Introduction

1L’irruption récente de l’intelligence artificielle générative (IAGen) dans les métiers de la communication bouleverse en profondeur une industrie historiquement fondée sur la créativité humaine (Baillargeon et Coutant, 2017 ; Belch et Belch, 2013 ; West et Kilgour, 2019). L’automatisation partielle de tâches jugées irréductiblement humaines — conception visuelle, rédaction, idéation stratégique — suscite un double mouvement : d’une part, l’enthousiasme pour des gains de productivité, la personnalisation accrue des contenus, l’accélération des prises de décision et l’optimisation d’analyses présidant aux stratégies de création (Malthouse et Copulsky, 2023) ; d’autre part, les inquiétudes relatives à la dilution de la valeur du travail créatif, aux enjeux éthiques et juridiques, aux risques environnementaux ou encore à l’opacité des systèmes mobilisés (Beaudouin et Velkovska, 2023 ; Lee, 2022 ; Vinchon et al., 2023).

2Ces tensions s’inscrivent dans ce que Joly (2013) qualifie d’économie de la promesse technoscientifique, assortie de nouvelles opportunités stratégiques (Huang et Rust, 2020), tout en demeurant, dans leurs usages effectifs, marquées par la prudence et la fragmentation (Maslej, 2025 ; Zerfass, Hagelstein et Tench, 2020). Le management tend à y voir l’occasion d’externaliser ou de rationaliser des opérations à faible valeur ajoutée (Osei-Mensah, Asiamah et Sackey, 2023), tandis que des usages émergent par exploration et autoapprentissage, sans prendre en compte l’ensemble des implications légales, technologiques, économiques et écologiques (Buhmann, 2023 ; Hermann, 2022). Ainsi, une reconfiguration des métiers de la communication est en cours, sous le coup d’une saignée anticipée dans les postes (Côté et Su, 2022 ; Hiken, 2023).

3Dans ce contexte, l’adoption des outils et systèmes de l’IA dans les agences de communication créative procède à la fois d’orientations stratégiques impulsées par le management et d’usages situés (Ruokonen et Ritala, 2024), parfois invisibles à l’échelle organisationnelle (Kwittken, 2023).

4Cet article souhaite observer empiriquement cette intégration technologique au sein des chaînes de décisions qui structurent la communication créative — publicité, marketing de contenu, production — afin de comprendre les logiques d’adoption, de repérer les zones de résistance et d’identifier les conditions d’un encadrement pertinent. Nous répondons ainsi à la nécessité de mieux documenter l’évolution rapide de cette intégration et ainsi tracer les avenirs possibles dans le domaine de la communication créative (Malthouse et Copulsky, 2023).

5Ancrée dans la perspective des pratiques de la stratégie (PS) (Damon et al., 2015 ; Rouleau, Allard-Poesi et Warnier, 2007 ; Vaara et Whittington, 2012), qui considère l’activité stratégique comme le produit d’un enchevêtrement entre praxis (actions situées), pratiques (actions institutionnalisées) et praticiens (acteurs), la présente recherche interroge la manière dont les outils de l’IA reconfigurent ces dimensions dans un secteur où la création originale demeure l’éthos central (Baillargeon, 2018 ; Nixon, 2003). Nous souhaitons contribuer à une réflexion critique sur les reconfigurations en cours dans les métiers de la communication créative (Baillargeon et Rousseau, 2025 ; Buhmann, 2023 ; Davenport et al., 2020) et sur les conditions d’un usage éclairé et responsable des intelligences artificielles génératives dans ce domaine.

L’IA en communication créative : accélération, promesses et freins

7Des promesses d’automatisation et d’optimisation de la chaîne stratégique cohabitent avec des préoccupations transversales déjà bien documentées : les biais des données utilisées par les IA génératives (Leavy, 2018 ; Rozado, 2023), la surmarginalisation de la segmentation (Lutz, 2019 ; Monroe-White, Marshall et Contreras-Palacios, 2021 ; Yuan et al., 2023), la distance critique et stratégique complexifiée par l’absence d’explicabilité des réponses et l’opacité des systèmes (Jones, 2023 ; Munk, Olesen et Jacomy, 2022), sans compter l’empreinte environnementale croissante (Kaack et al., 2022 ; Strubell, Ganesh et McCallum, 2019). Plus préoccupante pour le secteur de la communication créative, l’uniformisation des esthétiques et des productions, que les conventions statistiques des grands modèles tendent à reproduire, soulève l’inquiétude d’un envahissement de contenus banalisés (IA slop) ou soutenus par l’automatisation de la production (Bender et al., 2021 ; Esling et Devis, 2020 ; Guzik, Byrge et Gilde, 2023). En somme, l’industrie de la communication créative négocie l’arrivée massive de l’IA et ses promesses à l’aune de cinq dualités : la mise à distance des publics, la perte des relations créatives, la conventionnalité et l’appauvrissement des artefacts, la méfiance accrue des publics envers le secteur (Baillargeon et Rousseau, 2025).

