Votre MCP média est-il vraiment révolutionnaire ? Le guide anti-bullshit

L’OEIL DE PAUL RIPART. Toutes les régies et adtech ont lancé ces derniers jours leurs « MCP ». Mais derrière le terme et les promesses, la réalité est tout autre : une simple API rebrandée, un chatbot branché sur une documentation, un workflow automatisé dans n8n.

Dans plus de 95% des cas rien de révolutionnaire (et souvent rien du tout d’ailleurs). Alors, comment savoir si le MCP que l’on vous présente change réellement quelque chose ? Voici quelques questions simples à poser.

Est-ce que l’IA agit vraiment ?

Demandez simplement : « Est-ce que l’IA peut réaliser une action ou uniquement me donner une réponse ? »
Connaître les formats disponibles, récupérer un CPM ou expliquer une offre commerciale est utile. Mais cela ressemble surtout à une documentation rendue conversationnelle.

Un véritable outil agentique doit permettre d’agir : Créer un plan média, faire un forecast et vérifier la disponibilité, réserver un inventaire, acheter une campagne, optimiser, récupérer un reporting. Si, à la fin, vous devez ouvrir la plateforme et cliquer vous-même, l’interface a simplement changé de forme.

Peut-on aller jusqu’au bout d’un workflow ?

Demandez une action métier complète. Par exemple : « Je veux toucher des femmes avec enfants, intéressées par les promotions. J’ai 10 000 euros de budget et je veux une campagne vidéo du 1er au 15 septembre avec au moins 80% de complétion et 5 secondes d’attention. Achète la meilleure campagne possible. »

Que se passe-t-il ? Le système vous répond-il avec trois recommandations génériques ? Ou est-il capable de comprendre le brief, interroger les produits disponibles, comparer les solutions, vérifier les contraintes, construire un plan, créer lui-même un produit s’il n’y a rien sur l’étagère et ensuite déclencher réellement l’achat ? La valeur n’est pas dans la compréhension du prompt mais dans la profondeur d’exécution.

Le MCP expose-t-il le produit… ou une simple FAQ ?

Un MCP média intéressant doit exposer : inventaires, ciblages, formats, prix, disponibilités, règles commerciales et actions d’achat. L’agent doit pouvoir découvrir ce qui existe et comprendre comment l’utiliser.

À l’inverse, connecter un LLM à 200 pages de documentation produit peut créer une démonstration impressionnante. Mais ce n’est pas une révolution de l’achat média. RAG et MCP ne sont pas synonymes.

L’agent peut-il prendre une décision ?

Imaginons que votre brief puisse être adressé par cinq produits différents. Le système peut-il les comparer ?
Peut-il comprendre qu’un produit est plus affinitaire mais offre moins de couverture ? Qu’un autre respecte mieux le KPI d’attention ? Que le budget disponible ne permet pas d’activer certaines solutions ?

Surtout : peut-il recommander puis sélectionner une solution en expliquant son choix ? Un MCP qui exécute uniquement une commande parfaitement structurée fait de l’automatisation. Un système capable de traduire une intention humaine en décision média commence réellement à devenir agentique.

Peut-on l’utiliser depuis un agent externe ?

Demandez : « Puis-je utiliser votre solution directement depuis mon agent ou mon environnement IA ? »
L’objectif du MCP n’est pas de recréer une nouvelle plateforme propriétaire avec une fenêtre de chat au milieu.

Demain, une agence pourrait vouloir utiliser son propre agent (ou juste son compte ChatGPT) pour interroger et acheter auprès de dizaines de partenaires. Elle ne voudra probablement pas utiliser 50 chatbots différents.
Si votre “MCP” fonctionne uniquement dans votre propre interface, posez-vous quelques questions.

Combien de systèmes réels sont connectés derrière ?

Une démo peut facilement être scriptée. Le vrai sujet commence lorsque l’agent doit discuter avec le catalogue produit, la data, les disponibilités, les règles de pricing, l’adserver ou les outils de reporting.

Demandez donc : « Lorsque je lance cette action, quels systèmes sont réellement interrogés ou modifiés ? »
Plus la réponse est floue, plus il faut être prudent. Un bon MCP doit être une porte d’entrée vers les systèmes d’informations et les capacités métier de l’entreprise.

Est-ce que cela fonctionne avec un brief imparfait ?

Les humains ne parlent pas en JSON. « Je veux toucher des promophiles, plutôt des femmes de plus de 50 ans, avec 100 000 euros. Fais-moi un bon plan. » L’IA doit comprendre l’intention. Identifier les informations manquantes, traduire un personae en ciblages disponibles.

Si l’utilisateur doit connaître le nom exact du produit, son product ID, le format attendu et quinze paramètres techniques, c’est juste une API avec une étape supplémentaire.

Le test final : supprimer l’IA

Si le produit fonctionne quasiment de la même manière avec un formulaire et quelques règles conditionnelles, vous avez construit de l’automatisation. C’est bien, mais ce n’est pas une révolution.

À l’inverse, si la compréhension d’une intention, le raisonnement entre plusieurs solutions et l’orchestration d’actions sont indispensables au fonctionnement du produit, alors vous tenez probablement quelque chose de réellement agentique.

Vous ne devriez pas avoir plus de 3 solutions qui cochent réellement ces cases… Révolution n’est pas synonyme d’évolution !