AdCP, ARTF : tout ce qu’il faut savoir sur les protocoles agentiques

L’essor des agents conversationnels et de l’intelligence artificielle pousse aujourd’hui l’industrie publicitaire à repenser ses protocoles d’achat média. Deux visions se dessinent.

D’un côté, l’AdCP (Agentic Advertising Communication Protocol) propose une rupture nette avec le modèle du Real-Time Bidding (RTB), en remplaçant l’enchère instantanée par une collaboration conversationnelle entre agents acheteurs et vendeurs.

De l’autre, l’ARTF (Agentic Real-Time Framework), porté par l’IAB Tech Lab, défend une approche plus incrémentale, visant à intégrer l’IA au cœur des standards existants sans en bouleverser l’architecture.

Ces deux protocoles sont-ils concurrents ou complémentaires ? Faut-il construire de zéro pour réinventer l’achat média ou au contraire bâtir ces nouveaux agents sur les fondations existantes ? Et que disent-ils, au fond, de l’avenir du trading média à l’ère des agents conversationnels ?

AdCP : vers une collaboration conversationnelle de l’investissement média

L’AdCP (Agentic Advertising Communication Protocol) se présente comme une rupture avec le modèle d’enchère actuel. Porté notamment par Brian O’Kelley, co-fondateur de Scope3, ce protocole vise à sortir de la logique purement transactionnelle de l’enchère millimétrée.

Contrairement au RTB (Real-Time Bidding), qui est une enchère compétitive pour une impression unique, l’AdCP est conçu comme une « conversation collaborative sur les investissements marketing », nous explique Brian O’Kelley.

L’idée est de renverser le paradigme : au lieu de demander aux acheteurs d’évaluer chaque impression individuelle en quelques millisecondes (ce que Brian O’Kelley qualifie de méthode « à l’envers »), les acheteurs expriment leurs objectifs globaux aux vendeurs.

L’agent acheteur collabore avec l’agent vendeur pour définir comment investir son budget sur une idée créative globale, en s’appuyant sur des années d’expertise média injectée dans les modèles.

« JCDecaux s’appuie sur plus de 50 ans d’expérience dans la gestion de campagnes publicitaires à Paris, ce qui lui confère une expertise reconnue sur ce qui fonctionne le mieux. En nous appuyant sur 30 à 50 ans de données pour entraîner des agents, nous pouvons leur donner le même niveau d’expertise afin d’aider les annonceurs et les marques à atteindre leurs objectifs », explique l’entrepreneur.

L’AdCP privilégie donc le temps de la « réflexion » et de la négociation A2A (Agent-to-Agent) via le Model Context Protocol (MCP), permettant aux agents de sortir de la micro-décision pour gérer des objectifs plus macro.

L’AdCP permet ainsi de gérer des médias complexes (affichage, télévision) inadaptés aux enchères instantanées et ambitionne de réduire l’empreinte carbone du secteur en évitant des milliards de requêtes inutiles.

Liens utiles pour comprendre l’AdCP :

• Le guide complet sur AdCP
• Les entreprises membres qui travaillent sur le protocole

ARTF : l’optimisation des performances par la conteneurisation

À l’opposé de la rupture protocolaire de l’AdCP, l’IAB Tech Lab propose l’ARTF (Agentic Real-Time Framework). Pour Shailley Singh, COO de l’IAB Tech Lab, il ne s’agit pas de « raser la maison », mais de fournir les « fondations techniques pour construire ces agents » en s’appuyant sur les standards existants. Il défend donc l’idée qu’on ne doit pas jeter les standards existants (RTB) pour adopter l’IA, mais construire par-dessus.

L’ARTF permet aux humains de donner des instructions aux systèmes via le langage naturel, tout en s’intégrant dans les infrastructures actuelles. L’approche est pragmatique : utiliser la « conteneurisation » pour exécuter des logiques complexes directement chez le partenaire, gagnant ainsi en rapidité et en efficacité sans casser les tuyaux du RTB.

