Le premier trimestre 2025 a vu une montée explosive des agents IA dans le domaine crypto, marquant l'une des nouvelles tendances les plus frappantes dans le monde de la blockchain. Contrairement aux simples chatbots, ces entités numériques autonomes peuvent détenir et gérer des cryptomonnaies, exécuter des transactions, créer du contenu et même interagir entre elles – et cela sans contrôle humain direct. Au début de 2025, Twitter Crypto et YouTube étaient dominés par des discussions sur les "agents IA" comme la prochaine grande nouveauté.

Ce qui a débuté comme des expériences de niche en 2024 est soudainement devenu grand public : la valeur du marché du secteur des agents IA a bondi de presque rien à plus de 10 milliards de dollars en quelques mois. Développeurs, investisseurs et grandes plateformes crypto se précipitent pour adopter cette tendance, lançant des milliers d'agents sur la chaîne et de nouveaux tokens liés à leur succès.

Croissance du marché et élan au T1 2025

Par toutes les mesures, les agents IA ont pris d'assaut le marché de la crypto début 2025. En quelques mois à peine, ce qui était un secteur quasiment inexistant est devenu une économie de plusieurs milliards de dollars. La capitalisation boursière totale des tokens liés aux agents IA a bondi à plus de 15 milliards de dollars d'ici la fin du T1. Pour donner un aperçu, cette croissance est passée de presque zéro à la mi-2024 – témoignage de la rapidité avec laquelle la narration a pris.

Les médias de données crypto et les articles de recherche ont souligné cette ascension fulgurante en notant comment "presque toutes les grandes chaînes ou influenceurs" vantaient les agents IA comme la prochaine grande chose.

Crypto AI market .png La valeur totale du marché des tokens d'IA crypto devrait atteindre 150 milliards de dollars en 2025 (Source: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Plusieurs événements de haut niveau ont contribué à cet élan. Fin 2024, un agent IA expérimental nommé Truth Terminal a fait la une des journaux après avoir persuadé Marc Andreessen (le célèbre capital-risqueur) de lui envoyer 50 000 dollars, que l'agent a ensuite utilisé pour promouvoir une meme coin. Le coup a fait le buzz – la capitalisation boursière de la meme coin a explosé à plus de 1,2 milliard de dollars – et cela a montré la frénésie spéculative que les agents IA pouvaient déclencher. En janvier 2025, les réseaux sociaux étaient inondés d'histoires similaires et de prévisions audacieuses. Les influenceurs ont mis en avant les agents autonomes qui pourraient potentiellement générer de l'argent ou du rendement pour les utilisateurs pendant qu'ils dorment, attirant une foule d'investisseurs particuliers.

En termes de chiffres, l'adoption et la participation ont également bondi. Une plateforme leader, Virtuals, a signalé avoir lancé plus de 11 000 agents IA distincts au T1 et a vu plus de 140 000 détenteurs uniques de tokens d'agents sur son réseau – une adoption remarquable en peu de temps. Les principales bourses et portefeuilles ont commencé à lister et à soutenir ces nouveaux tokens, alimentant encore l'accès.

Les volumes de négociation des tokens d'agents IA ont grimpé en flèche, et au moins certains de ces actifs sont devenus des pièces du top 100 par capitalisation boursière au cours du trimestre. Par exemple, le token VIRTUAL (Virtuals Protocol) a vu son prix augmenter de 850% fin 2024, atteignant un sommet historique en janvier 2025 alors que l'excitation culminait. De même, le token ai16z (un token DAO d'agent IA) a grimpé à des milliards en valorisation d'ici la fin du T1. Même des tokens axés sur l'IA plus établis comme le FET de Fetch.ai ont suscité un regain d'intérêt des investisseurs dans le cadre de cette tendance.

Il convient de noter que cette croissance rapide s'est produite même dans un environnement de marché crypto généralement mitigé au T1. Alors que le Bitcoin et les grandes altcoins étaient relativement stables, le récit des agents IA a injecté une nouvelle vague spéculative rappelant les modes passées (des ICOs à la folie de yield farming DeFi). Cependant, de nombreux observateurs croient qu'il y a plus que de l'engouement, comme nous l'explorerons. Le boom du T1 a préparé le terrain: les agents IA ont prouvé qu'ils pouvaient captiver l'imagination – et le capital – de la communauté crypto, établissant un marché de taille qui cherche désormais une validation à travers des cas d'usage réels et une croissance continue tout au long de 2025.

Que sont exactement les agents IA crypto?

À leur cœur, les agents IA crypto sont des programmes logiciels autonomes dotés d'une intelligence artificielle qui fonctionnent sur des réseaux blockchain. En termes pratiques, un agent IA dans la crypto est souvent un bot ou une entité numérique qui peut percevoir des informations, prendre des décisions et exécuter des actions – tout en détenant et en transigeant des cryptomonnaies. Ils se présentent parfois sous forme d'assistants de type chatbots ou de services de fond avec accès à un portefeuille crypto. Ce qui les rend novateurs est la combinaison de l'IA avancée (pour "l'intelligence") avec des actifs et opérations basés sur la blockchain (pour "l'agence").

Tableau de comparaison des agents IA.png

Selon les experts, ces agents exploitent des techniques d'IA de pointe telles que la compréhension du langage naturel (NLU) et l'IA conversationnelle pour interagir avec les utilisateurs et les données. Ils peuvent répondre à des questions complexes sur les marchés, fournir des conseils financiers personnalisés ou guider les utilisateurs à travers des tâches crypto dans une interface de chat – un peu comme un Alexa ou Siri, mais axé sur la crypto et alimenté par des connaissances du marché actualisées. Essentiellement, au-delà du simple chat, un agent IA crypto peut prendre des actions directes au nom de l’utilisateur. Par exemple, il pourrait exécuter une transaction lorsque certaines conditions sont remplies, déplacer des fonds entre des portefeuilles ou même déployer un contrat intelligent.

Contrairement aux bots de trading crypto traditionnels ou aux simples scripts, ces agents IA sont généralement plus adaptatifs et “intelligents”. Ils utilisent les grands modèles de langage (LLM) – le même genre d'IA derrière ChatGPT – pour analyser le contexte et formuler des décisions. Ils sont capables d'analyser des invites en langage naturel (par exemple, "Devrais-je conserver ou vendre Ethereum maintenant?") et de combiner cela avec des données on-chain et un raisonnement IA pour arriver à une réponse ou une action. Parce qu'ils sont pilotés par l'IA, ils peuvent s'améliorer avec le temps (en apprenant de nouvelles données ou commentaires) et gérer des entrées non structurées que les algorithmes rigides pourraient manquer. Essentiellement, si un bot de trading est comme une calculatrice suivant une formule fixe, un agent IA est plus comme un analyste qui peut ajuster dynamiquement sa stratégie au fur et à mesure que les conditions évoluent.

Une autre caractéristique distinctive est que de nombreux agents IA sont dotés de leur propre portefeuille crypto ou actifs numériques, leur permettant d'opérer avec une certaine autonomie financière. L'analyse de CoinMarketCap a décrit un agent crypto autonome comme un "entrepreneur numérique avec son propre wallet crypto". Cela signifie qu'un agent peut détenir des fonds (souvent fournis par des utilisateurs ou des investisseurs), dépenser ou investir ces fonds, et même en payer d'autres. En fait, certains agents "embauchent" d'autres agents ou des freelances humains pour des tâches – par exemple, un agent IA pourrait automatiquement payer pour des flux de données, acheter des services comme la conception graphique (via des paiements cryptographiques) pour créer du contenu ou récompenser les utilisateurs pour leurs contributions. C'est une différence clé par rapport à un chatbot IA ordinaire : un agent crypto a une autonomie économique. Il peut soutenir ses décisions par des dollars et des cents (ou plutôt, des tokens et des Wei), ce qui ouvre la voie à la fois à des possibilités excitantes et à de nouveaux risques.

Il est également important de distinguer les agents IA des chatbots ordinaires. En surface, on pourrait converser avec un agent IA via une interface de chat, mais sous le capot, un véritable agent est autonome et orienté objectifs. Comme un commentaire de l'industrie l'a formulé, ce ne sont pas vos chatbots typiques auxquels nous nous sommes habitués; ce sont des êtres numériques autonomes qui peuvent échanger, créer du contenu et même embaucher d'autres agents IA utilisant la crypto. En d'autres termes, un agent IA est orienté vers l'action – il ne se contente pas de répondre aux requêtes, il peut initier des séquences complexes de pas dans l'univers crypto. Par exemple, si on lui donne pour objectif de "faire croître un portefeuille à 2 BTC", un agent suffisamment avancé pourrait exécuter continuellement des transactions, placer des actifs dans des plateformes DeFi, réinvestir les bénéfices, et ainsi de suite, avec un minimum d'entrée supplémentaire. Cette capacité autodirigée justifie de les appeler agents.

Pour résumer, un agent IA crypto = cerveau IA + mains crypto. Le cerveau IA (apprentissage automatique, PNL, etc.) lui donne compréhension et pouvoir de décision, tandis que les mains crypto (portefeuilles, contrats intelligents, APIs d'échange) lui permettent d'effectuer des changements dans l'environnement de la blockchain. Cette combinaison puissante sous-tend tous les cas d'utilisation excitants que nous discuterons, mais elle sous-tend également de nombreux défis (comme faire confiance à une IA avec de l'argent!). Au T1 2025, la technologie derrière ces agents a mûri au point où ils n'étaient pas seulement réalisables mais en forte demande, préparant le terrain pour une expérimentation rapide dans toute l'industrie crypto.

Comment fonctionnent les agents IA dans un contexte crypto?

Sous le capot, les agents IA crypto intègrent un ensemble de technologies pour fonctionner en douceur. À un haut niveau, le workflow d'un agent IA typique dans la crypto implique (1) l'interprétation de l'entrée, (2) l'analyse des données, (3) la prise de décision, et (4) l'exécution de cette décision sur la chaîne. Décomposons cela avec un exemple de scénario – disons, un agent de trading IA – tout en soulignant les composants clés qui en rendent le fonctionnement possible:

Interface de traitement du langage naturel (NLP): De nombreux agents commencent par prendre une entrée humaine the complex tasks of yield farming and risk management](https://medium.com/@realcyberdoctor/the-practical-uses-of-defai-how-ai-agents-are-changing-decentralised-finance-08324a24ef6a#:~:text=1.%20Market).

