Les 5 modèles d’invite qui distinguent les excellentes vidéos IA des mauvaises

La plupart des vidéos d’IA échouent pour les mêmes raisons ennuyeuses. Le sujet se transforme en plein milieu du clip. La caméra fait quelque chose que personne n’a demandé. Le produit change de couleur entre la deuxième et la quatrième seconde. Le résultat est techniquement « une vidéo » et pratiquement inutilisable.

Après avoir examiné des dizaines de milliers de prompts vidéo d’IA réels — ceux qui ont produit des clips réellement publiés, et ceux qui ont produit des déchets supprimés — un schéma émerge. Les bons prompts ne sont pas plus longs ni plus poétiques. Ils sont plus structurés. Ils indiquent au modèle ce qui change, comment la caméra se comporte, ce qui doit rester verrouillé, et ce que l’on refuse d’accepter.

Ceci est le compagnon pratique de notre rapport de données sur ce que révèlent 40 000 prompts vidéo d’IA à propos de ce que les gens créent. Ce billet couvre ce que les créateurs génèrent. Celui-ci couvre comment les meilleurs l’écrivent. Cinq modèles, chacun avec une version faible, une version forte, et pourquoi la différence compte.

Points clés

- Commencez par sujet + action + un changement clair dans le temps — les descriptions statiques produisent des clips statiques et sans vie.

- Spécifiez la caméra comme si vous dirigiez un chef opérateur : taille de plan, objectif, et un mouvement délibéré.

- Verrouillez les jetons de continuité (visage, produit, couleur, logo) pour qu’ils survivent à tout le clip au lieu de dériver.

- Alignez le plan et le rythme avec la plateforme et la durée avant de générer, pas après.

- Contraignez avec des négatifs et une spécification de sortie claire pour que le modèle sache quoi éviter, pas seulement quoi tenter.

Modèle 1 : Commencez par le sujet, l’action et le changement dans le temps

La vidéo, c’est le mouvement. La plus grande différence entre les prompts qui produisent des images vivantes et ceux qui produisent un lent zoom sur une photo est de savoir si vous avez décrit quelque chose qui se passe.

Les prompts faibles décrivent une scène. Les prompts forts décrivent une scène qui change.

Faible : A coffee cup on a wooden table in a cafe.

Fort : A steaming coffee cup on a wooden cafe table; steam curls upward and drifts left as morning light slowly brightens across the surface over 5 seconds.

La version faible donne au modèle une image fixe et le force à inventer du mouvement — généralement un léger push-in paresseux ou un frémissement ambiant. La version forte nomme le sujet (tasse de café), l’action (la vapeur s’enroule et dérive), et le changement dans le temps (la lumière qui s’intensifie au fil du clip). Le modèle a désormais un état initial et final entre lesquels interpoler, ce pour quoi un modèle vidéo est précisément conçu.

La correction est mécanique. Pour chaque prompt, demandez-vous : quelle est la seule chose qui est différente à la fin de ce clip par rapport au début ? Si vous ne pouvez pas répondre, vous allez obtenir une carte postale animée. Intégrez ce changement dans la phrase. Même un petit — un mouvement de tête, une porte qui s’ouvre, du brouillard qui arrive — donne au modèle un travail à effectuer sur la timeline.

Modèle 2 : Dirigez la caméra comme un chef opérateur

Si vous ne spécifiez pas la caméra, le modèle en choisit une pour vous — et il choisit mal, en revenant par défaut à un dolly-in générique ou un flottement handheld qui crie « IA ». Les meilleurs prompts traitent la caméra comme un choix créatif délibéré, pas une arrière-pensée.

Il vous faut trois éléments : taille de plan (large, moyen, gros plan), objectif ou ressenti de cadrage (35 mm, grand-angle, faible profondeur de champ), et un mouvement unique (lent push-in, orbit, trépied fixe). Un seul mouvement. Pas trois.

Faible : A car driving down a coastal road, cinematic.

Fort : Wide tracking shot of a vintage convertible on a coastal highway, shot on a 35mm lens with shallow depth of field, camera tracks alongside the car at matching speed, golden hour.

