Le 6 janvier, l’IAB Tech Lab a posé un jalon dans la transformation de la publicité digitale en publiant une feuille de route “Agentic” pensée pour faire entrer l’écosystème dans l’ère des agents autonomes, sans casser ce qui fonctionne déjà. Trois jours plus tard, depuis Bruxelles, IAB Europe a salué l’initiative : à mesure que l’IA s’installe dans chaque maillon — achat média, vente d’inventaire, mesure, conformité — l’industrie a besoin de repères communs pour éviter la fragmentation, protéger la confiance et maintenir la concurrence. Derrière le vocabulaire “agentique”, l’enjeu est concret : permettre à des systèmes indépendants (marques, agences, régies, SSP/DSP, mesure) de coopérer à grande vitesse, avec des règles explicites, des traces vérifiables et une gouvernance claire. La promesse est celle d’un marketing numérique plus réactif et plus pertinent, mais la condition, rappelée par les Européens, reste la même : interopérabilité, responsabilité, et compatibilité avec les attentes réglementaires qui se durcissent. La feuille de route ne vend pas une révolution “from scratch” ; elle cherche plutôt à moderniser l’exécution avec des protocoles actuels, tout en s’appuyant sur des standards déjà massivement déployés. Et c’est précisément là que se joue la crédibilité : transformer l’automatisation en progrès, sans sacrifier la transparence publicitaire ni l’expérience utilisateur.
IAB Tech Lab et la feuille de route Agentic : un cadre pour industrialiser l’IA sans casser l’écosystème
La publication de la feuille de route “Agentic” s’inscrit dans un constat simple : l’IA n’est plus un outil périphérique, elle devient un moteur d’exécution. Dans une campagne moderne, l’optimisation ne se limite plus à ajuster un CPM ou à exclure des placements. Elle touche la création, la sélection d’audience, la fréquence, l’attribution, la détection de fraude, et même la gestion des accords commerciaux. Si chaque acteur déploie ses propres agents avec ses propres formats, l’industrie risque une nouvelle “tour de Babel” technologique. La proposition de l’IAB Tech Lab vise donc à fournir un socle commun, suffisamment concret pour être implémenté, et suffisamment ouvert pour rester compatible avec la diversité du marché.
Le point fort de la démarche est son pragmatisme : plutôt que de remplacer l’existant, elle s’appuie sur des standards de technologie publicitaire déjà au cœur des transactions. On parle ici de mécaniques connues des équipes opérationnelles : des échanges en temps réel, des objets d’enchères standardisés, des formats vidéo éprouvés, et des référentiels de mesure. En ajoutant une couche “agentique”, l’objectif est d’orchestrer des décisions plus intelligentes, mais en respectant les contrats implicites de l’écosystème : performance, latence, auditabilité.
Pour illustrer, prenons un cas fictif mais réaliste : la marque “Lumi”, un pure player D2C européen, prépare une montée en charge avant une période de soldes. Son équipe média veut déléguer aux agents la négociation de deals, l’optimisation multi-plateformes et l’ajustement des créations selon les signaux de conversion. Sans cadre commun, Lumi devrait intégrer des API propriétaires différentes par régie, réécrire des connecteurs, et accepter des zones d’ombre sur la façon dont les décisions sont prises. Avec la feuille de route, Lumi peut exiger que les échanges passent par des standards et des profils d’agents décrits de manière cohérente, ce qui réduit le risque et accélère le déploiement.
Cette logique rejoint une tendance plus large observée dans l’innovation digitale : les entreprises veulent des gains rapides, mais sur des bases stables. Les discussions sur l’IA au CES ont d’ailleurs mis en avant la tension entre vitesse d’expérimentation et exigences de fiabilité dans les systèmes distribués, un contexte utile pour comprendre l’intérêt d’une feuille de route standardisée (voir les tendances IA au CES 2026). La promesse “Agentic” n’est donc pas seulement technique ; elle est organisationnelle : comment permettre à des équipes marketing, data, juridique et produit de collaborer autour d’une automatisation qui reste contrôlable ?