Traduction:

Contenu : commande ou requête. Grâce au NLP, l'agent peut comprendre les instructions ou questions de l'utilisateur en langue naturelle. Par exemple, un utilisateur peut demander à l'agent de “Surveiller le marché et acheter 0,5 BTC si le prix tombe en dessous de 25 000 $.” Le modèle de langage de l'agent analyse cela, reconnaissant l'intention (acheter du Bitcoin) et la condition (prix < 25 000 $). Les LLM modernes permettent un haut degré de compréhension, donc l'agent peut gérer des demandes nuancées et même poser des questions clarificatives si nécessaire.

Récupération de données via des APIs et flux : Une fois qu'il sait quoi faire, l'agent recueille les données nécessaires. Dans notre exemple, l'agent de trading récupèrerait le prix actuel du BTC depuis une API de données de marché fiable. Les agents AI sont généralement intégrés à diverses [Interfaces de Programmation Applicative (APIs)] – flux de prix d'échange, données de protocole DeFi, analyses on-chain, sentiment des réseaux sociaux, etc. Des agents avancés utilisent des techniques de [génération augmentée par la récupération] pour obtenir des informations en temps réel lorsqu'ils formulent une réponse ou une décision. Ils peuvent également consulter des bases de données historiques ou même effectuer des recherches web. Cela garantit que l'agent ne fonctionne pas à l'aveugle; il se met constamment à jour avec les dernières informations (une des raisons pour lesquelles les agents AI peuvent surpasser les algorithmes statiques dans des marchés en rapide évolution).
Moteur de raisonnement et de décision AI : Ensuite vient le “cerveau” de l'agent – généralement une combinaison d'un LLM et possiblement de modèles spécialisés (pour la prédiction, l'évaluation des risques, etc.). Avec les données en main, l'agent analyse la situation et décide d'une action. Pour continuer l'exemple : la logique de l'agent vérifie le prix par rapport aux 25 000 $. Cette logique pourrait être une simple règle que l'utilisateur a définie, ou une stratégie plus complexe que l'AI a apprise (comme l'analyse d'indicateurs techniques). Beaucoup d'agents crypto incluent également l'apprentissage par renforcement et d'autres techniques de planification AI pour comparer les options. Par exemple, un agent pourrait simuler des résultats : “Si j'achète maintenant, quel est le profit projeté par rapport à si j'attends ?” L'avènement de modèles open-source puissants comme DeepSeek-R1 a considérablement renforcé cette capacité de raisonnement – le raisonnement avancé de DeepSeek-R1 permet aux agents de planifier et d'adapter des stratégies avec beaucoup moins de coûts que de se fier à des modèles propriétaires. En fait, le premier agent AI crypto basé sur [DeepSeek-R1] a été lancé fin 2024 comme preuve que les modèles open-source AI peuvent piloter efficacement les agents on-chain, apprenant des comportements optimaux par apprentissage par renforcement seul.
Exécution on-chain (Smart Contracts & Wallets) : Une fois une décision prise, l'agent la réalise en interagissant avec les systèmes blockchain. Notre agent de trading, à la vue du prix BTC tombé à 24 900 $, va exécuter un ordre d'achat. Comment ? S'il est connecté à un échange crypto, il pourrait utiliser des APIs d'échange avec le compte de l'utilisateur. S'il est entièrement on-chain, l'agent pourrait appeler un contrat intelligent d'échange décentralisé (DEX) pour échanger un stablecoin contre 0,5 BTC. Le propre portefeuille crypto de l'agent entre en jeu ici – il pourrait déjà détenir les stablecoins ou avoir la permission d'utiliser les fonds du portefeuille de l'utilisateur (accordée à l'avance). Certains agents sont mis en œuvre en tant que contrats intelligents eux-mêmes ou utilisent une série de contrats intelligents pour exécuter des instructions de manière fiable. D'autres fonctionnent hors chaîne (en tant que services cloud ou bots) mais signent des transactions avec des clés privées lorsqu'ils doivent faire quelque chose on-chain. Dans tous les cas, la blockchain fournit la couche d'exécution pour les choix de l'agent, que ce soit pour le trading, le déplacement de fonds, le minage d'un NFT, ou le déploiement d'un autre contrat. Le protocole Virtuals, par exemple, standardise cela en tokenisant les agents sous forme de tokens ERC-20 et leur donnant des identités on-chain, rendant facile pour un agent d'interagir avec des applications basées sur Ethereum en utilisant son instance de token et ses modules associés.
Apprentissage et adaptation : La dernière partie est que de nombreux agents AI ont une boucle de rétroaction pour s'améliorer au fil du temps. Cela pourrait être par apprentissage explicite (mettre à jour leurs modèles avec de nouvelles données) ou implicite (ajuster les stratégies en fonction des résultats). Un agent peut remarquer qu'un certain pool DeFi qu'il utilisait pour le rendement était sous-performant et “apprendre” à l'éviter la prochaine fois. Ou il pourrait recevoir un feedback utilisateur (“ce conseil n'était pas utile”) et l'incorporer. L'idée est que les agents crypto ne sont pas des algorithmes statiques; idéalement, ils [s'améliorent continuellement] (ou au moins se mettent à jour) au fur et à mesure que les conditions changent. Au premier trimestre 2025, il y avait beaucoup d'expérimentation dans ce sens – par exemple, des agents utilisant des entrées multi-modales (données de prix + sentiment des réseaux sociaux) pour affiner leurs décisions de trading, ou utilisant le “Chain-of-Thought” prompting (une technique AI) pour raisonner plus systématiquement. Bien que tous les agents ne soient pas encore véritablement auto-apprenants, la tendance est à une autonomie accrue non seulement dans l'action mais dans la formation de stratégie.

En résumé, un agent AI crypto fonctionne en combinant un aperçu piloté par l'AI avec une action blockchain : il comprend les objectifs, recueille des données auprès de sources pertinentes, décide de la meilleure démarche en utilisant des modèles AI, puis agit on-chain via des transactions ou des appels de contrat. Cette boucle peut tourner continuellement et à la vitesse machine. Un humain peut définir des paramètres ou objectifs généraux, mais l'agent gère les décisions quotidiennes ou secondes à secondes. Pour les utilisateurs, c'est comme déléguer des tâches à un assistant numérique très compétent (et infatigable). Pour l'écosystème crypto, cela signifie qu'une part croissante de l'activité est exécutée par des algorithmes se coordonnant entre eux, ce qui est un développement fascinant – essentiellement, des agents économiques autonomes participant aux côtés des humains dans les marchés et réseaux.

Cas d'utilisation : comment les agents AI sont appliqués dans la crypto

Une raison pour laquelle les agents AI ont attiré autant d'attention au premier trimestre 2025 est la largeur de leur potentiel d'utilisations à travers le secteur de la crypto. Ce ne sont pas des idées théoriques – même dans les premières implémentations, nous avons vu des agents AI effectuer diverses fonctions utiles (et parfois inédites). Ci-dessous, nous explorons certaines des applications réelles les plus notables des agents AI crypto apparues d'ici la fin du premier trimestre, couvrant DeFi, trading, DAOs, NFTs, et gaming.

DeFi : Optimisation du rendement et finance automatisée (DeFAI)

Les finances décentralisées se sont avérées être un terrain fertile pour les agents AI, donnant lieu à ce que certains appellent “DeFAI” – la convergence de la DeFi avec l'automatisation pilotée par l'AI. Dans le monde complexe des fermes de rendement, pools de liquidité, et protocoles de prêt, il est extrêmement difficile pour les utilisateurs individuels de suivre où se trouvent les meilleurs rendements ou les risques les plus faibles à tout moment. Les agents AI interviennent pour agir en tant que gestionnaires d'argent autonomes.

Comme l'ont décrit des experts, des [agents sophistiqués] peuvent constamment surveiller les APYs, profondeurs de liquidité et risques des protocoles sur une gamme de plateformes DeFi, et déplacer automatiquement des actifs là où ils peuvent obtenir le meilleur rendement à ce moment-là. Par exemple, un agent AI gérant des dépôts en stablecoins pourrait déplacer vos fonds entre différents protocoles de prêt (Compound, Aave, une plateforme plus récente, etc.) chaque fois qu'il trouve un taux d'intérêt plus élevé, tout en évaluant le risque du contrat intelligent ou la liquidité pour éviter les pièges. De même, un agent pourrait fournir de la liquidité à un pool DEX lorsque les frais sont élevés et se retirer lorsque le volume baisse, maximisant les gains de frais sans l'intervention manuelle de l'utilisateur.

Ce genre d'optimisation en temps réel était essentiellement un bot de farming de rendement 24/7, mais un qui utilise de l'AI pour faire des choix plus intelligents qu'un script statique. Il prend en compte plusieurs facteurs : non seulement les APRs affichés mais aussi des éléments comme la santé de la plateforme, d'éventuels changements de gouvernance à venir, ou même le sentiment (si, par exemple, une nouvelle d'une faille de sécurité se répand, un agent AI pourrait retirer des fonds de manière proactive). Un [post Medium] a donné un exemple conceptuel d'un “fonds DeFi futuriste entièrement géré par des agents AI,” où différents agents spécialisés s'occupent de la surveillance du marché, du trading, de la gestion des risques et de la conformité. Dans une telle configuration, un agent AI de Gestion des Risques pourrait surveiller les positions d'un utilisateur et si la volatilité dépasse un seuil, il déclenche le système pour couvrir ou réduire l'exposition immédiatement – une réponse plus rapide et plus disciplinée qu'un humain pourrait gérer. Pendant ce temps, un agent AI de Surveillance du Marché lit des flux de prix et des réseaux sociaux pour trouver des opportunités d'arbitrage ou de tendance, et un Trader AI exécute des milliers de micro-échanges basés sur cette intelligence.