« Cinematic » est un vœu, pas une instruction. La version forte indique au modèle le cadrage (travelling large), le caractère optique (35 mm, faible profondeur de champ), et un mouvement cohérent unique (suivre la voiture à vitesse égale). Cette cohérence est ce qui se lit comme professionnel. Des instructions de caméra contradictoires — « orbiter tout en zoomant et en panoramiquant » — sont là où les modèles se délitent et produisent cet aspect flottant et instable.

Si vous débutez avec le langage de la caméra, notre guide sur comment écrire des prompts vidéo d’IA détaille le vocabulaire. Le raccourci : imaginez que vous donnez une consigne d’une ligne à un cadreur qui fera exactement ce que vous dites et rien de plus. Soyez aussi précis.

Modèle 3 : Verrouillez vos jetons de continuité

C’est le modèle qui distingue les amateurs de ceux qui produisent des images exploitables. Les modèles vidéo d’IA dérivent. En quelques secondes, un visage se re-génère subtilement en une autre personne, un logo rouge vire à l’orange, un produit gagne un bouton qu’il n’avait pas. Les jetons de continuité sont les phrases spécifiques et répétables que vous utilisez pour fixer ces éléments.

Un jeton de continuité est une courte description distinctive que vous adoptez et réutilisez mot pour mot — pour l’identité du sujet, le produit, la palette de couleurs et tout élément de branding.

Faible : A woman in a red jacket walks through a city, then we see her closer up.

Fort : A woman with shoulder-length curly black hair and a bright crimson leather jacket walks through a neon-lit city; same crimson jacket and same hairstyle held consistent throughout the clip.

« A woman in a red jacket » est une invitation au modèle à la réinventer. « Cheveux noirs bouclés aux épaules et blouson en cuir cramoisi vif », répétés et explicitement marqués comme constants, donnent au modèle un ancrage. Lorsque vous générez plusieurs clips pour un même projet, copiez ces jetons exacts dans chaque prompt — ne les paraphrasez jamais. La paraphrase, c’est comme ça que le personnage du plan trois cesse de ressembler à celui du plan un.

Pour les marques, c’est non négociable. Verrouillez le nom de couleur équivalent hex précis, le placement du logo et la caractéristique définissante du produit dans chaque prompt. Si votre plateforme prend en charge une référence image ou le text-to-video avec une image de départ, utilisez-la — mais renforcez-la avec des jetons textuels verrouillés, car la description est ce qui porte l’identité à travers le mouvement, pas seulement dans la première image.

Modèle 4 : Faites correspondre le plan à la plateforme et à la durée

Un prompt parfait pour un « hero » de 12 secondes sur YouTube est mauvais pour un hook de 4 secondes sur TikTok, et la différence n’est pas que le ratio. Les meilleurs prompts sont conçus à rebours depuis l’endroit où la vidéo vivra.

Trois décisions se prennent avant d’écrire un mot de description : ratio d’image (9:16 vertical pour les feeds, 16:9 pour YouTube et les landing pages), durée (et donc ce qui peut réellement se passer), et rythme (un temps calme pour une boucle courte, un arc clair pour un clip plus long).

Faible : An energetic montage of a fitness product with lots of quick cuts and text, for social media.

Fort : 9:16 vertical, single continuous 5-second shot: a runner laces up bright orange sneakers and pushes off frame-left into a sprint, fast-paced, punchy, designed as a TikTok hook with the action landing in the first 2 seconds.

Demander « plein de cuts rapides » dans une génération courte unique, c’est demander le chaos — la plupart des modèles produisent un plan continu par génération, donc la requête va à l’encontre de l’outil. La version forte respecte le format : vertical, un seul plan, une action pensée pour tomber dans les deux premières secondes là où la plateforme l’exige. Vous obtiendrez souvent un meilleur résultat en générant plusieurs clips propres en plan-séquence selon ce cahier des charges et en les montant, plutôt qu’en essayant de caser un montage dans un seul prompt.

La durée détermine aussi l’ampleur du changement que vous pouvez demander. En quatre secondes, une action claire aboutit. En douze, vous pouvez mettre en scène un petit arc. Demander une histoire en trois actes en quatre secondes ne fait que tout brouiller.