Au fond, la feuille de route cherche à répondre à une question que tout décideur se pose : comment passer de prototypes d’agents (spectaculaires en démonstration) à une exécution fiable “en production”, jour après jour ? Le pari de l’IAB Tech Lab consiste à mettre la normalisation au service de la vitesse, et non l’inverse. Insight final : l’agentique ne vaut que s’il s’industrialise sans créer de nouvelles opacités.
Interoperabilité et standards : OpenRTB, VAST, OMID, GPP/TCF comme colonne vertébrale de l’agentique
L’élément le plus structurant de la feuille de route “Agentic” est la continuité : les agents ne sont pas censés remplacer les rails de la publicité digitale, mais les emprunter. Dans les faits, cela signifie que la transaction, la description des objets publicitaires, la livraison et la mesure continuent à reposer sur des briques connues. L’intérêt est double : réduire la complexité d’intégration et préserver la comparabilité des performances entre acteurs. En clair, si l’on veut que des agents négocient et optimisent, ils doivent “parler” une langue commune.
Les standards transactionnels et de livraison constituent la première couche. Dans l’achat programmatique, OpenRTB reste central pour l’enchère, tandis que des spécifications comme AdCOM décrivent les composants de l’objet publicitaire. Pour la vidéo, VAST conserve son rôle de format de réponse et de suivi. Pour les deals et relations plus directes, des cadres tels qu’OpenDirect et une API dédiée aux accords (Deals API) offrent des mécanismes permettant de formaliser des conditions commerciales sans bricolage. L’agentique s’insère ici : au lieu d’un trader humain qui ajuste et valide, un agent peut exécuter des stratégies, mais en restant compatible avec les flux existants.
La mesure constitue la deuxième couche, et c’est là que la confiance se gagne ou se perd. Des standards comme OMID (via l’OM SDK) structurent la collecte d’événements d’exposition, pendant que de nouvelles spécifications orientées résultats (par exemple des interfaces d’événements d’outcome annoncées comme “à venir”) visent à mieux relier exposition et actions. Dans une exécution “Agentic”, un agent peut décider de déplacer du budget en quasi temps réel ; si les événements de mesure ne sont pas harmonisés, chaque agent optimise sur son propre miroir déformant. Or, une optimisation sans référentiel commun est une recette pour l’inefficacité… et pour les litiges.
Troisième couche : la conformité et la gouvernance des choix utilisateurs. L’Europe insiste particulièrement sur ces aspects, car la pression réglementaire et l’exigence de preuve augmentent. Les cadres de confidentialité et de consentement tels que le GPP et le TCF servent de garde-fous : ils permettent de transporter et d’interpréter des signaux liés au consentement, aux finalités, et à certaines restrictions. Dans un monde agentique, l’enjeu est d’éviter qu’un agent “optimise” en contournant l’intention utilisateur ou en exploitant des zones grises. La standardisation agit alors comme une barrière contre l’arbitraire : ce qui est autorisé ou non doit être lisible et transmissible.
La quatrième couche est moins visible mais décisive : les taxonomies. Les référentiels de produits publicitaires, de contenus, d’audiences, ou de confidentialité évitent que chaque acteur renomme les mêmes choses différemment. Pour un agent, une taxonomie est l’équivalent d’un dictionnaire contrôlé : sans elle, impossible d’aligner une consigne “brand safety” ou une règle d’exclusion sur l’ensemble de la chaîne. C’est aussi un pilier de la gestion des données : classification, accès, traçabilité.
Dans la pratique, une entreprise comme Lumi peut exiger que ses campagnes vidéo respectent VAST, que les vues soient observées via OMID, et que les signaux de consentement soient interprétés via TCF/GPP. L’agent peut alors agir vite, mais dans un cadre. Insight final : l’agentique ne crée de la valeur qu’en s’appuyant sur des standards de transaction, de mesure et de conformité partagés.
