Surveiller, créer, publier, arbitrer : la semaine y passe

Un pilote automatique fait la boucle, et décide quoi pousser ou couper.

Démo sur données de démonstration : le pilote lit les campagnes actives, les seuils pousser ou couper d’une campagne, une ligne dans le chat lance les agents, puis les connexions chiffrées et les garde-fous.
Panneau du pilote sur données de démonstration : boucle en marche, dernier tick, trois campagnes actives avec accroche, CTR, CPM, CPA, ROAS, résultats et dépense.
Chat sur données de démonstration : après « lance le run », l’agent inspecte les campagnes, lance le run et répond, créas en pause jusqu’à validation.
Stratégie du pilote pour une campagne, données de démonstration : seuils pousser et couper sur ROAS et CPA, et le funnel de décision en cinq étapes.
Réglages sur données de démonstration : règles et seuils que l’agent ne contourne pas, plafond dur par run, créas en pause, arrêt d’urgence, jetons chiffrés au repos.

Le problème

Rentabiliser Meta Ads est une boucle de veille, créas, publication et décisions de pousser ou couper, qui mange la semaine d’une équipe et réagit quand même trop tard.

Ce que j’ai construit

Une application desktop où 22 agents IA isolés exécutent un pipeline en 9 phases, avec un arrêt d’urgence vérifié à chaque phase. Un algorithme génétique fait évoluer les prompts des agents selon les résultats réels des campagnes.

Détails techniques

Fitness = 0,7·ROAS + 0,3·(1 − CPA), normalisés
Score gagnante / perdante des créas sur embeddings de texte MiniLM, fuite de label retirée
Plan de contrôle limité à localhost
Garde shell qui bloque les commandes d’exfiltration venues de contenu scrapé

Stack

TypeScript + Bun
Tauri 2 (Rust)
Claude Agent SDK
SQLite
Meta Marketing API
Transformers.js (ONNX)

Le résultat

296 tests (956 assertions) tournent en 5,9 s et couvrent les cas à risque : instructions injectées, requêtes falsifiées, doubles clics. Les jetons d’accès pub et boutique sont chiffrés au repos.

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