Modèle 5 : Contraignez avec des négatifs et une spécification de sortie claire

Le dernier modèle est celui que presque personne n’utilise, ce qui en fait précisément un avantage. Dire au modèle ce que vous ne voulez pas est souvent plus puissant que d’empiler davantage de ce que vous voulez. Associez cela à une spécification de sortie explicite et vous cessez de laisser les décisions peu glamour au hasard.

Deux leviers : les négatifs (les artefacts et clichés que vous refusez — mains déformées, charabia de texte, membres supplémentaires, scintillement, le slow zoom non désiré) et une spécification de sortie (ressenti de frame rate, éclairage, humeur et ratio d’image énoncés clairement à la fin).

Faible : A chef plating a dish in a restaurant kitchen.

Fort : A chef precisely plating a dish in a warm restaurant kitchen; medium shot, soft key light from the left, calm and deliberate pacing, 16:9. Avoid: distorted hands, extra fingers, floating utensils, on-screen text, fast camera movement.

La liste négative travaille vraiment. Les mains sont là où les modèles vidéo se ridiculisent, donc nommer « mains déformées, doigts en trop » indique au modèle d’y consacrer des efforts. « Éviter le texte à l’écran » tue le lettrage illisible que les modèles aiment halluciner. Et conclure avec la spécification de sortie — taille de plan, direction de la lumière, rythme, ratio — signifie que vous n’espérez pas que le modèle devine votre intention ; vous l’avez formulée.

Gardez votre liste négative serrée et pertinente. Dix négatifs génériques diluent le signal. Trois ou quatre qui ciblent les points de défaillance probables de ce prompt l’affinent. Les modèles diffèrent dans leurs points faibles, donc il est utile de savoir lequel vous utilisez — notre carte des forces des modèles d’IA détaille où chaque modèle excelle et où il a tendance à casser.

Comment combiner les cinq en un seul prompt

Ces modèles ne sont pas un menu — les meilleurs prompts empilent les cinq. Voici l’ordre dans lequel ils s’enchaînent naturellement :

1. Sujet + action + changement (« une cheffe dresse un plat ; la vapeur s’élève tandis qu’elle dépose la touche finale »)
2. Caméra (« plan moyen, 50 mm, lent push-in »)
3. Jetons de continuité (« même cheffe en veste blanche croisée tout au long »)
4. Spécification plateforme + durée (« 16:9, 8 secondes, rythme calme »)
5. Négatifs + sortie (« key light chaude à gauche. Éviter : mains déformées, texte à l’écran »)

Lu de haut en bas, c’est une instruction cohérente que le modèle peut exécuter en confiance. Chaque proposition répond à une question que le modèle aurait sinon résolue tout seul — et « tout seul » est précisément là où naissent les mauvaises vidéos d’IA.

Vous n’avez pas à repartir d’une page blanche à chaque fois. Une bibliothèque de modèles de prompts à copier vous donne des squelettes éprouvés pour les types de plans courants ; vous remplacez par votre sujet et vos jetons et vous appliquez déjà les cinq modèles sans y penser.

Votre prochaine étape

Choisissez un prompt que vous avez écrit et qui a produit un clip décevant. Passez-le au crible des cinq modèles : Nomme-t-il un changement dans le temps ? Dirige-t-il un mouvement de caméra clair ? Vos jetons de continuité sont-ils verrouillés et répétés ? Est-il spécifié pour une vraie plateforme et une durée ? Indique-t-il au modèle quoi éviter ?

Corrigez les deux réponses les plus faibles et régénérez. Ce seul passage d’édition fait généralement la différence entre un clip que vous supprimez et un clip que vous publiez.

Quand vous êtes prêt à mettre les modèles en pratique, ouvrez text-to-video dans l’app et écrivez votre premier prompt de manière structurée — sujet, caméra, jetons, spec, négatifs. Et si vous voulez les données derrière ce qui fonctionne réellement à grande échelle, lisez l’analyse associée de ce que révèlent 40 000 prompts vidéo d’IA. L’artisanat plus la preuve, c’est comme ça qu’on arrête de deviner et qu’on commence à diriger.