Concrètement, une entreprise A crée un « conteneur » (un module logiciel autonome effectuant une tâche précise) qui va vivre et s’exécuter directement dans l’environnement informatique de l’entreprise B. En évitant les appels serveurs externes, ce framework génère un gain de performance de 70 à 80 % selon Shailley Singh.

En résumé, l’ARTF utilise des « schémas » pour traduire une demande humaine (« Je veux cibler des trentenaires ») en signaux techniques que les machines publicitaires comprennent (segments d’audience, enchères, formats). Sans ce protocole, il serait possible de parler à l’interface, mais elle ne pourrait pas se connecter aux systèmes d’achat (DSP) ni exécuter la commande réellement. Et en se reposant sur l’existant, l’ARTF fournit des standards de sécurité et de traçabilité.

Liens utiles pour comprendre l’ARTF :

• La présentation détaillée du protocole
• Les entreprises membres du groupe de travail

A qui s’adressent ces protocoles ?

Ces protocoles s’adressent à l’ensemble de la chaîne de valeur publicitaire, mais ciblent particulièrement les acteurs cherchant à s’affranchir des lourdeurs du « gré à gré » ou de la complexité des plateformes actuelles.

L’AdCP et l’ARTF visent d’abord les agences et les régies publicitaires : l’automatisation permet de remplacer des processus manuels chronophages (téléphone, fichiers Excel) par des négociations instantanées entre agents, offrant ainsi un gain de productivité.

Ils sont également une opportunité inédite pour les petits annonceurs (TPE/PME): ces entreprises, souvent exclues des DSP complexes réservés aux experts, pourraient demain acheter des campagnes via une simple interface conversationnelle (type ChatGPT ou Claude) connectée aux stocks des éditeurs.

Enfin, ils concernent les acteurs de l’adtech (DSP, SSP) qui souhaitent proposer des alternatives plus légères et économiques aux géants du secteur ou optimiser leurs infrastructures existantes via la conteneurisation.

Cas d’usage acheteur : l’automatisation du « Gré à Gré » avec Values Media

Values Media a démontré la viabilité du modèle via une expérimentation concrète : une campagne CTV de 2 000 € opérée via l’interface Claude (l’IA d’Anthropic) sur la chaîne Top Santé. Le but de la manœuvre : remplacer les processus manuels fastidieux (appels aux régies, vérification des disponibilités).

Plus besoin d’appeler manuellement TF1 ou M6 pour vérifier les inventaires. L’acheteur requête l’agent : « Trouve-moi de la disponibilité vidéo pour cibler les femmes 25-49 ans avec X euros de budget ».

L’agent acheteur (dans cet exemple, il a été développé par Scope3) interroge simultanément un agent vendeur (développé par Teknalab.ai dans cet exemple) pour connaître les disponibilités et les prix côté régie.

L’agent revient avec une réponse structurée, offrant une grille de lecture de tout ce qui est disponible sur le marché pour la demande donnée.

Quel intérêt pour Values Media ?

L’expérimentation a mis en lumière trois bénéfices majeurs pour une agence média, explique Olivier Lavecot, directeur digital et innovation de Values.media :

• La productivité : C’est le gain le plus immédiat. Fini le temps perdu à attendre qu’une régie rappelle pour confirmer une disponibilité. L’agence obtient une réponse immédiate sur l’ensemble du marché interrogé.
  
• Les insights : Plutôt que de gérer des fichiers Excel disparates, le trader dispose d’une vue d’ensemble comparable. L’agent peut même fournir des insights supplémentaires (basés sur la consommation des ménages ou des panels) pour recommander la meilleure option.
  
• Une solution pour le offline : Contrairement au programmatique qui gère des enchères à la milliseconde (inutiles pour un panneau d’affichage papier par exemple), ce mode « agentique » est parfaitement adapté aux médias traditionnels où la décision ne se prend pas dans l’instant, mais où la négociation et la réservation doivent être fluidifiées.

Olivier Lavecot défend fermement une approche « Human in the loop » : l’agent ne remplace pas le trader mais structure le marché pour que l’expert humain puisse effectuer le meilleur arbitrage final.

Cas d’usage vendeur : la réponse automatisée avec Prisma Media

Du côté des éditeurs, comme chez Prisma Media, la préparation à ce nouveau monde agentique implique de configurer un agent vendeur.

