Des sphères d’ingénierie Big Tech aux open spaces des communicants, l’intelligence artificielle s’est diffusée à une vitesse fulgurante dans nos pratiques professionnelles. Naguère curiosité de laboratoire, aujourd’hui outil de bureau accessible, intuitif et immédiatement opérationnel, elle s’est installée au cœur des process, sans que le métier n’ait réellement eu le temps d’en recomposer les règles.

À mesure qu’elle s’impose dans les pratiques métier, une inquiétude gagne les communicants. Rédacteurs, stratèges, conseillers, créatifs, professionnels de presse, chacun s’interroge désormais sur la place qu’il occupera dans un monde où, d’un prompt, la machine semble pouvoir tout produire : idées, slogans, discours, stratégies…

« Que reste t-il de notre métier ? »

Briefés correctement, les modèles d’IA les plus avancés sont capables de produire, à vitesse industrielle, des plans de communication, des axes de message et des déclinaisons multicanal, dans des formats jugés de plus en plus satisfaisants. Les modèles génératifs actuels ne se cantonnent plus à un registre. Ils traversent désormais le texte, l’image, le code et le son pour délivrer, en un pipeline, ce qui mobilisait jusqu’ici des chaînes complètes de compétences.
Les chiffres d’adoption confirment cette bascule. Une enquête d’Ernst & Young réalisée en 2024 met en évidence l’explosion de l’usage de l’IA générative au travail : la part des employés déclarant l’utiliser serait passée d’environ 22% à 75 % en un an ; soit l’un des rythmes d’adoption technologique les plus rapides de ces dernières décennies. Pour rappel, aucune technologie n’avait jusqu’ici atteint 100 millions d’utilisateurs mensuels aussi rapidement que ChatGPT, qui a franchi ce seuil en deux mois, contre environ neuf mois pour TikTok et plus de deux ans pour Instagram. Désormais tout ce qui relève de la variation formelle devient une commodité algorithmique : reformuler, adapter, synthétiser, décliner un contenu existant, l’IA couvre déjà une part significative de la production quotidienne des équipes de communication.

Compétences réelles et précieuses certes, mais reste qu’elles demeurent confinées au registre opératoire du métier. L’efficience gagnée grâce à l’IA ne se substitue ni aux exigences de fond, ni aux piliers décisionnels des métiers de la communication : l’arbitrage stratégique, la validation experte, la nuance d’un jugement à contre-courant, la responsabilité.

L’IA sait déjà optimiser la forme d’un message, mais sait-elle, face à un dirigeant tenté par le déni et dont la position contredit ses engagements passés, plaider pour une parole plus courageuse ? Sait‑elle renoncer à la solution « optimale » qui maximise tous les indicateurs sur le papier, au profit de celle qui a une réelle chance d’être comprise, acceptée et tenable dans le temps ? Sait‑elle anticiper la manière dont un message sera reçu par sa cible directe, mais aussi les lectures adverses, les récupérations et instrumentalisations auxquelles il s’expose ? Sait‑elle créer la confiance entre deux humains, les réconcilier, rassurer une équipe, assumer un échec, tenir un rôle de caution dans un monde VUCA ?

Si l’on réduit la communication à une chaîne d’exécution : réécrire, résumer, décliner, adapter à un canal , il est certain qu’une part du métier devient automatisable. Mais l’essentiel échappe à cette logique, la communication commence bien avant le premier prompt. En amont de tout message, il faut définir l’enjeu à traiter, le circonscrire, nommer les tensions qu’il recouvre, cartographier les risques ; en d’autres termes, décider où placer le curseur entre ce qui est dicible, crédible et tenable dans la durée. C’est là que s’engage la responsabilité du communicant,

L’IA générative reste, par construction, un système de prédiction statistique entraîné sur des corpus passés. Elle excelle à traiter l’information déjà connue, à recombiner l’existant et à optimiser dans un cadre donné. Elle performe dans des environnements relativement stabilisés, où les règles sont claires et les signaux prévisibles. En revanche, elle échoue à produire de véritables ruptures conceptuelles, à proposer des orientations stratégiques qui sortent du prolongement de l’existant, et tend à renforcer les biais déjà présents dans ses données d’entraînement.

Le métier de communicant, lui, se déploie dans la friction avec le réel, dans l’écart entre la stratégie prévue et ce que le terrain renvoie. Un éventail de dynamiques, de la fuite d’information à la levée de boucliers, peut très facilement reconfigurer l’équilibre d’un dispositif savamment ficelé.

