IA et sélection d'influenceurs en 2027 : au-delà de l'instinct

Par Sarah Levin Weinberg, cofondatrice et CMO de Stellar Tech. Adapté de son webinar pour l’Union des Marques.

TL;DR: Choisir un ambassadeur de marque, c’était autrefois une affaire de goût, de quelques captures d’écran et d’un bon pressentiment. Ça ne suffit plus. Avec des centaines de millions de créateurs, des budgets à défendre ligne par ligne et un public qui juge d’abord les marques sur leur réputation, l’instinct seul est devenu une façon coûteuse de décider. L’IA permet désormais de trouver des créateurs par l’image, par la conversation et par l’adéquation prouvée, puis de les évaluer en profondeur (profil, contenus, audience) avant même de signer le moindre contrat. Elle ne remplace pas le jugement. Elle lui donne une bien meilleure matière.

Un ambassadeur regretté ? Rarement une question de chance

Je commence par une question simple. Avez-vous déjà signé avec un ambassadeur, pour le regretter ensuite ?

Les raisons varient, mais elles se ressemblent souvent :

• Un ancien post refait surface en pleine campagne : la fameuse casserole que toute marque espère éviter.
• L’audience se révèle moins « vraie » que ne le laissait croire le tableau de bord.
• Les performances déçoivent, alors que les statistiques semblaient parfaites sur le papier.

Si vous vous reconnaissez dans l’un de ces cas, vous êtes loin d’être seuls. Et la bonne nouvelle, c’est que ce n’était probablement pas une question de chance. C’était une question de méthode, et surtout d’accès à la data, à la bonne data. Cette donnée est aujourd’hui accessible. Le problème peut donc être résolu.

Pourquoi l’instinct ne suffit plus

L’IA est déjà partout dans notre secteur. Lorsque nous avons interrogé 936 marketeurs et créateurs dans cinq marchés pour notre étude sur l’usage de l’IA en marketing d’influence, 90,7 % des professionnels et 82,3 % des créateurs déclaraient déjà l’utiliser : pour brainstormer, générer des images et des vidéos, analyser des données ou optimiser leurs posts. En bref, pour la créa d’un côté, pour la data de l’autre.

Rien d’étonnant à cela, car la pression vient des deux côtés.

Côté créa, les feeds débordent. Linktree estime qu’environ 200 millions de créateurs se disputent aujourd’hui l’attention d’audiences qui font déjà défiler des centaines de contenus par jour. Pour sortir du lot, il faut redoubler de créativité, idéalement sans que les coûts suivent la même courbe.

Côté data, personne ne peut analyser un tel volume à la main. Et les enjeux ne cessent de grimper : dans le benchmark 2026 d’Influencer Marketing Hub, 87 % des répondants prévoient une hausse de leur budget de marketing d’influence. Plus de budget, c’est plus d’exigence. Chaque décision doit se justifier, chaque euro dépensé doit être défendu. On ne peut plus se permettre de choisir à l’instinct, ni de faire l’impasse sur la mesure.

La réputation passe désormais avant l’image

Il y a une troisième raison, et c’est à mes yeux la plus importante : la réputation.

Une étude Ifop pour Media Figaro, menée auprès de 1 500 personnes en France et présentée en juin 2026, montre que la réputation est passée devant l’image et la notoriété comme premier facteur d’influence dans le choix d’une marque.

La même étude révèle que 52 % des personnes interrogées ont déjà boycotté une marque après avoir lu des informations négatives à son sujet. Dans ce contexte, le créateur qui parle en votre nom n’est pas un achat média. Il fait partie de votre réputation.

Vous allez me dire que si les réputations sont devenues si fragiles, c’est en grande partie à cause de l’IA. Et vous avez raison. Deepfakes d’ambassadeurs, faux créateurs qui se font passer pour des vrais, faux avis, bad buzz fabriqués de toutes pièces : une bonne partie de tout cela, c’est l’IA.

C’est ce que j’appelle le paradoxe de l’IA. L’IA crée et amplifie bon nombre de ces risques, et en même temps, c’est l’IA qui va nous en protéger. Aucune équipe humaine ne peut passer en revue manuellement l’historique complet d’un créateur sur cinq plateformes, ni détecter un deepfake en temps réel. Une IA le peut, et elle ne fait remonter à un humain que ce qui mérite vraiment son attention.