Bien que ce fonds entièrement autonome soit une illustration, certains éléments sont déjà réels. D'ici le premier trimestre 2025, il y avait des produits à destination des utilisateurs où l'on pouvait déposer des actifs et un agent AI prenait en charge la stratégie. Certaines DApps de gestion d'actifs crypto ont commencé à proposer des “coffres gérés par AI” promettant d'allouer dynamiquement du capital pour vous. Le terme “agent de rendement” était parfois utilisé pour les agents qui gèrent l'agrégation de rendement. Le bénéfice clé est l'efficacité et la vigilance : les fermiers DeFi humains dorment et peuvent manquer des opportunités ou avertissements soudains, tandis qu'un agent AI est toujours alerte et réagit en quelques millisecondes.

Bien sûr, confier votre argent à un AI soulève des questions de confiance, que nous aborderons plus tard. Mais la traction était indéniable – un certain nombre de projets DeFi ont rapporté que des utilisateurs avaient confié un TVL (Total Value Locked) significatif à des stratégies pilotées par AI. Les investisseurs voient les workflows DeFi multi-agents comme une avancée majeure, orchestrant les tâches complexes de farming de rendement et de gestion des risques.Contenu: agents that specialize (l'un trouve les meilleurs taux, l'autre exécute le rééquilibrage, un autre gère l'assurance via Nexus Mutual, etc.) pourraient améliorer considérablement les rendements et la gestion des risques. Cela s'aligne avec l'idée des “legos de la finance” dans la DeFi, maintenant avec de la “colle AI” entre les deux.

En bref, les agents AI dans la DeFi visent à maximiser les rendements et à gérer les risques automatiquement, donnant même aux utilisateurs occasionnels la possibilité de bénéficier de stratégies complexes. Ce cas d'utilisation est une évolution directe des robo-conseillers et des gestionnaires de portefeuille automatisés observés dans la finance traditionnelle, améliorée pour le paysage crypto décentralisé et en évolution rapide.

Trading et Investissement: Traders et Analystes Autonomes

S'il y a un domaine où la rapidité et l'analyse de données sont primordiales, c'est bien le trading – et les agents AI ont eu un impact majeur ici. Les marchés crypto fonctionnent 24/7 à l'échelle mondiale, et des décisions en une fraction de seconde peuvent faire une grande différence. Les agents de trading AI sont apparus pour capitaliser sur cela, fonctionnant comme des traders inlassables et analystes de marché qui exécutent des stratégies en continu.

Un des exemples les plus discutés au premier trimestre était AIXBT, un agent AI qui est essentiellement devenu une influence en trading crypto à part entière. Selon les rapports, AIXBT analyse les opinions de plus de 400 principaux influenceurs crypto et les tendances on-chain, puis partage ses [insights de marché synthétisés]. L'analyse de cet agent est devenue si populaire qu'il a rassemblé un énorme public (avec certaines données suggérant qu'il commandait 3 % du “mindshare” total de Crypto Twitter début 2025) et son jeton associé a atteint une valorisation supérieure à 500 millions de dollars. En effet, AIXBT a transformé l'arbitrage d'information en entreprise : en étant plus rapide et plus complet dans la digestion du sentiment du marché que n'importe quel humain, il a fourni des appels et des commentaires précieux, et les gens ont valorisé le “jugement” de l'agent avec de l'argent réel via son jeton.

Au-delà des flux sociaux, de nombreux agents AI participent directement à l'algorithmic trading sur les bourses. Ils vont de bots relativement simples améliorés avec des modèles de prévision AI à des systèmes très complexes. Un Trader AI Autonome peut ingérer des données en temps réel (prix, carnets d'ordres, nouvelles) et placer des ordres avec un [timing en sous-seconde]. Contrairement à un algorithme de trading haute fréquence rigide, le trader dirigé par AI pourrait adapter sa stratégie s’il remarque des changements de régime – par exemple, si un marché qui était borné commence à suivre une tendance, il pourrait passer de tactiques de retour à la moyenne à des suivis de tendance. Cette adaptabilité a été démontrée par des agents qui ont participé à l’arbitrage de volatilité pendant les événements d’actualités : ils pouvaient interpréter un gros titre d’actualité (en utilisant le NLP), prédire l’impact du marché et ajuster les positions en conséquence en quelques instants.

Nous avons également vu les agents AI utilisés par des individus comme assistants personnels de trading. Imaginez dire à un agent, “Surveille Ethereum et s'il commence à baisser rapidement, vends une partie de ma position, sinon achète progressivement sur les creux.” L'agent gère ensuite l'exécution. Cela libère les traders de la surveillance des graphiques 24/7. Certaines plateformes de trading crypto ont intégré des studios de bots AI où les utilisateurs pouvaient configurer leur propre agent avec des règles en langage clair et le faire trader via des clés API. La combinaison du GPT-4 (et de ses successeurs) avec des APIs de trading a permis une nouvelle vague de “traders AI DIY” sans avoir besoin de compétences en codage.

De manière significative, des configurations multi-agents ont également été appliquées dans le trading. Comme décrit précédemment, un écosystème pourrait avoir un agent AI comme le Scanner de Marché, un autre comme l'Exécuteur de Transactions, et un autre comme le [Gestionnaire de Risques]. En séparant les rôles, chaque agent peut se spécialiser puis partager des informations ou des commandes entre eux. Par exemple, un agent pourrait se concentrer uniquement sur l’analyse du sentiment sur Twitter ou des mouvements de gros portefeuilles (alertes de baleine) et signaler à un autre agent lorsqu’un événement notable se produit, comme "afflux important vers l'échange détecté, possible vente massive imminente". L'agent de trading reçoit cette information et réduit peut-être l'exposition de manière préventive. Tout cela peut se produire sans présence humaine, créant une pile de trading autonome qui fonctionne en continu.

Les cas d’utilisation réels au premier trimestre comprenaient des agents d’arbitrage exploitant les différences de prix entre les DEXs, des agents de gestion de liquidité pour le market making, et des agents de trading de dérivés gérant les positions de contrats à terme perpétuels avec une couverture dirigée par AI. Quelques fonds crypto ont même affirmé utiliser des agents AI pour gérer des portefeuilles entiers, où les humains définissent la stratégie globale et les limites de risque, mais l’AI décide des transactions spécifiques. Bien que les performances de ces traders AI varient, certains rapports anecdotiques les ont montrés surpassant les portefeuilles humains moyens durant le trimestre, grâce en grande partie à leur capacité à réagir instantanément et sans émotion aux mouvements du marché.

En résumé, le cas d'utilisation du trading pour les agents AI concerne la vitesse, l'adaptabilité et l'ampleur de l'analyse. Ils agissent comme des traders toujours actifs et sans émotion qui peuvent analyser un océan de données (prix, actualités, flux sociaux, données on-chain) et exécuter un plan en temps réel. Dans les marchés crypto volatils du premier trimestre de 2025, cela s'est avéré inestimable pour beaucoup cherchant un avantage ou simplement la tranquillité d'esprit que “quelqu'un” (même si pas humain) surveille les marchés en leur nom.

DAOs et Gouvernance On-Chain: Les Agents AI comme Décideurs

Les Organisations Autonomes Décentralisées (DAOs) sont essentiellement des mécanismes de gouvernance collective sur la blockchain – elles gèrent des fonds ou des protocoles par le vote collectif. Fait intéressant, les agents AI ont commencé à participer aux DAOs, et même à en diriger certains. C'est un cas d'autonomie au niveau organisationnel : un agent AI peut-il agir en tant que membre dirigeant, ou même être le cœur d'un DAO, prenant des décisions pour le bénéfice de la communauté ?

Un cas qui a fait la une des journaux est [ai16z] tel que mentionné plus tôt. Le projet est décrit comme le premier DAO dirigé par un agent AI autonome. En pratique, ai16z a une personnalité AI inspirée de Marc Andreessen, prenant des décisions d'investissement de manière semblable à du capital-risque. Les détenteurs de jetons parient essentiellement sur l'acuité de l'AI pour allouer le capital judicieusement. L'agent utilise un cadre de simulation multi-agents appelé Eliza pour interagir sur diverses plateformes et maintenir une “personnalité” cohérente. Il a même des votes de gouvernance où les propositions de l’AI sont exécutées si les détenteurs de jetons y consentent. Cela renverse le script habituel des DAOs : au lieu que les humains proposent et votent tandis que les bots exécutent automatiquement, ici un AI propose des actions et les humains votent pour les ratifier ou les veto. Le succès du jeton ai16z (atteignant une capitalisation de marché de 2 milliards de dollars et offrant un APY substantiel pour la mise) indique que beaucoup ont trouvé ce concept attrayant – faire confiance à une AI pour diriger un DAO d'investissement basé sur la logique orientée par les données, supposément libre de biais humains.

Au-delà des organisations entièrement dirigées par AI, les agents AI servent également de délégués ou d'analystes dans des DAOs plus traditionnels. Certains DAOs ont des milliers de propositions, de publications sur des forums et de discussions off-chain – trop pour qu'une seule personne puisse suivre. Des agents AI ont été déployés pour résumer les propositions de gouvernance, évaluer les impacts potentiels et même voter automatiquement selon des critères prédéfinis. Par exemple, un DAO de trésorerie d'un protocole DeFi pourrait employer un agent AI pour analyser toutes les demandes de financement et signaler celles qui répondent à certains critères de ROI ou de risque, puis voter automatiquement “Oui” ou “Non” sur la base de cette analyse. Ce type d’agent agit comme un mandataire pour un votant (qu’il s’agisse d’un individu ou d’une communauté entière qui lui fait confiance). Au premier trimestre de 2025, il y a eu de premières expériences où de plus petits détenteurs de jetons ont regroupé leurs votes et laissé un agent AI voter en leur nom, créant effectivement un “pool de délégation AI” en gouvernance. L'agent voterait dans ce qu'il déterminait être le meilleur intérêt du pool, après analyse des arguments et des métriques on-chain.

Un autre cas d'utilisation intrigant est celui des trésoriers AI. Les DAOs détiennent souvent de grandes trésoreries nécessitant une gestion – investir pour des rendements, diversifier les actifs, budgétiser les dépenses. Les agents AI peuvent prendre le rôle de gestion de trésorerie, décidant comment allouer les fonds selon des lignes directrices données par la communauté. Un DAO pourrait dire, “gardez X mois de fonds en stablecoins, allouez Y% à un rendement à faible risque, Z% à des opportunités de croissance,” et un agent AI pourrait ensuite mettre en œuvre cette politique et l’ajuster à mesure que les marchés évoluent. C’est similaire au cas d'utilisation dans la DeFi mais opérant à l'intérieur des limites d’un mandat communautaire.

