Persuader sans manipuler, le défi du marketing moderne!
Quand la publicité ne semble plus réelle
À l’approche des fêtes de 2026, la maison de luxe Dior a lancé une campagne publicitaire animée appelée « Christian Dior’s Night in Color ». L’animateur français Sylvain Chomet à réalisé le court-métrage. Il met en scène un univers inspiré de l’histoire de la maison et du lien entre Christian Dior et l’actrice Marlene Dietrich. La campagne se présente comme une création réalisée à la main selon des techniques traditionnelles d’animation. Elle veut mettre de l’avant le savoir-faire artistique et les valeurs artisanales associées à la marque.
Toutefois, sa diffusion a rapidement provoqué une controverse sur les réseaux sociaux. Plusieurs internautes ont remarqué des anomalies visuelles laissant penser à de l’intelligence artificielle. Dans un article publié par Fast Compagny, Diaz (2026) rapporte que ces observations ont notamment alimenté des interrogations sur les méthodes de production utilisées et la cohérence entre le discours de la marque et le processus de création réelle.
Bien que le réalisateur et son producteur aient par la suite nié avoir utilisé de l’intelligence artificielle générative, ils ont reconnu le recours à un système d’interpolation automatisée pour une partie limitée du processus. Cette controverse montre ainsi les difficulté auxquelles les marques peuvent être confrontées lorsqu’elles doivent communiquer clairement l’utilisation de nouvelles technologies dans leurs pratiques créatives, surtout quand cela a trait à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les techniques de marketing promotionnel.
Ce cas pose une question plus large pour les entreprises qui ajoute progressivement l’intelligence artificielle à leur marketing promotionnel : comment concilier l’innovation technologique avec les attentes des consommateurs au niveau de l’authenticité et de la transparence? Si l’intelligence artificielle offre de nouvelles possibilités de création, de personnalisation et d’efficacité publicitaire, son utilisation soulève également des questions concernant les limites éthiques de ces pratiques et leurs impacts sur les perceptions et les comportements des consommateurs. Au-delà de la technologie en elle-même, c’est donc la manière dont les entreprises choisissent de l’utiliser et de communiquer à son sujet qui mérite d’être examinée.
L’animation traditionnelle et l’intelligence artificielle ne sont pas nécessairement opposées! Certaines techniques numériques, comme l’interpolation d’images, permettent de générer automatiquement des images intermédiaires entre deux dessins afin de fluidifier une animation. Contrairement à l’intelligence artificielle générative, cette technologie ne crée pas nécessairement de nouveaux éléments visuels à partir d’une simple commande. Elle peut donc être utilisée dans un processus de création traditionnel sans remplacer le travail artistique.
Cet article propose donc d’analyser les principaux enjeux associés à l’intégration de l’intelligence artificielle dans le marketing promotionnel. Pour mieux comprendre ces enjeux, quatre dimensions seront abordées :
- L’authenticité des communications
- La transparence des pratiques
- L’influence sur les comportement des consommateurs
- Les considérations éthiques
Ces différents aspects permettront d’examiner comment les entreprises peuvent profiter des possibilités offertes par l’intelligence artificielle sans compromettre la confiance de leur clientèle.
L’authenticité du marketing promotionnel à l’ère de l’intelligence artificielle
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les stratégies de marketing promotionnel transforme peu à peu les pratiques de création et de diffusion publicitaires. En permettant de produire rapidement des visuels, des vidéos et des messages promotionnels, ces technologies offrent aux entreprises de nouvelles possibilités pour optimiser leurs communications et adapter leurs contenus aux différents publics. Assouline (2025) présente notamment l’intelligence artificielle comme un outils pouvant augmenter les capacités créatives humaines, plutôt que de simplement les remplacer.
Mais cette évolution soulève des interrogations quant à la nature de la création publicitaire et à la place accordée à l’humain. L’auteur sépare la création humaine, liée à l’intuition, à la subjectivité et aux émotions, de la production algorithmique, qui suit surtout des choix statistiques. On peut donc se demander ce qui rend réellement une publicité authentique. Un contenu peut sembler naturel et crédible aux yeux du publique, même s’il a été entièrement créé par un algorithme. La question n’est donc pas seulement de savoir qui ou quoi a produit la publicité, mais aussi de déterminer si le message qu’elle transmet reflète vraiment les valeurs et les engagements de la marque.