Protocoles modernes et exécution “machine-speed” : MCP, Agent2Agent et gRPC au service de la coordination
Si les standards publicitaires forment le “quoi” (objets, règles, mesures), les protocoles modernes adressent le “comment” : comment des systèmes indépendants se coordonnent de manière sécurisée, rapide et vérifiable. La feuille de route met en avant l’intégration de protocoles comme Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) et gRPC, avec une ambition : faire fonctionner des agents comme des services interopérables, capables de s’appeler, de se challenger et de se répondre dans des délais compatibles avec le programmatique.
Pourquoi ce point est-il crucial ? Parce que l’agentique introduit une orchestration nouvelle. Un agent “buyer” peut demander à un agent “seller” des informations sur un deal, solliciter des contraintes d’inventaire, ou négocier une variation de conditions. Dans un environnement traditionnel, ces échanges se font via des interfaces multiples, parfois manuelles, souvent asynchrones. Les protocoles de type gRPC, associés à des descriptions strictes (ex. mapping Protocol Buffers), permettent d’obtenir des échanges structurés, performants, et moins sujets aux interprétations ambiguës. Pour les équipes d’ingénierie, c’est un chemin vers la robustesse : schémas typés, contrats d’API plus rigoureux, observabilité plus nette.
La dimension “contexte” devient elle aussi essentielle. Avec des agents qui prennent des décisions, la question n’est pas seulement “quelle enchère”, mais “sur la base de quelles contraintes et de quels signaux”. MCP s’inscrit dans cette logique en proposant une façon de fournir à un modèle ou à un agent un contexte standardisé, issu de sources autorisées. C’est un antidote aux implémentations ad hoc où le contexte est un mélange de bouts de données, difficile à auditer. Or l’audit est une condition de la transparence publicitaire : si une campagne dérape (surciblage, non-respect de consentement, diffusion à côté d’un contenu sensible), il faut remonter les décisions et comprendre le chemin causal.
Le protocole A2A, lui, vise la coordination entre agents. Imaginez une situation fréquente : un éditeur premium veut protéger son expérience utilisateur et limiter la pression publicitaire, tandis qu’un annonceur souhaite maximiser la couverture sur une période courte. Des agents peuvent négocier des compromis : ajustement de la fréquence, sélection de formats moins intrusifs, hausse du prix plancher contre garantie de visibilité. Sans mécanisme de coordination standard, chaque partenaire impose ses règles dans son coin, ce qui finit en intégrations coûteuses ou en arbitrages brutaux (blacklists, coupures nettes).
Dans cette logique, la feuille de route annonce aussi des livrables opérationnels : des implémentations de référence open source d’agents acheteurs et vendeurs, un serveur MCP “neutre”, des profils d’agents standardisés, ainsi que des mappings gRPC pour des spécifications existantes. Cela compte pour l’adoption : les marchés n’embrassent pas une vision uniquement via des PDF, mais via des outils testables. Le bénéfice attendu est un “speed-to-value” supérieur : moins de cycles d’intégration, plus de réutilisation, moins de dette technique.
Enfin, cette accélération doit rester compatible avec la confiance. Les sujets de gouvernance, provenance de données et intégrité des transactions deviennent prioritaires : qui a fourni quel signal, à quel moment, avec quel droit d’usage ? Une partie de la réponse est technique (traces, signatures, journaux), une autre est procédurale (rôles, responsabilités, contrôles). Insight final : les protocoles modernes ne sont pas un gadget ; ils rendent l’agentique interopérable, mesurable et pilotable à l’échelle.