L’expertise du communicant consiste précisément à négocier cet écart, en prenant des décisions éclairées où les logiques algorithmiques montrent leurs limites.

Une démocratisation qui déplace la valeur du métier

À chaque vague de démocratisation technologique, la même constante se vérifie : ce qui devient accessible cesse d’être différenciant. En rendant la production de contenus rapide, abondante et bon marché, l’IA bouscule les modèles de métiers historiquement fondés sur la capacité à produire.

Plus rapide, moins cher, en plus de formats et de langues, quand générer à l’infini devient possible, la création perd son rôle de filtre de qualité. L’enjeu ne consiste plus seulement à savoir créer, mais à savoir arbitrer la création. On pourrait croire qu’à mesure que les outils gagnent en autonomie, le besoin d’expertise humaine va s’amenuiser ; c’est tout l’inverse. Plus il est facile de produire, plus il devient crucial de cadrer, d’orienter, de prioriser et de choisir ce qui mérite réellement d’exister.

Les contenus IA bruts sont suffisamment lisses pour ne jamais provoquer de débat, mais ils sont interchangeables. Retirez votre logo et il pourrait appartenir à n’importe lequel de vos concurrents  : le ton uniforme, la structure prévisible, l’absence de prise de risque rhétorique, le contenu techniquement correct mais dépourvu de présence. La simple suspicion d’IA générative suffit à altérer la perception de sincérité d’un message, indépendamment de sa qualité réelle. Les audiences développent une sensibilité accrue à la mécanique des contenus générés et deviennent plus attentives à ce qui sonne « fabriqué ». Or, chaque prise de parole constitue une promesse implicite faite à son audience. Multiplier les messages désincarnés sans élever le niveau de cette promesse, c’est la diluer ; et une promesse diluée exige un travail de reconquête long, coûteux et incertain.

Lorsque vous déléguez et automatisez massivement votre production sans exigence éditoriale, vous ne produisez plus votre communication. Vous produisez la moyenne de votre secteur. Même vocabulaire, mêmes angles, mêmes prises de position arrondies pour ne froisser personne et … ne convaincre personne. Pourtant la voix d’une organisation, cette façon singulière de formuler sa vision, d’assumer ses partis pris, de construire son rapport au monde, n’obéit pas à une logique d’automatisation. Elle se construit dans la durée, par cohérence  de choix éditoriaux, par répétition d’une posture reconnaissable, par volonté de ne pas dire ce que tout le monde dit de la façon dont tout le monde le dit. Cette voix est un actif immatériel à part entière et se révèle particulièrement vulnérable aux usages non maîtrisés d’IA générative.

Au-delà du discours, ce déplacement de valeur est aussi à l’œuvre dans les agences et les grandes directions de communication, où la montée en puissance de l’IA reconfigure concrètement l’organisation du travail. Les tâches d’exécution s’automatisent, et les profils stratégiques sont repositionnés pour garantir la cohérence d’ensemble.

Publicis l’a matérialisé dès 2018 avec Marcel, à une époque où le lancement avait d’ailleurs suscité son lot de scepticisme, tant l’idée d’une plateforme capable d’orchestrer à grande échelle les expertises internes paraissait en avance sur son temps. Conçu pour libérer les équipes des tâches d’exécution répétitives, Marcel agit comme un système nerveux central. Il permet à chacun 114 000 collaborateurs du groupe d’identifier en temps réel l’expert le plus pertinent sur n’importe quelle problématique et de constituer en quelques heures des équipes pluridisciplinaires et multiculturelles, afin de recentrer chaque fonction sur l’essentiel : l’idéation et la stratégie.
WPP, son principal concurrent, a emboîté le pas pour rattraper son retard dans cette course à l’armement IA, en industrialisant la création de contenus. Plus de 250 millions de livres sterling par an sont aujourd’hui consacrés à WPP Open, une plateforme conçue pour automatiser la production de contenus marketing à grande échelle (visuels, vidéos, assets 3D et déclinaisons multilingues) au service de clients comme Ford et L’Oréal.
Havas, de son côté, a engagé 400 millions d’euros sur la période 2024-2027 pour déployer Converged.AI, son système d’exploitation mondial qui couvre l’intégralité de la chaîne média et créative : ciblage d’audiences via des LLM, planification prédictive, personnalisation de contenus à grande échelle et mesure de performance en temps réel.

