CEP

Avis du CEP « L’IA générative en publicité : une rupture vraiment fondamentale ? »

ARPP
L'IA générative en publicité une rupture vraiment fondamentale

Juillet 2026

SOMMAIRE

I – Pourquoi parler d’IA ?

II – Qui l’utilise ? Pourquoi ? Et comment ?

III – Quels enjeux pour la publicité et son éthique

1./ La question de la transparence

A/ La transparence sur l’usage de l’IA générative : ne pas le dire, est-ce tromper ?

B/ Est-ce de la pub ? La question de la transparence sur la nature du message

2./ La question de la traçabilité : l’IA poison et remède

3./ La question de la responsabilité : y a-t-il un pilote dans l’avion ?

4./ Règles éthiques : l’IA change-t-elle leur appréciation ?

5./ L’annonceur, son agence et ses publics : une tension dans la relation ?

Pourquoi parler d’IA ?

L’irruption de l’intelligence artificielle (IA) dans tous les outils ayant trait au numérique et les résultats étonnants fournis par l’intelligence artificielle générative dans tous les genres de production créative amènent les membres du CEP à s’interroger sur ce que l’usage de l’IA générative vient apporter, bouleverser ou renforcer, dans le domaine de la publicité.

Du fait du recours à l’IA, jusqu’où les métiers de la publicité vont-ils changer ? Le fonctionnement du marché publicitaire va-t-il en être fortement impacté ? Jusqu’où les annonceurs vont-ils s’autonomiser ? Les intermédiaires, dont les agences, vont-ils disparaitre ? S’agissant d’éthique publicitaire, le recours à l’IA repoussera-t-il les limites de ce qui est admissible, ou non ?

Ces questions se posent en même temps que se développe une vague de qualificatifs qui accompagne, notamment dans les médias, le développement de l’intelligence artificielle : IA « digne de confiance », IA « transparente », IA « éthique », IA « responsable », IA « au service de l’humanité », IA « compagnon », IA « collaborative », etc. Il est donc essentiel d’adopter une posture critique, tant le discours semble enjamber les verrous techniques et les capacités critiques des individus.

Du côté des verrous technologiques, rappelons que les « conversations » artificielles ne sont toujours pas en mesure de se hisser au niveau des conversations humaines, malgré des apparences trompeuses : pas d’intention de la part de la machine, pas de prise en compte du sens du discours, pas de construction d’une argumentation contradictoire (le système est d’accord a priori, on ne sait pas ce qui est vrai ou pas), pas de connaissances (au sein d’une session, chaque prompt [instruction générative] génère un nouveau calcul).

Du côté des capacités critiques des individus, le CEP observe qu’elles oscillent, en général, entre une forte et rapide habituation aux solutions technologiques (notamment habituation des yeux aux images de technologie 4K, ou recours aux agents conversationnels en lieu et place des moteurs de recherche) et une large méconnaissance — de l’ordre du fantasme — de la réalité du fonctionnement de ces technologies, et de la nature de leurs performances. L’erreur la plus fréquemment partagée consiste à imaginer l’IA comme une main invisible lançant dans l’immensité du web un vaste filet destiné à ramener — et synthétiser — des contenus qui paraissent d’origine humaine, alors que le système fonctionne sur les bases de la « tokenisation » [titrisation en cyberjetons] et de probabilités, la machine assemblant les tokens [cyberjetons] les plus vraisemblables dans un contexte donné, sans aucune perception de sens. Il s’agit donc d’un calcul (certes vertigineux), non d’une pensée. L’IA conversationnelle elle-même génère la confusion sur son mode de fonctionnement par le vocabulaire même qu’elle emploie après qu’on a « prompté » (affichage des mots : « réflexion en cours », « recherche sur le web »…).

Avant d’aborder la question des conséquences prévisibles de l’usage de l’IA générative dans le domaine de la publicité, avec le prisme qui est le sien, le CEP souhaite rappeler quelques fondamentaux : la publicité n’est pas la réalité, elle est le résultat d’un processus narratif qui relève de la fiction ; la publicité cherche toujours à améliorer l’engagement des consommateurs et la préférence de marque ; l’IA ajoute en rapidité et en puissance de production de textes, d’images, de sons et de vidéos.

Précisons que le CEP, dont la mission est d’interroger les enjeux éthiques et anthropologiques de la publicité, ne traitera pas, ou peu, dans cet Avis, de l’ensemble des interrogations qui accompagnent le développement de l’IA dans ce secteur, comme dans tout autre secteur de l’économie. En particulier, les questions (quoique fondamentales) de sa gouvernance, de son approvisionnement originellement exclusif par des contenus issus d’un autre système de pensée (le système anglo-saxon), de son impact sur l’environnement et sur l’emploi, de son influence sur la chaîne de valeur et sur les relations entre acteurs, ou, plus prosaïquement des enjeux de formation qui lui sont associés, ne seront pas (ou peu) abordées.