9C’est dans ce faisceau de tensions — promesses d’optimisation contre prudence d’usage — que s’inscrit l’enquête Intégration des intelligences artificielles dans les agences de communication créative (I2A2C2).

Méthodologie

Tableau 1. Profils des participants au premier entretien de groupe focalisé (n =10)

ID	Fonction/rôle	Type d’agence	Taille d’agence
Professionnels d’agence
P1	Directeur	Agence de création de contenu	1-50
P2	Créatif	Agence de création de contenu	1-50
P3	Créateur de contenu	Agence de création de contenu	1-50
P4	Associé, VP exécutif	Agence intégrée	210-500
P5	VP stratégie	Agence intégrée	210-500
P6	Associé	Agence médias	1-50
P7	Directeur données et technologies	Agence intégrée	51-100
P8	Directeur général numérique	Agence intégrée	201-500
Partenaires de recherche (A2C)
P9	Direction générale A2C	A2C	-
P10	Responsable communication	A2C	-

11De ces discussions, nous avons conçu le questionnaire en ligne (Evans et Mathur, 2005), nous inspirant à la fois des thèmes développés dans les EGF, mais également sur des enquêtes similaires, comme celle de Zerfass et al. (2020). Prétesté en amont par des membres des EGF et des professionnels de l’industrie de sorte à vérifier l’alignement de l’intention et la compréhension du participant (Beatty et Willis, 2007), le questionnaire de 24 questions a couvert les IA utilisées, la fréquence de leur utilisation, les perceptions sur l’efficacité, la productivité et les risques associés à l’IA dans le travail quotidien. L’enquête en ligne a été administrée, entre avril et juin 2024, à un échantillon de 562 professionnels travaillant dans des agences de communication créative au Québec. La majorité des répondants occupent un poste au service-conseil (33 %) ou en création (23 %). Viennent ensuite les secteurs des médias, de la direction, de la production, puis de la programmation et du développement technologique, auxquels s’ajoute une minorité de répondants classés dans la catégorie « autres fonctions » (Figure 1). Ces proportions sont représentatives du secteur.

12Une importante majorité des participants proviennent de petites et moyennes agences : 54 % travaillent dans une structure de 11 à 50 employés, et près d’un répondant sur cinq dans une agence de 51 à 100 employés. À l’opposé, les grandes agences de plus de 500 employés ne représentent qu’une faible proportion, tout comme les microagences de moins de 10 employés (Figure 2). Encore ici, la répartition est proportionnelle au secteur de la communication créative au Québec.

13En parallèle à l’enquête quantitative, des entretiens semi-dirigés (Boutin, 2018) ont été réalisés avec neuf personnes professionnelles d’une même agence (Tableau 2). Le choix de concentrer les entretiens au sein d’une seule organisation répondait à la volonté d’observer la diversité de positions, de pratiques et de perceptions face à l’IA à l’intérieur d’une même chaîne décisionnelle.

Tableau 2. Profils des participants aux entretiens semi-dirigés (n =9)

ID	Fonction/rôle
E1	Stratège (pigiste)
E2	Conseillère, service client
E3	Créatif
E4	Chef d’équipe
E5	Stratège, service-conseil
E6	Stratège, création de contenu
E7	Chef d’équipe
E8	Gestionnaire
E9	Directeur

14La démarche méthodologique s’est terminée par un second groupe de discussion avec les experts du milieu de sorte à explorer et analyser les résultats de l’enquête.

