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Le paradoxe de l'IA en communication : produire plus de contenu pour dire moins de choses
Dans une tribune publiée par Stratégies, Claire Gerardin met en garde contre un paradoxe : les IA génératives permettent de produire davantage de contenu, mais sans raisonnement causal ni compréhension réelle, au risque d'appauvrir le discours des marques. Elle plaide pour un usage cantonné à l'exécution, jamais à la définition stratégique.
Dans une tribune publiée sur Stratégies, Claire Gerardin développe l'idée d'un paradoxe propre à l'usage des grands modèles de langage (LLM) en communication et marketing : ces outils permettent de produire un volume croissant de contenus, mais au prix d'un appauvrissement du fond.
L'auteure insiste sur la nécessité de nommer précisément ce que font ces outils : ils ne pensent pas, ils calculent. Selon elle, les LLM « détectent le quoi et le quand » d'une situation, mais ignorent complètement « le pourquoi », c'est-à-dire le raisonnement causal qui sous-tend une décision de communication pertinente.
Pour illustrer cette limite, Claire Gerardin prend l'exemple d'une corrélation trompeuse entre ventes de glaces et noyades : un système qui se contente de repérer des corrélations statistiques en déduirait à tort un lien de cause à effet, sans identifier le facteur réellement explicatif, en l'occurrence la saison estivale.
La tribune met également en garde contre l'anthropomorphisation de ces outils : leur attribuer de la « créativité » ou de l'« intention » brouille la compréhension de ce qu'ils sont réellement capables de faire, et peut conduire à leur confier des tâches pour lesquelles ils ne sont pas adaptés.
Autre risque évoqué : la dégradation cumulative du contenu lorsque des textes générés par IA sont recyclés pour en produire d'autres, un phénomène que l'auteure compare à une « photocopie de photocopie », qui affaiblit progressivement la qualité et la diversité de l'information diffusée.
Claire Gerardin recommande en conséquence de réserver les LLM à des tâches d'exécution — brouillons, reformulations, déclinaisons de contenu — et de ne jamais leur déléguer la définition de la stratégie de communication, le raisonnement causal ou l'identification des véritables leviers d'efficacité.
Pour les entreprises qui font appel à une agence de communication ou de marketing digital, cette analyse fournit un critère de sélection concret : distinguer les prestataires qui utilisent l'IA générative comme un outil d'exécution encadré par une réflexion stratégique humaine, de ceux qui en font le pilote de leur production de contenu.
Cette mise en garde rejoint un débat plus large sur la qualité et l'originalité des contenus produits en masse par IA, un enjeu que les annonceurs peuvent utilement aborder avec leurs prestataires avant de confier la production de leurs messages de marque.
Questions fréquentes
Quel est le paradoxe évoqué par Claire Gerardin ?
Les IA génératives permettent de produire davantage de contenu, mais sans raisonnement causal, ce qui risque d'appauvrir le fond du discours des marques : produire plus tout en disant moins.
Quel usage des LLM recommande-t-elle ?
Elle préconise de réserver les LLM à des tâches d'exécution (brouillons, reformulations) et de ne jamais leur confier la définition stratégique ni le raisonnement causal.
Qu'est-ce que la « photocopie de photocopie » qu'elle décrit ?
C'est l'image utilisée pour décrire la dégradation progressive de la qualité et de la diversité de l'information lorsque des contenus générés par IA sont recyclés pour en produire d'autres.
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