L'IA générative, au cœur des processus d'adaptation de contenus multi-formats et multilingues

LIA nous permet créer et adapter des contenus respectant l'ADN des marques au niveau global tout en gagnant en performance sur les différents marchés, mais quand est-il de la perception de valeur ?

On ne regarde déjà plus vraiment ce que l’IA peut faire, mais on se demande plutôt ce qu’elle n’est pas capable de faire.

Cela dit, il y a un premier mirage lorsqu’on utilise des outils d’IA générative, un côté magique de voir à partir d’une simple requête se matérialiser un texte structuré, abouti, une image, une vidéo, un son, une musique… Cependant, lorsque nous analysons ces contenus créés avec un sens critique et stratégique, ces éléments respectent-ils l’ADN et l’image de marque ? Sont-ils prêts à être exploités tels quels ?

Chez 87seconds, nous appelons cette différence, la “distance de craft” : c’est le chemin à parcourir entre le premier résultat de la machine et celui que nous pouvons exploiter réellement.

Plus nous affinons les applications d’IA générative, plus nous serons capables de réduire cette distance, voire demain de la couvrir complètement. Mais se posera alors une question plus haute, à savoir si nous sommes prêts à accorder pleinement notre confiance à un tel outil.

L’IA générative au service de l’adaptation de contenus

Un domaine d’application évident pour l’utilisation de cette technologie est l’adaptation des contenus de marque pour les différents marchés : développer des contenus internationaux et les adapter.

Les marques globales sont aujourd’hui confrontées à une demande croissante de contenus pertinents pour chaque plateforme (site Internet, marketplaces, réseaux sociaux…). La créativité publicitaire doit trouver un équilibre entre le volume, l’instantanéité et la pertinence locale et clturelle. Créer toujours plus, accroître sa présence devient très complexe, il est nécessaire de démultiplier à l’infini les assets à adapter. C'est dans ce paysage dynamique que l'intelligence artificielle se positionne comme un outil incontournable pour l'adaptation et la production de contenus polyvalents et multilingues. De la modification d'un packshot dans une publicité télévisée au changement de slogan sur un visuel en passant par l’ajustement de la voix off dans des campagnes vidéo, les formats à adapter sont aussi variés que les canaux : campagnes TV, assets e-commerce, contenu digital/snack, et même print.

L'IA générative aide non seulement dans la création visuelle, mais aussi dans l'analyse et l'optimisation des contenus. Elle contribue à détecter des informations clés permettant d'élargir notre sourcing d'informations, d'accélérer l'analyse et ainsi d'intégrer rapidement des insights pertinents locaux dès le début du processus créatif.

Avant de se lancer dans l’aventure, certaines questions méritent d’être posées : quelle est la raison pour laquelle je souhaite utiliser de l’IA ? Quels contenus je souhaite générer ? Quelle sera la perception des équipes internes, ainsi que celles de mes consommateurs ?

Parmi les réponses on aura : développer des contenus plus pertinents localement, mieux contrôler la consistance de marque, réduire les coûts ou augmenter la satisfaction des filiales, c’est en fonction de ces réponses que le choix des outils et des processus pourront être différents.

Une infinité de scénario d’intégration

Dès que nous avons répondu à ces questions, il est important d’identifier des cas d’usages pratiques et simples qui permettent l’intégration durable d’outils d’IA. Le but n’étant pas d’utiliser l’IA pour faire comme tout le monde, mais comme un outil s’intégrant dans des processus de production. L'IA est loin d'être simplement un levier de réduction des coûts et du temps de travail, elle offre un large panel d’outils afin de gagner en efficacité et pouvoir se concentrer sur les tâches nécessaires pour obtenir des contenus pertinents localement. Le challenge est de connecter les API des bons outils qui vont transformer le mirage en approche fonctionnelle.

De manière assez schématique, et pour comprendre l’étendue des possibilités, il est intéressant de comprendre deux scénarios extrêmes et distincts :

• Un processus d’adaptation 100% géré par IA générative : ce schéma reviendrait à appuyer sur un bouton et de voir les différents contenus sortir automatiquement. C’est une utilisation automatisée de l'adaptation de contenus, dans des formats standards, une façon “magique” de sortir de nombreux contenus, sans se soucier de la distance de craft mais plutôt penser à la réduction des coûts. C’est une méthode qui répond à la demande de création de contenus à des fins plus ROIstes pour les marques ayant des objectifs de conversions par exemple.
• Un processus d’adaptation tandem Humain-Machine : une méthode à privilégier dès lors que l’objectif est de contrôler certains paramètres de manière plus fine, sur la consistance, la qualité, l’évaluation, l’enrichissement des contenus. Dans les situations qui requièrent une adaptation plus pointue, de la connaissance locale qui permet d’éviter les biais de contextualisation, une nécessité de craft ou d’émotions, l'IA agit alors comme un partenaire. C’est surtout la méthode la plus efficiente pour palier dès les premiers usages à la distance de craft entre le résultat initial et le but à atteindre. Elle accélère et facilite certaines étapes d’un processus prédéfini et optimisé, auquel s'ajoutent la créativité, l'expertise et l'œil d’un humain.

La richesse de l’industrie du contenu, des moyens de crafter et des profils créatifs sont autant de raisons qui font que chaque approche est unique et incite à opter pour des dispositifs sur mesure. Les outils d’IA ouvrent des perspectives sur des intéractions nouvelles entre les consommateurs, les marques et les machines, de nouveaux usages devront être imaginés, pensés et définis. 

Cas pratique à la création de contenus

Il existe déjà certains cas pratiques : la démultiplication de bannières digitales, de visuels avec gain d'efficience sur les crops et les messages. De nombreux autres cas d’usage sont intéressants à creuser dès lors que l’on mélange l’expertise et l’IA. La DCO en Voix off avec la génération de voix, le mélange du craft d’un directeur artistique avec la démultiplication de fonds pour accélérer le travail de 3D ou l’évaluation rapide de scoring digital en démultipliant les formats à partir d’un dircut d’une vidéo. Ces différents cas permettent d’adapter des contenus sur différents touch point dans les langues cibles pour des marques présentent à l’international. Si tant est qu’on réduise la distance de craft que l’on évoquait, les applications deviennent pertinentes.

Depuis toujours, nous encourageons les marques à imaginer l’adaptation des contenus dès la phase de création pour anticiper les spécificités des marchés et pouvoir les intégrer dans des productions optimisées. En y intégrant l’IA, certaines barrières s’effacent et rendent cette approche réaliste en termes de timings. Ces mêmes outils vont également nous sauver de situations non anticipées pour optimiser la performance des livrables localement (qui n’a jamais voulu améliorer un doublage!!). 

Vous l’aurez donc compris, c’est en pensant à une intégration intelligente et pertinente de l’IA que nous pourrons créer, produire, décliner et adapter des contenus respectant l’ADN des marques au niveau global tout en gagnant en performance sur les différents marchés. L’IA générative nous aide donc à répondre à cet enjeu de volume, même si nous manquons encore de recul pour évaluer la perception de valeur des consommateurs face à des contenus générés uniquement par ces IA génératives, l’IA de manière générale transforme déjà notre approche pour la création de contenus internationaux.