L’authenticité d’une publicité ne repose pas uniquement sur la manière dont elle en produite, mais également sur la perception qu’en développe le consommateur! Une image créée avec l’intelligence artificielle n’est pas nécessairement trompeuse, tout comme une publicité réalisée par des humains n’est pas automatiquement authentique. Le problème surgit plutôt lorsque le contenu donne volontairement une impression qui ne correspond pas à la réalité. Par exemple, une marque qui utilise une image générée par l’intelligence artificielle pour présenter un produit pourrait créer des attentes irréalistes si le résultat visuel ne correspond pas à ce que le consommateur recevra réellement. L’enjeu pour les entreprises est donc de garder une certaine cohérence entre leur discours publicitaire, leur identité de marque et l’expérience réelle offerte au client.
Le consommateur a-t-il le droit de savoir ?
Au-delà de l’authenticité du contenu, l’utilisation de l’intelligence artificielle soulève également des enjeux de transparence concernant les mécanismes qui orientent les communications présentées aux consommateurs. Vuarin et Steyer (2023) explique que certains systèmes d’intelligence artificielle fonctionnent comme des « boîtes noires », puisque leurs décisions sont difficiles à comprendre et à interpréter. Ce manque de clarté devient particulièrement préoccupant lorsque les algorithmes influencent directement les publicités diffusées auprès des internautes.
En effet, les entreprises peuvent utiliser les données de navigation et les comportements en ligne pour établir des profils de consommateurs et adapter les messages promotionnels à leurs caractéristiques et leurs habitudes (Vuarin & Steyer, 2023). Ces pratiques rendent les publicités plus pertinentes aux yeux des consommateurs. Toutefois, ceux-ci ne savent pas toujours quelles informations sont recueillies à leur sujet ni comment elles sont utilisées pour déterminer les messages qui leur sont présentés. Le problème ne concerne donc pas uniquement la collecte de données, mais également la capacité des individus à comprendre les mécanismes qui influencent leur expérience en ligne. Une entreprise doit-elle mentionner qu’une publicité a été créée avec l’intelligence artificielle? Voici un tableau répondant à cette question.
Quelles sont les obligations de transparence selon les territoires?
| Territoire | Ce que la réglementation encadre | Une mention de l’IA est-elle obligatoire? | Ce que cela signifie concrètement |
| Québec | L’utilisation non autorisée de l’identité ou de l’image d’une personne réelle à des fins commerciales. | Pas d’obligation générale d’étiquetage. | Une entreprise ne peut pas utiliser l’image d’une personne sans son consentement. Toutefois, une publicité mettant en scène un personnage entièrement fictif généré par l’IA n’est pas automatiquement visée par cette règle. |
| Canada | Les représentations commerciales fausses ou trompeuses sur un point important | Pas d’obligation générale d’étiquetage. | Une publicité créée avec l’IA demeure soumises aux règles contre les pratiques commerciales trompeuses. C’est le caractère trompeur du message qui est encadré, et non simplement le recours à l’IA. |
| Californie (États-Unis) | Les interprètes synthétiques réaliste mis en évidence dans certaines publicités | Oui, dans les situations visées par la loi. | Les annonceurs doivent signaler clairement la présence d’un interprète synthétique qui répond à la définition prévue par la loi. |
| Union européenne | Certains contenus générés ou manipulés par l’IA, notamment les hypertrucages (deepfakes) | Oui, pour les contenus visés par les obligations de transparence. | Les personnes exposées à certains contenus synthétiques doivent pouvoir être informées de leur nature artificielle. |
Faut-il comprendre pour mieux influencer ?
Cette personnalisation mène également à une réflexion sur l’influence exercée par les publicités sur le comportement des consommateurs. Vuarin et Steyer (2023) soulignent notamment que le taux de clics ne mesure pas uniquement la capacité d’un système à identifier les préférences d’un internaute, mais également sa capacité à provoquer une réaction. Il devient alors pertinent de distinguer la prédiction des comportements de l’influence exercée sur ceux-ci.