L’ambition du CEP est d’identifier, sur la base d’un état des lieux — à ce jour — des pratiques, les questions posées par le développement de l’IA générative dans la publicité, et de les hiérarchiser. Avec comme question sous-jacente : s’agit-il d’une rupture fondamentale ou plutôt d’un changement d’échelle ?

Eu égard à son impact sur les représentations, la responsabilité de la publicité va au-delà de celle liée à son rôle premier. Compte tenu de l’ampleur du flou de perception généré par l’IA entre réalité et fiction, l’industrie de la publicité se doit-elle de participer à la fixation de repères et à l’effort de pédagogie que certaines consciences appellent de leurs vœux ? (Voir la récente encyclique, Magnifica Humanitas du Pape Léon XIV).

Dans ses précédentes contributions, le CEP a souvent alerté sur les risques qu’il y aurait à investir la publicité d’une mission d’éducation voire d’évangélisation du public.

Voir les Avis :

et l’Alerte « Empathie, bien-pensance, conformisme : où va la pub ? » (2024).

L’ampleur des questionnements ouverts par l’IA justifie-t-elle un infléchissement de cette position ?

Qui l’utilise ? Pourquoi ? Et comment ?

Les campagnes publicitaires peuvent maintenant être conçues, produites, voire validées (cas de certaines plateformes) par intelligence artificielle. Jusqu’au 100 % IA pour certaines. Toutes les marques et toutes les agences utilisent l’IA générative à un moment ou à un autre dans leur process de création : pour la génération d’idées, pour le ciblage des publics, pour le séquencement des scènes (story boarding) avec un prototypage du contenu final très réaliste, pour la déclinaison automatisée des messages selon les formats et les audiences (assets) en post-production.

Elle concerne aussi les phases de diffusion : optimisation de l’achat d’espace, personnalisation des contenus.

Il est à noter que les spécificités techniques des plateformes média étant de plus en plus complexes et les formats de plus en plus nombreux, le recours à l’IA générative s’avère incontournable.

Pour les professionnels de la publicité aujourd’hui engagés dans l’utilisation de l’IA générative, la question n’est plus « devons-nous y aller ? » mais « comment bien l’utiliser ? » afin de transformer un outil technique en un booster et un différenciateur créatif. Par ailleurs, tous convergent sur l’économie que représente le recours à l’IA générative. Au-delà des économies de temps passé à réaliser une tâche, il y a des économies réalisées à «ne plus se déplacer » (prise de vue, tournage…), mais il y a néanmoins les coûts additionnels : les investissements nécessaires dans les différents outils et la formation des collaborateurs.

Une étude de la WFA (Fédération Mondiale des Annonceurs) datant de 2026 [1] révèle que 78 % des marques recourent à du contenu généré par l’IA et amélioré par l’IA dans leurs publicités. Selon une étude présentée par la société Canva (fournisseur d’un logiciel de création graphique en ligne), les équipes marketing utilisent en moyenne 8,7 outils d’IA pour une même création. Au niveau de l’exécution publicitaire, l’usage de l’IA générative concerne la représentation d’individus, la génération de visuels de produits, la création de l’environnement et des arrière-plans, la génération de textes, de voix, de musiques et de sons. Le recours à l’IA générative peut remplacer les prises de vues ou les tournages locaux comme à l’étranger (nouveau mantra du secteur :« J’ai fait ce film sans sortir une seule caméra »).

L’IA générative offre la possibilité à des agences, voire directement à des annonceurs, de réaliser des tâches qui étaient auparavant externalisées, comme les traductions, les déclinaisons de formats et la création de contenu. L’IA générative accélère la production, avec des coûts qui sembleraient réduits. 89 % des professionnels interrogés par Canva [2] déclarent économiser une demi-journée par semaine et une journée pour une personne sur quatre. La déclinaison de campagnes multimédia et multiformats, qui pouvait prendre des mois de production, pourrait désormais être réalisée en moins de trois semaines.

Selon Arthur Kannas [3], président de l’agence Heaven, le recours à l’IA générative permet aussi l’émergence de nouveaux talents : des concepteurs créatifs qui ne maîtrisent pas les outils de PAO et qui peuvent désormais matérialiser graphiquement leurs idées. En d’autres termes, l’usage de l’IA démocratiserait l’accès à l’expression créative.

Enfin, l’IA générative donne la possibilité de produire ce qui n’était pas envisageable auparavant pour des raisons d’organisation et de ressources financières et humaines (cf. « La compil des Bleues » de l’agence Marcel pour Orange [4], « Un lion n’abandonne jamais » pour les cent ans de Publicis [5], ou encore la campagne « FutureGuessr » de l’agence Artefact 3000 pour le Réseau Action Climat, qui a reçu l’or dans la catégorie « de l’IA au service de la data » lors du Grand Prix Stratégies de l’IA 2026 [6]). Exemple paroxystique : elle ouvre la voie aux hypertrucages, c’est-à-dire la mise en scène très réaliste de faux événements : les sacs géants de Jacquemus déambulant au milieu de la circulation parisienne [7], les imposantes canettes de Sultan Ice Tea transportées par montgolfières [8], ou Big Ben enveloppé dans une doudoune The North Face [9].