Nous avons analysé 40,000+ prompts de vidéo IA

Tout le monde a un avis sur la vidéo IA. Les experts prédisent où elle va. Twitter débat pour savoir si c’est « déjà assez bon ». Les miniatures YouTube crient la dernière mise à jour de modèle.

Mais presque personne ne parle de ce que les gens sont réellement en train de créer avec ces outils, maintenant.

Alors nous avons décidé de le découvrir.

Nous avons extrait des données de plus de 120,000 vidéos générées par intelligence artificielle créées sur Vivideo, classé un échantillon de 40,000+ prompts avec GPT-4o-mini, puis analysé les chiffres. Il en ressort un portrait étonnamment détaillé de la façon dont de vraies personnes — pas des influenceurs, pas des chercheurs, mais des créateurs du quotidien et des entreprises — utilisent la vidéo IA en 2025.

Voici tout ce que nous avons trouvé.

Le jeu de données : comment nous avons obtenu ces chiffres

Commençons par la méthodologie pour que vous sachiez précisément ce que vous lisez.

Notre jeu de données complet couvre 120,000+ vidéos générées via la plateforme de Vivideo. Pour l’analyse fine des prompts, nous avons pris un échantillon stratifié de 915 prompts et les avons fait classifier par GPT-4o-mini en catégories d’usages. Les statistiques plus larges — utilisation des modèles, ratios d’aspect, durées, langues et types d’entrées — proviennent de l’ensemble du jeu de données.

Nous n’avons pas trié pour ne garder que le « spectaculaire ». Nous n’avons pas filtré pour des résultats « impressionnants ». Ce sont des données brutes et non filtrées, issues d’utilisateurs réels faisant un vrai travail (et oui, certains créent des vidéos d’anniversaire pour leur mère — et c’est très bien).

Quelques limites : la classification des prompts par IA n’est pas parfaite. Certains prompts sont ambigus. Une « vidéo produit avec une personne qui parle » peut être étiquetée démonstration produit ou vidéo avatar. Nous avons optimisé pour l’intention la plus probable et vérifié manuellement des centaines de classifications.

Cela dit, entrons dans le vif.

La vue d’ensemble : texte en vidéo vs image en vidéo

La première question que nous avons posée était simple : comment les gens démarrent-ils leurs vidéos ?

Rédigent-ils un prompt de zéro ? Ou bien chargent-ils une image pour la faire prendre vie ?

65.7% de toutes les commandes vidéo sont du texte en vidéo. 32.6% sont de l’image en vidéo. Les ~1.7% restants utilisent d’autres méthodes comme la génération d’avatar.

C’était assez surprenant. Nous pensions que l’image en vidéo serait plus élevée — après tout, c’est « plus facile » puisque vous donnez à l’IA un point de départ visuel. Mais les données racontent une autre histoire : deux tiers des utilisateurs préfèrent décrire leur vision avec des mots et laisser l’IA imaginer les visuels.

Pourquoi ? Quelques théories :

• Barrière d’entrée plus basse. Vous n’avez pas besoin d’avoir ou de trouver la bonne image. Vous tapez simplement ce que vous voulez. Texte en vidéo est la toile blanche ultime.
• Plus de contrôle créatif. Les prompts texte permettent de préciser l’ambiance, les mouvements de caméra, l’éclairage et le style — des choses plus difficiles à communiquer avec une image fixe.
• Le « gap d’imagination ». Beaucoup d’utilisateurs créent des scènes qui n’existent pas encore — mondes fantastiques, concepts produits, séquences narratives. Vous ne pouvez pas téléverser une photo de quelque chose qui n’a pas encore été construit.

Cela dit, image en vidéo a son public fidèle. C’est particulièrement prisé pour les animations de produits e-commerce, les visites immobilières (on part d’une photo du bien) et l’animation d’œuvres d’art.

Ce que les gens créent vraiment (répartition par cas d’usage)

C’est la section qui nous enthousiasmait le plus. Quand nous avons classé les 915 prompts d’échantillon par cas d’usage, une catégorie a littéralement dominé.