15Au moment de l’enquête, les usages de l’IA dans le secteur de la communication créative étaient principalement émergents, très peu balisés ou institutionnalisés, reflétant des trajectoires d’adoption encore émergentes et expérimentales (Zerfass, Hagelstein et Tench, 2020). Comme l’avancent les perspectives diffusionnistes (Rogers, 1983, 2003) ou de la sociologie de la traduction (Callon, Latour et Akrich, 2006 ; Scheuer, 2021), une innovation percole dans les milieux organisés par une série de négociations, d’associations, de relations faites et défaites, et est soumise aux valeurs, structures, acteurs, stratégies d’une organisation. Aussi, en regard des pratiques émergentes empiriquement constatées et des tentatives de standardisation, nous adoptons une perspective processuelle de stratégisation, à savoir « savoir “comment” une stratégie organisationnelle particulière émerge » (Chia et Holt, 2006, p. 635. Notre traduction). Nous avons donc analysé les résultats à l’aune de la perspective des pratiques de la stratégie (Damon et al., 2015 ; Rouleau, 2013 ; Whittington, 2006). Rouleau (2013) rappelle que les PS s’inscrivent dans le practice turn des sciences sociales, en s’intéressant aux interactions et aux routines qui façonnent la stratégie au quotidien. Elle met ainsi en évidence les multiples visages de la « pratique » : action managériale, outils, savoir tacite, ressources organisationnelles et discours globaux, en relevant les tensions, paradoxes, dualités vécues et les faire inscrire dans un processus de décision éclairée et critique (Charest, Bouffard et Zajmovic, 2016 ; Golsorkhi et al., 2015). Selon cette perspective, la stratégie n’est pas seulement le résultat d’une planification formelle du haut vers le bas, mais émerge aussi des interactions, des négociations et des discours des membres de l’organisation (Heide et al., 2018). Observer l’émergence d’une stratégie revient alors à s’attarder aux activités qui « entraîne[nt] des conséquences sur les résultats stratégiques, les orientations, la survie et l’avantage concurrentiel de l’entreprise, même si ces conséquences ne font pas partie d’une stratégie voulue et formellement articulée » (Jarzabkowski, Balogun et Seidl, 2007, p. 8. Notre traduction).

16Les PS nous invitent à observer les praticiens (ex. un graphiste), les pratiques culturellement associées à ces praticiens (ex. faire des maquettes) et les praxis (les actions et gestes pour réaliser les maquettes) qui permettent de comprendre les actions quotidiennes et leur importance dans la constitution d’une stratégie d’intégration. Plus encore, des praxis, réitérées, diffusées et légitimées régulièrement deviennent des pratiques intraorganisationnelles. Or, aux contacts interorganisationnels — à travers les associations, les événements professionnels, les formations — ces mêmes pratiques montent en institutionnalisation, pour ensuite être renégociées au sein des organisations (Chia et Holt, 2006 ; Seidl et Whittington, 2014 ; Whittington, 2006).

Résultats

17Nous présentons dans cette section les résultats croisés des EGF, des entretiens semi-dirigés et de l’enquête en ligne, cette dernière, pièce centrale du devis méthodologique, structurant la présentation des résultats (Briand et Larivière, 2014). Les résultats sont rassemblés autour de quatre grands thèmes saillants : usages et imaginaires ; actualisation des promesses ; risques perçus et usages ; encadrement et intégration.

Usages et imaginaires : l’IA d’abord fonctionnelle

18Les résultats de l’enquête montrent que l’intégration de l’IAGen demeure limitée dans la routine hebdomadaire des agences. D’abord, une majorité de répondants (63 %) déclarent utiliser l’IA deux fois ou moins par semaine, ce qui traduit une appropriation ponctuelle plutôt qu’un ancrage quotidien (Figure 3).

19Cette fréquence varie toutefois selon les fonctions, et les écarts révèlent que l’adoption transversale reste, à ce stade, encore inaboutie (Figure 4). Ainsi, toute proportion gardée, les répondants dans les postes de direction (n =56) et en programmation (n =28) ont des usages plus fréquents. Puis viennent les professionnels de la création (n =129) et les acteurs du service-conseil (n =185). Étonnamment, le secteur de la production (n =45) ne constitue pas un utilisateur intensif ni même léger, alors que les outils de l’IA leur sont vendus comme pouvant accélérer leur travail (Anantrasirichai et Bull, 2022).