Le bénéfice de l'AI dans la gouvernance réside à nouveau dans l’efficacité et le traitement des données. Un agent AI ne s’ennuie pas à lire 50 messages sur un forum à propos d'une proposition – il peut les résumer en quelques secondes et extraire les points essentiels. Il peut détecter des modèles (par exemple, “cette proposition est similaire à celle du trimestre dernier qui a échoué, les préoccupations seront probablement X, Y, Z”). En théorie, il peut aussi être plus objectif – pas influencé par la politique ou le gain personnel, s’il est programmé pour maximiser les métriques à long terme du DAO.

Cependant, donner du pouvoir à l'AI dans les DAOs est aussi source de débats. Il y a un débat en cours : le code est loi, mais le code peut-il vraiment comprendre les implications sociales et à long terme des décisions ? Au premier trimestre 2025, l’approche était prudente: les agents AI conseillaient principalement ou exécutaient des tâches clairement définies, plutôt que de diriger unilatéralement des DAOs (à l'exception d'expériences audacieuses comme ai16z). Cependant, la tendance est que, comme les agents AI font leurs preuves dans des rôles plus étroits, les communautés pourraient leur faire davantage confiance.Plus d'autorité. Il est concevable qu'à la fin de 2025, nous verrons des propositions de DAO rédigées par des agents IA et adoptées parce que la communauté aura reconnu les antécédents de l'agent en matière de décisions éclairées.

En résumé, les agents IA dans les DAO agissent en tant que participants intelligents – des analyseurs de propositions et des mandataires de vote aux leaders autonomes à part entière dans les organisations expérimentales. Cela élargit la signification d'« autonome » dans les Decentralized Autonomous Organization : non seulement autonome dans l'exécution, mais aussi potentiellement dans la prise de décision.

NFTs et Contenu Créatif : Agents IA en tant que Créateurs et Curateurs

Le boom des NFT des années précédentes portait principalement sur l'art numérique et les objets de collection, mais les agents IA ajoutent une nouvelle dimension : création de contenu dynamique et interaction. Au premier trimestre 2025, nous avons commencé à voir des agents propulsés par l'IA jouer des rôles dans l'économie des NFT et des créateurs, à la fois en générant de nouveaux contenus et en gérant des collections ou des communautés existantes.

L'une des applications les plus simples est l'art généré par l'IA et les objets de collection. Les plateformes expérimentant avec des “agents de NFT génératifs” permettent à une IA de créer continuellement de nouvelles œuvres d'art NFT ou de la musique en fonction de certains paramètres, réagissant même aux tendances. Par exemple, un agent IA pourrait surveiller quels styles ou thèmes se vendent bien sur les marchés NFT et générer ensuite de nouvelles pièces à frapper et à mettre en vente, ajustant son style à la demande du public. Cela fait effectivement de l'agent un artiste autonome.

Certains collectionneurs de NFT installent des agents pour faire des choses comme composer des NFTs musicaux ou créer des designs de cartes à collectionner. L'agent pourrait ensuite automatiquement les lister sur des places de marché, gérer les prix (peut-être en diminuant les prix si elles ne se vendent pas, ou en augmentant si la demande est forte), et transférer les recettes à son portefeuille ou à celui du propriétaire. Bien que l'art génératif par IA ne soit pas nouveau, l'intégration avec la frappe et la vente en chaîne crée un pipeline complet où l'IA non seulement crée, mais commercialise également la création par elle-même.

Une autre application est la gestion de communauté pour les projets NFT. Les collections NFT populaires ont souvent des communautés Discord/Telegram qui nécessitent une modération, des réponses aux FAQ et de l'engagement. Les agents conversationnels IA ont été employés pour servir de guides communautaires 24h/24 et 7j/7 – répondant aux questions des détenteurs (par exemple, “Quand est le prochain airdrop pour les propriétaires de NFT ?”), fournissant des informations sur la manière de staker ou d'utiliser les NFTs, et même la construction de lore (certains projets NFT ont un lore ou une narration fictive, et les agents IA peuvent jouer des rôles pour rendre la communauté plus immersive). Un article sur AI Agents note que ces agents peuvent fournir un soutien éducatif en simplifiant le jargon et les concepts cryptographiques pour les débutants – cela s'étend aux communautés NFT où les nouveaux venus ont souvent besoin d'aide pour comprendre le projet. En automatisant ces interactions, les projets maintiennent leur communauté engagée sans modérateurs humains 24h/24 et 7j/7, surtout à travers les fuseaux horaires.

Il y a aussi un croisement entre les agents IA et les NFT sous la forme d'influenceurs virtuels ou de personnalités propulsées par l'IA. Nous avons déjà mentionné AIXBT sur Twitter. Nous pouvons considérer cela comme une sorte de NFT en soi – non pas qu'il s'agisse d'une image statique, mais c'est une personnalité numérique avec une capacité de suivi et une valeur tokenisée. De même, des projets comme Luna sur la plateforme Virtuals présentent un agent IA qui agit en tant que vocaliste IA et personnalité des médias sociaux. La mission de Luna est de faire croître son audience à 100k, elle dépense même son propre trésor pour commander des artistes réels pour des graffitis et embauche d'autres agents IA pour la création de contenu.

Cela brouille la ligne entre les NFTs (en tant que personnages numériques uniques) et les agents IA (en tant qu'acteurs autonomes). Essentiellement, Luna est comme un personnage de NFT qui est vivant, prenant des décisions pour accroître sa renommée et la valeur de ses tokens. Nous pouvons imaginer des agents IA similaires représentant des personnages de jeux, des idoles virtuelles, ou des mascottes de marque qui interagissent avec les fans et mènent des initiatives de marketing de manière autonome. Ils pourraient lancer des objets de collection NFT à tirage limité d'eux-mêmes pour les fans, etc. Ce concept d'influenceurs virtuels autonomes est né à la fois des tendances NFT et IA.

Luna IA et ses capacités

Du point de vue des collectionneurs ou créateurs de NFT, les agents IA sont également pratiques pour la gestion et la découverte de portefeuilles. Un agent pourrait gérer sa collection de NFT : suivre les valeurs du marché, trouver des acheteurs ou des opportunités d'échange, vous alerter sur les nouvelles tendances qui correspondent à vos goûts, ou même enchérir aux enchères pour vous dans les limites fixées. Étant donné la surcharge des marchés NFT, avoir une IA pour sélectionner ce qui en vaut la peine est précieux. Certains services au premier trimestre ont offert des “conseillers” IA qui vous indiquent quels projets NFT ont une activité on-chain inhabituelle (comme des baleines achetant, ce qui pourrait indiquer une hausse de prix à venir).

Un exemple concret : le jeu Kuroro Wilds (cité dans Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) a utilisé un agent IA dans le cadre de sa campagne play-to-airdrop. Dans ce jeu de rôle, l'agent IA de la campagne (ou système IA) a surveillé les joueurs complétant des quêtes et des tâches sociales, puis les a récompensés avec des points convertibles en futurs jetons KURO. C'est en fait un mécanisme de distribution piloté par l'IA – garantissant un véritable engagement des joueurs en vérifiant algorithmiquement les actions et en distribuant les récompenses, quelque chose qui serait fastidieux à gérer manuellement pour des milliers de joueurs. Cela a créé un système de récompense dynamique et réactif qui s'ajuste à mesure que les joueurs y participent, rendant l'airdrop plus engageant et équitable. Dans un sens plus large, tout projet NFT ou de jeu pourrait employer des agents de manière similaire pour gérer des programmes de récompenses, des airdrops, ou des économies de jeu en temps réel.

En résumé, les agents IA dans les NFT et les cercles crypto créatifs servent de créateurs, curateurs et gestionnaires. Ils génèrent du contenu (art, musique, histoires), interagissent avec les communautés en tant que représentants toujours disponibles, et optimisent la collection et la distribution des collectibles numériques. Cela injecte une nouvelle vie dans les NFTs – allant au-delà des médias statiques vers quelque chose de plus proche des entités ou services vivants, ce qui convient tout à fait au concept évolutif du métavers.

Jeux et Métavers : Participants au Jeu Autonomes

Les plateformes de jeux blockchain et de métavers ont également commencé à adopter des agents IA, pour créer des mondes plus dynamiques et interactifs. Les jeux sont essentiellement des systèmes complexes de règles – un terrain de jeu idéal pour l'IA pour naviguer et trouver des stratégies optimales ou pour simuler des personnages intelligents. Au premier trimestre 2025, nous avons vu les premières utilisations d'agents IA en tant que joueurs et personnages non-joueurs (PNJ) dans les jeux crypto.

Du côté des joueurs, les agents IA peuvent jouer aux jeux play-to-earn (P2E) pour gagner des récompenses au nom des utilisateurs. Cela peut sembler du botting (et en effet, cela flirte avec une ligne difficile), mais certains jeux autorisent ou même encouragent certaines formes d'automatisation. Par exemple, dans un jeu de monde virtuel où des tâches routinières permettent de gagner des tokens, un utilisateur pourrait déployer un agent IA pour accomplir ces tâches en continu. La différence par rapport à un macro basique est qu'un agent IA pourrait réellement apprendre les mécaniques du jeu et optimiser son style de jeu – découvrant potentiellement de nouvelles stratégies ou opportunités d'arbitrage dans l'économie du jeu. Il y a eu des cas où des agents IA géraient plusieurs comptes de jeu pour exploiter des tokens de jeu échangeables sur des plateformes d'échange, agissant effectivement comme des “bourses d'études” autonomes (empruntant un terme des jours d'Axie Infinity). Cependant, les développeurs de jeux sont prudents, car une utilisation incontrôlée des agents peut déséquilibrer un jeu. Ainsi, les applications plus intéressantes sont celles où les jeux intègrent les agents de manière conçue.