Laissez le message s’installer. Près de 9 vidéos IA sur 10 sont des scènes entièrement générées — pas un visage qui parle face caméra, pas un effet Ken Burns sur une photo, mais des scènes complètes convoquées à partir de descriptions textuelles.

C’est la véritable histoire de la vidéo IA en 2025 : les gens l’utilisent comme un moteur d’imagination visuelle.

À quoi ressemblent réellement ces scènes

Nous avons creusé dans les 88.2% pour comprendre quels types de scènes sont générés. Les catégories se recoupent (une vidéo promotionnelle peut aussi être narrative), mais voici les grands schémas observés :

• Vidéos promotionnelles — Des entreprises créent des publicités, des vidéos de marque et des contenus marketing. De la promo du restaurant local au lancement de produit SaaS.
• Contenu éducatif — Vidéos explicatives, tutoriels et séquences « comment ça marche ». Enseignants, créateurs de cours et formateurs en entreprise sont des utilisateurs avancés précoces.
• Contenu pour les réseaux sociaux — Clips courts et percutants pour TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts. Souvent portés par les tendances et pensés pour stopper le défilement.
• Récit et storytelling — Courts métrages, concepts de clips musicaux et séquences narratives. Là se trouvent les prompts les plus créatifs — des gens bâtissent des mondes entiers en 4-12 secondes.
• Démonstrations produit — Vendeurs e-commerce présentant des produits en contexte de vie. « Montre ma sneaker portée par un coureur sur un sentier de montagne au coucher du soleil » — ce genre de chose.
• Vœux et célébrations personnels — Messages d’anniversaire, cartes de fêtes, surprises d’anniversaire de mariage. La vidéo IA comme nouvelle carte Hallmark.
• Visites immobilières — Parcours virtuels de biens, présentations de quartiers et visualisations architecturales.
• Vitrines produit e-commerce — Plans beauté, révélations style 360° et vidéos contextuelles qui donnent un rendu premium.

La catégorie avatar/face caméra (7.1%) est plus petite qu’on pourrait le croire au vu du battage autour des avatars IA. En partie parce que la génération d’avatar est un usage spécialisé — avec un flux de travail distinct qui séduit un public plus restreint (surtout la formation en entreprise et la prospection personnalisée).

Les 4.7% d’animation d’image représentent les utilisateurs qui envoient une photo fixe et y ajoutent du mouvement — un choix populaire pour donner vie à des œuvres, des photos anciennes ou des images produits.

La langue de la vidéo IA : un phénomène en 24 langues

Voici quelque chose qui nous a vraiment surpris. Si vous pensiez que la création de vidéo par intelligence artificielle est principalement anglophone, les données disent le contraire.

L’anglais ne représente que 47.3% de tous les prompts. Cela signifie que plus de la moitié des prompts de vidéo IA sur Vivideo sont rédigés dans des langues autres que l’anglais.

Ce n’est pas « un peu international ». C’est un phénomène mondial, avec une adoption significative sur chaque continent.

Quelques points frappants :

Le vietnamien à 23.1% est massif. Près d’un quart de tous les prompts sont en vietnamien. Cela reflète l’essor de l’économie des créateurs au Vietnam et l’adoption précoce d’outils d’IA pour la création de contenu. Les créateurs vietnamiens utilisent la vidéo IA pour tout, des vidéos produits e-commerce aux contenus sociaux à grande échelle.

L’arabe à 11.4% fait de la région MENA l’un des marchés de vidéo IA les plus actifs. Vu la transformation numérique rapide dans les pays du Golfe et les investissements massifs dans l’infrastructure IA, c’est cohérent.

La longue traîne est bien réelle. Au-delà des principales langues, l’activité est significative en russe, turc, allemand, ukrainien, indonésien et bien d’autres. La vidéo IA n’est pas un jouet de la Silicon Valley — c’est un outil créatif mondial.

Cela a d’énormes implications pour quiconque construit dans cet espace : si votre outil de vidéo IA ne fonctionne bien qu’avec des prompts en anglais, vous ignorez plus de la moitié de vos utilisateurs potentiels.

