Pourquoi les serveurs MCP deviennent la nouvelle obsession de l’adtech

Depuis quelques semaines, un mot revient partout dans les annonces adtech : MCP. Amazon Ads a dégainé son serveur MCP, Criteo a suivi avec une première campagne agentique orchestrée avec dentsu, tandis qu’Equativ, StackAdapt ou encore Meta multiplient à leur tour les initiatives autour de connecteurs IA. De même que TikTok, pas plus tard que la semaine dernière.

“C’est fini l’époque d’AdCP, aujourd’hui le marché ne parle plus que des serveurs MCP.” À en écouter certains, comme cet acheteur média, la messe serait presque dite. Le marché aurait abandonné l’idée d’échanges “agent-to-agent” sur lesquels se concentraient beaucoup de POC en début d’année, pour une approche plus pragmatique, qui voit des agents IA se brancher aux outils existants (DSP, SSP…), via des serveurs MCP.

La formule est croustillante, mais un peu réductrice. Elle illustre surtout la confusion qui entoure encore ces sujets. Car MCP, AdCP ou AAMP, le protocole récemment lancé par l’IAB Tech Lab, ne répondent pas au même problème. Ils ne s’opposent pas vraiment d’ailleurs… C’est juste qu’ils occupent des niveaux différents dans les futures architectures publicitaires pilotées par des agents IA. 

Allez, petit rappel pour ceux du fond. 

AdCP, pour Agentic Campaign Protocol, est un protocole qui doit permettre à des agents représentant acheteurs et vendeurs d’échanger automatiquement des informations pour négocier, réserver ou optimiser des campagnes média. 

Le protocole a déjà été utilisé par Values.media pour acheter une campagne TV, ou par Olyzon avec Swivel sur la CTV aux États-Unis. Dans cette logique, une partie de la relation commerciale est directement prise en charge par des agents.

“Mais pour déclencher des actions ou récupérer des données, ces agents ont besoin d’une couche technique standardisée, capable de se connecter aux plateformes de l’écosystème”, explique Raphael Ambit, fondateur d’Epicflare, cabinet de conseil IA appliqué à l’adtech.

C’est précisément le rôle de MCP. Le Model Context Protocol sert de couche d’infrastructure pour connecter un agent IA à des outils, données ou fonctionnalités existantes : DSP, SSP, adserver, CDP, DMP, data warehouse ou outils analytics.

“MCP est une sorte de prise universelle qui permet de connecter des outils existants entre eux, sans réellement redéfinir les logiques métiers sous-jacentes”, résume Philippe Giendaj, directeur adtech de 366. “C’est une façon d'agentiser ou de rendre agent friendly les systèmes traditionnels qui n'ont historiquement pas été construits autour de l'IA”, complète Raphael Ambit.

L’intérêt est évident : dans beaucoup de cas, le branchement devient presque “plug-and-play”. “Le serveur MCP masque une partie de la complexité technique des APIs sous-jacentes et permet à un agent IA d’interagir rapidement avec des plateformes historiques sans nécessiter d’intégration lourde”, détaille Nicolas Cosson, cofondateur de Concord,

C’est peut-être là que se situe le vrai changement. Le principal défi de l’industrie n’a jamais été de faire dialoguer des agents entre eux. “Les architectures multi-agents existent déjà depuis longtemps dans l’IA”, rappelle Raphael Ambit. Le sujet central est plutôt de rendre les plateformes publicitaires historiques exploitables par ces nouveaux environnements. Et de rappeler qu’”AdCP a été conçu avec, en tête, de brancher ce type de protocole à des serveurs MCP.”

Les cas d’usage sont, comme expliqué plus haut, très concrets : récupération automatique de données de campagne, reporting, audit de performance, troubleshooting, optimisation budgétaire, lancement de campagnes. Le tout via des prompts réalisés au sein d’un assistant IA type Claude, ChatGPT, ou via l’orchestration de workflows entre plusieurs plateformes.