De leur côté, les créateurs et créatrices de contenu peuvent avoir recours à l’IA générative pour truquer la réalité, créer des doubles numériques, de fausses scènes de vie ou de fausses preuves de présence lors d’événements. L’IA générative leur offre même la possibilité de créer seuls des « influenceurs » virtuels[10], ce qui nécessitait avec les outils classiques de modélisation 3D et de retouche photo avancée une équipe créative entière et des budgets importants.

Tous les professionnels de la publicité interrogés affirment que l’IA générative reste un outil — que tous utilisent — qui nécessite avant tout le maintien d’un humain aux commandes. L’intégration de l’IA générative nécessite en outre de repenser les modèles d’organisation et d’accompagner les collaborateurs dans l’adoption de ces nouveaux outils. En jeu : la qualité créative et la cohérence de marque. En résumé : « L’IA ne remplace pas le regard du directeur artistique » [11]. « Ce qui compte, c’est la capacité à faire des choix, à défendre une vision et à porter une direction éditoriale » [12].

Quels enjeux pour la publicité et son éthique ?

Au cours de son processus d’analyse et d’auditions, le CEP a identifié plusieurs points de réflexion :

1./ La question de la transparence

A/ La transparence sur l’usage de l’IA générative : ne pas le dire, est-ce tromper ?

La question agite les milieux professionnels : faut-il afficher clairement, à destination des publics, le recours à l’IA pour les phases d’exécution et de production finales ?

Certains acteurs (au premier rang desquels les régulateurs et les producteurs de standards professionnels) semblent avoir pris position, mais à y regarder de plus près, l’imprécision ou la subjectivité de leur prise de parole laissent une marge d’interprétation conséquente :

Le principe d’un marquage systématique des contenus publicitaires empruntant l’IA dans la phase créative a été discuté au sein du groupe de travail, certains de ses membres estimant qu’en responsabilité, et eu égard aux enjeux anthropologiques soulevés par l’usage généralisé et incontrôlé de l’IA, cette industrie se doit de participer à l’impératif collectif d’une « pédagogie » du vrai et du faux, a fortiori lorsque sont proposés des personnages générés à 100 % par IA. Pour autant, il a été rappelé qu’une position constante du CEP est de mettre en garde contre la tentation d’une perception (et donc d’une possible instrumentalisation ?) de la publicité comme vecteur d’éducation ou de « redressement ».

Voir les Avis :

Comme le rappelle Dominique Wolton : « Par l’humour, la distanciation et l’autodérision, la publicité peut évidemment contribuer à développer l’esprit critique ; mais elle ne doit pas être confondue avec l’éducation ».

Le CEP observe que la publicité est ontologiquement une représentation, une œuvre de fiction qui, par essence, n’a pas vocation à refléter la réalité. Esthétisation, allégorie, sublimation sont des ressorts naturels en publicité. Si la transparence constitue, dans son principe, un axe fort de la régulation professionnelle du secteur, il estime que cette transparence concerne la matérialité des caractéristiques et composantes du produit ou de l’offre promus, ou la réalité des allégations, et non les modalités de la conception et de la réalisation de la communication publicitaire elle-même.

De ce point de vue, il estime que l’introduction de l’IA générative dans la création publicitaire ne crée pas au global de véritable rupture. Elle ne poserait pas de question d’un genre nouveau.  

Mais alors, dans quel cas d’espèce le discours — par essence hyperbolique — de la publicité verse-t-il dans « l’hypertrucage » au sens de l’IA Act, c’est-à-dire la tromperie ?

In fine, une position majoritaire a pu être dégagée au sein du groupe de travail autour du postulat suivant : le seul fait d’utiliser une image créée ou manipulée par IA (indépendamment donc du discours qui l’accompagne) sans en informer le consommateur peut être assimilé à un acte de tromperie lorsque cette image constitue, en elle-même, une allégation. Ce pourrait être le cas, par exemple, dans l’industrie cosmétique, où l’égérie (l’incarnant) symbolise à elle seule la promesse de la marque. Il est à noter que si les photos à usage commercial de mannequins se trouvent d’ores et déjà encadrées par la loi « Santé » du 26 janvier 2016 [19] (obligation de mention d’une retouche par logiciel de traitement d’image), ces restrictions ne concernent que la silhouette (affinée ou amaigrie), en rapport avec l’objectif de la loi : la lutte contre l’anorexie. Autre exemple d’hypertrucage potentiellement constitutif de tromperie : l’hypothèse d’une publicité touristique 100 % IA représentant de ce fait un paysage, une ville, une expérience touristique totalement virtuels.