Par exemple, Kuroro Wilds, le RPG mentionné précédemment, a non seulement utilisé un agent IA pour son système de récompense mais pourrait ouvrir la voie à des personnages propulsés par l'IA dans son gameplay. La description de Kuroro Wilds met en valeur son histoire captivante et ses quêtes – on peut imaginer des agents IA contrôlant certains monstres ou donneurs de quêtes qui s'adaptent aux actions des joueurs. Même si Kuroro lui-même n'a pas encore entièrement réalisé cela, d'autres projets ont fait allusion à des PNJ propulsés par l'IA. Un agent PNJ dans un jeu blockchain pourrait ajuster sa difficulté ou son dialogue en fonction du comportement des joueurs. Étant donné que les jeux blockchain ont souvent des actifs persistants (comme un PNJ pourrait laisser tomber un token ou un NFT), utiliser l'IA pour réguler ces drops en fonction de l'offre/demande pourrait aider l'économie du jeu à rester équilibrée.

Un autre domaine est celui des plateformes de métavers – des espaces virtuels partagés souvent liés aux NFTs. Les agents IA sont employés comme assistants virtuels ou hôtes dans ces mondes. Par exemple, si vous entrez dans une galerie virtuelle, un agent IA pourrait vous accueillir, répondre à des questions sur l'art (tirer des informations d'IPFS ou de la provenance on-chain du NFT), et même faciliter un achat en vous guidant à travers une interaction de contrat intelligent. Essentiellement, ils agissent comme les “locaux IA” du métavers, le rendant plus vivant. Sans eux, de nombreux espaces de métavers se sentent vides à moins que de vraies personnes ne soient connectées en même temps ; les agents peuvent combler cet écart en étant présents 24h/24 et 7j/7.

Des jeux comme Axie Infinity utilisaient déjà des scripts automatisés historiquement, mais les agents du premier trimestre 2025 sont bien plus avancés – ils peuvent véritablement élaborer des stratégies dans des jeux compétitifs. Il y avait des discussions dans la communauté à propos du développement d'agents IA qui pourraient s'entraîner avec l'apprentissage par renforcement pour exceller dans les jeux blockchain, ce qui pourrait un jour mener à des compétitions IA contre IA on-chain (possiblement un nouveau sport de spectateur, semblable aux tournois d'échecs IA mais avec des tokens en jeu !). Quelques premières expériences ont vu des IA apprendre à...Content: jeux de style cartes à collectionner sur blockchain, trouvant des combinaisons de cartes nouvelles que les joueurs humains n’avaient pas. Ce type d'exploration peut enrichir le métagame ou même aider les développeurs à identifier si certains atouts sont trop puissants.

En résumé, dans les jeux vidéo, les agents IA servent à la fois d'assistants et de challengers – ils peuvent automatiser les parties ennuyeuses pour les joueurs (gagner des jetons, accomplir des quêtes répétitives), ou ils peuvent faire partie intégrante du jeu (PNJ intelligents, événements dynamiques). La vision ultime est que les jeux puissent fonctionner en grande partie de manière autonome avec des contenus et des personnages pilotés par l'IA, ce qui correspond bien à l'éthique décentralisée – imaginez un monde de jeu qui continue d'évoluer même si l'équipe de développement initiale se retire, car les agents IA le maintiennent vivant et intéressant.

C’est le début, mais le premier trimestre 2025 a montré un aperçu de la manière dont les agents IA pourraient transformer les jeux Web3 en une expérience plus autonome et immersive, où tous les personnages rencontrés ne sont pas humains, mais peuvent néanmoins être engageants et bénéfiques pour l'écosystème.

Principales plateformes, projets et jetons d'agents IA qui mènent l'espace

En tant que tendance des agents IA décolle, certaines plateformes et projets sont apparus comme la colonne vertébrale de ce nouvel écosystème, chacun contribuant de différentes manières – de la fourniture d'infrastructure à l'émission de jetons populaires auxquels les investisseurs se sont rués. Voici quelques-uns des principaux acteurs et jetons qui façonnent l'espace des agents IA au premier trimestre 2025 :

Virtuals Protocol (VIRTUAL): Souvent mentionné comme le point de départ de l'explosion des agents IA, Virtuals est une plateforme décentralisée (lancée en 2021) qui facilite la création, le déploiement et la monétisation d'agents IA sur la blockchain. Virtuals fournit un framework appelé GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) pour créer des agents avec un minimum de code, en utilisant des composants modulaires. Essentiellement, les utilisateurs peuvent concevoir un agent IA (définir sa mission, intégrer des modèles IA comme le langage ou la vision, définir ses permissions et son budget) et ensuite le frapper comme un jeton ERC-20 sur Virtuals. Chaque jeton agent représente une part/instance de cet agent. Cette innovation des agents IA tokenisés est cruciale – cela signifie que les agents peuvent être possédés, échangés et avoir leurs propres micro-économies. Par exemple, si un agent devient populaire ou rentable, la demande pour son jeton augmente, bénéficiant aux détenteurs. Virtuals a également introduit un modèle de copropriété, permettant à plusieurs développeurs de collaborer sur un agent et de partager ses revenus (qui sont distribués via des règles on-chain).
ai16z (AI16Z token): Ce projet a attiré l'attention à la fois pour son hommage humoristique à une légende du capital-risque et pour son modèle pionnier de DAO gouvernée par l'IA. Lancé fin 2024, ai16z a déployé un agent IA (surnommé “Marc” après Andreessen) comme tête opérationnelle d'un fonds de capital-risque décentralisé. L'agent utilise le framework multi-agents Eliza pour coordonner les décisions à travers les plateformes, maintenant une stratégie cohérente. Le jeton AI16Z agit à la fois comme gouvernance et utilitaire – les détenteurs peuvent voter sur les propositions et le jeton est utilisé pour les transactions au sein de l'écosystème.
Fetch.ai / Alliance d'Intelligence Artificielle Supérieure (Artificial Superintelligence Alliance) (FET): Tous les acteurs clés n’étaient pas nouveaux en 2025. Fetch.ai (FET) existe depuis quelques années, construisant un cadre et un réseau d'agents IA. En 2025, Fetch.ai a uni ses forces avec SingularityNET et Ocean Protocol pour former ce qu'ils ont appelé l'Alliance d'Intelligence Artificielle Supérieure (ASI Alliance).
OriginTrail (TRAC): À première vue, OriginTrail concerne la chaîne d'approvisionnement et les données Web3, pas les agents IA. Alors pourquoi est-il compté parmi les “jetons d'agents IA à surveiller”? La raison est que de bonnes données sont le carburant pour une bonne IA.
Autres Notables: Il y a d'autres noms émergents : ChainGPT a lancé des agents IA orientés vers l'analyse on-chain et même un contenu comique. BULLY a été cité comme exemple de “meme coin d'agent IA”, combinant des récits IA avec la culture meme dans l'écosystème Virtuals.

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Considérant les assistants d'interface alimentés par l'IA, etc., montrant comment les grands acteurs pourraient intégrer la technologie des agents sans lancer leur propre jeton.

Principales Tendances et Technologies Propulsant les Agents d’IA

Plusieurs tendances et développements technologiques importants ont convergé fin 2024 et au premier trimestre 2025 pour propulser la montée des agents d’IA dans le secteur crypto. Comprendre ces phénomènes permet de saisir pourquoi cela se produit maintenant et où cela va mener :

Le "Moment iPhone" pour l'IA : Modèles Avancés et Percées Open Source

Les agents d'IA ont bénéficié immensément des avancées rapides dans les capacités des modèles d'IA. De nombreux experts se réfèrent à la fin 2024/début 2025 comme un "moment iPhone" pour l'IA - un point où la technologie IA est devenue suffisamment conviviale et puissante pour susciter une adoption massive. Deux développements se démarquent :

Les modèles de langage étendus (LLM) ont atteint de nouveaux sommets : Avec le GPT-4 d'OpenAI fixant la barre haute, la communauté open source a répondu avec des modèles comme Llama 2 puis DeepSeek-R1. Ce dernier, développé par une startup chinoise DeepSeek, a atteint des performances comparables aux modèles américains de pointe mais à une fraction du coût. En janvier 2025, DeepSeek-R1 a été lancé et vanté être 20 à 50 fois moins cher à utiliser que le modèle comparable d'OpenAI. C'est un véritable changement: tout à coup, exécuter un agent d'IA assez sophistiqué est devenu économiquement faisable pour un plus grand éventail de projets crypto (qui peuvent ne pas avoir les poches suffisamment profondes pour appeler des API coûteuses des milliers de fois). L'analyse de Switchere sur DeepSeek a noté que l'adoption de R1 pourrait être clé pour les plateformes d'agents IA afin de réduire les dépenses et de se concentrer sur l'utilité au lieu de la hype (Comment DeepSeek Peut Affecter les Jetons Agents IA). En effet, des projets ont rapidement intégré R1 ou des modèles similaires ; par exemple, une première vague d’agents IA utilisant des modèles personnalisés basés sur DeepSeek a été lancée comme preuve que des performances élevées peuvent être atteintes à moindre coût (Le Premier Agent IA Blockchain Intègre un Modèle Personnalisé DeepSeek).

L'implication plus large est que l'IA n'est plus un goulet d'étranglement; la qualité du raisonnement, de la compréhension du langage et même du multitâche que les agents possèdent maintenant est bien en avance sur ce qu'elle était avec les modèles de l'ère 2022. Ce "coup de pouce en intelligence" signifie que les agents peuvent gérer des tâches plus complexes de manière autonome (ce qui les rend réellement utiles, et pas seulement des gadgets). Cela démocratise aussi l'espace - une petite équipe de développeurs peut intégrer un modèle à la pointe de la technologie sans faire faillite, souvent en utilisant des frameworks ouverts sur HuggingFace ou similaires.