Préférences de format : ratios d’aspect et durées

La façon dont les gens formatent leurs vidéos en dit long sur l’endroit où elles finiront.

Ratios d’aspect

La répartition paysage vs vertical est remarquablement proche — 52.8% contre 43.7% — ce qui nous dit quelque chose d’important : la bataille entre horizontal et vertical se joue à pile ou face.

Le format paysage garde l’avantage, probablement porté par YouTube, les intégrations sur sites web, les présentations et le marketing traditionnel. Mais le vertical est juste derrière, nourri par TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts.

La vraie surprise ? La vidéo carrée (1:1) est essentiellement morte. À environ 0%, plus personne ne crée de vidéos carrées. L’ancien format carré d’Instagram, autrefois référence des réseaux sociaux, a complètement disparu à l’ère de la vidéo IA.

Durées vidéo

Les préférences de durée révèlent une scission fascinante en deux camps :

Camp 1 : l’équipe des 12 secondes (30.1%). Ces utilisateurs veulent la durée maximale disponible. Ils créent du narratif, des démos produit et des vidéos promotionnelles où chaque seconde compte. Douze secondes suffisent pour raconter une mini-histoire : mise en place, révélation, payoff.

Camp 2 : l’équipe des 4 secondes (29.2%). Ces utilisateurs veulent des clips rapides et percutants — parfaits pour les hooks sur les réseaux sociaux, les créations publicitaires ou l’assemblage de plusieurs clips en montages plus longs. Quatre secondes, c’est une forte image, unique.

Le juste milieu à 8 secondes (23.3%) capte ceux qui veulent un peu plus d’air que 4 secondes sans avoir besoin des 12 complètes. La popularité relativement faible des vidéos de 6 secondes (6.6%) est intéressante — il semble que les gens préfèrent choisir « court » ou « long » plutôt que de couper la poire en deux.

La course des modèles : Veo 3.1 survole la concurrence

S’il y a une statistique-titre dans toute cette analyse, c’est peut-être celle-ci :

Veo 3.1 alimente 96.4% de toute la génération de vidéo IA sur Vivideo.

Ce n’est pas une faute de frappe. Le modèle Veo 3.1 de Google est le choix écrasant pour la création de vidéo IA.

Note : la génération d’avatars HeyGen est comptée séparément car elle remplit une fonction différente (avatars numériques vs génération de scènes). Sa part de 10.5% recoupe la catégorie avatar dans notre analyse des cas d’usage.

Pourquoi Veo 3.1 domine-t-il autant ? Sur la base des retours utilisateurs et de nos propres tests :

• Qualité visuelle. Veo 3.1 produit de façon constante les rendus les plus photoréalistes et cohérents.
• Fidélité au prompt. Il suit mieux les prompts complexes — mouvements de caméra, spécifications d’éclairage, directives de style.
• Vitesse. Les temps de génération sont compétitifs, et le ratio qualité/vitesse est de premier plan.
• Régularité. Moins « d’artefacts d’IA » bizarres — moins de mains qui fondent, de physiques impossibles et d’effets de vallée de l’étrange.

Sora 2 à 2.0% garde ses fans, notamment pour du contenu plus artistique et stylisé. Mais le marché a parlé, du moins pour l’instant : quand on veut une vidéo IA fiable et de haute qualité, on choisit Veo 3.1.

Constatations surprenantes

Toute bonne analyse de données révèle des éléments inattendus. Voici ceux qui nous ont fait lever les sourcils.

1. Le taux de modération de contenu de 9%

Environ 9% de tous les prompts ont été signalés par les systèmes de modération comme contenu adulte ou inapproprié. C’est en fait plus bas que ce que beaucoup dans l’industrie attendaient — certaines estimations situent les tentatives de contenu adulte pour les générateurs d’images IA entre 15-20%.

Qu’est-ce que cela signifie ? La création de vidéo par intelligence artificielle est plus professionnelle et intentionnelle que la génération d’images IA. Quand vous payez pour générer de la vidéo (plutôt que de jouer avec un outil d’image gratuit), l’intention est plus sérieuse et les cas d’usage davantage orientés business.