Ce qui a changé : l’IA ne lit plus seulement. Elle voit et elle écoute.

Quand on parle d’IA en marketing d’influence, il y a deux grandes familles. L’une est créative : outils génératifs, avatars, clonage de voix, pour produire et amplifier des contenus à grande échelle. L’autre est analytique : machine learning, traitement du langage naturel (NLP), modèles prédictifs et analyse de sentiment, pour trouver les bons profils, lire les audiences, détecter les risques et anticiper les performances. Le choix du bon ambassadeur se joue principalement dans la seconde famille, c’est donc sur elle que je veux me concentrer.

Pendant des années, l’analyse en influence voulait dire analyser du texte : légendes, hashtags, mentions, commentaires écrits. Utile, mais partiel, car l’influence aujourd’hui, c’est de la vidéo, de l’image, de l’audio, des stories sans la moindre légende.

Ce n’est pas que l’IA ne savait pas traiter ces formats avant. C’est qu’elle le fait désormais avec une précision et une accessibilité qui changent tout. C’est l’IA multimodale. Elle ne se contente plus de lire. Elle voit, elle écoute, elle comprend le contexte visuel et sonore. Concrètement, une marque peut désormais être détectée :

• Quand elle est écrite à l’écran, grâce à la reconnaissance de texte dans les images et les vidéos (OCR).
• Quand elle est seulement prononcée, grâce à la transcription automatique.
• Quand elle n’est ni écrite ni prononcée, parce que le produit ou le logo est visible à l’image.

Ceux d’entre vous qui vendent en grande distribution ou chez des enseignes spécialisées reconnaîtront la situation suivante. Un créateur tague le magasin, oublie de taguer la marque, et le post disparaît de votre reporting. Avec ces techniques, la marque, l’enseigne et même un partenaire de co-branding peuvent tous être identifiés dans la même vidéo, que quelqu’un ait pensé à les taguer ou non. Tout ce qui suit repose sur cette base : une IA qui peut enfin analyser ce qu’un créateur fait et dit vraiment, et pas seulement ce qu’il veut bien déclarer dans sa bio ou sa légende.

Quatre façons de trouver le bon créateur

Pendant longtemps, il existait une ou deux façons d’identifier un ambassadeur potentiel. L’IA en offre désormais quatre :

• La recherche par l’image. Partez d’un moodboard ou d’un visuel qui incarne l’univers recherché, et laissez la vision par ordinateur trouver les créateurs dont l’esthétique et le style y correspondent déjà. On part d’une intention, pas d’un mot-clé.
• Le social listening. Probablement la plus puissante des quatre. Plutôt que de chercher qui correspond à vos critères, on part de la conversation existante : quels créateurs, clients et fans parlent déjà, spontanément, de votre marque ? Vous ne partez plus de zéro. Vous partez de personnes qui vous aiment déjà.
• Les lookalikes. Vous avez un ambassadeur qui cartonne pour vous. L’IA analyse son style visuel, son ton, son vocabulaire et son audience, et retrouve d’autres profils qui lui ressemblent. Un succès devient le point de départ du suivant.
• Les recommandations par machine learning. Un cran plus loin. Le modèle regarde votre ADN de marque et vos résultats passés (quelles campagnes ont fonctionné, sur quels formats, avec quels profils) et les croise avec une analyse des valeurs de chaque créateur pour évaluer le brand fit. Au lieu de 50 000 profils, vous partez d’une shortlist façonnée par ce qui a déjà fait ses preuves chez vous.

Chez Stellar, c’est précisément pour cela que nous avons conçu la recherche de créateurs par l’image, par la conversation, par lookalike et par recommandation. Avec ces quatre approches, les profils suggérés sont souvent si pertinents qu’une grande partie du travail de sélection est faite avant même que l’analyse commence. Et pour l’analyse elle-même, l’IA aide bien plus qu’avant.

Pas « ce créateur est-il bon ? » mais « est-il bon pour nous ? »

Pendant des années, on jugeait un influenceur sur deux critères : le contenu est-il qualitatif, et les performances moyennes sont-elles bonnes ? Les deux comptent toujours. Aucun ne suffit plus. La vraie question est de savoir si ce créateur est bon pour nous, et l’IA permet d’y répondre selon trois dimensions : qui est cette personne, ce qu’elle produit et qui la suit.