Autrement dit, la tromperie ne serait pas constituée si l’IA est utilisée en soutien de la narration, alors que sa mobilisation au service d’une allégation — explicite ou suggérée, comme dans le cas de l’incarnation de la promesse par l’image — pose un tout autre problème.

En dehors des situations décrites ci-dessus, exiger la transparence systématique sur le mode de fabrication des campagnes porte en germe la menace d’un encadrement encore plus strict de l’ensemble de la création publicitaire, au nom du nouveau « droit à la transparence ». Cette personne représentée en fauteuil dans un spot pour la Sécurité Routière est-elle réellement handicapée ? Peut-on vraiment représenter l’Ecosse par un ciel bleu ?

Au principe de ce nouveau droit tel qu’il imprègne la démarche de la Commission Européenne dans l’élaboration des lignes directrices d’application de l’IA Act, qui pourraient déboucher sur un principe d’affichage quasiment systématique du recours à l’IA dans la création publicitaire, le CEP oppose trois interrogations :

En conclusion, en dehors du cas de l’incarnation de la promesse par l’image, et sous réserve que la nature publicitaire du contenu ait été clairement explicitée, le CEP estime que l’identification du fait qu’un texte, une voix ou un visuel a été généré (ou modifié) par l’IA générative devrait rester de la responsabilité et du choix de chaque annonceur.

La question des évènements virtuels viraux orchestrés par les marques (« fake out of home » – FOOH) qui n’indiquent pas clairement le recours à l’IA a davantage divisé le groupe de travail. Certains y voient une tromperie sur la marque, le flou entre réalité et fiction pouvant amener à croire en une performance que la marque n’a pas réalisée — comme ces sacs géants circulant au milieu des automobiles à Paris. Ce qui pose dans le cas de scènes plausibles un double problème : premièrement l’attribution d’un exploit, qui vient indûment au crédit de la marque, deuxièmement une contribution à ce flou entre réalité et fiction qui imprègne de plus en plus nos sociétés digitalisées, et dont l’enjeu dépasse largement le cadre de la publicité. D’autres observent que l’objectif purement ludique (ou d’image) de ces vidéos virales plaide pour un renvoi à la responsabilité de la marque (sa réputation, son degré de connivence avec des publics parfois avertis) voire à une discussion interprofessionnelle (quelle crédibilité à terme pour les marques ?), non pour un encadrement. En revanche, le principe de transparence applicable en publicité exige que la nature publicitaire de l’objet créatif soit clairement mentionnée. Si ambiguïté il y a, c’est celle que cause l’affaiblissement des frontières entre, d’un côté, les contenus d’information (fake news et désinformation sont, à juste titre, au cœur des préoccupations des régulateurs), et, de l’autre, les contenus récréatifs ou publicitaires – ces derniers étant déjà largement encadrés par le droit de la consommation, le droit de la concurrence et les lignes directrices de l’autodiscipline.

B/ Est-ce de la pub ? La question de la transparence sur la nature du message

On l’a vu, les vidéos virales du « Fake out of home » peuvent ne pas être perçues comme des objets publicitaires, d’autant qu’elles ne sont pas toujours identifiées comme telles.

La recherche d’une « visibilité IA » par les marques (être présentes là où les réponses aux prompts des usagers se construisent, soit les moteurs conversationnels et les IA génératives) ouvre un questionnement encore plus grand. Les techniques de référencement naturel (ou SEO pour Search Engine Optimization) permettaient aux marques d’aider les moteurs de recherche à interpréter leurs contenus, afin d’optimiser leur positionnement dans la liste de liens associés à la requête de l’internaute. Ce dernier restait libre d’accéder au site de la marque — ou non —, et surtout conscient, quand il y allait, de « consommer » un discours de marque.

Avec le développement de l’IA, les techniques du marketing digital ont suivi l’évolution du search [recherche en ligne]. Ainsi le GEO (Generative Engine Optimization – optimisation pour les IA génératives) permet aux marques d’être non plus seulement trouvées, mais citées. Rappelons que ces techniques ont pour objectif d’orchestrer l’ensemble des signaux qui nourrissent les modèles d’IA (vidéos, contenus d’influenceurs, conversations de communautés, plateformes de tests produits, forums d’internautes, jeux vidéo, retours d’expérience, etc.).

En amont, cette course à la « visibilité IA » des marques et in fine à la recommandation par l’agent conversationnel les amène donc à multiplier leurs prises de parole sous toutes les formes possibles, dans un format et avec une intention qui pourront ne pas être perçus comme publicitaires.

En aval, l’auteur d’un prompt aura-t-il par ailleurs conscience que la réponse qu’il obtient de l’IA est loin de « l’objectivité » fantasmée de l’IA, mais qu’elle fait suite au déploiement tous azimuts de techniques marketing par les marques ?