20Dans les outils mobilisés, ChatGPT d’OpenAI est le modèle dominant, et de loin, avec 89 % des usages (Figure 5), probablement grâce à la pénétration rapide sur le marché et l’impression de robustesse du modèle :

Aujourd’hui, en termes d’UI (interface usager) et d’UX, c’est très facile à implémenter et ils [OpenAI] étaient plus en avance sur les agents — les GPT —, donc pour moi c’était clair. » (Gestionnaire, entretiens individuels)
J’utilise aussi ChatGPT en me disant que c’est le plus utilisé, donc c’est le plus fort parce qu’un algorithme se nourrit par tout ce qu’on lui donne. » (Stratège, entretiens individuels).

21Cette domination explique en grande partie les usages tournant principalement autour des tâches simples, ou périphériques aux pratiques constitutives de la communication créative, que sont la traduction (63 %), la rédaction de courriels ou notes (52 %). La génération d’idées (48 %) ou encore la compréhension rapide d’un sujet (38 %), pratiques constitutives du travail de stratégie et de création, représentent les troisième et quatrième usages les plus présents (Figure 6).

23Ainsi, les usages sont surtout centrés sur des tâches peu complexes ou périphériques aux pratiques prodiguant de la valeur dans la chaîne stratégique. Ces usages sont conséquents des imaginaires qu’entretiennent les professionnels en regard des IA. Interrogés sur la façon dont ils se figurent l’IA, les professionnels voient dans ces systèmes : un « outil comme un autre » (60 %), une collègue (19 %), une stagiaire (9 %). Outre ces imaginaires pragmatiques, 12 % lui attribuent un imaginaire plus mystérieux (8 %) ou magique (4 %) (Figure 7).

24Ces imaginaires définitionnels trouvent écho chez les professionnels interrogés :

Pour moi l’IA c’est un outil qui vient nous aider (les humains) à être plus performants. […] C’est un support, comme le téléphone. Ce sont des évolutions en fait […] qui nous permettent de mieux performer. » (Chef d’équipe, entretiens individuels)
C’est vraiment un assistant, une aide. L’IA me fait gagner du temps et m’aide dans mes recherches. L’IA ne remplace pas quoi que ce soit parce que ce sont toujours des inputs qui sont humains. Donc, pour moi, c’est juste un assistant qui va me faciliter la vie dans tout. » (Conseillère service client, entretiens individuels)

Des promesses à réaliser

25Ces imaginaires s’adossent ou se confondent aux discours technopromotionnels présentant les outils d’IA comme levier d’innovation. Aussi, les répondants perçoivent un décalage notable entre ces promesses et leurs expériences. Malgré un taux de satisfaction dans l’ensemble élevé en regard des praxis des personnes répondantes, la perception d’une amélioration globale des pratiques attendues par secteur reste plus modérée. Si 73 % de tous les répondants reconnaissent une amélioration de leur productivité, et la collaboration avec les autres parties prenantes (55 %), ils ne sont que 44 % à déclarer que l’IA améliore leur créativité (Figure 9) — une proportion qui chute à 36 % dans le secteur création (Figure 8). Comme le souligne une répondante :

Juste avant, on était dans un brainstorm avec mon équipe et on a sorti des idées  : cela, aujourd’hui, l’IA n’est pas en mesure de le faire…encore. Tout ce qui est de forte valeur de création surtout, l’IA n’a pas encore l’expérience ou la possibilité [de le faire] parce qu’elle va nous sortir des choses qui sont plates. » (Chef d’équipe)

26Par ailleurs, un peu plus du tiers considèrent que l’IA leur permet de découvrir des aspects stratégiques (36 %), ou de produire des contenus réellement personnalisés (38 % en service-conseil et 45 % en création). Dans ce dernier cas, les développeurs promettent depuis l’émergence des outils d’IA des contenus adaptés, personnalisés et poussés aux bons prospects, au bon moment, au bon point de contact. Or, au moment de l’enquête, cette promesse ne semble pas s’être concrétisée.

Des risques perçus comme substantiels

27Les réponses mettent en évidence un climat d’incertitude face à l’intégration de l’IA : 59 % des répondants estiment qu’il y a « autant de risques que d’avantages » à utiliser ces technologies dans le secteur. Les préoccupations majeures concernent : la protection des données personnelles, les failles de cybersécurité, la provenance et la qualité des données d’entraînement, l’encadrement légal. Ainsi, plus de 70 % des répondants se disent « préoccupés » ou « très préoccupés » par ces enjeux (Figure 10).

