Les agents d’IA conçus pour fonctionner de manière autonome sur les blockchains se heurtent à des limites structurelles qui pourraient retarder leur adoption à grande échelle dans la finance onchain, car l’infrastructure actuelle ne permet pas une véritable prise de décision « native machine », selon un rapport.
Bien que les blockchains offrent un accès sans permission, la composabilité et des actifs programmables, elles manquent de couches essentielles pour que des systèmes autonomes puissent interpréter la signification économique, vérifier la confiance et coordonner des actions en temps réel, selon le rapport de Galaxy.
L’absence de couches de confiance et d’identité crée des risques
Le rapport souligne que les blockchains ne fournissent pas de mécanismes natifs pour identifier les contrats canoniques ou vérifier l’authenticité. Chaque smart contract apparaît également valide au niveau du protocole, ce qui empêche les agents de distinguer entre les applications légitimes et les déploiements malveillants ou non pertinents.
Cela oblige les agents à s’appuyer sur des registres offchain, des listes curées ou des inférences probabilistes, ce qui augmente le risque de mauvaise allocation du capital. Des cas récents où des agents ont interagi avec des contrats nuisibles ou mal interprété l’état montrent comment ces lacunes peuvent conduire à des pertes financières directes.
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La fragmentation des données limite la prise de décision autonome
Une autre contrainte tient à la manière dont les données blockchain sont structurées. Les protocoles exposent des sorties techniques brutes plutôt que des informations économiques standardisées telles que le rendement, le risque ou la liquidité.
En conséquence, les agents doivent reconstituer ces signaux à partir de sources fragmentées ou dépendre d’une infrastructure tierce, ce qui introduit de la latence, de l’incohérence et des hypothèses de confiance supplémentaires.
Cela complique l’évaluation dynamique des opportunités par les agents, en particulier dans un environnement rapide et adversarial.
Transition vers une infrastructure financière native pour les machines
Les conclusions suggèrent que les systèmes blockchain actuels sont optimisés pour l’exécution, non pour l’interprétation. À mesure que les agents d’IA tentent de passer de stratégies préprogrammées à un raisonnement en temps réel, l’absence de données standardisées et de couches d’identité et de coordination devient un goulot d’étranglement.
La prochaine phase d’innovation onchain pourrait dépendre de la création d’une infrastructure native pour les machines, permettant aux agents de découvrir, d’évaluer et d’exploiter les opportunités en toute sécurité, sans intervention humaine.
D’ici là, une finance onchain pleinement autonome reste limitée par l’écart entre l’exécution déterministe et la compréhension économique.
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