2./ La question de la traçabilité : l’IA poison et remède

Essentielle pour la régulation professionnelle — comme pour les autorités de contrôle telles que la DGCCRF — : la question du suivi et du contrôle des publicités diffusées.

L’IA générative permet à toute entreprise, toute organisation et même tout individu de concevoir, produire et diffuser des visuels et des vidéos. Il n’y a donc plus de barrière à l’accès au marché publicitaire. On peut s’attendre à une augmentation, potentiellement considérable, du nombre de publicités.

L’IA générative facilite également la création de publicités personnalisées à l’unité : chaque personne pourrait, en théorie, être exposée à une publicité différente. Ainsi des publicités pourraient n’être diffusées qu’une seule fois, à une seule personne.

Outre l’enjeu de la lente disparition des expériences, et donc des cultures communes (voir l’Avis du CEP « L’hypersegmentation de la publicité : défis sociétaux et déontologiques », cf. sous-partie D.), une question se pose : celle du contrôle de conformité (à la loi et aux règles d’autodiscipline), et donc de la traçabilité de ces publicités. Rappelons que ce contrôle de conformité a été accepté (et même inventé) par la profession elle-même.

Le problème est donc double pour la régulation professionnelle : gérer la masse énorme de publicités générée par l’usage de l’IA d’une part, et, d’autre part, accéder aux publicités diffusées une seule fois à une seule personne, par définition fugaces. Quel serait l’impact sur le fonctionnement du Jury de déontologie publicitaire si ce dernier était massivement saisi pour des publicités reçues une fois et par une seule personne [20] ? On le voit, les évolutions technologiques portées par l’IA questionnent largement l’organisation de la régulation professionnelle.

A l’inverse, on doit observer que l’IA constitue incontestablement un outil de performance pour cette régulation professionnelle, dans la mesure où elle permet de gérer en très peu de temps un très grand volume de données. Ainsi l’ARPP a-t-elle d’ores et déjà développé un dispositif de surveillance (monitoring) à grande échelle des contenus numériques, longtemps restés sous la ligne de vision.[21]

En revanche la question des publicités diffusées de façon unique à une échelle inconnue reste posée.

3./ La question de la responsabilité : y a-t-il un pilote dans l’avion ?

L’IA générative introduit une fragmentation inédite de la chaîne de production publicitaire qui rend la traçabilité des responsabilités particulièrement difficile. Dans le modèle traditionnel l’annonceur définit l’objectif de la campagne, l’agence conçoit et produit la campagne, la régie la diffuse. Avec l’IA générative, et plus encore avec la génération programmatique, cette chaîne éclate en une multitude d’acteurs dont aucun ne maîtrise l’intégralité du processus créatif et de diffusion. Voire fait disparaitre tout acteur, dans l’hypothèse d’une déclinaison intégralement pilotée par IA.

Qui est responsable d’une publicité qui aurait sur-sollicité une personne identifiée comme vulnérable par un algorithme ? Ou qui aurait écorné les règles d’autodiscipline contenues dans les recommandations de l’ARPP ? L’annonceur, qui a fixé les objectifs de ciblage ? L’agence, qui a programmé les paramètres de génération ? La plateforme de diffusion, qui a opéré le ciblage automatique ? Ou le fournisseur d’IA générative, dont le modèle a produit un contenu jugé trompeur ? Potentiellement tous, c’est-à-dire, personne clairement.

La production et la diffusion automatisées de contenus publicitaires personnalisés sans intervention humaine intermédiaire rend ainsi théoriquement possible une publicité qui n’a jamais été « vue » par aucun être humain avant d’être diffusée. Le contrôle a priori, même s’il est techniquement compliqué à ce jour, reste possible pour l’annonceur ou le diffuseur. En outre, la responsabilité humaine s’applique. D’autre part, le contenu existe le temps d’une impression, ciblée sur un individu précis, puis disparaît. Le contrôle a posteriori est difficilement praticable, surtout si ce contenu n’est ni archivé ou ni reproductible. Cela rend la mission de la puissance publique et des organismes d’autorégulation comme l’ARPP incomplète.

Plus largement, la personnalisation extrême, en reposant sur une connaissance fine des individus sans qu’ils en soient explicitement informés, peut favoriser l’exploitation non éthique des données personnelles. De même, la capacité de l’IA à identifier et cibler automatiquement des profils de personnes vulnérables (par exemple, mineurs, personnes endettées, personnes souffrant de troubles alimentaires) peut être activée sans que personne, dans la chaîne, n’ait explicitement décidé de le faire.

L’enjeu de la responsabilité dans la chaîne de production publicitaire exige une culture du discernement, c’est-à-dire la capacité à identifier les moments où la décision créative ou de ciblage engage des valeurs, et à ne pas les laisser absorber silencieusement par l’automatisation. Un système d’IA générative n’est ni capable de délibérer, d’assumer et, le cas échéant, de répondre de ses actes.

