La publicité est déjà sous contrôle algorithmique
Commençons par poser le décor. Google, Meta et Amazon captent à eux trois plus de 70 % des investissements publicitaires digitaux. Trois acteurs, trois écosystèmes fermés, qui concentrent l’essentiel des budgets des annonceurs, des plus grandes marques mondiales jusqu’à la PME qui fait sa première campagne.
Si on ajoute les autres plateformes (Tik Tok, LinkedIn, …), on monte à 80 %.
Chacun de ces géants a déployé de puissants algorithmes qui gèrent désormais les campagnes à la place des annonceurs et des agences : enchères en temps réel, ciblage des audiences, choix des emplacements, répartition des budgets, sélection des créations. Performance Max chez Google, Advantage+ chez Meta, les solutions automatisées d’Amazon Ads : partout, la promesse est la même. L’automatisation a remplacé le pilotage humain, et les arbitrages qui déterminent où va chaque euro investi sont pris par des machines, à une échelle et une vitesse qu’aucune équipe ne peut suivre.
Soyons honnêtes : ces algorithmes peuvent être performants. Là n’est pas le problème. Le problème, c’est qu’ils optimisent d’abord pour leur propre écosystème, avec leurs propres règles, leurs propres métriques, et selon des logiques que personne, à l’extérieur, ne peut auditer.
Des algorithmes, oui. Mais des algorithmes opaques
Toutes les plateformes publicitaires partagent aujourd’hui un seul et même mantra : « Donnez-moi vos objectifs, votre budget et vos créations, je m’occupe du reste. » Une promesse séduisante de simplicité. Mais derrière elle, une contrepartie rarement explicitée : l’annonceur ne sait plus ce qui se passe.
Quelles audiences ont réellement été touchées ? Pourquoi tel budget a-t-il glissé vers tel format ou telle cible ? Sur quels critères l’algorithme a-t-il privilégié tel format ou telle campagne plutôt qu’un(e) autre ? Impossible, ou presque, de le savoir. Il est devenu extrêmement compliqué de comprendre ce que font les algorithmes de ces plateformes, et surtout pourquoi ils le font. Les rapports fournis agrègent, lissent, simplifient. Ils racontent une histoire, celle que la plateforme choisit de raconter.
Cette « blackboxisation » n’est pas un accident de parcours. Elle est consubstantielle au modèle : moins l’annonceur comprend, moins il arbitre, plus il délègue. Et plus il délègue, plus il dépense et plus il est dépendant. Un syndrome de Stockholm avancé.
Un problème majeur pour les annonceurs et les CMO
Tirons le fil jusqu’au bout. Concrètement, un directeur marketing ne contrôle plus environ 80 % de son budget média digital, qui représente 60 % de son budget média total. Il en fixe le montant, il en lit les résultats, mais entre les deux, tout se décide dans des systèmes auxquels il n’a pas accès.
Et ces résultats, qui les produit ? Les plateformes elles-mêmes. Elles vendent l’espace, opèrent les algorithmes qui le distribuent, et mesurent leur propre performance. Juges et parties, en plus d’être des boîtes noires. Aucune autre fonction de l’entreprise n’accepterait cela : imagine-t-on un directeur financier validant des comptes produits par son fournisseur, sans aucun moyen de les auditer ?
Si j’étais CMO, je ne trouverais pas le sommeil. Comment défendre ses investissements devant un comité de direction quand on ne peut ni les expliquer, ni les vérifier, ni les comparer de façon indépendante ? Comment construire une stratégie média quand la donnée qui devrait l’éclairer appartient à ceux-là mêmes qui vendent l’espace ?
L’IA pour reprendre le contrôle de l’IA
Mais alors, quelle est la solution ? Revenir au pilotage manuel ? Illusoire. La publicité digitale, ce sont des dizaines de milliers de lignes d’information à traiter pour une PME, et jusqu’à plusieurs millions pour un grand annonceur : telle bannière, avec tel message, sur telle cible, tel support, tel device, à tel moment, à tel coût.
Pour y voir clair, il faut donc deux choses : une puissance d’analyse considérable et une expertise métier pointue. Or aucun profil humain ne réunit les deux à cette échelle. Un trader média, aussi brillant soit-il, ne peut pas analyser des millions de combinaisons. Un data scientist en a la capacité technique, mais ne connaît pas les subtilités de la publicité.
C’est précisément ce que l’IA agentique, correctement briefée, sait faire : croiser la puissance de calcul et l’expertise métier, encapsulée dans des agents spécialisés. Analyser l’intégralité des données, détecter les incohérences, reconstituer ce que les plateformes ne montrent pas, et le restituer en recommandations claires. Autrement dit : opposer aux algorithmes des plateformes une intelligence qui travaille, elle, du côté de l’annonceur. Non pas pour remplacer les équipes, mais pour leur rendre ce qui leur manque cruellement : la capacité de comprendre et d’arbitrer.
Oui, mais un agentique souverain et encadré
Tous ceux qui utilisent des LLM au quotidien le savent : rien n’est parfait. Hallucinations, incompréhensions, divergences de résultats d’une session à l’autre. Confier des budgets médias à un agent suppose donc un encadrement rigoureux : périmètre d’action délimité, vérifications systématiques, traçabilité de chaque analyse, supervision humaine à chaque décision.
Et cela ne peut pas être un simple « super prompt » dans ChatGPT ou Claude. Pourquoi ? D’abord parce que ce serait ajouter une couche d’opacité à l’opacité : qui sait pourquoi un LLM généraliste vous répond ce qu’il vous répond ? Remplacer la boîte noire des plateformes par celle d’un modèle tiers ne résout rien. Ensuite parce que, avec l’évolution rapide des tarifs des tokens, indexer la gestion de son média sur un seul fournisseur de LLM est un pari risqué sur l’avenir.
Il faut donc une solution agentique souveraine, indépendante des plateformes qu’elle analyse comme des modèles qu’elle utilise, et qui ne travaille que dans un seul intérêt : celui de l’annonceur. Cela exige une maîtrise fine des LLM, des protocoles et de l’orchestration d’agents, à la portée d’une infime minorité d’entreprises aujourd’hui. Mettre l’agentique au cœur du trading média pour reprendre le contrôle face aux algorithmes des géants de la Tech : le défi est immense.
C’est celui que nous avons choisi de relever avec Stelleo, qui vient d’être lancée ce matin. Une plateforme agentique qui permet aux annonceurs de reprendre le contrôle de leurs investissements médias, grâce à quatre agents spécialisés : coordination, analyse, recommandation stratégique et trading. Stelleo est totalement indépendante des grandes plateformes publicitaires et ne travaille que pour une seule entité : l’annonceur. Elle révèle ce que les plateformes ne veulent pas partager.
Un exemple parmi d’autres : chez l’un de nos annonceurs, nos agents ont mis en évidence que Meta avait doublé le budget alloué au retargeting, pour une performance additionnelle proche du néant. Une dérive invisible dans le reporting global de la plateforme, mais évidente dès lors qu’une analyse indépendante recroise l’ensemble des données. Nous avons des dizaines d’exemples de ce type.
Le futur de la publicité digitale est certes agentique. Mais ce doit être un agentique encadré, souverain, idéalement made in France (cocorico) et qui travaille pour l’Homme. Les annonceurs ont délégué leurs budgets à des algorithmes qu’ils ne comprennent plus. Il est temps de leur redonner les moyens de comprendre, de questionner et de décider. L’IA a contribué à leur faire perdre le contrôle ; une autre IA, conçue pour les servir, peut le leur rendre.
Alban PELTIER
Cofondateur de Stelleo