Trois groupes, trois approches, un même enjeu : Automatiser le mieux l’exécution pour libérer le plus de valeur. Le marché a déjà tranché sur les compétences qu’il juge stratégiques. Reste à chaque communicant de décider de l’utilité qu’il souhaite incarner dans ce nouvel équilibre. Se réinventer ou subir.

La recomposition du secteur entraîne dans son sillage celle des compétences. Des certifications en « AI literacy » portées par Google, HubSpot ou Meta se multiplient et commencent à s’intégrer aux cursus de certaines grandes écoles de journalisme et de communication.

Le métier bascule. Le communicant n’est plus seulement producteur de contenu, il devient maître d’œuvre d’un écosystème hybride qu’il lui appartient d’orchestrer, d’harmoniser et de challenger. Il conjugue désormais la puissance technologique avec la nuance et la profondeur de l’expertise humaine, et sa valeur tient précisément dans sa capacité à maintenir la cohérence de cet ensemble et à en organiser la gouvernance responsable.

Exercer cette gouvernance exige un cadre clair, partagé et actionable. Ce cadre se décline d’abord en principes de délimitation : définir ce qui peut être automatisé et ce qui ne doit pas l’être, déterminer quels contenus exigent une revue humaine systématique, calibrer les niveaux de validation selon la sensibilité des sujets, tracer et documenter les arbitrages pour en assurer la cohérence dans le temps. Il se traduit ensuite en instances et en outils : chartes internes sur l’usage de l’IA, lignes rouges éditoriales, protocoles de validation, autant de dispositifs qui permettent d’intégrer l’IA générative sans la subir.

Paradoxalement, l’ère de la surproduction redonne de la valeur à la retenue, au discernement et à la profondeur du jugement.

L’intelligence, la vraie

Excel n’a jamais fait d’un exécutant un analyste financier, PowerPoint n’a pas converti des discours creux en stratégie de fond ; de même, l’IA ne fera pas éclore une intelligence qui n’existe pas.

Si l’IA bouleverse incontestablement les pratiques de communication, elle ne change pas la nature de ce qu’est une intelligence humaine en acte. Elle agit d’abord comme un amplificateur, et comme tout amplificateur, elle ne crée pas la musique ; elle augmente ce qui existe déjà, qu’il s’agisse d’une pensée stratégique ou d’un bruit de fond.

L’IA générative fonctionne comme un miroir cognitif : elle renvoie à celui qui l’utilise la forme, le niveau de précision et la cohérence de sa propre pensée, ni plus ni moins. Une requête floue ou velléitaire produit une réponse floue, interchangeable avec mille autres. Ce que beaucoup interprètent comme une « limite de l’outil » relève souvent, en réalité, des limites du cadrage intellectuel qui lui est fourni : contexte absent, objectifs confus, tensions stratégiques non formulées. L’IA ne vient pas combler ces manques ; elle les met au contraire en lumière.

À l’inverse, lorsqu’elle est nourrie d’une pensée exigeante, l’IA démultiplie le champ des possibles. Un professionnel qui a clarifié son intention, délimité le périmètre du problème, identifié enjeux et publics peut s’en servir pour explorer plus vite des angles, tester des formulations, simuler des objections, raffiner des scénarios. L’outil n’invente ni la grille de lecture, ni la boussole stratégique ; il permet d’en déployer les conséquences plus loin et plus vite. Ce qui impressionne dans le résultat n’est pas tant l’IA en soi, mais la qualité du travail intellectuel réalisé en amont.

C’est pourquoi la question centrale n’est pas : « l’IA va-t-elle remplacer les communicants? », mais plutôt : « Jusqu’où les communicants sont-ils capables d’affronter la complexité ? ». En communication, penser vraiment implique d’accepter l’incertitude, de tenir ensemble des contraintes parfois contradictoires, de faire des arbitrages qui engagent des personnes, des institutions, des réputations. L’IA peut assister dans la recherche, la formulation, la déclinaison, la scénarisation ; mais elle ne porte ni le poids du choix, ni celui du risque, ni celui de la responsabilité.

L’intelligence, dans la communication stratégique, ne se mesure ni à la fluidité syntaxique, ni à l’élégance des slides, mais à la justesse de la lecture de situation, à la pertinence des cadrages, à la cohérence entre ce que l’on dit et ce que l’on fait.

Dans l’expression « intelligence artificielle », le mot décisif n’est pas « artificielle » : c’est, encore et toujours, « intelligence ».

Fredy Wida Biye, spécialiste en Relations publics & Communication stratégique