Cannes : quand le rêve IA se heurte au mur de la réalité

Chaque année, la Côte d'Azur se transforme en QG de la publicité mondiale. Cannes Lions attire les grands pontes du marketing, rosé à la main, cartes de visite en堆 — et cette année, comme par magie, une nouvelle religion : l'IA.

Vous traversez les allées du Palais des Festivals, vous assistez à une conférence... et boom. L'IA va tout personnaliser, tout automatiser, et apparemment résoudre la faim dans le monde au passage.

Amy Lanzi sorting the wheat from the chaff

Amy Lanzi, CEO de Digitas North America, n'y va pas par quatre chemins. Elle appelle ça les « mauvaises promesses » — ces affirmations extravagantes qui circulent dans les pitchs et créent ce qu'elle décrit comme une dynamique intenable dans un business qui, fondamentalement, repose sur les humains.

Le timing tombe bien. En tant que développeurs et professionnels tech, ce schéma nous parle. Partout où l'IA met les pieds, on retrouve la même histoire : des promesses folles en phase commerciale, des garanties vagues sur les « résultats business », et des deals structurés de manière à faire grimacer n'importe quel CFO.

Le piège du gratuit

Le point crucial de l'analyse de Lanzi ? Les structures commerciales derrière ces promesses. « Des deals délirants qui sont généralement mauvais pour les gens et pour le business », selon ses propres mots. Le coupable ? Les plateformes qui proposent « de l'IA gratuite, une plateforme gratuite, et tutti quanti ».

Ça vous rappelle quelque chose ? Normal. L'industrie tech a un historique solide de tarifs gratuits ou subsidiés pour capturer un marché, avant de récupérer la valeur plus tard — souvent auprès des mêmes entreprises qui goûtent maintenant à la magie IA.

Publicis, la maison mère de Lanzi, a d'ailleurs publié une fausse pub bien ironique appelée « The Wrong Promises ». Ma préférée ? « Vous ne nous payez pas tant que vous n'avez pas gagné un Lion. » Si ça ne hurle pas « on sait que notre produit ne fonctionne pas », je ne sais pas ce qu'il faut de plus explicite.

Ce que l'IA fait vraiment bien

Attention, ça ne veut pas dire que l'IA ne sert à rien. Lanzi elle-même reconnaît des cas d'usage légitimes — même si moins spectaculaires que ce que les keynotes vendent.

La distinction clé ? L'IA comme multiplicateur de productivité sur des processus existants, versus l'IA comme baguette magique qui élimine le besoin d'expertise humaine.

Pour les développeurs qui construisent des outils, cette distinction compte énormément. Les entreprises qui vont durer ne sont pas celles qui promettent de remplacer leurs clients, mais celles qui renforcent réellement leurs capacités. C'est moins tape-à-l'œil sur scène, mais c'est un modèle plus viable sur la durée.

Les plateformes elles-mêmes semblent comprendre ce jeu mieux qu'elles ne l'admettent publiquement. Meta et d'autres étaient bien présents à Cannes, poussée de l'IA pour la création publicitaire — non pas parce que l'IA surpasse les campagnes conçues par des humains, mais parce que l'IA scale d'une façon impossible pour nous autres mortels. Si vous cherchez à atteindre des millions d'utilisateurs avec du messaging personnalisé, l'IA rend ça économiquement viable. L'efficacité ? C'est une autre question.

L'économie creator, ce complicateur

Lanzi a aussi abordé un point passionnant sur l'évolution de l'économie creator : les créateurs deviennent de plus en plus, selon ses termes, « de petites agences de pub à leur compte ». Ils ne sont plus de simples producteurs de contenu — ils gèrent des opérations marketing complètes, avec lancements de produits et partenariats de marque.

Ce shift a des implications majeures pour tout l'écosystème publicitaire. Quand vos influenceurs les plus rentables sontbasically des petites entreprises avec des opérations marketing sophistiquées, qu'est-ce que ça fait aux agences traditionnelles ? Et plus important : qu'est-ce qui se passe quand ces créateurs ont besoin de scale opérationnel et d'infrastructure ?

Et là, on entre dans notre territoire. Faire tourner un business creator à l'échelle demande la même infrastructure technique que n'importe quelle startup : un hosting fiable, une gestion DNS robuste, du paiement sécurisé, et de plus en plus, des outils IA pour le management de contenu et l'analyse d'audience. L'économie creator ne se contente pas de disrupt la publicité — elle crée de la demande pour la même infrastructure qui fait tourner l'industrie tech dans son ensemble.

Le vrai problème

Ce qui frappe le plus dans les propos de Lanzi, c'est sa formulation du problème de fond : « C'est un business de gens, et toutes ces pratiques créent, à long terme, un problème humain. »

Ça touche à quelque chose qu'on perd souvent de vue dans les discussions sur l'IA : les businesses reposent ultimement sur des relations, de la confiance, et une expertise qui se construit avec le temps. Vous ne pouvez pas оптимизиer votre chemin vers la fidélité client, et vous ne pouvez pas automatiser votre façon d'acquérir un knowledge industry qui prend des décennies à développer.

Pour ceux d'entre nous qui construisent des produits tech, ça devrait être un rappel : nos outils sont là pour augmenter les capacités humaines, pas les remplacer. La fièvre IA actuelle dans la publicité pourrait éventuellement retomber, mais les leçons qu'elle offre sur les pratiques business viables, les évaluations réalistes de la tech, et la valeur durable de l'expertise humaine resteront pertinentes bien après la fin du cycle de hype.

Comme le dit Lanzi, la pression des plateformes tech sur l'écosystème média est réelle et constante. Mais les plateformes montent et descendent. Les fondamentaux du bon business — délivrer de la valeur, construire la confiance, facturer des prix viables — ça ne change pas. Que vous dirigiez une agence de pub Fortune 500 ou une startup de deux personnes, le principe tient : construisez quelque chose de réel, faites des promesses honnêtes, et laissez les résultats parler.

La révolution IA dans la publicité arrivera peut-être comme promis, ou peut-être pas. Mais les businesses qui survivront seront ceux qui n'oublient pas qu'ils servent des humains, pas des algorithmes. Ce n'est pas un message particulièrement révolutionnaire, mais dans une industrie obsédée par la transformation, parfois la chose la plus radicale qu'on puisse dire, c'est : concentrons-nous sur ce qui fonctionne vraiment.