Il apparait donc indispensable que des décisions identifiables et traçables soient prises par des personnes responsables à chaque étape clé du processus. Cela implique de documenter, dater, et attribuer à des personnes physiques ou morales le processus de création et de diffusion ; il est préconisé de désigner un « responsable du contenu final » qui assume la responsabilité de ce qui est diffusé, y compris dans ses déclinaisons automatisées, conformément au Code ICC [22]. Enfin, les plateformes et les outils d’IA générative qui participent à la chaîne de production publicitaire doivent pouvoir être auditables et rendre compte à tous (annonceurs, agences, et si nécessaire régulateurs) des logiques de génération et de ciblage mises en œuvre.

4./ Règles éthiques : l’IA change-t-elle leur appréciation ?

On peut s’interroger sur ce que la mise en scène de scénarios générés par IA et/ou d’acteurs synthétiques/égéries virtuelles implique en matière d’interprétation (et de respect) de la règle déontologique.

Sur le sujet spécifique du respect de la personne humaine, le CEP s’est exprimé ces dernières années avec cinq Avis :

Ces Avis retracent l’évolution d’un métier qui a suivi (et participé à) la redéfinition des normes sociétales. Parfois sous l’influence d’associations militantes, pour donner aux marques une image plus progressiste, ou tout simplement pour additionner des cibles auparavant négligées. La grande majorité des annonceurs ont fait évoluer les représentations en faveur d’un plus grand respect de la personne humaine : dignité, respect du corps féminin, inclusion de la diversité des origines ethniques et culturelles, lutte contre les stéréotypes.

La Recommandation « Image et Respect de la Personne » émise par l’ARPP pour la première fois en 1975, s’est trouvée considérablement étoffée en 2001, sous l’effet de la vague « porno chic », dont la dernière actualisation date de mai 2025. En parallèle, le code ICC a clarifié les limites de l’acceptable.

Néanmoins, des résurgences nostalgiques, voire clairement masculinistes, sont toujours possibles (exemple : la publicité « Emma Learn Langage » diffusée sur TikTok a fait l’objet d’une plainte évaluée récemment par le Jury de Déontologie Publicitaire [23]).

En permettant à chacun de créer sa campagne publicitaire, éventuellement en méconnaissant les principes déontologiques, l’IA fait courir le risque d’un moindre professionnalisme de la création, et d’un non-respect plus fréquent des règles éthiques, dans le meilleur des cas par maladresse ou « pour faire rire ».

Se pose alors la question des moyens de prévention et de contrôle…

Concernant le point spécifique de la dignité de la personne, un « incarnant » fictif 100 % généré par IA doit-il être soumis aux mêmes règles qu’une vraie personne (comédien) ? De toute évidence, comme le serait un personnage d’animation. C’est l’image du signifié et non celle du signifiant qui est en jeu. La problématique n’est pas différente de celle qui avait conduit le JDP à porter un Avis défavorable sur une publicité pour une boisson gazeuse non alcoolisée représentant une jeune femme à tête de biche sur les genoux d’un homme plus âgé (« naturellement pulpeuse »).

5./ L’annonceur, son agence et ses publics : une tension dans la relation ?

« Un homme, ça s’empêche » écrivait Camus pour signifier que les femmes et les hommes se distinguent par leur capacité à ne pas céder à leurs instincts et à la facilité, et à résister à la tentation de l’immédiat sans prendre en considération les conséquences de leurs actes. Dans le champ professionnel, on pourrait paraphraser le prix Nobel de littérature en écrivant qu’« Un publicitaire, ça s’empêche », en résistant notamment à la facilité d’activer certains ressorts (stéréotypes, sexisme, mensonges, …). Le cadre posé par l’interprofession au travers de l’ARPP l’y aide quotidiennement.

Jusqu’alors, les contraintes techniques et économiques l’aidaient aussi à limiter son champ d’expression. « Ça va pas être possible », « On va pas avoir le temps », « Ça va être trop cher ». Le talent des publicitaires résidait dans leur capacité à transcender toutes ces contraintes par leur créativité.

L’arrivée de l’IA générative dans les processus de conception et de production des contenus publicitaires et promotionnels révolutionne tous les processus internes et toutes les relations entre les protagonistes de l’industrie de la communication publicitaire. Ce d’autant que les facilités et les bénéfices apportés par l’IA générative sont si importants que le publicitaire ne résistera pas à la tentation d’y recourir abondamment.

Les relations entre les annonceurs et leurs agences s’en trouvent d’ores et déjà gravement perturbées : 66 % des agences ont ainsi reçu une demande de renégociation à la baisse de leur rémunération au motif que l’IA leur permettrait d’améliorer leur productivité [24].

Les agences étant aujourd’hui majoritairement rémunérées au Temps/Jour/Homme et l’IA étant censée accélérer tous les processus internes, cette tentation de l’annonceur risque de s’amplifier à mesure des progrès de l’IA.

