Deux pour cent. Dans sa documentation, la plateforme de marketing d’influence Modash indique appliquer ce seuil minimal d’engagement aux requêtes ouvertes de sa recherche par IA. Un réglage destiné à faire remonter des comptes actifs, selon l’éditeur. Pour une marque, le détail mérite attention : avant même de regarder un visage ou de lire une publication, une première sélection a déjà eu lieu.
Toute recherche suppose des filtres. L’enjeu apparaît lorsque le résultat prend l’allure d’une recommandation : voici les créateurs pertinents pour votre campagne. Qui a défini cette pertinence ? À partir de quelles observations ? Avec quelle place pour un profil atypique ? Ces questions traversent la promesse d’une influence mieux ciblée grâce à l’IA.
Un problème de choix avant un problème de volume
Les marques ont des raisons de chercher de l’aide. Dans l’étude américaine publiée par l’IAB en novembre 2025, un tiers des marques interrogées désignent l’identification des bons créateurs comme leur principal obstacle. La réputation du partenaire et l’adéquation de son audience figurent parmi les premiers critères cités, respectivement par 58 % et 56 % des répondants.
Imaginons une marque de randonnée qui souhaite toucher les débutants. Un compte aux paysages spectaculaires, un spécialiste du matériel et une créatrice qui raconte ses premières sorties appartiennent au même univers. Ils ne rendent pourtant pas le même service à leur public. Le choix dépend du travail attendu : faire rêver, comparer ou rassurer. Une communauté nombreuse ne répond pas, à elle seule, à ce brief.
L’intérêt de l’IA se situe précisément dans cette recherche plus fine. Une description détaillée devrait aider à explorer des contenus qui dépassent une catégorie ou un hashtag. Le gain espéré concerne autant la diversité des candidats repérés que le temps consacré à les chercher. Encore faut-il évaluer ces deux dimensions séparément.
Le style du créateur ne décrit pas son public
Kolsquare présente une recherche en langage naturel et une recherche par image, toutes deux signalées en bêta dans sa documentation consultée le 30 septembre 2026. La plateforme propose aussi de retrouver des mentions orales de marques dans les vidéos YouTube et TikTok. Des fonctions utiles pour examiner un contenu au-delà de sa légende.
Modash décrit une distinction éclairante : sa recherche par IA analyse les thèmes et les éléments visuels, tandis que le ciblage démographique exige des filtres séparés. Trouver une esthétique compatible avec une marque et vérifier la composition du public restent deux opérations. Les réunir sous un score d’affinité ne les rendrait pas équivalentes.
La précision affichée appelle également de la prudence. Modash indique estimer l’âge et le genre à partir d’un échantillon, par reconnaissance d’images et analyse de profils. L’entreprise définit l’affinité avec une marque à travers les abonnements et interactions observés dans l’audience. 4 Ces indices éclairent un choix ; ils ne prouvent ni la confiance accordée au créateur ni une intention d’achat.
Chercher des profils similaires risque de rétrécir la découverte
Le risque d’uniformisation constitue ici une hypothèse, pas un résultat établi sur ces plateformes. Son mécanisme mérite néanmoins examen : valoriser les caractéristiques des partenaires déjà retenus risque de reproduire leurs styles, leurs formats et leurs sujets. Une marque en quête de singularité pourrait ainsi organiser, avec méthode, sa propre répétition.
La personnalisation ajoute une autre question. Modash explique que ses recommandations initiales tiennent compte de l’activité de recherche de l’équipe et du contexte de la marque. 1 Pour apprécier l’ouverture réelle du dispositif, une agence devrait examiner les nouveaux profils découverts, mais aussi ceux que ses préférences successives font disparaître.
Un commentaire enthousiaste ne vaut pas un lien de confiance
L’IA intervient également dans la lecture des réactions. Kolsquare annonce une analyse de sentiment sur les contenus de campagne et les conversations autour des marques. L’entreprise distingue ces fonctions de son score de crédibilité d’audience, qu’elle ne qualifie pas d’IA. Cette précision rappelle que les plateformes combinent plusieurs méthodes, avec des objets différents.
Une tonalité positive renseigne sur une réaction. La crédibilité demande davantage de contexte. Les abonnés interrogent-ils le créateur sur les limites du produit ? Reçoit-il des questions auxquelles il prend le temps de répondre ? Une discussion exigeante pourrait témoigner d’une relation plus solide qu’une succession de félicitations. Le nombre d’interactions laisse cette distinction ouverte.
L’examen des publications ordinaires et sponsorisées devient alors décisif. Il s’agit d’observer la continuité du discours, la place des partenariats et la liberté de jugement. Une voix reconnue pour ses essais critiques perdrait une part de son intérêt si le contrat exigeait une approbation sans réserve. La cohérence concerne aussi les conditions imposées par la marque.
Le classement doit rester une proposition discutable
Une sélection argumentée devrait montrer les contenus ayant motivé la recommandation, distinguer données observées et estimations, et signaler les informations absentes. La marque gagnerait aussi à examiner quelques profils situés hors des premiers résultats. Le test utile consiste à demander pourquoi ils ont été écartés et si le motif correspond réellement à l’objectif de campagne.
L’échange avec les créateurs complète ce travail : intérêt pour le produit, réserves, proposition éditoriale, connaissance du public. Leur capacité à discuter le brief apporte une information essentielle sur la collaboration envisagée. Une personne qui accepte toutes les formulations demandées n’offre pas nécessairement la parole la plus convaincante.
Reste l’épreuve des résultats. En janvier 2026, l’IAB soulignait la fragmentation des indicateurs et les difficultés de mesure dans l’économie des créateurs. Un surcroît d’engagement ne suffit donc pas à démontrer la supériorité d’un recrutement assisté par IA. Il faudrait comparer les sélections et leurs effets selon un objectif défini, en tenant compte du contenu, du budget et de la diffusion.
Le choix des critères engage finalement une responsabilité économique. Lorsqu’une présélection oriente des contrats, elle contribue à répartir les occasions de travailler et la valeur entre créateurs. La marque reste libre de déléguer le repérage. Elle doit garder les moyens d’expliquer pourquoi certaines voix méritent son budget, et d’assumer la place laissée aux autres.
Augustin GARCIA
