Netflix utilise l’IA générative pour ses séries, avec El Eternauta en éclaireur

L’intelligence artificielle générative quitte progressivement les démonstrations pour apparaître dans les œuvres elles-mêmes. Netflix affirme avoir franchi ce cap avec El Eternauta, une série argentine dont une séquence d’effets visuels a été finalisée à l’aide de cette technologie. L’exemple est concret : il ne s’agit plus seulement de préparer des images de référence ou de tester des idées en amont, mais de livrer à l’écran un plan intégré à une fiction.

Cette annonce, faite lors de la présentation des résultats trimestriels de Netflix en juillet 2025, éclaire la stratégie du groupe. L’IA générative n’est pas présentée comme une machine appelée à écrire et réaliser seule des séries. La plateforme la décrit plutôt comme un ensemble d’outils susceptibles d’aider les équipes créatives à concevoir des images, à planifier des séquences complexes et à abaisser le seuil d’accès à certains effets visuels coûteux.

El Eternauta, une première séquence finale intégrée à l’écran

Le cas cité par Netflix concerne El Eternauta, adaptation d’une célèbre bande dessinée de science-fiction argentine. Ted Sarandos, co-directeur général de Netflix, a expliqué que le groupe de production interne de la plateforme avait travaillé avec l’équipe de production de la série pour créer une scène montrant l’effondrement d’un bâtiment à Buenos Aires.

Selon Netflix, la séquence a été produite avec l’aide de l’IA générative et livrée comme une image finale visible par le public. C’est le point le plus important de l’annonce : la technologie n’a pas seulement servi à fabriquer un brouillon, un storyboard ou une animation de prévisualisation. Elle a contribué à une séquence d’effets visuels intégrée au programme achevé.

Netflix ne détaille pas publiquement le modèle d’IA utilisé, les données employées, ni la part exacte de travail réalisée par les différents outils et artistes. Cette absence de précisions invite à éviter les raccourcis : une scène générée avec l’aide d’une IA reste le résultat d’une chaîne de fabrication qui comprend direction artistique, supervision des effets visuels, compositing, contrôle de cohérence et validation humaine.

Pourquoi l’IA générative intéresse-t-elle les équipes de cinéma et de séries ?

Dans l’audiovisuel, les effets visuels sont souvent une affaire de temps autant que de talent. Une scène de catastrophe, un décor impossible, une créature ou une foule numérique peuvent réclamer des mois de travail. Les artistes doivent créer les éléments, les animer, les intégrer aux prises de vues, ajuster la lumière, les ombres et les mouvements de caméra, puis corriger les détails jusqu’à ce que l’image paraisse crédible.

Les outils d’IA générative peuvent accélérer une partie de ce processus. Ils sont notamment utiles pour produire rapidement des images de référence, proposer des variantes de décors, explorer un cadrage ou simuler l’ambiance d’une scène. En prévisualisation, ils peuvent aider un réalisateur et ses équipes à se projeter avant de mobiliser un plateau, des décors, des comédiens ou des moyens d’effets spéciaux importants.

Netflix insiste sur cette idée d’outil au service des créateurs. Pour Ted Sarandos, l’enjeu est de donner aux artistes des moyens modernes leur permettant de mieux faire leur travail. La promesse est particulièrement forte pour les productions qui n’ont pas le budget des plus grandes superproductions hollywoodiennes : elles pourraient accéder à certains effets ou à certaines phases de préparation auparavant difficiles à financer.

Le gain annoncé pour El Eternauta, soit une création dix fois plus rapide que par les procédés traditionnels, montre l’ampleur potentielle de cette évolution. Il ne signifie toutefois pas que toutes les séquences d’effets visuels peuvent, ou doivent, être réalisées dix fois plus vite. La complexité d’un plan, son niveau d’exigence artistique, l’intégration avec des images tournées et les retouches nécessaires varient fortement d’un projet à l’autre.

Un outil de production, pas un remplacement automatique des artistes

L’IA générative peut créer des images en réponse à une consigne, mais elle ne remplace pas à elle seule les nombreux métiers qui donnent une intention, une cohérence et une finition à un film ou à une série. Un outil peut proposer une image spectaculaire, sans pour autant respecter les choix de mise en scène, la continuité d’un décor, la lumière d’un plan précédent ou les contraintes du scénario.

Dans une production professionnelle, les équipes doivent donc conserver la maîtrise du résultat. Il faut sélectionner les propositions pertinentes, les corriger, les intégrer aux autres éléments du plan et vérifier qu’elles servent l’histoire plutôt que l’effet de nouveauté. La vitesse de génération d’une image n’est qu’une étape parmi d’autres.

La différence est aussi économique. Netflix met en avant une réduction possible des coûts, notamment parce que l’IA peut accélérer des tâches qui mobilisent habituellement beaucoup de ressources. Mais les économies ne sont pas automatiques : former les équipes, tester de nouveaux outils, vérifier les résultats et respecter les cadres juridiques peuvent eux aussi représenter des dépenses et du temps.

