Netflix utilise l’IA pour une scène finale d’effets visuels dans El Eternauta

L’intelligence artificielle générative ne se contente plus d’aider à imaginer des décors ou de produire des essais visuels : elle a désormais atteint l’image finale d’une série Netflix. Le 17 juillet 2025, lors de la présentation des résultats trimestriels du groupe, son co-directeur général Ted Sarandos a cité un cas concret : une séquence de destruction dans la série argentine El Eternauta. Pour Netflix, cette scène constitue sa première utilisation d’images générées par IA dans des plans effectivement livrés au public.

L’annonce est importante, mais elle mérite d’être lue avec précision. Netflix ne dit pas avoir produit toute la série par intelligence artificielle, ni que l’outil se substitue à l’ensemble des métiers des effets visuels. Le groupe met plutôt en avant une séquence précise, conçue avec son équipe Eyeline Studios, et une promesse très convoitée par l’industrie : rendre réalisables, à budget donné, certains plans auparavant trop longs ou trop chers à fabriquer.

Une scène de destruction dans El Eternauta

La série concernée est El Eternauta, adaptation argentine de la bande dessinée de science-fiction du même nom. Dans la séquence évoquée par Netflix, un bâtiment s’effondre. Un plan de ce type peut demander une combinaison complexe de prises de vues réelles, de modélisation 3D, de simulations de débris, de poussière, de mouvements de caméra, de lumière et de compositing, c’est-à-dire l’assemblage final de toutes les couches visuelles.

Les effets visuels, souvent désignés par l’acronyme VFX, ne sont pas réservés aux superproductions hollywoodiennes. Ils sont utilisés pour effacer un élément indésirable, prolonger un décor, recréer une époque, rendre un environnement dangereux ou impossible à filmer, ou encore fabriquer un événement spectaculaire tel qu’un effondrement. Mais plus un plan comporte d’éléments en mouvement et doit paraître crédible, plus le travail de post-production devient exigeant.

Netflix a indiqué que la séquence d’El Eternauta avait été élaborée avec Eyeline Studios, sa structure interne dédiée à la production virtuelle, aux effets visuels et aux technologies de création. Le groupe n’a pas détaillé publiquement les logiciels, les modèles d’IA ou la part exacte des différentes interventions humaines et automatisées dans le plan. Cette absence de détails est importante : l’expression « généré par IA » peut désigner des usages très différents, depuis la création d’éléments d’image jusqu’à leur intégration dans une chaîne de fabrication plus classique.

Dix fois plus vite, selon Netflix

Le chiffre avancé par Ted Sarandos est frappant : la séquence aurait été achevée dix fois plus vite qu’elle ne l’aurait été avec des outils VFX conventionnels. Il ne s’agit pas d’une mesure indépendante publiée par Netflix, mais de l’évaluation communiquée par l’entreprise à ses investisseurs. Aucun nombre d’heures, de jours ou de personnes mobilisées n’a été rendu public.

Ce que Netflix revendique est donc un gain relatif de délai, non la disparition du travail de production. Pour les équipes, raccourcir un cycle de fabrication peut notamment permettre d’essayer davantage de pistes, d’atteindre plus vite un résultat validable ou de réserver les interventions les plus longues aux plans qui en ont réellement besoin. À l’inverse, un outil capable de produire vite de la matière visuelle ne garantit pas, à lui seul, la cohérence avec les autres images d’un épisode.

Sarandos a formulé le bénéfice économique de manière très concrète : le plan aurait été réalisé à un coût qui n’aurait tout simplement pas été envisageable pour une production disposant de ce budget. Netflix ne chiffre pas les économies obtenues. Le message est néanmoins clair : l’IA générative pourrait élargir l’accès à certains effets jusqu’ici réservés aux productions ayant les moyens de supporter de longues phases de post-production.

Pourquoi le coût d’un plan VFX compte autant

Dans le cinéma et les séries, un effet visuel ne se résume pas à l’image que le spectateur voit pendant quelques secondes. Avant d’arriver à l’écran, il faut définir le plan, prévoir les prises nécessaires, créer ou modifier les éléments numériques, puis contrôler les détails image par image. Selon le projet, il faut également faire correspondre les ombres, les textures, la perspective et les mouvements à ce qui a été filmé sur le plateau.

Un plan de destruction pose une difficulté supplémentaire : les objets doivent donner l’impression d’obéir à une physique cohérente, tout en restant au service du récit. Les équipes ne cherchent pas seulement à produire une grande quantité d’images. Elles cherchent à ce que le bâtiment, les gravats et l’environnement semblent appartenir au même monde que les personnages et les plans voisins.

C’est dans cet espace que Netflix situe l’intérêt de l’IA. L’objectif affiché n’est pas seulement de dépenser moins, mais de permettre aux créateurs de concrétiser des idées qui auraient été écartées pour des raisons financières. Pour une plateforme qui produit dans de nombreux pays et à des niveaux de budget variés, cet argument est stratégique : l’innovation peut affecter le type de scènes qu’un projet peut se permettre de montrer.

L’IA comme outil de création, pas comme argument de remplacement

Ted Sarandos a insisté sur la façon dont Netflix souhaite présenter cette technologie. Selon lui, l’IA représente une « opportunité incroyable » d’aider les créateurs à améliorer leurs films et leurs séries, et pas seulement à en réduire le coût. Cette formulation compte autant que la démonstration technique : elle répond directement aux inquiétudes des métiers artistiques et techniques.