Des usages autoappris, non balisés et en quête de transparence

28L’un des enseignements majeurs de l’enquête concerne l’absence de cadre formel pour l’usage de l’IA, ce qui est toutefois peu surprenant pour toutes technologies émergentes (Arnould, 1989 ; Rogers, 2003). Les pratiques actuelles relèvent principalement des usages émergents par autoapprentissage, d’essais-erreurs ou des échanges informels entre collègues. Les pratiques balisées — programmes de formation, des politiques ou directives ainsi que les études de cas —, sont donc moins répandues (Figure 11).

29Ces pratiques autoapprises croisées aux craintes perçues (Figure 10) peuvent expliquer que 85 % des répondants souhaitent que leur agence développe un encadrement clair des usages de l’IA.

30La convergence des nombreuses craintes face à des risques — et aux mécanismes encore peu compris derrière ces risques — place les professionnels dans un paradoxe en regard de la divulgation. Les répondants sont plutôt en faveur (moyenne de 3,18 sur une échelle de 5 ; médiane à 3) d’une mention identifiant « qu’une production (analyse, rapport, publicité, image, contenu) a été faite avec l’aide de l’IA ». En revanche, alors que les répondants partagent leurs usages plus aisément à l’intérieur de l’agence, la divulgation vers l’extérieur demeure plus mitigée : 56 % mentionnent « jamais ou rarement » à leur client qu’ils utilisent l’IA (Figure 12).

31Les entretiens et groupes de discussion nous permettent d’explorer davantage les logiques qui sous-tendent la transparence ou, au contraire, la réticence des professionnels à dévoiler leurs usages de l’intelligence artificielle. L’examen de ces extraits (Tableau 3) met en lumière une tension entre, d’une part, un souci de transparence motivé par des considérations éthiques, de confiance et de différenciation et, d’autre part, des pratiques de dissimulation liées à la peur de perdre en crédibilité ou de heurter les attentes des clients.

Tableau 3. Logiques derrière la (non)divulgation des usages de l’IA. Extraits d’entretiens

Thème	Explication	Exemple
Transparence comme gage de confiance	La divulgation est perçue comme un gage de confiance et de légitimité professionnelle.	« On dit à nos clients qu’on l’utilise et on est transparent avec ça. Tout va bien. » (Créatif) « Nous, on le dit aux clients qu’on l’utilise. On préfère être clairs dès le départ, ça évite les mauvaises surprises plus tard. » (Chef d’équipe)
Refus lié aux valeurs du client	La non-divulgation ou l’abstention d’usage découle de la crainte d’aller à l’encontre de valeurs organisationnelles centrées sur l’humain.	« Ils nous ont dit qu’ils ne voulaient pas [d’IA] et qu’ils étaient complètement fermés parce que cela enlevait le côté humain. » (Créatif)
Obligation d’assumer les erreurs	La divulgation devient un impératif éthique pour éviter une rupture de confiance en cas d’erreur détectée.	« On a tout de suite enlevé les photos et on l’a dit au client parce qu’il ne faut pas que quelqu’un se rende compte qu’on utilise l’IA sans qu’il le sache. » (Créatif) « On a dû le dire après coup, parce que l’image générée posait problème. C’était plus simple d’assumer que de cacher. » (Chef d’équipe)
Avantage compétitif	L’usage de l’IA est mis de l’avant comme levier d’innovation et facteur de crédibilité auprès des clients.	« Beaucoup [de clients] étaient impressionnés. Cela nous a aidés à devenir plus crédibles. » (Créatif) « Quand on montre au client comment l’IA nous aide à aller plus vite, ça les impressionne, ça montre qu’on est à jour. » (Spécialiste IA)
Culture organisationnelle	La divulgation est encouragée par une culture d’entreprise tournée vers l’IA ; la réticence est perçue comme une incompatibilité.	« C’est difficile d’intégrer quelqu’un qui est hostile envers l’IA […] il n’a pas sa place ici parce qu’on est vraiment tourné vers l’IA. » (Chef d’équipe)
Gestion des attentes clients	La divulgation varie selon la perception des clients, certains y voyant une menace, d’autres une valeur ajoutée.	« Un client […] ne voulait pas utiliser l’IA […] Un autre, au contraire, trouvait cela drôle et agréable. » (Créatif) « Il y a des clients avec qui on en parle librement, parce qu’ils s’y intéressent, et d’autres pour qui on évite d’en parler, ça les insécurise. » (Conseillère service client)
Responsabilité professionnelle	La motivation à préciser l’usage de l’IA découle du désir de maintenir une image de qualité et de contrôle humain.	« Je veux que mon travail soit bien fait. […] Ce que je fais avec l’IA, je m’assure que ce n’est pas que de l’IA. » (Créatif) « Je dis toujours que c’est moi qui orchestre le résultat, l’outil ne fait rien tout seul. » (Conseillère service client)
Pression organisationnelle	La non-divulgation peut découler d’une utilisation contrainte et superficielle, difficile à assumer publiquement.	« Dans d’autres endroits, […] les boss poussent à augmenter la productivité. […] Les gens n’ont pas le temps de bien apprendre à l’utiliser. » (Créatif)
Normes industrielles	La non-divulgation existe, mais est perçue comme problématique ; la divulgation est encouragée par la pression vers des standards éthiques.	« Il y a clairement des agences qui vont utiliser l’IA qui ne diront pas à leurs clients […] il va falloir se garder des standards d’industrie pour se dire quoi. » (EGF 1)

