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 participer directement à l’activité économique, préviennent 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 explosion des investissements.
L’AI Index 2026 de l’université Stanford a observé que le taux de réussite des agents d’IA sur des tâches réelles est passé de 20 % en 2025 à 77,3 % en 2026. L’investissement mondial des entreprises dans l’IA a atteint 581,7 milliards de dollars l’an dernier, en hausse de 130 % par rapport à 2024.
Le rapport souligne toutefois que les systèmes actuels peinent encore avec la planification en plusieurs étapes et l’analyse financière, illustrant l’écart entre les agents expérimentaux et une infrastructure économique réellement fiable.
Les agents d’IA commencent à dépasser le stade de l’assistance
Cet écart se réduit déjà dans certaines entreprises qui déploient des agents pour le développement, la conformité et les opérations financières.
Ryan Kirkley, directeur général et cofondateur de Global Settlement Network, explique avoir vu l’IA passer du statut de technologie expérimentale à celui de pilier des opérations.
« En tant qu’investisseur dans des entreprises d’IA depuis plusieurs années, j’ai vu la technologie évoluer d’un simple laboratoire d’idées vers un outil qui transforme en profondeur la manière dont les entreprises fonctionnent », confie Kirkley à Yellow.com.
Chez Global Settlement, poursuit-il, l’IA est désormais au cœur de l’activité : l’entreprise compte plus d’agents que de salariés, et ses systèmes “agentiques” prennent en charge la conformité, l’identité et une large part du développement logiciel.
Kirkley juge l’alliance entre IA et blockchain particulièrement décisive : l’IA traite les données et détecte les opportunités, tandis que les réseaux blockchain offrent une infrastructure programmable pour exécuter des décisions financières à l’échelle transfrontalière.
« Ce qui m’enthousiasme le plus, c’est l’intersection entre l’IA et la crypto, car chaque technologie comble un manque de l’autre », résume-t-il.
La Banque des règlements internationaux (BRI) a elle aussi souligné que l’IA et la tokenisation pourraient rapprocher négociation, règlement et gestion des garanties tout en réduisant les coûts de rapprochement. La BRI note que l’IA sert déjà au sein des institutions financières pour l’octroi de crédit, la détection des fraudes, la gestion des risques et l’automatisation du back-office.
Jordi Esturi, directeur marketing de la plateforme de tokenisation Brickken, estime de son côté que le secteur s’est trop concentré sur les usages actuels – génération de texte, comptes rendus de réunions, aide au codage.
« La prochaine frontière de l’IA, c’est de devenir un acteur actif de l’économie, en aidant les individus à exécuter des décisions financières, gérer des actifs numériques et coordonner en temps réel des transactions de plus en plus complexes », avance Esturi.
Il décrit cette évolution comme 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 de capital et la gestion d’actifs.
Dans ce modèle, des fondateurs pourraient lever des fonds via des infrastructures appuyées sur l’IA, des investisseurs géreraient leurs portefeuilles et des entreprises émettraient des actifs tokenisés avec beaucoup moins de tâches manuelles.
« Un fondateur qui lève des capitaux, un investisseur qui pilote 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 », poursuit Esturi.
La BRI estime que les registres tokenisés peuvent permettre des opérations automatisées en continu et un règlement simultané, tout en prévenant que la généralisation de ces systèmes exige une monnaie fiable, une gouvernance claire et des garde-fous réglementaires robustes.
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Les marchés émergents pourraient gagner du poids
Au-delà de la finance, la baisse des coûts de développement de l’IA redéfinit les lieux où bâtir 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 mondiale de la tech.
« Pour la première fois, la géographie compte bien moins que le talent, l’ambition et l’accès aux bons outils », observe Dash.
Elle cite la Barbade, la Jamaïque, Trinité, le Nigeria et le Kenya comme des marchés où les fondateurs peuvent désormais concevoir des produits et contribuer au développement de l’IA sans devoir s’installer dans des hubs établis comme la Silicon Valley ou Londres.
Selon Dash, le coût d’entrée dans le développement technologique a fortement reculé, offrant à des régions historiquement consommatrices de technologies importées l’opportunité de produire et d’exporter leurs propres solutions.
L’AI Index de Stanford relève que l’IA générative a atteint 53 % d’adoption dans la population en trois ans, un rythme plus rapide que le PC personnel ou Internet. L’adoption reste toutefois fortement corrélée au revenu national, preuve que l’accès demeure inégal malgré une diffusion fulgurante.
La Banque mondiale a également alerté sur les obstacles majeurs qui freinent le déploiement de l’IA à grande échelle dans les pays à faible et moyen revenu. Son rapport Digital Progress and Trends identifie quatre piliers pour une adoption plus large : la connectivité, la puissance de calcul, des données localement pertinentes et les compétences de la main-d’œuvre.
Dash estime que ces fondations conditionneront la capacité des marchés émergents à capter une valeur économique durable grâce à l’IA.
« Il faut s’assurer que les populations disposent de l’infrastructure, de la formation, du mentorat et des financements nécessaires pour transformer des idées en entreprises viables », insiste-t-elle.
Elle plaide pour des investissements ciblés dans les entrepreneurs locaux, qui permettraient à l’IA de soutenir la croissance du PIB, la création d’emplois à forte valeur ajoutée et l’émergence d’un tissu de sociétés technologiques plus diversifié géographiquement.
La gouvernance sera déterminante
Les dirigeants s’accordent largement sur un point : la contribution économique de l’IA viendra de plus en plus de ce que les systèmes peuvent faire, et non plus seulement de ce qu’ils peuvent générer.
Kirkley anticipe que l’IA simplifiera la compréhension et l’usage des actifs tokenisés et de la monnaie numérique par les entreprises comme par les particuliers, ce qui pourrait accélérer l’adoption des services financiers fondés sur la blockchain.
« La finance de demain ne sera pas seulement numérique, elle sera par défaut intelligente », affirme-t-il.
Mais cette montée en autonomie s’accompagne de nouveaux risques. La BRI a averti que l’usage de modèles d’IA similaires pourrait pousser les institutions financières à réagir de manière uniforme aux chocs de marché, amplifiant 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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