L’influence à l’ère des clones IA, du slop et du doute

À l’heure où l’IA inonde les réseaux sociaux de contenus et fait chuter l’engagement, les marques doivent repenser l’influence pour restaurer la confiance et distinguer clairement les créations humaines des contenus générés par intelligence artificielle.

Alors que l’IA décuple la vitesse et le volume de contenus en ligne, les taux d’engagement sur les réseaux sociaux, principalement sur Instagram, ont tendance à chuter. Dans ce flot de contenus, en partie dopé à l’IA, les stratégies d’influence doivent s’ajuster pour être en mesure de restaurer confiance et engagement.

La prolifération des contenus IA sur les réseaux sociaux mène à une méfiance par défaut des utilisateurs, comme l’a récemment exprimé Adam Mosseri, le CEO d’Instagram. En effet, la frontière entre contenus IA et humains s’estompe. 61% des consommateurs ne pensent déjà plus être capables de distinguer un contenu généré par IA d’un contenu généré par un humain et 70% des consommateurs mondiaux déclarent qu’il est plus difficile de faire confiance à ce qu’ils voient en ligne à cause des contenus générés par IA. Cette tendance pourrait se transformer en crise de confiance généralisée envers les plateformes et les marques qui utilisent les contenus générés par IA.

Aux contenus générés par IA s’ajoutent les clones d’influenceurs créés par des plateformes de génération de vidéos et contenus IA, qui permettent des rendus parfaitement photoréalistes. Thibaut in Shape a récemment incarné ce nouveau phénomène. L’influenceur a permis à tout un chacun de réaliser des caméos de lui sur Sora – l’ancienne application grand public d’OpenAI. Parmi ces contenus, plusieurs vidéos offensantes ou racistes. Un exemple qui donne un avant-goût des problématiques à venir.

L’Union Européenne a décidé de légiférer. L’IA Act entre en application début août 2026 et oblige les marques à étiqueter les images, audios ou vidéos générés ou manipulés par l’IA qui « représentent des personnes, des objets, des lieux, des entités ou des événements existants et qui sembleraient faussement authentiques ou véridiques aux yeux d’une personne. » L’IA Act pose un cadre juridique pour protéger les consommateurs des contenus trompeurs et marque le point de départ d’une nouvelle ère du social media, l’ère du doute. Il revient alors aux acteurs de la Creator Economy (plateformes, annonceurs, agences et créateurs) de restaurer le lien de confiance avec leurs audiences.

Avec l’apparition d’une crise de confiance émerge le risque d’une crise de la performance. Sur les réseaux, le volume de contenus explose alors que l’engagement décroît logiquement. Entre 2024 et 2025, les taux d’engagement médians ont chuté sur toutes les grandes plateformes. L’IA, en accélérant la production de contenu, en est en partie responsable avec déjà 1,3 milliards de vidéos générées par IA sur TikTok. Dans ce contexte, l’influence, en s’adaptant peut devenir un outil puissant pour préserver confiance et performance.

Les stratégies d’influence post-IA

S’il est aujourd’hui à la portée de chaque influenceur de créer des clones IA, la première préoccupation des marques consistera à mettre en place des garde-fous pour s’assurer que les contenus produits par les influenceurs avec lesquels elles travaillent sont bien produits par des humains (engagements contractuels, plateformes de certification des contenus, solutions de labélisation proactive des contenus ‘human-made’…).

La seconde sera de prioriser des contenus d’influence qui nourrissent la confiance. Notamment en privilégiant des partenariats durables plutôt que des collaborations one-shot. Si possible avec une présence physique assumée : événements, rencontres, prises de parole hors écran qui ancrent le créateur dans le monde réel. Et pourquoi pas en explicitant la genèse d’une collaboration, en la contextualisant toujours davantage pour l’ancrer dans le réel.