32Ce qui nous semble davantage digne de mention en regard de la divulgation est dans la rédaction de contenu élaboré (long copy) par l’IA qui n’est mentionnée au client que par 23 % des répondants (Figure 13). Alors que les autres usages déclarés n’engagent que des activités de prédiffusion — donc qui n’atteignent pas encore le consommateur cible final —, la production de contenu élaboré, par exemple un site web, un blogue, etc., place davantage l’agence en porte-à-faux avec le lien contractuel. Dans une industrie dont le modèle d’affaires est encore largement basé sur une facturation horaire, cette contraction du temps ne trouve peut-être pas encore d’écho dans les heures facturées, d’où un malaise à divulguer les usages. Les résultats invitent à approfondir la question de la divulgation : sont-ce les processus appuyés sur l’IA qui doivent être divulgués ou les résultats produits par l’IA ? Déjà, on remarque que les usages non perceptibles ou processuels sont moins divulgués.

Discussion : pratiques, praxis et praticiens sous négociation

33Les résultats de l’enquête I2A2C2 mettent en évidence l’importance de l’adaptabilité et de la flexibilité des pratiques organisationnelles pour réussir l’intégration des outils de l’IA (Zerfass, Hagelstein et Tench, 2020). Avec des imaginaires et des usages fonctionnels de « l’IA outil », des promesses technologiques à harnacher, des risques perçus importants et un encadrement encore à réaliser, les résultats pointent vers une transformation de l’industrie, sans toutefois être cette grande disruption du secteur. Bien que l’IA se soit invitée dans les processus de travail, son adoption à grande échelle reste encore fragile et incomplète. Certaines praxis propres à chaque secteur (création, stratégie, production, direction, programmation) émergent, mais la chaîne de décisions stratégiques en communication créative demeure la même.

34Ces praxis sont révélatrices de restructuration institutionnelle en cours. Pour l’heure, elles se caractérisent par une utilisation limitée, mais significative des outils d’IA génératives, principalement ChatGPT, mobilisée pour des tâches périphériques (traduction, rédaction simple). La recherche d’idées, le prototypage et vaincre la page blanche, constitutifs de l’éthos créatif de l’industrie, sont accélérés sans pour autant être augmentés. Ainsi, ces praxis portées par les outils de l’IA soutiennent une créativité « routinière » ou « exploratoire » (Kaufmann, 2003), mais qui demeure loin des logiques abductives présidant à la créativité combinatoire à plus riche valeur créative (Boden, 1998, 2014). De fait, par leur modèle statistique, les systèmes d’IA ne semblent pas accéder à une créativité transformationnelle où l’intelligence artificielle permettrait de nouveaux espaces conceptuels transformant la trajectoire stratégique (Vakratsas et Wang, 2021).