Une publicité personnalisée ne répond donc pas nécessairement à un besoin existant du consommateur. Elle peut également contribuer à susciter son intérêt et à orienter ses décisions. Cette distinction soulève des questionnement quant aux limites de la personnalisation publicitaire, tout particulièrement lorsque les données comportementales sont utilisées pour optimiser les réactions et l’engagement des consommateurs. Donc, à l’influence de la publicité personnalisée sur les décisions d’achat.
La personnalisation publicitaire ne consiste pas uniquement à présenter des produits susceptibles d’intéresser les consommateurs. Elle permet également aux entreprises d’adapter leurs messages en fonction des comportements observés, des préférences et des interactions précédentes. En sachant cela, à quel moment la personnalisation ne facilite plus la recherche d’un produit mais devient une influence trop forte? En effet, lorsqu’une plateforme utilise les données comportementales pour déterminer quels messages seront les plus susceptibles de provoquer une réaction, elle ne se contente plus de répondre aux intérêts du consommateur. Elle contribue à orienter son attention et ses choix. Le risque est alors de réduire peu à peu la place accordée à une décision éclairée.
L’éthique de l’intelligence artificielle dans les pratiques de marketing promotionnel
Ces enjeux de transparence et d’influence s’inscrivent plus largement dans une réflexion sur l’éthique des pratiques promotionnelles. Vuarin et Stayer (2023) rappellent notamment que les systèmes d’intelligence artificielle peuvent reproduire et amplifier certains biais discriminatoires, entre autres dans le traitement de caractéristiques liées au genre et au profilage socio-ethnique. L’utilisation de ces technologies ne garantit donc pas nécessairement des communications équitables ou adaptées à l’ensemble des publics, ce qui constitue un risque de l’intelligence artificielle en marketing numérique.
Ces biais ne sont pas uniquement théoriques. Une étude publié en 2023 dans le Journal of Consumer Psychology montre que les algorithmes peuvent reproduire des associations liées au genre présentes dans les données utilisées pour leur apprentissage. Dans un contexte marketing, cela peut se traduire par une diffusion inégale de certaines publicité ou recommandations auprès de différents groupes de consommateurs. Une entreprise pourrait ainsi, sans intention discriminatoire, renforcer certains stéréotypes à travers ses campagnes. Cette sitaution rappelle que l’efficacité d’un algorithme ne garantit pas nécessairement l’équité de ses résultat.
De son côté, Assouline (2025) met en garde contre risque d’uniformisation des productions publicitaire lorsque les entreprises privilégient principalement l’efficacité et la rentabilité. En recherchant systématiquement les contenus susceptibles de plaire au plus grand nombre, les marques pourraient accorder moins d’importance à l’originalité et la diversité créative. Ces constats soulignent l’importance de maintenir une réflexion humaine dans les décisions marketing.
Ces exemples montrent pourquoi les décisions marketing ne devraient pas être confiées aveuglément aux algorithmes. Même si ces outils permettent d’analyser rapidement de grandes quantités de données, leur utilisation nécessite un regard critique. Les professionnels doivent être en mesure de comprendre les recommandations proposées, de remettre en question certains résultats et d’intervenir lorsque ceux-ci risquent de produire des effets injustes. L’intelligence artificielle peut soutenir la prise de décision, mais elle ne devrait pas faire disparaitre la responsabilité humaine qui l’accompagne. La responsabilité des décisions et de leurs conséquences doit donc demeurer une préoccupation des organisations qui utilisent ces outils.
Conséquences environnementales de l’intelligence artificielle en marketing numérique
Enfin, la responsabilité des entreprises dans l’utilisation des technologies numériques ne se limite pas aux dimensions créatives, informationnelles et comportementales. Elle comporte également une dimension environnementale et sociale. Béland et Amoros (2024) rappellent que les activités numériques génèrent une empreinte écologique réelle, même si elle demeure difficile à percevoir. Le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle nécessitent notamment des ressources informatiques et énergétiques importantes. Cette réalité invite à élargir l’évaluation des stratégies de marketing numérique au-delà de leur efficacité commerciale. Béland et Amoros (2024) mettent de l’avant le principe de sobriété numérique, qui consiste à privilégier les usages réellement utiles et à considérer les conséquences sociales et environnementales des technologies mobilisées.