Profil : qui est vraiment cette personne ?

Le premier pilier porte sur qui est le créateur, où il se trouve, comment il se comporte et, de plus en plus, s’il est humain ou non. Avant, on se posait cette question pour les followers. Aujourd’hui, on doit se la poser pour les créateurs eux-mêmes, car des profils virtuels non déclarés commencent à apparaître sur les marketplaces et dans les bases de créateurs. Un influenceur virtuel non déclaré qui fait la promotion de votre produit ne porte pas seulement son propre risque. Il engage la responsabilité de votre marque.

L’IA peut classifier un compte à partir de différents signaux, reconstituer l’historique de ses collaborations (est-il cohérent avec votre univers, y a-t-il un conflit avec un concurrent direct ?) et observer ses comportements dans la durée, sur les réseaux sociaux comme sur le web. Toutes les prises de position d’un créateur ne se retrouvent pas dans sa bio.

Contenus : performance, résonance et sécurité

Le deuxième pilier, ce sont les contenus, et là, la plupart des marques ne regardent qu’une seule dimension de la performance : portée, engagement, vues et conversions. Jusque-là, vous connaissez. L’IA permet de regarder plus loin :

• La résonance. Comment le contenu est-il reçu ? L’audience est-elle enthousiaste, sceptique ou critique, notamment pendant les posts sponsorisés ? L’analyse des commentaires et du sentiment fait la différence entre un créateur qui performe en surface et un créateur qui génère une vraie adhésion.
• La reprise communautaire. Les contenus des campagnes passées ont-ils inspiré d’autres contenus : duos, réponses, posts spontanés de la communauté ? Un ambassadeur dont un seul post en inspire cinquante autres, organiques, vient d’offrir cinquante contenus gratuits à la marque. Multipliez par la portée de chaque nouvelle voix, et le vrai retour d’une campagne prend un tout autre visage.

Vient ensuite la sécurité. Tous ceux qui ont découvert un ancien post problématique après le lancement d’une campagne savent exactement pourquoi cette étape est critique. L’IA peut passer en revue tout l’historique d’un créateur, rapidement et à grande échelle, pour repérer les sujets sensibles. Chez Stellar, nous couvrons une dizaine de catégories de risque courantes, du discours de haine à la drogue, en passant par les armes ou les contenus pour adultes, mais chaque marque doit ensuite définir ses propres filtres selon ses valeurs et son secteur, qu’ils soient politiques, ESG ou propres à son industrie. L’IA permet aussi de vérifier bien plus vite, une fois les posts publiés, que les partenariats sont correctement signalés. Un créateur qui ignore les règles de transparence publicitaire ne prend pas seulement un risque pour lui-même. Il expose la marque sur le plan juridique et réputationnel. Vous pouvez analyser les contenus, l’audience et la brand safety d’un créateur au même endroit avant de vous engager.

Audience : la bonne, et une vraie

Le troisième pilier, c’est l’audience. Démographie, centres d’intérêt, localisation : vous connaissez. Ce que je veux souligner, c’est que c’est l’IA qui a résolu le sujet brûlant de l’influence il y a dix ans : l’authenticité de l’audience. Faux comptes, bots, pics d’engagement suspects sont aujourd’hui détectés automatiquement par du machine learning entraîné sur des millions de profils.

Deux millions d’abonnés, ce ne sont pas forcément deux millions de personnes. Si la moitié sont inactifs ou faux, vous payez au prix fort une audience qui n’existe pas. Ce qui a changé, c’est que cette vérification est désormais automatisée, et non négociable.

Quand un créateur est-il vraiment « brand safe » ?

Mettez les piliers bout à bout et vous obtenez une définition précise. Un créateur est brand safe quand quatre voyants sont au vert en même temps :

• Un profil responsable, aligné sur les valeurs de la marque.
• Des contenus sains, avec un historique propre et des partenariats correctement signalés.
• Une audience authentique et pertinente.
• Une certification reconnue, comme le Certificat de l’Influence Responsable de l’ARPP en France, qui couvre une partie de ces points et témoigne d’un comportement professionnel pendant les campagnes.