2. L’effet carte d’anniversaire

Les vœux personnels — anniversaires, fêtes, anniversaires de mariage — sont apparus bien plus souvent que prévu. Ce ne sont pas les usages tape-à-l’œil qui figurent dans les démos d’IA, mais c’est une application réellement émouvante de la technologie. Les gens créent des messages vidéo personnalisés qui auraient été impossibles (ou prohibitifs) il y a seulement deux ans.

3. La mort de la vidéo carrée

Nous l’avons déjà mentionné, mais cela mérite d’être répété : la vidéo 1:1 carrée est pratiquement à 0%. Le format qui a dominé Instagram de 2012 à 2019 a été complètement abandonné. Si votre outil vidéo propose encore le carré par défaut, vous réglez le problème d’hier.

4. L’économie des créateurs vietnamiens

Avec 23.1% de tous les prompts, le vietnamien n’est pas juste représenté — c’est la deuxième langue la plus populaire avec une marge énorme, plus du double de l’arabe en troisième position à 11.4%. L’économie des créateurs au Vietnam est clairement à un point d’inflexion, et les outils de vidéo IA en sont un accélérateur clé.

5. Personne ne veut des vidéos de 6 secondes

Avec seulement 6.6% des commandes, le format 6 secondes est le moins populaire. Les utilisateurs préfèrent nettement soit le court et percutant (4s), soit le plus long (12s). Le juste milieu ne résonne pas. Cela reflète ce que nous observons sur les réseaux sociaux — soit un hook rapide, soit une mini-narration, avec peu de place entre les deux.

Ce que cela signifie pour les créateurs

Vous avez vu les données. Que devez-vous concrètement en faire ?

Que vous soyez marketeur, créateur de contenu, chef d’entreprise ou simplement curieux de la vidéo IA, voici les enseignements actionnables :

1. Commencez par le texte en vidéo

Si vous n’avez pas encore essayé la vidéo IA, texte en vidéo est là où ça se passe. Deux tiers des utilisateurs commencent ici, et pour une bonne raison — vous n’avez besoin d’aucun asset, juste d’idées. Décrivez ce que vous voulez voir, et l’IA le construit.

2. Pensez en 4s ou 12s

En planifiant vos vidéos IA, raisonnez en coups de 4 secondes ou en histoires de 12 secondes. Les données montrent que ce sont les durées qui fonctionnent. Pour les hooks sociaux et les créas d’annonces, optez pour 4 secondes. Pour les démos produit, les explicatifs et le narratif, utilisez les 12 secondes complètes.

3. Choisissez votre orientation en connaissance de cause

Ne partez pas par défaut en paysage. Si votre contenu va sur TikTok, Reels ou Shorts, optez pour le 9:16 vertical. Pour YouTube, votre site ou des présentations, allez en 16:9. Et oubliez le carré — le marché est passé à autre chose.

4. Ne négligez pas les marchés non anglophones

Si vous bâtissez une activité autour de la vidéo IA, les données montrent une demande massive des marchés vietnamophones, arabophones, russophones et turcophones. Ce ne sont pas des niches — ils représentent des centaines de millions de spectateurs potentiels.

5. Utilisez l’image en vidéo pour le contenu produit

Même si le texte en vidéo domine globalement, image en vidéo est l’arme secrète pour l’e-commerce et le marketing produit. Téléversez la photo de votre produit et ajoutez mouvement, contexte et vie. C’est plus rapide qu’un shooting et infiniment plus scalable.

6. Veo 3.1 est la valeur sûre

Si vous hésitez sur le modèle à utiliser, les données sont claires : 96.4% des utilisateurs choisissent Veo 3.1. Il offre la meilleure combinaison qualité, vitesse et fidélité au prompt. Commencez par là, et testez des alternatives comme Sora 2 pour des styles créatifs spécifiques.

En bref : la vidéo IA n’est plus une nouveauté. Avec 120,000+ vidéos générées, des prompts en 24+ langues et des cas d’usage allant des cartes d’anniversaire aux visites immobilières, c’est un outil créatif grand public. La question n’est plus de savoir s’il faut l’utiliser — mais comment l’utiliser mieux que tout le monde.

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