Comment l’IA change les règles du marketing d’influence, de la sélection à la mesure : la vision de Stellar

La recherche d’influenceurs s’est longtemps appuyée sur quelques critères comme la taille de l’audience, la localisation, les centres d’intérêt ou le taux d’engagement. Ces indicateurs restent utiles, mais ils ne suffisent pas toujours à repérer les créateurs et créatrices les plus pertinents pour une campagne. Les marques veulent aussi vérifier qu’un profil correspond à leurs valeurs, anticiper les risques, estimer les résultats avant d’investir et comprendre comment le public réagit.

Stellar, plateforme européenne de marketing d’influence destinée aux marques et aux agences, accélère l’intégration de l’IA au cœur de sa technologie. Ses modèles analysent les contenus, croisent différentes sources de données et en interprètent le contexte, pour aider les équipes à choisir leurs créateurs et à piloter leurs campagnes. L’entreprise reste fidèle à sa promesse historique, « le marketing d’influence à votre façon ». Autrement dit, la technologie doit s’adapter aux méthodes de travail de ses clients, et non l’inverse.

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De la popularité à la pertinence : comment l’IA aide à choisir les bons créateurs

Les plateformes d’influence utilisent le machine learning depuis plusieurs années pour repérer les faux abonnés, qualifier les audiences, recommander des profils ou estimer les résultats d’une campagne. Stellar intègre déjà ces briques à ses outils de découverte de créateurs et de social listening. La nouveauté tient à la capacité de l’IA à comprendre un contenu et son contexte, à grande échelle.

L’IA multimodale, ou multi-format, analyse ensemble le texte, les images, la vidéo et le son d’une publication. Une marque peut ainsi être repérée sans hashtag ni mention, grâce à son logo à l’écran, à un produit visible ou à son nom prononcé dans une vidéo. Ces analyses, que Stellar enrichit progressivement, renseignent aussi sur les sujets abordés par un créateur, son univers, ses collaborations passées et les conversations auxquelles il participe.

Cette recherche de pertinence, au-delà des filtres traditionnels, est au cœur de Brand Fit, une nouvelle fonctionnalité de Stellar déployée à partir de novembre 2026. Plutôt qu’un score générique, Brand Fit recommande des créateurs selon leur adéquation avec les valeurs, les objectifs et l’audience d’une marque, en tenant compte de ses campagnes passées. Une marque de cosmétiques qui veut promouvoir la beauté responsable illustre bien la différence. Une recherche classique filtre les créatrices et créateurs spécialisés en beauté. Brand Fit va plus loin et évalue la cohérence de leurs contenus, de leurs prises de parole et de leurs précédents partenariats avec l’univers de la marque.

Les marques ne cherchent pas simplement de bons créateurs. Elles cherchent les créateurs qui sont bons pour elles, ceux qui correspondent réellement à leurs objectifs, à leurs valeurs et à leur audience. L’IA nous permet aujourd’hui d’aborder cette question d’une manière totalement différente.

Sarah Levin Weinberg

Cofondatrice et CMO, Stellar Tech

Anticiper les risques et les performances avant d’investir

La sélection des créateurs n’est toutefois qu’une étape. L’IA enrichit aussi les analyses qui éclairent les décisions des marques avant, pendant et après leurs campagnes. Côté réputation, le module Brand Safety de Stellar analyse les contenus publiés par les créateurs pour repérer des sujets sensibles ou incompatibles avec les valeurs d’une marque. Il évalue ces risques selon 11 catégories, parmi lesquelles la violence, les contenus à caractère sexuel, l’alcool et les drogues, mais aussi des thèmes comme la politique ou les conflits armés. L’outil va plus loin qu’une recherche par mots clés et replace chaque contenu dans son contexte.

Les prévisions sont, elles, déjà disponibles dans la plateforme. Avant le lancement d’une campagne, les estimations de reach, d’engagement et de chevauchement d’audience servent à comparer plusieurs options et à mieux répartir le budget entre les créateurs envisagés.

Social listening et analyse de sentiment : mesurer les réactions des audiences

La mesure d’une campagne ne se limite plus aux indicateurs quantitatifs. Avec l’IA, le social listening dépasse le suivi des mentions. Il analyse les conversations autour d’une marque ou d’une campagne, distingue les réactions positives et négatives, et fait ressortir les signaux utiles pour évaluer son impact. Les équipes marketing passent ainsi d’une accumulation de tableaux de bord à une lecture plus contextualisée des résultats.

Stellar développe aussi des agents IA conçus pour analyser les profils d’influenceurs et les campagnes. Ils croisent plusieurs sources d’information pour faire émerger les enseignements utiles, un travail qui demanderait sinon de nombreuses opérations manuelles.

Interroger sa plateforme d’influence depuis ChatGPT, Claude ou Gemini

L’IA fait aussi évoluer la manière d’accéder aux logiciels : leurs fonctionnalités deviennent progressivement disponibles depuis les outils que les équipes utilisent déjà. Un professionnel du marketing peut par exemple demander à son assistant IA de rechercher des créateurs pour une campagne, d’examiner leurs audiences ou de préparer une shortlist à partir des données de Stellar, sans ouvrir la plateforme. Les agents IA prennent le relais pour des analyses de profils et de campagnes plus poussées.

Chez Stellar, cette connexion passe par le MCP (Model Context Protocol), un protocole ouvert qui relie des assistants comme ChatGPT, Claude ou Gemini à des outils tiers. Certaines fonctionnalités de la plateforme deviennent accessibles directement depuis ces assistants. Son API, de son côté, connecte les données de Stellar aux outils internes des clients.

Auparavant, un professionnel devait naviguer entre plusieurs écrans et outils pour rechercher, analyser et comparer des créateurs. Il peut maintenant formuler son besoin, recevoir des recommandations et préparer certaines actions, tout en gardant la main sur les décisions. Pour Stellar, la valeur d’un SaaS tient de plus en plus à la qualité de ses données propriétaires, à la fiabilité de ses résultats et à sa capacité à s’intégrer aux méthodes de travail des entreprises. L’entreprise résume cette évolution par le passage du « software as a tool » au « software as an intelligent partner », un partenaire qui comprend, recommande, anticipe et aide à agir.

Stellar réunit ses technologies autour d’une ambition européenne

Cette vision s’inscrit dans une étape importante pour Stellar Tech. Après l’acquisition de la plateforme allemande IROIN en mars 2025, Stellar Tech a annoncé le 30 septembre 2026 l’unification de ses technologies et de ses marques sous un seul nom, Stellar, avec une plateforme commune. L’opération réunit les équipes, les investissements technologiques et la feuille de route produit. Elle doit donner naissance à une plateforme européenne de marketing d’influence dont l’IA constitue l’un des principaux moteurs.

La personnalisation des catégories et des scores, le white-label, les intégrations avec les outils existants, l’API et le MCP répondent à la même logique, celle d’une technologie qui s’adapte à chaque client.

Nous pensons que les entreprises ne devraient pas avoir à adapter leurs méthodes de travail à un logiciel. C’est au logiciel de s’adapter à leurs besoins, à leurs outils et à leur manière de travailler. L’IA nous permet d’aller beaucoup plus loin dans cette direction.

Cathy Pill

Cofondatrice et CEO, Stellar Tech

Stellar imagine des plateformes d’influence plus contextualisées, plus prédictives et plus connectées. L’IA y sert à éclairer les choix des équipes marketing, qui valident les recommandations et gardent la décision finale sur les sujets sensibles, comme l’évaluation des risques ou l’engagement des budgets.

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