Dans le meilleur des cas, un outil d’IA peut accélérer une étape répétitive, générer des variantes de travail ou aider une équipe à visualiser une idée avant de la produire avec davantage de précision. Mais les décisions qui donnent un sens à un plan restent humaines : quelle destruction sert l’histoire, où placer la caméra, quel rythme donner à la scène, quels éléments doivent rester visibles, quel niveau de réalisme rechercher.

La frontière entre assistance et substitution dépendra toutefois de l’organisation concrète des productions. Une technologie qui réduit certains délais peut aussi modifier les attentes de cadence, les budgets attribués aux prestataires et les compétences demandées aux professionnels. Le fait que Netflix mette en avant la rapidité et les économies rend donc inévitable la question de la répartition de la valeur créée.

Les inquiétudes des professionnels restent centrales

L’arrivée de l’IA dans les images de fiction s’inscrit dans un débat devenu central à Hollywood lors des grèves de 2023. Scénaristes, interprètes et autres professionnels ont exprimé leurs craintes face à l’usage de systèmes capables d’imiter des voix, des apparences ou certains procédés créatifs. Derrière le terme général d’IA se cachent en réalité plusieurs enjeux : le consentement, la rémunération, la protection des œuvres utilisées pour entraîner des modèles, le contrôle des répliques numériques et l’évolution des emplois.

Le cas des effets visuels possède ses propres spécificités. Les équipes VFX réunissent des compétences très diverses, de la conception d’environnements à l’animation, de la simulation à l’étalonnage. Une automatisation partielle peut redessiner les tâches sans les faire disparaître toutes de la même façon. Elle peut aussi renforcer l’importance de nouveaux savoir-faire, comme la direction artistique de contenus générés, le contrôle des images ou l’intégration de plusieurs outils dans un pipeline de production.

La question ne se limite donc pas à savoir si une image est belle ou convaincante. Elle porte aussi sur les conditions dans lesquelles elle est produite, sur les personnes qui peuvent la corriger et sur la manière dont les gains de productivité sont partagés entre les plateformes, les studios, les prestataires et les artistes.

Netflix veut aussi appliquer l’IA à son service

La scène d’El Eternauta n’est qu’un volet de la stratégie évoquée par Netflix. Lors du même échange avec les investisseurs, Greg Peters, lui aussi co-directeur général, a mentionné l’utilisation possible de l’IA pour simplifier la recherche de programmes au moyen de requêtes formulées en langage naturel.

L’idée est simple : au lieu de connaître le titre d’une œuvre ou de parcourir longuement des catégories, l’abonné pourrait décrire ce qu’il souhaite regarder avec ses propres mots. Ce type de recherche repose sur la capacité d’un système à comprendre l’intention d’une phrase, les thèmes, le ton ou les préférences exprimées. Pour une plateforme dotée d’un vaste catalogue, améliorer la découverte des programmes peut être aussi important que produire de nouveaux contenus.

Ces deux usages, création d’images et recherche conversationnelle, ne présentent pas les mêmes risques ni les mêmes promesses. Le premier intervient au cœur de la fabrication artistique et du travail des équipes. Le second agit sur l’interface entre un spectateur et le catalogue. Ils montrent cependant que Netflix envisage l’IA à la fois comme un outil de production et comme un moyen d’améliorer l’expérience de ses abonnés.

Une annonce faite sur fond de solides résultats

Netflix a dévoilé cette expérimentation au moment de publier ses résultats pour le trimestre allant d’avril à juin 2025. L’entreprise a alors déclaré un chiffre d’affaires de 11,08 milliards de dollars, en hausse de 16 % par rapport à la même période de l’année précédente.

Ce contexte financier éclaire la portée de l’annonce. Netflix n’adopte pas l’IA générative comme une solution de survie face à une crise déclarée, mais comme un levier potentiel au sein d’une entreprise qui continue d’investir lourdement dans les contenus, les technologies et son offre mondiale. Pour les investisseurs, un gain de temps sur les effets visuels peut aussi signifier une meilleure prévisibilité des plannings et une capacité accrue à adapter une production à son budget.

Il reste néanmoins prématuré d’en déduire une transformation généralisée. Une scène de destruction est une démonstration parlante, mais chaque genre pose des contraintes différentes. Le réalisme d’un visage, la cohérence d’un personnage récurrent, une scène dialoguée ou une action longue exigent des niveaux de contrôle qui ne se résument pas à la vitesse de génération.

Ce qu’il faudra surveiller après cette première

La première question sera celle de la transparence. Netflix donnera-t-il davantage de détails sur le type d’IA employé, les étapes concernées et le rôle des artistes d’Eyeline Studios ? Ces informations permettront de distinguer une expérimentation ponctuelle d’une méthode de production appelée à s’étendre.

La deuxième concerne la qualité et la fiabilité. Les effets générés devront résister au regard du public, mais aussi aux exigences de cohérence imposées par les réalisateurs et les équipes de post-production. La rapidité n’a de valeur que si elle n’entraîne pas une multiplication des corrections ou une baisse du contrôle artistique.

Enfin, l’enjeu social restera décisif. L’industrie du divertissement devra déterminer comment intégrer ces outils sans écarter les professionnels qui conçoivent, fabriquent et finalisent les images. La séquence d’El Eternauta ne tranche pas ce débat. Elle montre en revanche que l’IA générative est passée, chez Netflix, du terrain des promesses à celui d’une image diffusée dans une série.