“AdCP cherche à créer un nouveau canal de transaction agentique, quand MCP standardise l’accès aux canaux qui existent déjà”, résume Nicolas Cosson. Canaux qui peuvent être publicitaires mais pas que puisque toutes les plateformes digitales d’un annonceur (IA, CRM, cloud, analytics…) peuvent développer leur serveur MCP.

C’est ce pragmatisme qui explique l’attention actuelle autour de MCP. 

Aujourd’hui, le marché cherche surtout à débloquer des cas d’usage rapidement exploitables : reporting automatisé, récupération de données, troubleshooting, activation de campagne ou orchestration de workflows simples. 

Benoît Hucafol, SVP product management d’Equativ, ne dit pas autre chose lorsqu’il explique que sa plateforme a privilégié, dès le départ, “le développement d’un serveur MCP, notamment parce que le premier cas d’usage, la curation, n’était pas couvert par AdCP.”

Pour une adtech, ouvrir un serveur MCP devient donc un moyen relativement direct de rendre sa plateforme compatible avec les assistants IA que pourraient utiliser demain traders, agences et annonceurs.

À l’inverse, des protocoles comme AdCP ou AAMP supposent une coordination beaucoup plus lourde entre acheteurs, vendeurs, plateformes et tiers de confiance pour s’imposer à l’échelle du marché.

“Le marché ne bascule pas de l’un vers l’autre. Il réalise simplement que MCP résout un problème immédiat et concret, tandis qu’AdCP s’attaque à un problème plus spéculatif et plus complexe à résoudre”, poursuit Nicolas Cosson.

Car le secteur reste prudent lorsqu’il s’agit de déléguer entièrement à des IA des arbitrages commerciaux, réglementaires ou de brand safety. “Si un buyer agent négocie automatiquement avec un seller agent et que chacun repart avec une version différente du résultat, qui a raison ? Qui porte la responsabilité du dernier mot ? Qui tranche en cas de litige ?”, interroge Nicolas Cosson.

Sans tiers de confiance ni mécanisme robuste de réconciliation, il paraît difficile de confier des budgets significatifs à des protocoles entièrement autonomes. Ces approches peuvent déjà servir à la découverte d’inventaire, à la préqualification ou à l’automatisation de certaines étapes du gré à gré. Mais l’automatisation complète de la transaction agent-to-agent reste encore très ambitieuse à court et moyen terme.

Cela ne rend pas AdCP ou AAMP inutiles, bien au contraire. Ces protocoles cherchent à standardiser des opérations métier propres au media buying. “AdCP définit par exemple des méthodes normalisées pour organiser la découverte d’inventaire, la réservation de campagnes ou la structuration des transactions publicitaires”, rappelle Raphael Ambit.

L’agent-to-agent peut redonner (à terme) de la force au sell-side et aux médias offline

Et leur périmètre dépasse largement le seul digital. “AdCP redéfinit le booking d’inventaire avec des méthodes normalisées et ne s’applique donc pas uniquement à la publicité digitale”, souligne Philippe Giendaj.

Leur terrain de jeu potentiel peut ainsi s’étendre à la TV, au print, à l’audio ou encore à l’affichage extérieur. “C’est notamment un moyen d’automatiser et de standardiser le gré à gré, qui reste aujourd’hui un processus très chronophage et peu industrialisé”, ajoute Nicolas Cosson.

L’autre enjeu est plus stratégique : le rapport de force entre buy-side et sell-side. Depuis plusieurs années, une partie de la valeur du programmatique s’est déplacée vers les plateformes d’achat et les couches d’optimisation. Avec les protocoles agentiques, les régies et plateformes supply-side pourraient reprendre une partie du contrôle. “AdCP redonne aussi de la force côté supply, en maîtrisant ce que l’on vend, à qui et à quel prix”, estime Philippe Giendaj.

Derrière le débat technique entre MCP, AdCP et AAMP, la vraie question est donc moins celle du protocole gagnant que celle du contrôle des futures interfaces d’accès à l’inventaire publicitaire.

MCP répond à l’urgence : brancher les agents IA sur les outils existants. AdCP et AAMP regardent plus loin : structurer les transactions publicitaires dans un monde où une partie croissante des opérations sera déléguée à des agents. Le marché aura probablement besoin des deux.