L’impact environnemental ne se limite pas à l’utilisation des outils d’intelligence artificielle. Il faut également considérer les infrastructures nécessaires à leur fonctionnement, notamment les centres de données, les équipements informatique et les ressources mobilisées pour entraîner et faire fonctionner les modèles. Comme le souligne le Programme des Nations Unies pour l’environnement (2024), les conséquences environnementales de l’intelligence artificielle doivent être évaluées sur l’ensemble de son cycle de vie. Pour les entreprises, cela signifie que le recours à ces technologies devrait aussi être réfléchi en fonction de leur utilité réelle, plutôt que d’être adopté systématiquement pour accélérer la production de contenu.
L’analyse de ces différentes dimensions montre que l’utilisation de l’intelligence artificielle en marketing ne peut pas être évaluée uniquement en fonction des gains de temps ou de l’efficacité des campagnes. Derrière les possibilités de création et de personnalisation se trouvent des enjeux qui touchent directement la relation entre les marques et leurs consommateurs. Une publicité peut être performante tout en soulevant des questions sur son authenticité, la collecte de données ou l’influence exercé sur le public! Pour les entreprises, le défi consiste donc à tirer profit de ces technologies sans perdre de vue les attentes et les droits des personnes auxquelles elle s’adressent. L’innovation représente une occasion intéressante pour le marketing, à condition qu’elle s’accompagne d’un véritable jugement humain et d’une utilisation responsable.
Une foire aux questions pour les adeptes de l’intelligence artificielle!
Oui, l’utilisation de l’IA dans la publicité n’est pas interdite de manière générale. Cependant, le contenu produit doit respecter les règles applicables, notamment celles concernant les représentations fausses ou trompeuses, la protection du consommateur et la vie privée.
Non, pas automatiquement. Tout dépend du message transmis. Une publicité devient potentiellement trompeuse lorsqu’elle présente de fausses informations ou donne une impression qui ne correspond pas à la réalité du produit ou du service.
Oui. En analysant les préférences des consommateurs et les comportements des consommateurs, l’IA permet de leur présenter des publicités adaptées à leurs intérêts. Cette personnalisation peut attirer leur attention, influencer leurs préférences et même les incité à acheter un produit auquel ils n’avaient pas pensé initialement.
Les principaux risques concernent la désinformation, les atteintes à la vie privée, les biais algorithmiques et la perte d’authenticité des communications. L’utilisation de ces technologies soulève également des enjeux environnementaux et des questions sur la responsabilité des entreprises.
Certains indices peuvent éveiller des soupçons, comme des mains déformées, des proportions inhabituelles ou des détails incohérents. Toutefois, ces anomalies ne constituent pas une preuve. Les images générées par intelligence artificielle deviennent de plus en plus réalistes et peuvent être difficiles à distinguer des photographies traditionnelles.
Un petit lexique pour comprendre les termes techniques
Voici un tableau des termes techniques et leurs définitions utilisés tout au long de l’article! Les définitions sont tirées de la vitrine linguistique de l’Office québécois de la langue française.