Ce n’est que lorsque les quatre sont au vert qu’il faut s’engager. Sans ce feu vert global, même le plus talentueux des créateurs peut devenir un risque.

Avant de signer : anticiper, puis vérifier le chevauchement

Deux autres capacités changent la façon de choisir un ambassadeur.

La première, c’est la prévision. En combinant analyse prédictive et machine learning sur l’historique des campagnes, on peut estimer à l’avance des fourchettes de portée, d’engagement, de valeur média équivalente, et même de CPM ou de CPE attendus pour un groupe de créateurs. Ce n’est pas une science exacte, et méfiez-vous de ceux qui vous promettent le chiffre précis. Mais cela change complètement la conversation avec votre direction financière. On ne dit plus « on espère que ça va marcher ». On dit « sur la base de l’historique de ce créateur et de campagnes comparables, voici l’ordre de grandeur attendu, avec sa marge d’incertitude ».

La seconde, c’est le chevauchement d’audience, l’audience overlap : la dernière vérification avant de signer, et la plus souvent oubliée. Si vous travaillez déjà avec trois ambassadeurs et qu’un quatrième partage 95 % de leur audience, vous ne touchez personne de nouveau. Vous parlez quatre fois aux mêmes personnes, et vous payez quatre fois. L’IA établit une signature de chaque audience (centres d’intérêt, démographie, comportements) et calcule leur taux de recoupement, pour que votre portefeuille d’ambassadeurs couvre vraiment des publics différents et qu’un créateur dit « de niche » ait réellement une audience de niche.

La sélection continue après le lancement

Une fois la campagne lancée, la mesure doit se faire en temps réel, car tant qu’elle est en cours, tout reste ajustable, y compris la sélection elle-même.

Cela veut dire regarder côte à côte le quantitatif (portée, vues, conversions) et le qualitatif (résonance, reprise communautaire et sentiment de l’audience), pour comprendre qui performe vraiment. Le créateur qui fait le plus de vues n’est pas toujours celui qui génère le plus de conversions ou l’accueil le plus chaleureux. Cela change la prise de décision en cours de campagne :

• Un ambassadeur essuie un bad buzz ? Réduisez ou suspendez ses publications.
• Un autre dépasse les attentes ? Demandez-lui-en plus, ou activez des créateurs similaires qui n’étaient pas prévus au départ.

Une campagne, c’est vivant. Jusqu’au dernier jour, la sélection peut encore être rectifiée. C’est là que mesurer la performance et le sentiment des créateurs en temps réel se rentabilise.

Conclusion

Une campagne d’influence peut se gagner avant le premier post, dans les choix faits en amont. C’est précisément là que l’IA fait la différence : moins de risques, plus de certitudes. La question n’est plus de savoir comment sauver une campagne qui déraille. C’est de savoir comment la gagner avant qu’elle commence.

Quatre points à retenir :

• Un ambassadeur regretté est un problème de data, pas de malchance. Les informations nécessaires pour l’éviter existent aujourd’hui.
• Cherchez autrement. Recherche par l’image, social listening, lookalikes et recommandations vous font partir d’une intention, d’une conversation et d’une adéquation prouvée plutôt que d’un nombre d’abonnés.
• Évaluez en profondeur. Profil, contenus et audience, plus la certification, doivent tous être au vert avant de vous engager, et la prévision comme le contrôle du chevauchement ont leur place dans chaque revue avant signature.
• Continuez à sélectionner après le lancement. La mesure en temps réel fait d’une campagne quelque chose que l’on peut piloter.

Cela dit, ne vous appuyez jamais sur la data seule. Rencontrez vos ambassadeurs. Co-créez. Laissez-les créer. Pensez creator-led. Le succès naît d’un véritable alignement humain avec le créateur et de contenus qui touchent vraiment. Et quand la relation est bonne, une erreur de ton ou un mauvais choix se corrige plus vite, et plus naturellement.

L’IA vous donne les meilleures chances au départ. Le reste, c’est vous.

Prêts à choisir vos prochains ambassadeurs sur des preuves, pas à l’instinct ?

Trouvez des créateurs par l’image et par la conversation, vérifiez en profondeur leur profil, leurs contenus et leur audience, et anticipez les résultats avant de signer.

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