À ceci s’ajoute l’émergence d’un intrus dans la relation annonceur/agence : la défiance. Le projet créatif (logo, script, slogan, …) qui est proposé est-il issu réellement du service création de l’agence, ou bien d’une IA générative ?

Ce climat a des incidences sur l’ensemble de la profession.

Parallèlement, la relation entre l’émetteur du message (les annonceurs) et le récepteur (les consommateurs et/ou les citoyens) se trouve également affectée par le déploiement de l’IA générative.

Jusqu’alors, le récepteur décodait les messages émis selon un « contrat de lecture » tacite. Issue du monde de la presse, la notion de contrat de lecture désigne le lien particulier, les conventions implicites, stabilisées par l’usage établi au fil des années entre ces partenaires, pour chacun des formats. Dans un message publicitaire, la marque (ou l’institution) diffuse un spectacle dont l’objectif est clairement énoncé : faire la promotion d’un produit, d’un service ou d’une prévention en recourant à diverses formes narratives, le témoignage d’usager ou d’experts, l’identification, la mise en scène d’égéries, le grand spectacle, etc.

Par ailleurs, avec l’IA générative, il est désormais possible de produire à moindre coût des mises en scène inenvisageables auparavant, de telle sorte qu’on peut faire l’hypothèse que l’impact du spectaculaire va peu à peu s’éroder (trop de spectaculaire tue le spectaculaire) et perdre de sa valeur de surprise. Que vaut un cadeau somptueux dont le destinataire sait qu’il n’a pas coûté grand-chose à son acheteur ?

Surtout, le fameux contrat de lecture était aussi un contrat de confiance. Quand la publicité utilise un témoignage ou un discours d’expert, une forme d’adhésion ou d’identification peut s’opérer. Quand une égérie vante les qualités d’une crème, elle vend au public un rêve dont il n’est pas dupe mais il consent à se prendre au jeu.

Que deviennent ces conventions quand on ne sait plus vraiment si l’égérie ou le témoin existent vraiment et ne sont pas nés d’une IA générative ?

Le bonimenteur reste distrayant et acceptable, tant qu’on arrive encore à discerner ses trucs. Qu’advient-il quand, grâce à l’hypertrucage, on ne sait plus ce qui relève de l’humain ou de la machine, de la mise en scène ou de la génération algorithmique ?

Plusieurs études académiques[25] ont cherché à évaluer la perception qu’ont les publics de la valeur d’une œuvre artistique fabriquée par IA. Bien que la publicité ne soit pas, eu égard à son statut hybride, une œuvre culturelle comparable au matériel utilisé dans ces études (poèmes, tableaux, nouvelles), les résultats sont intéressants. Ils permettent de constater qu’une œuvre IA peut être :

  1. appréciée en aveugle,
  2. dévaluée lorsqu’elle est clairement labellisée IA, mais néanmoins « consommée » (temps de lecture, disposition à payer). Il y a donc dissociation entre la valeur d’usage et la valeur symbolique, les œuvres étiquetées « humaines » étant mieux jugées sur les dimensions de profondeur, de valeur et de signification.
  3. et enfin condamnée lorsqu’elle sert à attribuer indûment du mérite à un humain (l’étude incluait le plagiat).

L’IA générative change la production des contenus publicitaires, elle va peut-être faire muter la relation que vont désormais entretenir les consommateurs et les citoyens avec ces contenus. Mais les mutations ne sont pas terminées et personne ne peut aujourd’hui avoir une vision et des jugements définitifs. L’Histoire n’est pas écrite d’avance. Il est nécessaire de tenir compte de l’expérience historique avec ses contradictions et du rôle positif qu’a joué la régulation professionnelle.

Cet Avis, pilotée et rédigée par Pascal Couvry, Sylvie Dubois, Clémence Gosset, Benoît Le Blanc et Pascale Marie, coordonnée par Bertrand Espitalier, synthétise les réflexions du Conseil de l’Éthique Publicitaire, dont les membres et experts sont : Dominique Wolton, Christine Albanel, François d’Aubert, Pascale Marie, Zysla Belliat, Benoît Le Blanc, Brice Mangou, James Huth, Pascal Couvry, Clémence Gosset, Jean-Marc Besnard, Sylvie Dubois, Fabienne Marquet, avec la participation de Thierry Libaert, Rémi Devaux, Gérard Unger et Alain Grangé Cabane.