Tableau de lecture : standards historiques vs. couche d’exécution agentique
|
Besoin opérationnel |
Standards “fondation” (exemples) |
Couche agentique / protocoles (exemples) |
Valeur attendue |
|---|---|---|---|
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Transaction programmatique fiable |
OpenRTB, AdCOM |
ARTF, gRPC mappings |
Automatisation sans perte de performance ni explosion des intégrations |
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Livraison vidéo et suivi |
VAST |
Agents de contrôle de qualité, coordination A2A |
Optimisation continue en respectant les contraintes éditeur |
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Mesure de visibilité et exposition |
OMID / OM SDK |
Contexte standardisé via MCP |
Traçabilité des décisions et cohérence des signaux |
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Confidentialité et consentement |
GPP, TCF |
Gouvernance, provenance, règles interprétables par agents |
Conformité et réduction du risque réputationnel |
Perspective européenne : confiance, responsabilité et dialogue avec l’AI Act en toile de fond
Le soutien d’IAB Europe à l’annonce de l’IAB Tech Lab n’est pas un simple geste institutionnel : c’est une lecture stratégique de la façon dont l’agentique peut se déployer sur le continent. Depuis Bruxelles, le message clé tient en une phrase : plus l’IA devient structurelle dans la chaîne de valeur, plus il faut des cadres communs assurant interopérabilité, transparence et innovation responsable. Cette approche est cohérente avec l’ADN d’IAB Europe, historiquement aligné sur des standards ouverts et collaboratifs, capables de servir annonceurs, éditeurs, fournisseurs technologiques et utilisateurs.
Ce positionnement européen insiste sur une tension productive : accélérer l’automatisation, tout en préservant le choix et la responsabilité. Dans la publicité, les agents peuvent prendre des milliers de microdécisions par minute. Mais quand une décision est problématique, qui répond ? L’annonceur qui a donné les objectifs ? L’agence qui a paramétré l’agent ? La plateforme qui a fourni les signaux ? Le vendeur d’inventaire ? L’intérêt d’une feuille de route est justement d’éviter que la responsabilité se dilue dans la complexité. En Europe, cette question n’est pas théorique : la régulation pousse vers des chaînes de redevabilité plus explicites, et des preuves plus accessibles.
Le point le plus concret est l’expression et l’interprétation de l’intention. IAB Europe insiste sur un besoin fondamental : l’intention des annonceurs et des éditeurs doit pouvoir s’exprimer clairement, puis être comprise de façon consistante sur l’open internet. C’est une condition pour une automatisation “à grande échelle” qui reste digne de confiance. Sans cela, les agents risquent d’optimiser à contre-sens : une marque cherchant la qualité se retrouve dans des environnements incohérents ; un éditeur voulant limiter la pression publicitaire subit des comportements de contournement ; une stratégie de sécurité de marque se transforme en suite d’exceptions incompréhensibles.
Pour rendre cela tangible, reprenons Lumi. L’entreprise veut éviter les environnements qui détériorent son image, et respecter strictement les préférences de consentement. Elle veut aussi maintenir une expérience de navigation fluide sur mobile, car la conversion y est décisive. Dans un dispositif agentique, Lumi peut formaliser des objectifs (CPA, ROAS), mais aussi des contraintes (fréquence maximale, exclusions de catégories, exigences de visibilité, règles de consentement). Si ces contraintes sont exprimées via des taxonomies et transportées via des standards, un agent peut les appliquer sans improviser. Sinon, on retombe dans la “magie noire” : des résultats parfois bons, mais difficiles à expliquer et à défendre.
Cette exigence de clarté rejoint aussi les débats sur l’étiquetage et la lisibilité des contenus générés, qui irriguent désormais l’écosystème publicitaire. La question n’est plus seulement “cette créa performe-t-elle ?” mais “peut-on prouver d’où elle vient, comment elle a été modifiée, et selon quelles règles ?”. Sur ce point, les initiatives qui structurent la transparence des contenus IA participent à la même dynamique de confiance (voir les labels de transparence pour contenus générés).
Enfin, IAB Europe souligne l’importance d’une coordination entre initiatives : l’agentique ne doit pas devenir une compétition de standards concurrents. Le dialogue constant entre associations, industriels et acteurs de mesure est donc présenté comme un facteur clé de réussite. Insight final : en Europe, l’agentique sera jugé sur sa capacité à rendre l’automatisation contrôlable, explicable et compatible avec les attentes réglementaires.
