La production vidéo par IA évolue vers un modèle « centré sur le scénariste », déclare Wu Gaoming de Jingying Tech

Wu Gaoming, cofondateur de Jingying Technology, estime que l'IA peut remplacer les réalisateurs, les acteurs et les équipes de post-production, mais pas les scénaristes. Au premier trimestre en Chine, 128 000 nouvelles micro-séries ont été lancées, dont plus de 95 % générées par l'IA, avec 718 millions d'utilisateurs actifs mensuels. The Billionaire's Return, produit par Reel.AI, filiale de Jingying Technology, a atteint la première place des micro-séries internationales en novembre 2025, prouvant que les séries générées par l'IA peuvent désormais rivaliser avec les œuvres humaines. La source des créations de haute qualité n'a pas été structurée sur Internet ; ces connaissances implicites échappent aux modèles d'apprentissage. À mesure que les étapes de production arrière-plan sont prises en charge par l'IA, le centre de gravité de l'industrie du contenu se déplace vers l'avant-plan : ce qui compte désormais, c'est quelle histoire raconter et à qui la raconter — les vidéos générées par l'IA tendent vers un modèle « centré sur le scénariste ».

Auteur et source de l'article : Wall Street Journal

L'IA a remplacé les réalisateurs, les acteurs et le montage, mais pas les scénaristes.

C'est l'avis de Wu Gaoming, cofondateur de Jingying Technology.

Au premier trimestre de cette année, la Chine a lancé 128 000 nouvelles micro-séries, dont plus de 95 % ont été générées par l’IA. Le nombre d’utilisateurs actifs mensuels s’élève à 718 millions, avec une moyenne de 129 minutes par jour par utilisateur, dépassant pour la première fois les vidéos longues. Les revenus provenant des achats intégrés dans les applications de courtes séries à l’échelle mondiale ont atteint 2,98 milliards de dollars l’année dernière, plus que doublés en glissement annuel.

Du côté de la création de contenu, toute la chaîne de production est en cours d'automatisation par l'IA, mais Wu Gaoming estime que le scénariste est le dernier et le plus difficile à remplacer de cette chaîne.

Parce que la source de la créativité, l'intuition humaine, l'expérience du monde... ces éléments ne sont pas structurés sur Internet, le modèle ne peut pas les apprendre.

Jingying Technology, fondée en 2021, est l'une des premières entreprises au monde à avoir mis en œuvre un modèle économique fermé pour les courts métrages IA payants. Son produit Reel.AI, destiné aux marchés étrangers, a vu son œuvre « The Billionaire's Return » atteindre la première place du classement mondial des courts métrages en novembre 2025, surpassant les courts métrages avec des acteurs réels.

La première fois qu'une série courte IA réalise cela.

Mais Wu Gaoming ne définit pas Jingying Technology comme une « entreprise de courtes séries IA ». La génération vidéo, la voix off et le montage en arrière-plan sont confiés à l’IA, tandis que l’histoire et l’esthétique en avant-plan sont laissées aux créateurs. La plateforme fournit la puissance de calcul, les outils et les canaux de diffusion ; les créateurs n’ont qu’une seule chose à faire : raconter une bonne histoire.

En juin de cette année, Jingying Technology a levé des fonds en série A et A+ pour plusieurs dizaines de millions de dollars, avec des investisseurs tels que Lollapalooza Capital, le fonds familial de Wang Huiwen, Ant Group, ainsi que Yin Yu, ancien vice-président de Tencent.

La prochaine phase de concurrence pourrait se décider du côté des créateurs.

L'ordre dans lequel l'IA remplace les différentes étapes de la production de contenu est de l'arrière vers l'avant.

Les modèles sont formés sur des données ; plus les étapes sont en aval, plus les données sont abondantes et plus rapidement elles sont apprises. À la phase finale, avec une quantité énorme de vidéos, ce sont les premiers à disparaître ; les performances des acteurs et les styles des réalisateurs présentent également des motifs identifiables.

Wu Gaoming a une phrase : le cinéma est en soi un « art de la tromperie » ; les acteurs utilisent leur interprétation pour faire entrer le public dans le rôle, et les réalisateurs créent des émotions à travers le langage visuel. L’IA ne diffère pas fondamentalement des humains dans ces étapes de « tromperie » : si elle est suffisamment réaliste, le public accepte. Les données d’utilisateurs de Reel.AI confirment cela : les utilisateurs ne rejettent pas le contenu simplement parce qu’il est créé par l’IA, ni ne le célèbrent uniquement pour cette raison. « En fin de compte, tant que le contenu répond à leurs préférences, ils n’ont pas d’importance sur la méthode de production derrière », dit Wu Gaoming.

Mais à court terme, l'IA peine à remplacer les scénaristes.