35Ces praxis routinières sont conséquentes d’un imaginaire de l’IA comme « outil » ou comme un « assistant » ou « stagiaire » : faire avancer le processus en déléguant des tâches à faible valeur ajoutée. Or ces imaginaires, qui « déclenchent des intentionnalités et des pratiques effectives des instruments technologiques » (Plantard, 2014, p. 4), ont une double incidence. D’une part, ils empêchent les promesses d’augmentation de l’imagination humaine par l’introduction de nouvelles possibilités et l’élargissement des horizons artistiques où les machines participent activement aux processus de création (Barrett, 2023 ; Choi, DiPaola et Gabora, 2023 ; Lee, 2022). D’autre part, ces imaginaires fonctionnalistes tendent à gommer l’agentivité réelle des IA sur le processus créatif :

But AI (art generating algorithms in this case) is more than a tool, like a brush with oil paint on it, which is an inanimate and unchanging object. […] the paintbrush does not have the capacity to change, it does not make decisions based on past painting experiences, and it is not trained to learn from data. (Mazzone et Elgammal, 2019, p. 8)

36Cette accélération de la production sans augmentation apparente de la valeur créative s’accompagne d’une nouvelle praxis : la curation et l’évaluation critique. Certes, évaluer et choisir des orientations à partir de maquettes et de propositions diverses a toujours fait partie des pratiques en communication créative. Or la quantité de possibilités pouvant être générées par l’IA de même que l’opacité des mécanismes et jeux de données soutenant les propositions obligent à une double justification : celle des choix proposés et celle de la machine (Carassiti, 2025 ; Hoßbach et Isaksen, 2025). « Cette évolution déplace la valeur ajoutée du créatif vers un rôle d’éditeur et de stratège, signe d’un bouleversement silencieux où la place de l’humain dans la chaîne créative se trouve appelle la créativité, la pensée critique et la capacité à établir des relations de confiance avec les parties prenantes » (Zerfass, Hagelstein et Tench, 2020, p. 379. Notre traduction).

37En cela, les enjeux de divulgation émanent d’une constellation de pratiques enchâssées (Schatzki, 2001), qui portent les marques tangibles de la pénétration de l’IA dans le secteur. Plusieurs professionnels expriment le besoin de clarifier ce qui, dans la production, devrait relever de l’humain et ce qui est le fait de la machine. Or, cette transparence entraîne une série d’effets collatéraux. Elle engage d’abord une légitimation de la valeur créée par les humains, en distinguant les heures travaillées des heures « automatisées ». Divulguer, c’est donc aussi mettre à l’épreuve le modèle économique des agences au Québec qui, comme ailleurs, est largement structuré autour de la facturation horaire (William, 2025a, 2025b). « En fait, il y a [des clients] qui ont vu une opportunité de nous tordre en nous disant “Comme vous gagnez du temps à utiliser l’IA, je veux payer moins” » (Gestionnaire, entretiens individuels). La reconnaissance du travail accompli par des outils d’IA soulève des tensions avec ce système de rémunération, en remettant en question la valeur de l’expertise humaine dans un contexte où les machines assument une partie du labeur. Comme nos résultats le montrent, les outils de l’IA peinent encore à être perçues comme des contributeurs significatifs à la valeur symbolique ou stratégique du travail en communication créative.

38Au-delà des enjeux financiers, la divulgation soulève également des questionnements relatifs à la validité des contenus produits et à la provenance des données. Or ici encore, cette validation joue sur plusieurs fronts — légal, créatif, éthique —, avec chaque fois, un tâtonnement pour tenter une transparence dans l’usage de systèmes… opaques (Hemment et al., 2024 ; Kamath et Liu, 2021). L’éthique de l’usage ne se déploie pas uniquement comme une injonction extérieure, mais se négocie dans les marges de chaque dispositif technique (Beaudouin et Velkovska, 2023) : les professionnels semblent écartelés, incapables de soupeser les avantages et les risques de façon éclairée. Confrontées à l’opacité des modèles, les pratiques professionnelles doivent inventer une infrastructure de divulgation et de vérification qui va au-delà de la correction d’hallucinations : elles exigent la traçabilité des données sources, l’audit des référencements (y compris marginalisés), et la redistribution des responsabilités entre concepteurs, diffuseurs et opérateurs. Or suivant Beaudouin & Velkovska (2023), les praticiens et praticiennes, en l’absence de cadres ou de compétences algorithmiques, préfèrent souvent des solutions « raisonnables » à des solutions idéales : des compromis entre performance, coût, sécurité ou transparence. D’où les usages encore timorés que révèlent nos résultats. Dans ce contexte, la divulgation n’est pas seulement un acte de transparence : elle inaugure de nouvelles pratiques de vérification et de légitimation, où la valeur produite par l’agence dépend autant de la fiabilité des outils que de la vigilance critique de ceux qui les mobilisent.