| Termes | Définitions |
| Algorithme | « Suite finie d’instructions ou d’opérations qui, appliquées à des données de départ, servent à accomplir une tâche ou à résoudre un problème donné. » |
| Biais algorithmique | « Tendance prédictive ou générative non désirée d’un système d’intelligence artificielle à favoriser ou à défavoriser certains résultats plutôt que d’autres. » |
| Boîte noire | « Un système d’intelligence artificielle dont le fonctionnement interne et la logique décisionnelle sont difficiles à comprendre ou à expliquer. » |
| Hypertrucages (Deepfakes) | « Procédé de manipulation audiovisuelle qui recourt aux algorithmes de l’apprentissage profond pour créer des trucages ultraréalistes. » |
| Intelligence artificielle générative | « Système d’intelligence artificielle utilisé pour produire du contenu au moyen d’algorithmes et de mégadonnées, généralement sous forme de texte, de son, de vidéo ou d’image. » |
| Interpolation | « Méthode de détermination approchée de la valeur d’une grandeur en un point d’une série continue à partir de deux valeurs voisines situées de part et d’autre de celle-ci. » |
| Personnalisation publicitaire | « Faire en sorte que le message publicitaire s’adresse tout particulièrement à une personne ou à une catégorie bien définie de clientèle, à l’exclusion des autres. » |
| Sobriété numérique | « Démarche qui vise un usage avisé et modeste des technologies numériques dans l’objectif d’en réduire l’impact environnemental. » |
Peut-on encore faire confiance à la publicité ?
L’intelligence artificielle transforme peu à peu la façon dont les entreprises conçoivent et diffusent leurs publicités. Elle permet de produire du contenu plus rapidement, de personnaliser les communications et de mieux comprendre les comportements des consommateurs. Toutefois, ces possibilités s’accompagnent de responsabilités qui ne peuvent être ignorées. L’authenticité des messages, la transparence dans l’utilisation des données, l’influence sur les décisions d’achat et les conséquences environnementales doivent également être prises en considération.
Au final, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le marketing promotionnel ne signifie pas nécessairement la perte de confiance envers les marques. Tout dépend de la manière dont les entreprises choisissent de l’intégrer à leurs pratiques. Une organisation qui privilégie la transparence, qui vérifie ses contenus et qui conserve un regard humain sur ses décisions peut utiliser ces outils sans nécessairement compromettre sa relation avec les consommateurs.
La véritable question n’est donc pas de savoir si l’intelligence artificielle a sa place dans le marketing promotionnel, mais plutôt de déterminer comment les entreprise peuvent continuer à convaincre leur public sans compromettre leur confiance. À mesure que ces technologies évoluent, cette responsabilité deviendra un élément incontournable du marketing moderne.
Sources utilisées:
Assouline, A. (2025). La création artistique à l’épreuve de l’intelligence artificielle. Annales des Mines – Enjeux numériques, 29(1), 33-36. https://doi.org/10.3917/ennu.029.0033.
Béland, M. et Amoros, S. (2024). Vers un numérique durable. Gestion, 49(1), 56-59. https://doi.org/10.3917/riges.491.0056.
Diaz, J. (2026, 6 novembre). Dior’s holiday ad triggers new AI debate. Fast Company. Récupéré le 9 novembre 2026 de https://www.fastcompany.com/91636722/dior-holiday-ad-is-triggering-yet-another-ai-debate
Digitalis, Z. (2026). Acteurs générés par IA : la Californie impose l’étiquetage, le Québec punit la tromperie. Le Juridhic. Récupéré le 10 novembre 2026 de https://lejuridhic.ca/publicite-generee-ia-etiquetage-quebec/
Office québécois de la langue française. (2026). Vitrine linguistique. Récupéré le 8 novembre 2026 de https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/
Rathee, S., Banker, S., Mishra, A., & Mishra, H. (2023). Algorithms propagate gender bias in the marketplace—with consumers’ cooperation. Journal of Consumer Psychology, 33(4), 621–631. https://myscp.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcpy.1351
Shi, Y., & Jiang, Z. (2026). Consumer Responses to AI Disclosure Labels: The Role of Novelty and Authenticity. Sage Open, 16(1). https://doi.org/10.1177/21582440261417793
United Nations Environment Programme (2024). Artificial Intelligence (AI) end to-end: The environmental impact of the full AI lifecycle needs to be comprehensively assessed. Nairobi. Récupéré le 8 novembre 2026 de https://wedocs.unep.org/items/5f3afe87-5419-439b-a6ee-14240b2605e9
Vuarin, L. et Steyer, V. (2023). Le marketing face au défi organisationnel de l’explicabilité de l’IA. Décisions Marketing, 112(4), 105-126. https://doi.org/10.3917/dm.112.0105.