« Beaucoup de sources de créations de haute qualité ne sont pas structurées ni numérisées sur Internet », a déclaré Wu Gaoming. « Pourquoi les gens trouvent-ils cette histoire intéressante ? Pourquoi ressentent-ils l’impulsion de créer une histoire particulière ? Ces éléments constituent des connaissances implicites humaines. »

Les modèles ont naturellement tendance à se concentrer autour d'une distribution centrale ; après un grand nombre d'entraînements, les sorties s'approchent de l'« apparence la plus courante ». C'est ainsi que surgit le « visage d'IA » — le modèle converge toutes les faces vers la moyenne.

Mais le secteur du contenu ne récompense pas la moyenne.

Il récompense les contenus tranchants, atypiques, porteurs de l'expérience unique de leurs créateurs. Sur la plateforme de Jingying Technology, une courte série s'est démarquée, se déroulant dans une station de recherche en Antarctique et racontant l'histoire de deux scientifiques, un Américain et un Russe, bloqués dans un monde glacé. Ce genre de sujet n'apparaîtrait jamais sur les calendriers de diffusion des médias traditionnels, et les producteurs au sommet de la pyramide n'y investiraient pas un centime. Mais il a répondu à un besoin réel d'un groupe d'utilisateurs.

Ce qui capte ce besoin, ce n'est pas le modèle, c'est l'intuition du scénariste sur ce qui mérite d'être raconté.

Lorsque les étapes de production backend sont progressivement prises en charge par l'IA, le centre de gravité de l'industrie du contenu se déplace vers le frontend — qui décide de quelles histoires raconter, à qui les raconter et comment les raconter devient l'étape la plus précieuse. Wu Gaoming estime que c'est précisément la logique derrière l'émergence du « système centré sur le scénariste » dans les vidéos générées par l'IA. Après que le système centré sur le réalisateur a été démantelé par l'IA, le poids du jugement créatif n'a pas diminué, il a au contraire augmenté.

Pour Jingying Technology, une fois la barrière technologique abaissée, le véritable défi est de trouver des personnes.

L'équipe a précédemment géré une plateforme de romans gratuits parmi les trois premières en Chine ; cette expérience a laissé une méthodologie : ne pas terminer tout le contenu avant de le tester, une petite partie suffit.

En 2024, presque personne ne croyait aux courts métrages IA. Wu Gaoming cherchait des créateurs ayant une base en cinéma et télévision, et qui croyaient véritablement que l'IA pouvait produire de bonnes œuvres. Ces personnes étaient rares. Il a cherché en ligne des créateurs avec un profil cinématographique et a envoyé des questionnaires en masse. L'un des questions clés cachées dans le questionnaire consistait à évaluer un court métrage IA déjà généré par Jingying Technology, dont les images étaient grossières et pleines de failles.

Ce qu'il observe, c'est la réaction après avoir pointé les défauts : si la personne trouvera elle-même des solutions pour contourner les lacunes de l'IA, et si elle croit vraiment que cette entreprise réussira finalement.

Plus de 1 000 personnes ont rempli le questionnaire. Seuls 10 ont été retenus.

L'un d'entre eux s'appelle Cui Yi. Il a ensuite créé la première série courte IA de la plateforme à réussir sur le marché international.

Jingying Technology ne produit jamais de contenu interne ; les créateurs proviennent presque entièrement de l'extérieur. Le partage des revenus se fait selon un modèle de garantie minimale plus partage des bénéfices : une fois le plan approuvé, le créateur reçoit une garantie minimale ; après la finalisation du scénario, il reçoit une autre garantie minimale ; et une fois le contenu en ligne, il bénéficie d'une part des bénéfices générés. À chaque étape, le créateur reçoit un paiement, et le risque est assumé par la plateforme.

En mettant en œuvre ce système, Wu Gaoming a constaté que deux types de personnes s’y adaptaient particulièrement bien : celles qui avaient de l’expérience dans l’industrie cinématographique traditionnelle mais n’avaient pas atteint le sommet de la hiérarchie, et celles qui avaient étudié la production cinématographique à l’étranger et, en revenant en Chine, s’étaient rendu compte qu’elles ne pouvaient pas intégrer le milieu local. Ceux qui n’étaient pas reconnus dans l’ancien système ont trouvé, grâce à l’IA, une nouvelle opportunité de revenir sur le devant de la scène.