Paul Ripart, Directeur Délégué digital et data chez Prisma Media, effectue actuellement des expérimentations dans ce sens. Il n’a pas développé son propre agent de zéro. L’éditeur a choisi de se brancher à un agent vendeur externe (fourni par une société tech spécialisée) et de le connecter à son Google Ad Manager via le protocole MCP. L’objectif est simple : permettre à un agent extérieur de « piocher » directement dans l’inventaire de Prisma Media.

Pour cela, un travail humain de mapping est nécessaire. « Mon travail consiste à mapper notre offre pour que l’agent la comprenne. Il faut par exemple définir ce qu’est un « pack femme 25-49 ans », fixer les prix planchers et les formats vidéo disponibles », illustre-t-il.

Lorsqu’un acheteur formule une demande, l’agent de Prisma reçoit la requête, vérifie les disponibilités et crée automatiquement une ligne de campagne pré-remplie dans Google Ad Manager.

« Un pop-up va s’afficher : une nouvelle campagne a été demandée par l’acheteur. Est-ce que tu acceptes ou est-ce que tu ne l’acceptes pas ? » détaille Paul Ripart.

Pour l’instant, cela s’apparente à une « plateforme d’achat gré à gré automatisée » selon lui. La fluidité est au rendez-vous, mais les aspects financiers (bons de commande et facturation) restent encore manuels. « Ça prouve que nous n’en sommes qu’aux balbutiements de cette technologie », déclare-t-il.

AdCP et ARTF : révolution ou évolution ?

Bien que l’ARTF et l’AdCP partagent l’ambition d’automatiser les échanges publicitaires grâce à l’IA, leurs philosophies diffèrent profondément.

Là où l’IAB s’inscrit dans une logique de continuité, en faisant évoluer un protocole existant pour optimiser et automatiser les enchères, l’AdCP apparaît, selon Erwan Lohezic, Directeur Général de Biggie France, comme « très disruptif », car il introduit un véritable changement de paradigme.

Avec l’AdCP, les machines ne se contentent plus d’exécuter des règles, elles entrent dans une « relation agent à agent », capables de dialoguer, de se poser des questions et de mener de vraies conversations, même si elles restent encore largement scriptées, pour résoudre des problématiques complexes.

Demain, le plus gros DSP sera ChatGPT

Selon Olivier Lavecot de Values.media, il y aura une coexistence de tous les protocoles : le programmatique conserve la gestion des enchères à la milliseconde, tandis que le mode agentique fluidifie la négociation et le gré à gré, offrant au passage l’opportunité de supprimer les intermédiaires revendeurs n’apportant pas de valeur ajoutée. En ce sens, certains acteurs de la chaîne pourraient disparaître.

Paul Ripart de Prisma Media va plus loin, en émettant une hypothèse provocatrice :

« Potentiellement, dans 10 ans, le plus gros DSP ce sera ChatGPT ».

Demain, n’importe quel patron de PME pourrait demander à ChatGPT d’acheter une campagne locale, et l’agent IA (via ces protocoles) agirait comme un DSP simplifié en prenant une commission, rendant l’achat média accessible à tous sans passer par des plateformes complexes.

Il va falloir apprendre à « parler machine »

Erwan Lohezic tempère toutefois l’enthousiasme en rappelant que l’Open Web, moteur de ces initiatives, ne représente aujourd’hui qu’environ 20 % du marché publicitaire, et pas nécessairement les inventaires les plus premium. Pour autant, l’arrivée des agents ne signe pas la disparition du trader, mais sa transformation vers un rôle de conseil stratégique. L’humain conserve un contrôle sur les décisions. Le principal défi technologique résidera donc dans la conception d’interfaces permettant aux IA de dialoguer entre elles tout en restant lisibles pour les opérateurs humains, selon lui.

Il compare cette mutation à la révolution digitale d’il y a vingt ans. Pour lui, c’est une « course de fond » et il invite les marques à se préparer dès maintenant : demain, elles devront d’abord apprendre à « parler machine », car il faudra séduire une IA avant de convaincre un consommateur.