L'essor des médias nativement IA : plongée dans les nouveaux studios d'une seule personne

La plupart des articles sur « l’IA et l’économie des créateurs » décrivent un mouvement général : les outils s’améliorent, les flux de travail s’accélèrent, une seule personne peut en faire davantage. C’est vrai, mais cela reste abstrait. L’histoire la plus intéressante est celle de ce qui se passe quand quelqu’un pousse ce mouvement jusqu’au bout — sans utiliser l’IA pour accélérer un processus de production existant, mais en jetant ce processus à la poubelle pour bâtir une entreprise médiatique où la génération n’est pas une étape du pipeline, mais le pipeline lui-même. Une poignée d’acteurs bien réels a fait exactement cela ces deux dernières années, à des échelles et dans des genres très différents, et le détail de leur fonctionnement est plus instructif que n’importe quel article de tendance générique.

Neural Viz : une personne, un univers télévisuel entier, aucune équipe

Josh Kerrigan a passé plus d’une décennie comme réalisateur en activité — école de cinéma, des années de travail de production à Los Angeles, un pilote de série qu’il avait vendu mais qui n’a jamais été tourné. Début 2025, il s’est consacré à plein temps à un projet qu’il avait commencé en parallèle : Neural Viz, une chaîne YouTube qui produit « The Monoverse », un univers de science-fiction cohérent et continu, raconté entièrement par de la vidéo générée par IA, dont chaque mot est écrit par un humain.

L’émission phare, « Unanswered Oddities », est un mockumentaire situé après la disparition de l’humanité, où des créatures extraterrestres appelées glurons se livrent à des spéculations façon « Alien Theory » sur l’espèce qui dirigeait autrefois la planète. Cela ressemble à un gadget jusqu’à ce qu’on examine le processus de production que Kerrigan a décrit en entretien, notamment dans un portrait publié par Wired : il écrit un scénario complet avec indications de scène, action, dialogues et découpage caméra — exactement comme un scénario de tournage classique. Il storyboarde chaque plan et génère les images clés dans Midjourney. Puis vient la partie qui distingue Neural Viz du contenu IA générique : il interprète lui-même chaque personnage devant une webcam, et des outils construits sur Act-One de Runway transposent sa véritable performance faciale sur les personnages extraterrestres, si bien que le rythme, les silences, les choix précis d’un acteur formé survivent à la traduction vers un corps entièrement synthétique. Les voix passent par des outils de clonage et de synthèse vocale de type ElevenLabs. Un épisode fini de deux à trois minutes demande à Kerrigan environ douze heures et une centaine de dollars d’abonnements logiciels mensuels — des chiffres qu’il a donnés directement en entretien, pas des éléments de communication marketing.

Le résultat n’est pas un compte-gadget. Certains extraits ont cumulé des centaines de milliers de vues sur YouTube et des millions sur TikTok et Instagram, et la chaîne a attiré assez d’attention pour que des sociétés de production hollywoodiennes auraient, selon plusieurs sources, approché Kerrigan pour adapter le Monoverse à la télévision traditionnelle — une inversion étrange : une propriété nativement IA optionnée pour un média hérité. Ce qui rend Neural Viz utile comme étude de cas, ce n’est pas que l’IA ait produit un succès, c’est que Kerrigan a conservé toutes les parties du pipeline qui exigent du goût et du métier — le scénario, le découpage, la performance — et n’a remplacé que les parties qui nécessitaient auparavant une équipe : les cadreurs, les effets de costumes de créatures, l’équipe de compositing, le lieu de tournage.

Genre.ai : un studio publicitaire conçu pour court-circuiter le modèle agence

La seconde refonte de pipeline qui mérite d’être étudiée se joue dans la publicité, pas dans le divertissement. PJ Accetturo s’est fait connaître avec une publicité virale pour la plateforme de marchés prédictifs Kalshi, diffusée pendant les finales NBA — un spot surréaliste avec un grand-père cow-boy et un extraterrestre buveur de bière, réalisé en deux à trois jours pour environ 2 000 dollars. À titre de comparaison, une publicité de qualité broadcast via une agence traditionnelle demande généralement des semaines de préproduction et un budget à six chiffres. Accetturo a utilisé ChatGPT pour l’écriture, Gemini pour transformer le script en plan de tournage, et le modèle Veo 3 de Google pour générer les images elles-mêmes ; il a clairement expliqué que la stratégie créative mise sur des concepts « bizarres » précisément parce qu’ils se démarquent dans un fil d’actualité d’une façon qu’une publicité classiquement léchée ne fait pas.