Une fois la personne trouvée, l'écart d'efficacité s'élargit rapidement. Une série courte tournée en direct traditionnelle coûte entre 150 000 et 300 000 dollars américains, et seul le patron peut approuver le projet, avec une période de validation d'au moins trois mois. Jingying Technology ne produit d'abord que les huit à dix premiers épisodes pour les lancer sur le marché, en observant le taux de conversion, les commentaires des utilisateurs et les signaux de paiement ; dès que les données sont disponibles, on sait s'il vaut la peine de continuer. « Les autres nécessitent au moins trois mois pour une seule expérience », dit Wu Gaoming, « alors que nous n'avons peut-être besoin que d'une semaine. »

L’IA est ici proche d’une chaîne d’approvisionnement souple — des tests à coût extrêmement faible en amont, et une montée en puissance immédiate de la capacité en aval dès qu’un coup est réussi. L’entreprise Jingying Technology dispose également d’un « évaluateur de contenu » interne capable de prédire la réaction du marché avant même que le contenu n’atteigne les utilisateurs.

Actuellement, les revenus mensuels de l'entreprise atteignent plusieurs millions de dollars. En janvier 2025, Five Brothers est devenu la première série courte générée par l'IA à concourir directement avec des séries courtes réelles ; en novembre de la même année, The Billionaire's Return a atteint la première place.

Au début, une décision de contenu de Jingying Technology a été erronée en raison du bruit de données dans le processus de paiement.

Un groupe d'utilisateurs apparemment payants présentait en réalité des comportements frauduleux ; l'équipe a attribué le problème à la qualité du contenu et a effectué de nombreuses analyses sans trouver la cause. Il a ensuite été découvert que le problème provenait du signal de paiement.

Jingying Technology a choisi Stripe. Au départ, il ne représentait qu'environ 30 % du volume total, l'entreprise utilisant également d'autres canaux et gérant elle-même le routage. Mais au fil du temps, les données sont devenues de plus en plus claires : le taux de renouvellement des utilisateurs sur le canal Stripe était nettement plus élevé, avec un écart de ROI à long terme d'environ 20 %.

« Ce résultat de routage n'a pas été manipulé artificiellement », a déclaré Wu Gaoming. Le pourcentage de flux de Stripe a fini par augmenter naturellement jusqu'à près de 70 %.

La logique sous-jacente est que le système de gestion des risques de Stripe, Radar, filtre les comportements à haut risque dès la phase d'inscription. Melina Lee, directrice générale des clients entreprises de Stripe pour la région Grande Chine, qui collabore depuis de nombreuses années avec Jingying Technology, a partagé que, pour les applications d'IA, dès qu'un utilisateur commence à utiliser l'application, cela génère une consommation réelle de jetons pour l'entreprise, avec des coûts très élevés. Radar permet de détecter à l'avance des comportements potentiels tels que le vol de jetons ou les inscriptions malveillantes pour des essais gratuits, aidant ainsi les entreprises à anticiper les risques potentiels.

Au niveau du paiement, Smart Retries réessaie automatiquement les prélèvements échoués au moment optimal, récupérant ainsi de nombreux abonnés perdus en raison de problèmes liés aux cartes et non à une annulation volontaire. Liu Sicheng, responsable des ventes entreprises pour la région Grande Chine chez Stripe, a déclaré à Wall Street Journal : « Stripe permet de maximiser la probabilité que les utilisateurs finalisent leurs renouvellements. Par exemple, lors du premier paiement, le solde de la carte est suffisant — tout le monde est d'accord. Mais lors du deuxième paiement, la carte peut être expirée ou sans fonds. Chaque fournisseur adopte une stratégie différente pour gérer ces essais et les tentatives de prélèvement secondaires. En raison de sa grande quantité de données et de sa base d'utilisateurs étendue, Stripe peut identifier avec plus de précision le moment optimal pour effectuer le prélèvement, garantissant ainsi le succès du renouvellement. Cela se traduit chez les commerçants par une valeur client accrue. Smart Retries vise à maximiser le taux de réussite des prélèvements pendant le processus de renouvellement. « Cette capacité repose également sur le grand modèle de paiement de Stripe, et notre « corpus » est constitué des données de paiement elles-mêmes ».

Pour Jingying Technology, lorsque les données de paiement sont propres, l'analyse du contenu devient précise. La décision de produire ou non une série, ainsi que l'allocation de ressources, repose uniquement sur les signaux utilisateurs. Si les signaux sont contaminés, l'analyse est erronée.

En 2026, Wang Minjie, ancien scientifique principal des applications chez AWS, a rejoint Jingying Technology en tant que scientifique en chef. Le fondateur Zhu Jiang estime que Coding Agent a déjà prouvé qu'un agent pouvait restructurer profondément un secteur entier. « L'industrie du contenu est la prochaine. »

L'industrie du contenu IA est encore à un stade très précoce, et il est bien trop tôt pour conclure à quoi ressembleront les entreprises qui réussiront finalement.

L'exploration de Jingying Technology pourrait également répondre à une question plus fondamentale du secteur du contenu : une fois que l'IA aura pris en charge la couche d'exécution de la production de contenu, la véritable concurrence ne reviendra-t-elle pas finalement à qui saura raconter une bonne histoire ?