39La montée en institutionnalisation des usages, incarnée par l’ambivalence de la divulgation, explique l’appel à la mise en place de chartes et de lignes directrices pour encadrer les usages et réduire les incertitudes. Le balisage agit comme un mécanisme de sécurisation : il permet de contenir les risques liés à la propriété intellectuelle, aux biais, ou à la divulgation aux clients (Sidley, 2025). Dans les grandes agences, des ressources internes facilitent ce travail d’encadrement, alors que les petites structures, centrées sur un segment de la chaîne, peinent à bénéficier des mêmes infrastructures juridiques, technologiques et éthiques.

40Il est frappant de constater que les préoccupations écologiques, bien que documentées dans la littérature (Beaudouin et Velkovska, 2023), demeurent marginales dans les réponses. L’empreinte énergétique de l’IA est largement évacuée au profit des enjeux de sécurité, d’efficacité ou de réputation.

Conclusion

Les machines ne suppriment pas le travail des humains ; les humains n’effectuent que des tâches qui seront remplacées un jour par les machines, laissant la possibilité à d’autres capacités humaines d’émerger. (Simondon et al., 2024).

41Cette première enquête sur l’intégration des outils et systèmes d’IA dans les agences de communication créative a permis de saisir la complexité comme un faisceau d’actions quotidiennes (praxis), d’outils et de routines institutionnalisées (pratiques) et de figures professionnelles en transformation (praticiens). Nos résultats témoignent moins d’une révolution immédiate que d’un réaménagement progressif des pratiques. Les praticiennes et praticiens naviguent entre promesses et prudence, bricolant des usages situés et développant une expertise par l’expérimentation.

42Quatre constats principaux émergent de cette enquête. Premièrement, les usages demeurent prudents et concentrés : la majorité des professionnels recourent aux IA de façon sporadique et pour une créativité routinière. Deuxièmement, le potentiel technologique reste encore peu harnaché : si les gains de productivité sont reconnus, les promesses d’augmentation de la créativité, de personnalisation ou de la valeur stratégique ne se concrétisent que partiellement. Troisièmement, des résistances significatives persistent, nourries par la perception de risques éthiques, juridiques et environnementaux, mais aussi par des incertitudes relatives aux droits d’auteur et à la souveraineté des données. Enfin, des usages émergents, souvent issus d’initiatives individuelles, demandent à être balisés par des chartes, des formations et une gouvernance claire, tant sur le plan interne qu’en relation avec les clients.

43Loin d’annoncer une substitution brutale du travail humain, l’intégration des IA engage un processus de négociation sur la valeur de la créativité et sur la confiance entre agences et clients. Les praxis s’orientent vers la productivité et inaugurent un rôle de curation, les pratiques appellent leurs balises de divulgation pour sécuriser et légitimer les usages, et les praticiens négocient leur agentivité entre créativité humaine et automatisation. Certes, les stratégies d’adoption évoluent rapidement : au moment d’écrire ces lignes, les différents indicateurs d’usage ont assurément évolué. Aussi, par leur répétition et leur diffusion, ces praxis président aux pratiques en voie de stabilisation, qui s’institutionnaliseront dans le champ professionnel (Vaara et Whittington, 2012), pour être réinvesties dans les manières légitimes de penser et de déployer des stratégies d’intégration (Li et Jarzabkowski, 2025 ; Seidl et Whittington, 2014).

44L’enquête I2A2C2 réinterroge la frontière entre savoir-faire humain et automatisation assistée. Dans la lignée de Champy (2011) et Dubar (2015), une piste féconde sera d’examiner comment ces transformations conduisent à une redéfinition de la compétence reconnue, à de nouveaux régimes de légitimité et à la construction d’une « identité hybride » entre humains et outils. D’autant que les résultats révèlent que dans cette négociation identitaire, l’IA devient à la fois praxis, pratique et praticienne et déplace la valeur du processus de décision vers le jugement critique et la stratégie, redéfinissant ce que signifie « faire créativité » et « faire stratégie » en communication créative. Puis, il sera nécessaire d’explorer comment l’écosystème de la communication créative (comédiens, pigistes, illustrateurs, boites de production) négociera ces nouvelles pratiques. Ainsi, des travaux futurs permettront d’analyser la façon dont les agences, voire l’écosystème complet, maintiennent leur culture créative (Baillargeon, 2014) et légitiment leur créativité en tant que pratique distribuée entre humains et machines (Celis Bueno, Chow et Popowicz, 2024 ; Christensen, 2023).