Ce spot viral unique est devenu Genre.ai, le studio que dirige aujourd’hui Accetturo en tant que CEO, qui travaille avec des marques comme Oracle, Popeyes, Qatar Airways et la marque bien-être IM8 soutenue par David Beckham. Selon les chiffres avancés par Genre.ai lui-même, le total des vues cumulées de ses campagnes dépasse les 275 millions, avec plus de 300 millions de personnes touchées en quelques mois seulement — des chiffres obtenus avec des équipes de production qui ne représentent qu’une fraction de la taille d’une agence publicitaire classique, sur des délais de l’ordre de jours plutôt que des mois qu’exige un pipeline créatif traditionnel jusqu’à la diffusion. Le studio aurait, selon plusieurs sources, refusé des opportunités de publicités pour le Super Bowl selon le modèle traditionnel, pariant plutôt qu’une création rapide, bon marché et délibérément « décalée », diffusée nativement sur les plateformes sociales, surpasse un unique moment de diffusion coûteux.

Le schéma commun : la suppression de services entiers, pas juste leur accélération

Ce que Neural Viz et Genre.ai ont en commun n’est pas le genre de contenu — l’un est une fiction sérialisée, l’autre des spots de marque de 30 secondes — c’est que les deux ont supprimé des catégories de métiers entières plutôt que de simplement rendre plus rapides les personnes occupant ces postes. Un pilote de série télévisée classique nécessite un showrunner, un réalisateur, un directeur de la photographie, un chef décorateur, une société d’effets visuels et une équipe de postproduction, chacun transmettant le travail au suivant. Une campagne publicitaire classique nécessite une agence créative, une société de production, un directeur de casting, un repéreur de lieux et une équipe d’achat média. Dans les deux études de cas ci-dessus, une seule personne (ou une très petite équipe) porte la vision créative du scénario jusqu’à l’image finale, les modèles génératifs remplaçant chaque service qui exigeait auparavant son propre effectif, son propre calendrier et sa propre ligne budgétaire.

Cela se retrouve aussi à plus grande échelle, où des studios financés poursuivent la même idée structurelle, pas seulement des créateurs individuels. Asteria, fondé par le double nominé aux Oscars Bryn Mooser, s’est associé à Moonvalley pour construire « Marey », un modèle vidéo entraîné exclusivement sur des images sous licence, spécifiquement pour offrir aux studios traditionnels une entrée juridiquement plus propre dans la production générative. Secret Level, fondé par le réalisateur Jason Zada avec l’ancienne cadre de Netflix et DreamWorks Christina Lee Storm à la tête du studio, développe un outil interne appelé Liquid Engine explicitement pour compresser son propre pipeline de production pour le cinéma, la télévision et les jeux. La plateforme Showrunner de Fable Studio — soutenue par l’Alexa Fund d’Amazon — permet aux utilisateurs de générer des épisodes de série télévisée entiers et personnalisés à partir de simples instructions textuelles, et a démontré le concept avec neuf épisodes non autorisés de « South Park » générés par IA, qui ont cumulé plus de huit millions de vues avant d’être retirés. Aucun de ces exemples n’est une opération d’une seule personne, mais tous poursuivent la même fusion des services en un pipeline génératif unique que Kerrigan et Accetturo font déjà tourner en solo.

Ce qui n’apparaît pas dans le montage des meilleurs moments

Il convient d’être honnête sur les limites. Neural Viz a demandé à Kerrigan une décennie de métier cinématographique classique pour être capable d’écrire et de découper un scénario suffisamment bien pour que la génération par IA puisse l’exécuter de façon convaincante — les outils n’ont pas remplacé la compétence, ils ont remplacé l’équipe nécessaire pour la concrétiser. Le modèle de Genre.ai dépend de la volonté des marques d’accepter une création vraiment décalée, un pari qui ne fonctionnera pas pour toutes les catégories ni tous les clients, et « l’excentricité hors-marque » est une stratégie à la durée de vie limitée à mesure que davantage d’annonceurs la copient et que le public s’habitue à l’esthétique. Des plateformes comme YouTube évoluent également vers un étiquetage plus visible des contenus IA et, dans certains cas, une dépriorisation algorithmique des contenus synthétiques peu travaillés, ce qui relève la barre pour quiconque espère reproduire cela avec moins de métier et moins de jugement humain que n’en ont investi ces deux acteurs. Le studio d’une seule personne est bien réel, mais ce n’est pas un raccourci — c’est une répartition différente du même savoir-faire sous-jacent, appliquée via un pipeline qui n’a plus besoin de personne d’autre pour être exécuté.