Cadres d’IA multiformats et spécialisés : De pair avec de meilleurs modèles sont venus des cadres adaptés aux opérations d'agent. Par exemple, le cadre Eliza permet des simulations multi-agents où les agents maintiennent identité et connaissances à travers différents environnements. Des techniques comme le Chain-of-Thought (CoT) et les Tree-of-Thoughts ont été intégrées dans le raisonnement des agents pour améliorer la profondeur de prise de décision. Cela a aidé les agents à décomposer les problèmes en sous-tâches plus efficacement (important pour des flux de travail complexes comme, "Analyser ce nouveau jeton, décider si c'est une arnaque, puis formuler une stratégie d'investissement"). Les agents ont également commencé à utiliser la Génération Augmentée par la Récupération (RAG) avec des bases de données vectorielles, ce qui signifie qu'ils pourraient avoir une mémoire à long terme et récupérer des informations pertinentes à la volée, plutôt que d'être limités par la fenêtre de contexte fixe d'un LLM. Tout cela combiné à rendre les agents d'IA plus intelligents, plus fiables et meilleurs en action en temps réel que leurs prédécesseurs.

Le résultat de ces avancées en IA est clair : les agents crypto autonomes sont devenus réellement pratiques en 2025. Auparavant, un agent échouerait peut-être fréquemment ou fournirait des informations incorrectes en raison des limites du modèle. Maintenant, avec une cognition proche de celle du GPT-4 disponible et rentable, les agents peuvent vraiment imiter ce qu'un expert humain pourrait faire, au moins dans des domaines définis. Cela a incité les entrepreneurs et les développeurs à essayer les agents dans toutes sortes de niches, convaincus que l'IA peut le gérer.

Systèmes Multi-Agents et Orchestration

À mesure que les agents d'IA individuels devenaient plus capables, une tendance émergente est de les mettre en réseau dans des systèmes multi-agents pour s'attaquer à des processus complexes en plusieurs étapes. Plutôt qu'une IA monolithique essayant de tout faire, nous créons un ensemble d'agents spécialisés qui collaborent. Cette idée existe depuis un moment dans la recherche IA, mais le domaine crypto offre un terrain de jeu unique pour la mettre en œuvre, car les agents peuvent effectuer des transactions et communiquer en chaîne avec transparence.

Au premier trimestre 2025, nous avons vu des designs où, par exemple, une plateforme DeFi déploierait différents agents pour différents rôles : un agent spécialisé dans la surveillance des marchés de prêt, un autre dans l'exécution du refinancement de la dette, un autre dans l'agriculture de rendement, etc., tous sous une stratégie-parapluie. La plateforme orchestre alors effectivement ces agents comme une équipe, souvent avec un agent "gestionnaire" ou un contrat intelligent coordonnateur assurant qu'ils travaillent vers l'objectif unifié de l'utilisateur.

Les experts de l'industrie ont explicitement souligné que les flux de travail multi-agents orchestrés sont censés être le prochain grand saut pour l'IA dans la blockchain. Les investisseurs s'intéressent aux équipes construisant le middleware et les protocoles pour coordonner des essaims d'agents. Cela inclut des éléments comme la standardisation de la communication entre agents (peut-être sur un protocole comme libp2p ou utilisant des événements en chaîne), comment ils négocient des tâches entre eux, et comment résoudre les conflits si deux agents ont des suggestions différentes.

Une direction concrète est les places de marché pour agents IA - imaginez un marché ouvert où un agent peut en embaucher un autre pour une sous-tâche. Cela s'est produit dans certains scénarios de Virtuals : un agent avec un budget peut afficher une demande ("J'ai besoin d'une image créée pour mon poste, paierai 0,01 ETH") et un autre agent spécialisé dans la génération d'images l'accomplit. Tout est automatisé. Cela crée effectivement une économie de services autonomes en chaîne. Certains projets comme HyperSDK (nom hypothétique ici pour l'illustration) pourraient viser à être la plateforme permettant un tel commerce agen-to-agent de manière fiable.

Un autre aspect est les plateformes de lancement et incubateurs pour agents, que nous avons abordé avec Virtuals. L'idée d'une plateforme de lancement IA est de rationaliser la mise sur le marché de nouveaux agents, y compris leur financement (comme un DAO ou des investisseurs fournissant le capital initial au trésor de l'agent) et le partage d'infrastructure. Plusieurs projets de plateformes de lancement - avec des jetons comme CLANKER, VVAIFU, MAX - sont apparus, se concentrant sur le financement et la promotion des nouvelles idées d'agents. Ils créent une roue d'élan : si un agent de leur écurie devient un succès incontournable (comme un bot de trading super utile que tout le monde veut utiliser), le jeton et la réputation de la plateforme de lancement montent en flèche, ce qui attire ensuite plus de talents et de financements, et ainsi de suite. La prudence, comme mentionné, est que celles-ci ont besoin d'un pipeline de "projets à succès" pour maintenir l'élan, sinon l'intérêt pourrait s'estomper entre les gros succès.

Enfin, l’étalonnage et l’évaluation sont devenus plus en avant - comment savoir si l’Agent A est meilleur que l’Agent B pour une tâche ? Des outils comme le GAIA benchmark ont été développés pour tester les agents IA sur la résolution de problèmes du monde réel. Dans un résultat, le cadre Eliza a obtenu un score ~19,4% sur GAIA, ce qui, bien que n'étant pas le meilleur, a démontré une capacité solide pour des cas d'utilisation Web3. Ce type de métrique aide à orienter les améliorations et donne également aux investisseurs un moyen de juger si une technologie d'agent IA est vraiment innovante ou juste du marketing.

En résumé, les systèmes multi-agents et leur orchestration rendent les agents d'IA évolutifs et modulaires. Plutôt qu'un généraliste, la tendance est à des équipes d'agents spécialistes coordonnés pour des performances globales accrues - très semblable à la façon dont les organisations complexes fonctionnent dans la société humaine, mais ici les "employés" sont des programmes IA. Le premier trimestre 2025 a vu la mise en place de cela avec des plateformes de lancement et des cadres, et il est probable que cela s'accélère à mesure que des histoires de succès émergent.

Intégration Approfondie avec la Technologie Blockchain (DeFi, Contrats Intelligents, Oracles)

Les agents IA ne prospéreraient pas sans les technologies blockchain qui leur permettent de réellement faire des choses. Une tendance au premier trimestre est l'intégration approfondie des agents IA avec diverses parties de la pile technologique crypto, permettant des actions plus efficaces et sécurisées:

Oracles et Flux de Données Plus Intelligents : Les agents dépendent de données, et des projets comme API3, Chainlink ont commencé à adapter les services oracle pour l'utilisation par l'IA. Par exemple, un agent IA pourrait avoir besoin d'un flux personnalisé qui agrège non seulement le prix, mais aussi des indices de volatilité, un indice de sentiment social, etc. Les réseaux d'oracles ont commencé à offrir des produits de données composites auxquels les agents peuvent souscrire en chaîne, payant avec des jetons pour chaque mise à jour. Cette synergie garantit que les agents agissent sur des données de haute qualité. En retour, certains agents IA ont été utilisés pour améliorer les oracles eux-mêmes - par exemple, Chainlink expérimentant avec l'IA pour détecter des points de données aberrants ou des tentatives de manipulation d'oracle en temps réel, essentiellement un chien de garde IA pour améliorer la sécurité des oracles.
Portefeuilles de Contrats Intelligents et Abstraction de Compte : L'essor de l'abstraction de compte (ERC-4337) sur Ethereum a facilité l'existence de portefeuilles de contrats intelligents, qui peuvent être programmés avec des politiques. De nombreux agents IA contrôlant des fonds utilisent ces portefeuilles intelligents pour qu'ils puissent exécuter des séquences complexes comme "si condition X, alors signer la transaction Y". L'abstraction de compte permet également des éléments comme les frais sponsorisés (un agent pourrait avoir une adresse sponsor payant pour l'essence, donc il n'a pas besoin de gérer l'ETH pour l'essence lui-même, simplifiant son opération). Nous avons vu des méta-transactions utilisées où un agent soumet une intention et un autre service paie l'essence pour l'exécuter, ce qui aide en UX où les agents agissent.Content: pour les utilisateurs sans nécessiter une approbation en temps réel (l'utilisateur a donné une approbation large à l'avance). En gros, l'infrastructure blockchain s'adapte pour permettre aux transactions pilotées par IA de se dérouler plus facilement.
Chaînes dédiées et protocoles pour agents IA : Il y a une notion de “Chaînes d'agents” – des blockchains ou sous-réseaux optimisés pour l'activité des agents IA. Par exemple, un réseau pourrait prioriser la rapide finalité et le haut débit, permettant aux agents d'interagir fréquemment sans une latence élevée ou un coût élevé. Certains projets ont laissé entendre qu'ils pourraient lancer des chaînes latérales spécifiquement pour héberger des essaims d'agents IA (peut-être avec un support intégré pour les protocoles de communication des agents au niveau du consensus). Bien qu'aucun n'ait été lancé en Q1, le concept est flotant et pourrait se matérialiser plus tard en 2025.
Modèles de jetons déflationnistes ou basés sur l'utilité : Une tendance dans la tokenomics pour les plateformes d'agents consiste à s'assurer que la valeur du jeton est liée à une utilisation réelle. Par exemple, Virtuals ont vu une appréciation du token orientée par l'activité car plus il y a d'agents et de copropriétaires, plus VIRTUAL est nécessaire ou brûlé en frais. Un autre exemple est l'exigence de mise en jeu de jetons de la plateforme pour créer ou faire fonctionner un agent (assurant que certains acteurs soient engagés pour que les agents indésirables soient dissuadés). Les jetons d'agents IA adoptent de plus en plus des modèles où la demande de jetons augmente avec le nombre d'agents actifs et leur succès, plutôt que par pure spéculation. Cette tendance est empruntée à la DeFi (où, par exemple, la valeur d'un jeton DEX provient des frais de trading). Elle vise à répondre à l'engouement en intégrant l'utilité.
Cadres de sécurité et bacs à sable : Reconnaissant les risques de donner un accès aux fonds au code IA, certains projets ont mis en œuvre des environnements de bac à sable et des dispositifs de sécurité pour les agents. Par exemple, le portefeuille de contrat intelligent d'un agent peut avoir une règle : ne peut pas envoyer plus de X montant par jour sans approbation multi-sig, ou un disjoncteur d'urgence si un comportement anormal est détecté. Ces mesures ont été discutées dans les cercles de sécurité pour s'assurer qu'une IA malveillante ou piratée ne vide pas tout en une fois. De plus, les outils d'audit sont étendus à la logique des agents IA (au-delà du simple code de contrat intelligent, en auditant les stratégies ou les données d'entraînement pour s'assurer qu'il n'y a pas de porte dérobée malveillante). Bien que cela évolue encore, c'est une intégration vitale de la vision de la sécurité de la blockchain dans le domaine des agents IA.

