Sous le capot : Comment Jellyfish et Equativ interconnectent deux agents IA via MCP dans le cadre d'une campagne programmatique

Jellyfish et Equativ dévoilent, en exclusivité pour Open Garden, un nouveau cas d’usage concret de l’IA agentique appliquée à l’achat média programmatique.

La démonstration met en scène deux agents IA interconnectés via MCP (Model Context Protocol), un standard développé par Anthropic qui permet aux LLM d’interagir directement avec des plateformes, données et outils métiers.

Encore peu connu il y a quelques mois, le MCP s'impose aujourd'hui comme l'un des sujets les plus scrutés de l'écosystème adtech, tant il ouvre la voie à l'automatisation de workflows jusqu'ici largement manuels.

Dans cet épisode de “Sous le capot”, Alexandre Barré, adtech et partnership director chez Jellyfish, et Benjamin Lacapère, head of product chez Equativ, utilisent le cas fictif d'un distributeur souhaitant promouvoir son offre de rentrée scolaire avec un objectif de notoriété et un budget de 5 000 euros. 

Le système agentique va permettre d’identifier les inventaires pertinents, estimer les volumes disponibles, créer les deals puis les préparer pour une activation le DSP.

Côté Jellyfish, l’agent agit comme un assistant media planning. À partir d’un brief parfois très succinct, il identifie les informations manquantes, interroge différentes sources de données en temps réel, récupère des segments d’audience, des inventaires disponibles, des volumes d’enchères ou encore des chemins d’approvisionnement (SPO), puis construit automatiquement des recommandations média.

Le connecteur MCP d’Equativ met aujourd’hui à disposition plus de 70 outils en lecture (inventaires, segments, estimations, reporting, troubleshooting, etc.) et une douzaine d’outils en écriture permettant notamment de créer ou modifier des deals.

L’intégration avec Equativ permet à l’agent de créer les deals au sein de la plateforme de curation de Maestro, avant de les pousser vers le DSP sélectionné, Amazon DSP. C’est évidemment possible de le faire avec les 180 DSP connectés à Equativ où même directement au sein de Maestro, puisque de dernier est équipée d’un bidder. 

L’ensemble du processus s’effectue sans passer par les interfaces utilisateurs traditionnelles. Un vrai plus alors que les traders n’ont pas toujours le temps de s’adapter aux spécificités de plateformes qui se multiplient.

Pour autant, les deux entreprises estiment que les agents n'ont pas vocation à remplacer immédiatement les interfaces utilisateurs traditionnelles. “Pour les opérations les plus simples, comme la création manuelle d'un deal nécessitant seulement quelques clics, le gain reste limité”, prévient Alexandre Barré.

La valeur ajoutée apparaît davantage sur des tâches complexes impliquant de multiples sources de données, plusieurs stratégies d'achat ou la création de structures de deals plus sophistiquées.

La seconde partie de la démonstration porte sur l’optimisation des campagnes. À partir d’un simple prompt, un agent connecté à Maestro analyse les performances d’un deal existant, identifie des problèmes de visibilité publicitaire, propose des optimisations puis applique automatiquement les modifications validées par l’utilisateur.

Dans l’exemple présenté, l’agent a analysé plusieurs millions d’impressions, identifié les éditeurs offrant les meilleurs taux de visibilité et recommandé une stratégie de whitelist afin d’améliorer la performance tout en préservant les volumes disponibles.

Selon Alexandre Barré, l'un des principaux intérêts de ces workflows réside dans la standardisation des bonnes pratiques opérationnelles". Les recommandations générées par l'agent reposent systématiquement sur des données actualisées en temps réel et peuvent être encadrées par des garde-fous définis par les équipes média.

“Une approche qui vise à réduire les écarts d'exécution entre traders tout en garantissant le respect des règles d'achat et d'optimisation définies par les agences ou les annonceurs”, explique l’expert.

Au-delà de la démonstration, les deux entreprises insistent sur la simplicité technique de l'intégration. Selon Benjamin Lacapère, la connexion initiale entre un agent et le serveur MCP d'Equativ ne nécessite que quelques paramètres de connexion et peut être réalisée en quelques minutes.

Le principal travail consiste ensuite à sélectionner les "skills" ou outils que l'agent pourra utiliser dans ses workflows, qu'il s'agisse de consulter des volumes d'inventaire, d'interroger des données d'audience ou de créer des deals. Une logique qui rapproche davantage le MCP d'une couche de standardisation des APIs que d'un nouveau développement spécifique pour chaque partenaire.

À terme, Equativ estime que ces agents pourraient dépasser le simple rôle d’assistant pour exécuter en autonomie des playbooks d’optimisation sur des portefeuilles entiers de campagnes ou de deals. 

Une évolution qui rapproche progressivement l’industrie d’un modèle où les traders médias supervisent davantage des agents spécialisés qu’ils n’opèrent directement les plateformes.

Alexandre comme Benjamin considèrent également que l'arrivée d'initiatives comme AdCP ou AAMP pourrait accélérer l'adoption de ces approches. En proposant des standards communs pour les interactions entre agents et plateformes, ces projets pourraient faciliter la réutilisation des mêmes compétences ("skills") entre différents MCP et réduire les efforts d'intégration aujourd'hui nécessaires.

Une évolution qui contribuerait à faire émerger un écosystème plus interopérable, où les agents pourraient naviguer plus facilement entre DSP, SSP, plateformes de données et outils de mesure.