-elle de gagner du temps et de la fiabilité ?
3. Produire, tester, valider — sans baisser le niveau d’exigence La clé n’est pas d’accepter des résultats “presque bons”. Elle est de mettre en place des critères de validation clairs et une checklist anti-backlash, afin d’éliminer les biais et de sécuriser chaque livrable avant diffusion.

Conclusion — À retenir si vous ne deviez garder que 3 choses

1. Ne partez jamais de l’outil.

Un abonnement IA n’est pas une stratégie. Ce qui compte, ce sont des résultats livrables, on-brand, exploitables en campagne.

2. Protégez ce qui doit rester humain.

L’IA accélère l’exécution. Elle ne porte ni la vision, ni l’exigence, ni la responsabilité de la marque. À vous de décider ce qui ne se délègue pas.

3. Avancez avec méthode, pas avec agitation.

Dans un monde qui va vite, l’avantage compétitif n’est pas d’aller plus vite que les autres, mais de garder le cap et de choisir où l’IA crée réellement de la valeur.

Vous hésitez sur l’approche à mener, contactez-moi pour en discuter.