En essence, la technologie blockchain et les agents IA co-évoluent – la blockchain fournit les rails et les garde-fous pour que les agents opèrent, et la montée en puissance de l'utilisation des agents influence la conception de nouvelles caractéristiques ou protocoles de blockchain (plus de flexibilité, plus de sécurité, plus de disponibilité des données). Ce cycle vertueux est une tendance clé rendant la “web agentique” une possibilité réaliste.

Phénomène communautaire et culturel : mèmes, engouement et éducation

Aucune tendance crypto n'est complète sans un élément culturel. Les agents IA n'ont pas surgi dans un vide de pure technologie; ils ont été alimentés par la fascination communautaire, la culture des mèmes et un sens plus large de la narration.

Pouvoir mémétique : La notion d'“agents autonomes” se prêtait aux mèmes et à l'anthropomorphisation. Les utilisateurs de crypto sur Twitter faisaient des blagues sur les “AI degens” qui se lançaient dans des pièces à 3 heures du matin ou des agents faisant le “travail de Dieu” en postant des mèmes (comme l'a fait Truth Terminal). Des mèmes sont apparus qui s'appuyaient sur le thème de l'agent – par exemple, des jetons qui n'avaient pas vraiment d'IA mais qui étaient nommés avec des mots à la mode IA pour attirer la foule (ceci est analogue à la façon dont toute pièce avec “Inu” dans son nom a décollé lors des folies des mèmes). Les discussions ont laissé entendre que nous avons traversé une phase d'engouement alimentée par les mèmes. Les projets comme BULLY (une pièce sur l'écosystème de Virtuals) exemplifient des mèmes d'agents IA prospérant grâce au soutien communautaire et à la tendance, avec un potentiel viral rapide. Bien que beaucoup de ces monnaies ne durent probablement pas, elles ont augmenté la visibilité – soudainement même les traders occasionnels connaissaient “agent IA” comme un mot à la mode, alimentant encore plus le cycle d'intérêt.
Éducation et accessibilité : Intéressamment, une tendance positive est que de nombreux projets d'agents IA ont investi dans l'éducation des utilisateurs sur la crypto et l'IA. Comme un agent IA a souvent une interface de chatbot, les nouveaux venus ont trouvé plus facile de poser des questions à l'agent et d'apprendre. Par exemple, quelqu'un pouvait apprendre le staking ou comment utiliser une plateforme DeFi en dialoguant avec un agent IA intégré à cette plateforme. Cela a pour effet de faire entrer plus de gens - il n'est pas nécessaire de lire des dizaines de documents, vous pouvez simplement demander à l'assistant IA. Ainsi, à mesure que plus de plateformes intègrent des agents IA en tant que front-end ou support, la barrière à l'entrée pour utiliser des services crypto est tombée. Cette tendance pourrait considérablement élargir l'adoption des cryptos si elle continue (imaginez que chaque portefeuille ait un tuteur IA, chaque DApp ait un guide IA).
Open Source et développement communautaire : La tendance des agents IA a un fort esprit open-source. Les projets partagent des plans d'agents, des modèles de stratégie et même des “personnalités” d'agent pour que d'autres s'en inspirent. Des communautés sur Reddit (comme r/Build_AI_Agents) et Discord émergent pour collaborer sur la création d'agents, partager des astuces sur les modèles ou les invites qui fonctionnent le mieux pour certaines tâches. Cette culture collaborative accélère le développement – quelqu'un trouve comment mieux connecter un agent aux contrats Uniswap et ce savoir se répand, etc. Cela signifie également que le mouvement n'est pas contrôlé par une entité unique; tout comme la crypto elle-même, c'est une poussée d'innovation décentralisée avec de nombreux contributeurs indépendants.
Examen réglementaire en tant que thématique : Bien que pas encore une tendance à part entière, à la fin du Q1, il y avait une conversation croissante sur la réglementation. C'est un aspect à noter comme une tendance prospective : les décideurs ont commencé à se demander comment les agents IA s'intègrent dans les lois existantes. Sont-ils des conseillers en investissement ? Leurs créateurs ont-ils besoin de licences si l'agent gère de l'argent ? Si un agent cause une perte, qui est responsable ? Ces questions ont été soulevées lors de panels et dans des articles. Bien qu'aucune réglementation concrète n'ait vu le jour en Q1, la communauté s'y prépare et certaines plateformes commencent préventivement à mettre en œuvre la KYC pour les agents ou à limiter certaines fonctionnalités dans certaines juridictions. Ainsi, une partie du récit passe du Far West pur à un développement légèrement plus conscient des exigences en matière de conformité, en particulier pour les agents gérant de gros fonds.

En résumé, au-delà de la technologie, la vague des agents IA est un phénomène social. Elle a capturé les imaginations - des constructeurs sérieux qui la voient comme l'avenir de l'automatisation aux seigneurs des mèmes qui considèrent les agents comme la dernière folie avec laquelle s'amuser (et gagner un peu d'argent rapidement). Ce mélange de battage médiatique et d'enthousiasme sincère, tempéré progressivement par l'éducation et la discussion des responsabilités, a défini le ton du Q1 2025 dans la communauté crypto.

#Risques, défis et critiques de la vague des agents IA

Alors que la montée des agents IA dans la crypto a été exaltante, elle s'accompagne aussi d'une série de risques et de défis qui ont été vivement débattus au Q1 2025. Il est crucial d'examiner ces questions pour une vue équilibrée :

Risques techniques : qualité des données, sécurité et fiabilité

Les agents IA ne sont aussi bons que les données et le code sur lesquels ils fonctionnent. Un risque majeur est la précision et la fiabilité des données. Si un agent est alimenté par des données incorrectes ou obsolètes, il peut prendre des décisions désastreusement erronées. Par exemple, un agent qui lit un flux de prix retardé pourrait acheter ou vendre au mauvais prix, ou il pourrait baser ses conseils sur des rumeurs qui ont été démenties une heure plus tôt. Au Q1, il y a eu quelques incidents mineurs d'agents crachant de fausses infos (comme dire à un utilisateur qu'une certaine blockchain était en panne alors qu'elle ne l'était pas, à cause du scrapping d'un vieil article). Le défi est de s'assurer que les agents ont des informations correctes et à jour - ce qui est difficile dans un contexte décentralisé. Les solutions incluent l'utilisation de multiples sources de données (si 5 flux s'accordent sur un prix, il est probablement correct) et la mise en œuvre de vérifications (peut-être qu'un agent demande à un second agent de vérifier une réponse). Mais le risque ne peut être éliminé; donc, la désinformation par IA est une préoccupation réelle, en particulier si les utilisateurs font aveuglément confiance à l'agent.

La sécurité est un autre problème massif. Par conception, ces agents peuvent détenir et transférer de la valeur, ils deviennent donc des cibles d'exploitation. Un agent IA compromis pourrait être catastrophique - si quelqu'un pirate la clé de l'agent ou manipule sa logique, il pourrait vider les fonds. Il y a aussi un risque de phishing ou d'ingénierie sociale via des agents : un attaquant pourrait inciter un agent IA à révéler des informations sensibles ou à prendre une action non autorisée en lui fournissant des entrées malveillantes (un peu comme les attaques d'injection de prompt sur les chatbots). Les experts ont noté que les agents gérant des informations d'identification de portefeuille sont des cibles potentielles et doivent être bien sécurisés. Les bonnes pratiques en discussion incluent le chiffrement de toutes les communications d'agent, une permission stricte (un agent ne devrait pas pouvoir tout faire même s'il est piraté; lui donner le minimum de privilèges nécessaires), et des audits réguliers du code de l'agent et du modèle IA pour les vulnérabilités. Comme c'est un nouveau terrain, les cadres de sécurité rattrapent. Pendant le Q1, aucune attaque majeure contre un agent IA n'a été publiquement rapportée, mais de nombreux hackers en chapeau blanc testaient probablement, et cela semble n'être qu'une question de temps à moins que des mesures robustes ne soient mises en place.

La fiabilité est liée à la compréhension. Même une IA avancée peut avoir du mal avec des cas limites ou des requêtes complexes en dehors de sa distribution d'entraînement. Par exemple, demander à un agent IA une question juridique nuancée sur la crypto dans un pays spécifique - il pourrait ne pas la traiter correctement ou pas du tout. Ou un agent pourrait mal interpréter une commande en raison de son ambiguïté et faire quelque chose d'inattendu. Le “compréhension limitée des requêtes complexes” est reconnu comme un risque. La mitigation jusqu'ici a été : définir clairement les fonctions de l'agent (ne pas attendre d'un bot de trading qu'il explique les implications fiscales, par exemple) et s'assurer qu'il y a un moyen simple de revenir à un support ou à une intervention humain.Some platforms put a “Are you satisfied? Yes/No” after agent interactions so a human can quickly review if something seems off.

Another facet is surapprentissage et manque de généralisation – an agent might do well in normal conditions but fail during black swan events because it never encountered similar data in training. This is risky in crypto where extreme events happen. Hence, risk management components or circuit breakers are important to stop agents when things go way out of expected bounds.

Dépendance excessive et supervision humaine

With any automation, there’s the danger of people trusting it too much. Confiance excessive dans les agents IA can lead to complacency If users start deferring all decisions to agents without understanding the rationale, they could be in trouble if the agent goes awry. One scenario: an agent advises holding a certain token during a market downturn; a user might accept that blindly and incur heavy losses, whereas a seasoned investor might have second-guessed and sold. There were already anecdotes of less-experienced traders following AI bots into trades and getting burned when the market turned sharply (some Telegram groups formed around copying a particular agent’s moves, reminiscent of copy-trading human “gurus”).

The challenge is keeping humans in the loop appropriately. Comment éviter la confiance aveugle? Experts suggest treating AI agents as assistants, not bosses. The Botpress guide advises users to use agents as supplementary tools, not sole advisors, and to always combine agent insights with their own research. Some platforms enforce this by design – for big critical actions, the agent might recommend but still require the user to click confirm, or at least have a setting for that. However, that reduces the benefit of full automation. It’s a fine balance. During Q1, many early adopters were tech-savvy and kept an eye on their agents anyway, but as more mainstream users come in (perhaps drawn by the ease of an AI handling things), the risk of over-reliance grows.

