Un budget de 200 000 euros, une campagne prévue entre les semaines 44 et 45, une cible individus 25-49 ans et un annonceur du secteur banque-assurance. Jusqu’ici, les équipes de Values Media devait communiquer ces éléments à celles de TF1 Pub, puis attendre leur retour pour connaître les programmes disponibles pour un sponsoring et construire leur plan média.
Avec la plateforme Autopilot Sponso développée par la régie, cette demande peut désormais être formulée directement en langage naturel. L’outil identifie les opportunités compatibles avec le brief et restitue les principales données nécessaires au media planning : programmes disponibles, coût au GRP et tranches horaires correspondantes.
L’agent peut également construire plusieurs scénarios. Dans l’exemple présenté par Charlotte de Saint Phalle (Values Media) et Laure Monjanel (TF1 Pub), il distingue notamment une proposition privilégiant la puissance du plan et une autre cherchant davantage d’efficacité économique. La recommandation finale reste toutefois du ressort de l’agence.
Le projet a été développé en quatre mois : deux mois de cadrage et de développement, puis deux mois de tests. L’agent est opérationnel depuis juin de cette année.
Des requêtes plus complexes que la simple recherche de disponibilités
L’intérêt de l’outil apparaît davantage lorsque le brief multiplie les contraintes. Values Media peut, par exemple, rechercher les programmes présentant la plus forte affinité avec les femmes avec enfants, responsables des achats, limiter la diffusion aux tranches de day et d’access, exclure la télé-réalité et fixer un objectif de 200 GRP sur une période donnée.
L’agent croise alors ces critères pour proposer plusieurs combinaisons de programmes respectant le cadre défini. Le brief peut donc être exprimé selon un budget disponible, mais aussi à partir d’un objectif de pression publicitaire.
Cette capacité doit rendre plus accessible un inventaire particulièrement périssable. Une opportunité de sponsoring qui n’est pas commercialisée avant la diffusion du programme est définitivement perdue. Pour TF1 Pub, accélérer l’identification des offres pertinentes doit donc à la fois réduire le temps de réponse commercial et améliorer la valorisation de cet inventaire.
Ce qui se passe sous le capot
L’outil ne repose pas uniquement sur un LLM chargé d’interpréter la question. Une fois le brief compris, il interroge en temps réel plusieurs sources de données internes à TF1 Pub : disponibilités, programmes, audiences, GRP, tarifs et remises commerciales.
La principale difficulté réside donc moins dans l’interface conversationnelle que dans la structuration et la fiabilisation de ces données. Le passage du prototype à un outil de production a également nécessité de traiter la gouvernance des données, la cybersécurité, l’authentification des utilisateurs et l’automatisation des flux.
L’expertise commerciale a par ailleurs été intégrée à son fonctionnement. “L’IA assiste, recommande et accélère la prise de décision, mais l’expertise commerciale reste au cœur du processus”, résume Laure Monjanel. L’objectif est de donner davantage d’autonomie aux agences dans leurs recherches, tout en permettant aux commerciaux de se concentrer sur les échanges qui nécessitent une réelle expertise.
L’achat reste validé par un humain
Dans sa première version, l’agent ne permet ni de réserver ni d’acheter l’opportunité recommandée. Ce choix répond d’abord à des impératifs de sécurité. Le sponsoring constitue aussi un marché spécifique, accessible à un nombre limité d’annonceurs et encadré par des règles commerciales et juridiques qui doivent être vérifiées pour chaque campagne, notamment au regard de la loi Sapin.
Le plan proposé par l’agent doit donc encore être validé par l’agence et finalisé avec le commercial de TF1 Pub. Il s’agit, à ce stade, d’automatiser la recherche et la construction de la recommandation, pas l’ensemble de la transaction.
Cette frontière est importante. L’outil fluidifie le processus existant, mais ne modifie encore ni les règles de commercialisation du sponsoring ni la responsabilité des différents acteurs.
Vers un agent connecté aux autres régies
Plusieurs évolutions sont déjà prévues : ajout d’un historique des conversations, collecte du feedback des utilisateurs et extension progressive du périmètre à la TNT. TF1 Pub envisage également d’intégrer l’agent à TF1 Manager, son environnement de travail destiné aux agences via un serveur MCP.
Values Media veut, de son côté, enrichir les recommandations avec des données tierces afin de dépasser une planification reposant principalement sur le GRP et les critères médias traditionnels.
À plus long terme, l’objectif est de pouvoir interroger un agent de ce type pour chaque régie. Le projet préfigure ainsi un workflow dans lequel une agence pourrait, depuis une interface unique, explorer plusieurs inventaires, comparer les recommandations et construire un plan média couvrant à la fois la télévision linéaire et le streaming.
Mais cette trajectoire suppose encore de connecter les outils, d’harmoniser les données et de définir les règles selon lesquelles les différents agents pourront dialoguer. L’interface conversationnelle est déjà là. La prochaine étape consiste à désiloter réellement l’achat.