Cas d’usage et bonnes pratiques : transformer la gestion des données et l’expérience utilisateur sans perdre la transparence publicitaire
L’intérêt de la feuille de route “Agentic” se mesure à l’aune de cas d’usage concrets. Les agents promettent une exécution plus rapide, mais le vrai test est ailleurs : peuvent-ils améliorer la gestion des données, réduire le bruit opérationnel et protéger l’expérience utilisateur ? Pour y répondre, il faut sortir du discours général et regarder la mécanique quotidienne d’une campagne, côté annonceur et côté éditeur.
Premier cas d’usage : l’orchestration multi-objectif. Une campagne ne vise pas un seul KPI ; elle cherche souvent un équilibre entre acquisition, incrémentalité, couverture, et rentabilité. Un agent peut arbitrer en continu, à condition d’avoir des signaux fiables et un cadre de décision. Exemple : Lumi observe que ses conversions explosent sur mobile en début de soirée, mais que la qualité baisse si la pression est trop forte. L’agent peut alors réduire la fréquence, privilégier des formats moins intrusifs, et déplacer une partie du budget vers des environnements premium. Ce type d’arbitrage, s’il respecte des standards de mesure et des contraintes explicitement décrites, devient défendable en interne et compréhensible pour les partenaires.
Deuxième cas d’usage : la prévention de la dérive créative. Avec des chaînes de production publicitaire dopées à la génération, les variantes créatives peuvent se multiplier. L’agent peut sélectionner et itérer, mais il doit rester dans les limites de la marque et des règles locales. D’où l’importance de la provenance, des logs de décisions et de politiques de validation. C’est aussi un sujet sensible lorsque des domaines régulés entrent en jeu : santé, finance, jeux. Sur ces verticales, les conditions de diffusion et les exigences de conformité se durcissent, et les agents doivent intégrer ces contraintes comme des règles non négociables (voir les conditions renforcées pour les publicités santé).
Troisième cas d’usage : la négociation automatisée de deals avec garde-fous. Dans le monde réel, les deals ne sont pas qu’une question de prix : ils incluent des volumes, des contextes, des périodes, des exclusions, des formats. Un agent “buyer” peut proposer un deal dynamique, et un agent “seller” peut contre-proposer selon la disponibilité et les objectifs de l’éditeur. La valeur vient si tout cela est traçable : qui a proposé quoi, sur quelles bases, et avec quel niveau d’autorisation. Ici, les standards et la gouvernance deviennent une assurance anti-litige.
Pour ancrer des pratiques robustes, voici une liste opérationnelle de points à mettre en place avant de “brancher” des agents en production :
- Définir l’intention : formaliser objectifs, contraintes, et priorités (KPI, fréquence, brand safety, consentement) dans des formats interprétables.
- Normaliser les signaux : s’appuyer sur des standards de mesure et des taxonomies pour éviter les optimisations contradictoires.
- Encadrer l’accès aux données : politiques claires de minimisation, droits d’usage, et journalisation des accès (provenance et audit).
- Mettre des seuils de sécurité : garde-fous sur les budgets, la pression, les catégories sensibles, et les variations créatives.
- Prévoir la reprise en main : mécanismes de “pause”, validation humaine sur certains scénarios, et procédures d’escalade.
Dernier point, souvent sous-estimé : l’expérience côté utilisateur. L’agentique peut améliorer la pertinence, mais aussi aggraver la saturation si l’optimisation ne tient compte que du clic. Dans un web où l’attention est limitée, la meilleure publicité est parfois celle qui sait s’effacer au bon moment. Les éditeurs, eux, cherchent à protéger la navigation, la vitesse de chargement et la cohérence éditoriale. La feuille de route ouvre un espace où ces contraintes peuvent être “encodées” et respectées à l’échelle, plutôt que négociées au cas par cas.
Insight final : l’agentique devient une avancée durable quand il transforme l’automatisation en discipline, pas en improvisation.