En outre, si l’IA commodifie la perfection, elle la rend aussi suspecte. Ainsi, la troisième étape devra permettre de distinguer autant que possible les contenus d’influenceurs humains des contenus générés par IA. Les IA savent très bien générer des images de produits, des packshots, des looks ou ces visuels « finis » que l’on trouve en quantité innombrable sur le web. En revanche, elles reproduisent beaucoup plus difficilement ce qui fait la réalité d’un travail humain : les échanges, les hésitations, les essais, les ratés, les arbitrages et ajustements de dernière minute. Autrement dit, tout ce qui relève d’une expérience vécue, incarnée. Il faudra donc prioriser des contenus d’influence qui célèbrent les imperfections qui permettront de se démarquer dans des feeds inondés de contenus artificiellement parfaits.

C’est précisément pour cela que les contenus de making-of, ou behind the scenes performent et deviennent précieux : parce qu’ils donnent à voir ce l’IA ne peut pas fabriquer et proposent des contenus plus difficilement duplicables. Dans ce contexte, la valeur de l’influence se déplace : elle ne repose plus seulement sur la diffusion, mais un peu plus sur la capacité à produire, documenter et rendre visible ce travail humain.

Et l’influence virtuelle, ça marche ?

Une fois ce travail fait sur l’influence humaine il est aussi légitime de s’interroger sur le potentiel de l’influence virtuelle. Un territoire encore émergent, souvent présenté comme un levier d’avenir, mais qui s’apparente aujourd’hui autant à un laboratoire d’expérimentation qu’à un terrain miné pour les marques. Le marché de l’influence virtuelle promet une croissance rapide, une réduction des coûts de production, un contrôle total de l’image et des performances flatteuses. Pourtant, les sources réellement indépendantes sur le sujet restent rares. Une immense partie des chiffres relayés en ligne sur les influenceurs virtuels proviennent directement d’acteurs qui commercialisent ces solutions, appelant à une forte prudence dans la lecture des promesses de ROI et d’engagement.

Dans les faits, la réalité est plus nuancée. Les campagnes emblématiques de figures comme Lil Miquela, avatar photoréaliste créé en 2016 par un studio américain, devenu l’un des premiers influenceurs virtuels à collaborer avec des marques de mode internationales, ou Antina Lopez, influenceuse virtuelle plus récente, affichent le plus souvent des taux d’engagement nettement inférieurs à ceux des créateurs humains de taille comparable : autour de 0,3 à 0,6 % pour ces profils virtuels sur Instagram, contre plus de 3 % pour des influenceurs établis à volume d’audience comparable.

D’après une étude récente sur l’efficacité des influenceurs social media, les influenceurs humains restent globalement plus efficaces en matière d’engagement et d’intention d’achat, tandis que l’influence virtuelle est surtout plébiscitée pour ouvrir de nouveaux champs créatifs, comme des univers narratifs, des fan fictions ou des mondes fictionnels. Là encore, la distinction des genres est essentielle.

Cette lecture suppose également de distinguer deux réalités très différentes : le clonage de créateurs réels, qui soulève des enjeux majeurs de consentement, de responsabilité et de cadre légal, et les influenceurs entièrement fictifs, davantage pensés comme des dispositifs narratifs que comme de véritables leviers de recommandation. Pour les marques établies, dont la valeur repose largement sur la confiance et la crédibilité, ces limites sont particulièrement structurantes. À l’inverse, certaines marques plus jeunes ou exploratoires peuvent y voir un terrain d’innovation ponctuel, à condition d’en assumer clairement les codes et les limites.

Tout l’enjeu de l’influence de demain réside donc moins dans le choix d’un camp – tout IA ou tout humain – que dans la capacité des marques à clarifier les rôles et les cas d’usage de chacun. L’influence virtuelle peut constituer un espace d’expérimentation créative ou de storytelling, quand l’influence humaine reste un levier central de confiance et de recommandation. Ces deux formes d’influence ont vocation à éventuellement se compléter, plutôt qu’à se substituer l’une à l’autre.