Netflix veut aussi appliquer l’IA à la découverte des programmes

L’ambition de Netflix dépasse la fabrication d’images. Greg Peters, l’autre co-directeur général de l’entreprise, a indiqué que l’IA générative était également utilisée dans la personnalisation, la recherche et la publicité. Ces usages concernent directement l’expérience de visionnage, mais ils ne recouvrent pas la même réalité que les outils employés par une équipe d’effets visuels.

La personnalisation vise à mieux faire émerger un programme susceptible d’intéresser chaque abonné parmi un catalogue immense. Netflix utilise depuis longtemps des systèmes de recommandation : l’IA générative pourrait notamment rendre les interfaces ou les recherches plus conversationnelles et plus précises. Au lieu de connaître un titre exact, un spectateur pourrait plus facilement exprimer une envie, une ambiance ou un type d’histoire recherché.

Le groupe prévoit aussi de lancer, au cours du second semestre 2025, de nouveaux formats de publicité interactive insérés pendant le programme ou affichés lors d’une pause. Netflix a indiqué que ces formats utiliseraient l’IA générative pour proposer des expériences publicitaires plus pertinentes et personnalisées.

Ces développements soulèvent une question essentielle : jusqu’où les spectateurs accepteront-ils la personnalisation ? Une meilleure recherche peut faciliter la découverte d’œuvres moins visibles. À l’inverse, une recommandation trop opaque ou une publicité trop intrusive peut donner le sentiment que l’interface décide à la place de l’utilisateur. La qualité de l’expérience dépendra autant de la transparence et du contrôle offert au public que de la technologie elle-même.

Des résultats qui donnent à Netflix les moyens d’investir

Cette offensive intervient alors que Netflix affiche une solide dynamique financière. Au deuxième trimestre 2025, l’entreprise a enregistré 11,08 milliards de dollars de revenus, soit une hausse de 16 % par rapport à la même période de 2024. Son bénéfice a atteint 3,13 milliards de dollars.

Le volume de visionnage donne une mesure de l’enjeu industriel. Netflix indique que ses utilisateurs ont regardé plus de 95 milliards d’heures de contenus durant le premier semestre 2025. Les titres non anglophones ont représenté environ un tiers de l’audience totale, un chiffre qui souligne l’importance de productions locales capables de voyager à l’international.

Dans ce contexte, l’exemple d’une série argentine comme El Eternauta n’est pas anodin. L’IA générative pourrait aider des équipes installées hors des grands centres de production américains à imaginer des scènes ambitieuses avec des ressources mieux adaptées à leur budget. Encore faut-il que cet accès élargi aux outils s’accompagne de conditions de travail équitables et de possibilités réelles pour les talents locaux.

Les droits d’auteur et l’emploi restent au cœur du débat

L’adoption de l’IA générative dans l’audiovisuel ne se résume pas à une question de productivité. Elle remet au premier plan des sujets sensibles : les données utilisées pour entraîner les modèles, la rémunération des créateurs, la protection des œuvres et l’avenir de certains métiers.

Les outils capables de produire des images, des voix ou des textes sont au centre de nombreux débats juridiques. Les ayants droit demandent à savoir si leurs œuvres ont servi à entraîner des modèles et, le cas échéant, selon quelles autorisations ou rémunérations. Les professionnels de l’image s’interrogent aussi sur la reconnaissance de leur contribution lorsque des tâches auparavant réalisées manuellement sont assistées ou automatisées.

Pour Netflix comme pour les autres studios, la question ne sera donc pas uniquement de savoir si l’IA peut fabriquer une image convaincante. Il faudra définir des méthodes de travail claires : qui est responsable du résultat final, quelles créations peuvent être utilisées, comment les artistes sont-ils crédités et quelles garanties protègent les interprètes face à la reproduction numérique de leur image ou de leur voix ?

L’enjeu social est tout aussi concret. L’IA peut réduire les tâches répétitives et faciliter l’accès à des outils sophistiqués. Mais elle peut aussi déplacer la valeur vers les plateformes qui possèdent les données, les infrastructures et les logiciels. La manière dont les studios associeront les équipes artistiques à cette transition déterminera largement l’acceptation de ces outils.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains mois

La séquence d’El Eternauta constitue un signal important, mais elle ne suffit pas à annoncer une transformation complète des séries et des films. Les prochains cas d’usage permettront de savoir si Netflix réserve l’IA générative à quelques plans spectaculaires, s’il l’étend à la préparation des productions ou si elle devient un outil courant dans les pipelines d’effets visuels.

Il faudra aussi observer la réception du public. Les spectateurs jugeront moins la technologie elle-même que le résultat : une scène sert-elle le récit, paraît-elle crédible et conserve-t-elle l’identité artistique de l’œuvre ? Pour les créateurs, le test sera différent : ces outils donnent-ils davantage de liberté, ou imposent-ils de nouvelles contraintes de cadence et de standardisation ?

Enfin, le déploiement des formats publicitaires interactifs au second semestre 2025 sera un autre indicateur de la stratégie de Netflix. La plateforme cherche à faire de l’IA générative un levier à la fois créatif, éditorial et commercial. Son défi sera de démontrer que ces trois dimensions peuvent progresser ensemble, sans fragiliser la confiance des artistes ni celle de ses abonnés.