L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase : les systèmes ne se contenteront plus de générer du contenu ou d’analyser des données, ils commenceront aussi à exécuter des décisions financières, gérer des actifs numériques et intervenir directement dans l’activité économique, selon des dirigeants de la tech et de la finance à l’occasion de l’AI Appreciation Day.
Cette transition s’appuie déjà sur des progrès techniques rapides et une hausse marquée des investissements.
L’AI Index 2026 de l’Université Stanford a montré que le taux de réussite des agents d’IA sur des tâches réelles est passé de 20 % en 2025 à 77,3 % en 2026. Les investissements des entreprises dans l’IA ont atteint 581,7 milliards de dollars l’an dernier, soit une hausse de 130 % par rapport à 2024.
Le rapport souligne toutefois que les systèmes actuels peinent encore sur la planification multi‑étapes et l’analyse financière, illustrant l’écart qui subsiste entre les agents expérimentaux et une véritable infrastructure économique fiable.
Des agents d’IA qui s’affranchissent du simple rôle d’assistant
Cet écart commence à se combler au sein des entreprises qui déploient déjà des agents dans le développement, la conformité et les opérations financières.
Ryan Kirkley, directeur général et cofondateur de Global Settlement Network, dit avoir vu l’IA passer d’une technologie expérimentale à un pilier des opérations.
« Après plusieurs années à investir dans des entreprises d’IA, j’ai vu la technologie évoluer d’une curiosité prometteuse vers quelque chose qui reconfigure en profondeur la manière dont les entreprises fonctionnent », explique Kirkley à Yellow.com.
Chez Global Settlement, l’IA est désormais au cœur de l’activité : on y compte plus d’agents que de salariés, et ces systèmes “agentiques” soutiennent la conformité, l’identité et le développement logiciel.
Kirkley juge la combinaison IA–blockchain particulièrement structurante. Les systèmes d’IA peuvent traiter les données et détecter des opportunités, tandis que les réseaux blockchain offrent une infrastructure programmable par laquelle exécuter des décisions financières au‑delà des frontières.
« Ce qui m’enthousiasme le plus, c’est l’intersection entre l’IA et la crypto : chaque technologie vient combler un manque de l’autre », estime‑t‑il.
La Banque des règlements internationaux (BRI) a elle aussi identifié l’IA et la tokenisation comme des technologies susceptibles de rapprocher négociation, règlement et gestion des collatéraux, tout en réduisant les coûts de rapprochement. La BRI note que l’IA est déjà utilisée par les institutions financières pour l’octroi de crédit, la détection de fraude, la gestion des risques et l’automatisation du back‑office.
Jordi Esturi, directeur marketing de la plateforme de tokenisation Brickken, estime toutefois que le secteur s’est trop focalisé sur les usages actuels – génération de texte, comptes rendus de réunions, assistance au code.
« La prochaine frontière de l’IA, c’est de devenir un acteur actif de l’économie, capable d’aider à exécuter des décisions financières, gérer des actifs numériques et coordonner en temps réel des transactions de plus en plus complexes », avance Esturi.
Il voit dans cette évolution le socle de la “finance agentique” et des “marchés de capitaux agentiques”, où des systèmes d’IA opèrent dans des cadres de gouvernance définis pour soutenir la formation du capital et la gestion d’actifs.
Dans ce modèle, des fondateurs pourraient s’appuyer sur une infrastructure pilotée par l’IA pour lever des fonds, les investisseurs pour gérer leurs portefeuilles, et les entreprises pour émettre des actifs tokenisés avec beaucoup moins de tâches manuelles.
« Un fondateur qui lève des capitaux, un investisseur qui gère un portefeuille ou une entreprise qui émet des actifs tokenisés devraient pouvoir interagir avec l’infrastructure financière aussi naturellement qu’ils utilisent aujourd’hui internet », résume Esturi.
La BRI a souligné que les registres tokenisés permettent des opérations automatisées 24 h/24 et un règlement simultané, tout en avertissant que la mise à l’échelle de tels systèmes exige une monnaie fiable, une gouvernance claire et des garde‑fous réglementaires robustes.
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Les marchés émergents pourraient gagner en poids
Au‑delà de la finance, la baisse des coûts de développement de l’IA redessine la carte mondiale des entreprises technologiques.
Lily Dash, cofondatrice d’Actai Advisors et fondatrice de Future Caribbean, estime que l’accès à l’IA affaiblit le lien historique entre géographie et participation à l’économie numérique mondiale.
« Pour la première fois, la géographie compte bien moins que le talent, l’ambition et l’accès aux bons outils », explique‑t‑elle.
Elle cite la Barbade, la Jamaïque, Trinité‑et‑Tobago, le Nigeria et le Kenya comme des marchés où les fondateurs peuvent désormais créer des produits et contribuer au développement de l’IA sans devoir s’installer dans des pôles historiques comme la Silicon Valley ou Londres.
Dash souligne que le coût d’entrée dans le développement technologique a fortement reculé, offrant aux régions traditionnellement consommatrices de technologies importées une occasion accrue de produire et d’exporter leurs propres solutions.
L’AI Index de Stanford indique que l’IA générative a atteint 53 % de taux d’adoption au sein de la population en trois ans, plus vite que l’ordinateur personnel ou internet. Mais cette adoption reste fortement corrélée au revenu national, preuve que l’accès demeure inégal malgré la diffusion rapide de la technologie.
La Banque mondiale a également alerté sur les obstacles considérables que rencontrent les pays à faible et moyen revenu pour déployer l’IA à grande échelle. Son rapport “Digital Progress and Trends” identifie quatre piliers pour une adoption plus large : connectivité, capacité de calcul, données locales pertinentes et compétences de la main‑d’œuvre.
Dash estime que ces fondations détermineront si les marchés émergents parviennent à capter une valeur économique durable grâce à l’IA.
« Il faut s’assurer que les gens aient accès à l’infrastructure, à la formation, aux mentors et aux financements nécessaires pour transformer des idées en entreprises viables », insiste‑t‑elle.
Selon elle, l’investissement dans les entrepreneurs locaux pourrait permettre à l’IA de soutenir la croissance du PIB, la création d’emplois à forte valeur ajoutée et l’émergence d’un tissu d’entreprises technologiques plus diversifié géographiquement.
La gouvernance fera la différence
Les dirigeants s’accordent largement sur un point : le poids économique de l’IA viendra de plus en plus de ce que les systèmes sont capables de faire, et non plus seulement de ce qu’ils peuvent générer.
Kirkley anticipe que l’IA facilitera la compréhension et l’usage des actifs tokenisés et de la monnaie numérique pour les entreprises comme pour les particuliers, ce qui pourrait accélérer l’adoption des services financiers fondés sur la blockchain.
« La finance de demain ne sera pas seulement digitale, elle sera intelligente par défaut », affirme‑t‑il.
Mais cette autonomie accrue s’accompagne de nouveaux risques. La BRI avertit que des modèles d’IA similaires pourraient pousser les institutions financières à réagir de façon uniforme aux chocs de marché, amplifiant ainsi volatilité et tensions de liquidité. La dépendance à un petit nombre de fournisseurs de cloud, de données et de modèles pourrait aussi créer des vulnérabilités opérationnelles systémiques.
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