Ont été auditionnés dans le cadre de cet Avis :

[1] https://wfanet.org/knowledge/item/2026/04/02/global-brands-call-for-clearer-consensus-on-ai-labelling-as-usage-accelerates-wfa-research

[2] www.canva.com/marketing-ai-report/

[3] Auditions du CEP (13 mai 2026)

[4] https://pcc.fdarpp.org/palmares-2024/la-compil-des-bleues/

[5] https://france.publicisgroupe.com/nouvelle-annee-nouveau-siecle-nouveaux-voeux/

[6] www.strategies.fr/creations/campagne/artefact-pour-reseau-action-climat-futureguessr

[7] https://youtu.be/x3MWAM_DmcA

[8] www.instagram.com/reel/DPy64pUDdzf/

[9] www.tiktok.com/@jdofficial/video/7299833238942469408

[10] www.influencia.net/influenceurs-ia-les-clones-numeriques-menacent-deja-la-confiance-des-marques/

[11] Valentine Proust, directrice de création l’agence Pixelis www.strategies.fr/actualites/agences/LQ6083808C/les-agences-de-design-accelerent-au-rythme-de-lia.html

[12] Damien Bettinelli, cofondateur de Panorama https://lareclame.fr/luxe-panorama-humanafterall-intelligence-artificielle-335962

[13] https://adetem.org/club/labia/

[14] https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/fr/ai-act/article-50

[15] Considérant 134 du RÈGLEMENT (UE) 2024/1689 DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle – https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/HTML/?uri=OJ:L_202401689&qid=1783783408112

[16] 4ème alinéa de l’article 50 du Règlement IA

[17] Pour aider les annonceurs, ce guide invite à se poser cinq questions : 1. L’usage de l’IA générative constitue-t-il un élément central du message persuasif de la publicité ? Et y a-t-il une probabilité que cet usage puisse influencer matériellement la décision d’achat des consommateurs ? 2. L’absence de divulgation pourrait-elle contribuer à une impression fausse ou trompeuse du produit ? 3. L’IA générative a-t-elle été utilisée à des fins créatives manifestement fantaisistes ? 4. L’usage de l’IA générative amène-t-il le spectateur à croire que quelque chose est réel alors que ce n’est pas le cas ? 5. L’IA générative a-t-elle été utilisée pour des améliorations superficielles mineures conformes aux standards traditionnels et industriels d’édition ? – https://wfanet.org/knowledge/item/2026/04/02/global-brands-call-for-clearer-consensus-on-ai-labelling-as-usage-accelerates-wfa-research

[18] https://www.youtube.com/watch?v=pb1nuWLWmnI

[19] Article 19 de la LOI n° 2016-41 du 26 janvier 2016 de modernisation de notre système de santé – https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000031912641

[20] La compétence du JDP demeure, dans la mesure où il se saisit dès une seule plainte.

[21] Ce dispositif repose sur une IA, qui réalise un pré-tri automatique de publications de créateurs de contenus (400 000 en 2025 vs 60 000 en 2024), permettant aux juristes de l’ARPP de valider ou invalider les suspicions de manquements. En 2026, l’ARPP fait bénéficier des dernières innovations son dispositif « Invenio » lancé en 2020, une intelligence artificielle appliquée à la publicité digitale, en s’appuyant sur les registres publicitaires des « très grandes plateformes en ligne ou de très grands moteurs de recherche en ligne » prévus à l’article 39 du règlement (UE) 2022/2065 relatif à un marché unique des services numériques, dit Digital Services Act (DSA), adopté le 19 octobre 2022. Avant diffusion, l’ARPP envisage d’ouvrir l’outil à des tiers adhérents (agences, annonceurs, régies) pour auto-vérification des publicités audiovisuelles dans un premier temps et fluidification des processus, notamment dans l’achat programmatique.

[22] Code ICC v11 : « Les marketeurs qui utilisent des algorithmes ou d’autres instruments d’intelligence artificielle sont responsables des résultats de la communication qu’ils produisent.» (art. 24 : Responsabilité du Code)

[23] Le Jury de déontologie publicitaire a estimé que la plainte était fondée, compte tenu du manque de dignité et de décence, du renforcement des stéréotypes féminins, et de la mise en scène d’une situation de soumission, dépendance et violence. www.jdp-pub.org/avis/emma-learn-langage-internet/

[24] Baromètre OpinionWay x Furious Squad – www.linkedin.com/posts/hier-matin-la-fabrique-affichait-complet-ugcPost-7471130388493570048-xERH/

[25] 1. Bellaiche, L., Shahi, R., Turpin, M. H., Ragnhildstveit, A., Sprockett, S., Barr, N., Christensen, A., & Seli, P. (2023). Humans versus AI: Whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research: Principles and Implications, 8, Article 42.

2. Porter, B., & Machery, E. (2024). AI-generated poetry is indistinguishable from human-written poetry and is rated more favorably.Scientific Reports, 14, Article 26133
3. Abel, M., & Johnson, R. (2025). AI bias for creative writing: Subjective assessment versus willingness to pay (IZA Discussion Paper No. 17646).IZA Institute of Labor Economics.

Etudes citées par Gregoire Darcy, doctorant en sciences cognitives à l’ENS , lors du colloque « Intelligence émotionnelle et IA affective au Collège de France le 9 juin 2026.

4. Darcy, G., Karabegović, M., & Mercier, H. (2026). The property in intellectual property: Reputation is harder to share than ideas. Cognitive Science, 50(3), e70192

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