There’s also a philosophical side: liability des décisions. If an AI agent in a DAO votes a certain way and it ends up being a bad call, the community might blame the AI or its creators. But since it’s “autonomous”, there’s a grey area of responsibility. For personal agents, if it loses your money, technically it’s your own doing for using it – but from a user experience perspective, that can be a bitter pill, and there may be calls for forms of insurance or guarantees on agent performance, which currently don’t exist widely.

Battage médiatique vs. réalité : durabilité de la tendance

The crypto industry has seen many hype cycles, and skeptics of AI agents argue that this is just the dernier mot à la mode. Indeed, by March 2025 there was some cooling off from the initial frenzy. An analysis notes that after the initial wave of AI agent projects in 2024, there was rapid liquidity dilution by early 2025 – meaning so many projects popped up that investor money got spread thin. A lot of tokens mooned and then crashed as speculators jumped to the next thing, a pattern very reminiscent of the ICO era or DeFi summer.

The challenge here is to transition from hype to substance. The article suggests we’re entering a more phase mature axée sur les revenus et la performance du produit, where only those agent projects that provide une valeur réelle et des flux de revenus stables survivront. This implies many current projects will fizzle out – essentially a coming consolidation. Q1 might have been peak hype; Q2 and Q3 might see some hard lessons (some agents will blow up funds, some tokens will go to near-zero when they can’t deliver promised tech).

There’s criticism that, for all the talk, many AI agents are pas encore vraiment révolutionnaires. Are AI-managed portfolios significantly outperforming the market? Are AI DAO governors making better decisions than humans? The evidence is still scant or anecdotal. Some early users reported modest gains or improvements, but nothing earth-shattering that couldn’t be achieved by a skilled human team. This opened debate: the narrative des agents IA dépasse-t-elle la réalité? Or as some on crypto forums put it, “Is this just DeFi automation with a fancy new name slapped on it?” The counter-argument from proponents is that these are early days, and agent tech will improve exponentially (especially with better AI models and learning from mistakes). But to convince the broader market, successes need to be visible.

Another criticism revolves around tokenomics et capture de valeur. Detractors say, okay, you have an AI agent token – what does it entitle you to exactly? If an agent is successful, does the token accrue any value or cashflows, or is it just speculative? Some agent tokens might lack clear utility (beyond governance or clout). The smarter projects, as we noted, try to link token value to agent usage, but not all do. If too many agent tokens end up being hype with no substance, it could tarnish the whole sector. We already saw by Q1 end some tokens that launched on hype (without a working agent product) lose 80-90% of their value quickly.

In essence, the ** durabilité** question is front and center: can AI agents live up to the expectations? The consensus among more sober voices is that oui, ils peuvent être révolutionnaires, mais il faudra écarter le bruit. It’s similar to how the dot-com bubble burst and then real internet giants emerged. We may see an “AI agent bubble” deflate, but it doesn’t mean the concept is dead – just the excesses.

Préoccupations éthiques et réglementaires

As AI agents become more autonomous, les questions éthiques arise. If an AI agent is instructed to maximize profit, will it engage in unethical behavior (like pump-and-dump schemes or exploiting loopholes that hurt others)? There’s a scenario where an AI trading agent figures out how to manipulate a low-cap token’s price to its advantage – essentially doing what a rogue trader might, but with no moral compass to say stop. Or consider an AI agent spamming a network or social media with misinformation to sway markets (one could argue the Truth Terminal agent promoting a meme coin was a mild version of this). There’s a risk of les agents IA amplifiant les activités malveillantes if not properly checked. This leads to calls for guidelines or constraints on what autonomous agents can do, maybe encoded into their programming (akin to Asimov’s laws but for crypto finance).

On the réglementaire side, various angles are being examined:

Réglementation financière: If an AI agent is giving investment advice or managing a fund, should it be registered as an investment advisor or fund manager? Current laws obviously don’t contemplate non-human entities in those roles. Regulators might attempt to hold the creators or operators of the agent accountable under existing frameworks. For example, the SEC could say an AI-run fund still has a controlling person (the creators) who need to comply with regulations. There’s a grey area now, but likely to be tested if any AI agent fund loses a lot of consumer money.
Responsabilité et personnalité juridique: Some legal scholars are floating the idea that highly autonomous agents might need a status like corporate personhood – so they can be sued or can enter contracts. But that’s a very nascent discussion. For now, the default is that someone (the developer, the user, or the DAO that “owns” the agent) will be held liable for the agent’s actions. This uncertainty could hamper certain uses (for instance, a TradFi institution might hesitate to use a crypto AI agent because of unclear liability if something goes wrong).
LBC/KYC: An AI agent could be used to move funds in ways that obscure who is actually behind them. Regulators worry about agents being used as fronts for money laundering. Some exchanges that listed AI agent tokens in Q1 started asking questions about whether the token treasuries are properly KYC’ed, etc. If an AI agent holds significant assets, will it need a verified identity or to comply with travel rules when transferring large sums? These compliance issues are likely to surface. In one Twitter Spaces, a VC mentioned that blockchain-based AI agents will have to find efficient use cases that also fit into regulatory bounds (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs), hinting that agents running wild will face clampdowns.

Overall, while Q1 2025 was mostly focused on building and hype, these challenges and criticisms formed an undercurrent that responsible teams are paying attention to. How the community addresses data security, proper oversight, managing hype, and navigating legal issues will determine if AI agents can mature from a trend to a trusted, long-term part of the crypto ecosystem.

Perspectives pour les agents IA dans la crypto (restd e 2025 et au-delà)

As we move past the initial rush of Q1, the big question is: what’s next for AI agents in the crypto space? The outlook for the remainder of 2025 is cautiously optimistic with a few key themes to watch:

Vers un “Agentic Web”: accroissement de l'autonomie et de l’ubiquité

Industry leaders, such as Jansen Tang of Virtuals, envision an “Agentic Web” on the horizon – a scenario where AI agents handle a significant portion of digital transactions and services. This could be transformative: imagine by end of 2025, it’s normal for your personal AI agent to coordinate with others to do things like managing your multi-chain portfolio, finding the best way to refinance your crypto loan, scheduling your DAO voting while you’re on vacation, even running an e-commerce storefront for you that accepts crypto payments. And all these agent-to-agent and agent-to-human interactions would be secured and recorded on blockchain, giving transparency and accountability.

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Contenu : nous n'aurions normalement pas avec l'IA en boîte noire.

Cela n'est pas à des décennies – les partisans disent que certains éléments pourraient être à seulement quelques mois. Nous avons déjà des aperçus : des agents de finances personnelles, des agents de marché NFT, etc. Plus tard en 2025, nous pourrions voir des intégrations d'agents dans les applications crypto du quotidien. Par exemple, votre application de portefeuille crypto pourrait avoir un onglet “assistant AI” capable d'exécuter des commandes sur toutes vos applications DeFi à travers une seule interface. Les échanges pourraient proposer un rééquilibrage de portefeuille par IA comme fonctionnalité. Une partie de cela est susceptible d'être lancée à mesure que la concurrence s'intensifie – celui qui offre l'assistant AI le plus intelligent et le plus sûr pourrait attirer des utilisateurs.

L’attente est que les agents deviennent aussi courants que les contrats intelligents, formant effectivement une couche au-dessus des contrats intelligents qui ajoute de l'intelligence. Et à mesure qu'ils prolifèrent, ils commenceront à interagir plus directement entre eux. Nous pourrions assister à des comportements émergents : des grappes d'agents coopérant pour maintenir, par exemple, un fonds de couverture décentralisé, ou des agents inter-projets négociant des échanges de liquidité entre protocoles sans intermédiaire humain.

Mettre l'accent sur l'utilité et la valeur prouvée

Le battage médiatique cédera probablement la place à une mentalité de “montrez-moi les résultats”. Le reste de l'année 2025 devrait apporter de la clarté sur quels projets d'agents AI livrent réellement. Nous anticipons :

Elimination des projets les plus faibles : De nombreux jetons à la recherche rapide de cash ou d'idées à moitié abouties s'effaceront à mesure que les utilisateurs se concentreront sur des solutions qui fonctionnent de manière démontrable. Les projets survivants seront probablement ceux qui ont des bases d'utilisateurs actives, de vrais revenus ou des métriques de performance claires à montrer (par exemple, un fonds dirigé par un agent qui bat le marché de X%, ou une assistance client par agent AI qui réduit les temps de réponse de Y%). Ce processus darwinien est sain et reflète les cycles d'innovation précédents.
Les gagnants établissent des standards : Les projets qui réussissent bien pourraient établir des standards de facto pour l'industrie. Par exemple, si Virtuals continue de dominer, sa norme de tokenisation pour agents pourrait être largement adoptée et d'autres chaînes pourraient implémenter la compatibilité Virtuals. Ou si une autre plateforme a le meilleur système pour la communication inter-agents, elle pourrait devenir analogue à un "HTTP pour agents". D'ici fin 2025, on verra probablement une convergence autour des meilleures pratiques et protocoles, peut-être même des organismes formels ou des groupes de travail pour standardiser les interfaces d'agents AI.
Intégration avec les systèmes hérités et CeFi : Pour vraiment prouver leur valeur, les agents AI pourraient s'étendre au-delà du monde crypto-natif. Nous pourrions les voir s'interfacer avec la finance traditionnelle ou les services Web2. En fait, un exemple précoce est Circle (émetteur de l'USDC) démontrant comment les agents AI peuvent être exploités pour automatiser les paiements USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Si ces expériences portent leurs fruits, les banques ou applications fintech pourraient intégrer des agents crypto AI pour des tâches comme les règlements transfrontaliers ou les opérations de trésorerie, soulignant l'utilité dans le système financier plus large.

La métrique clé d'ici la fin de l'année sera quelle part effective d'activité économique sont gérés par des agents AI ? Si une part importante du DeFi TVL ou du volume de trading ou des allocations de trésorerie DAO est sous contrôle d'agents (avec de bons résultats), alors nous saurons qu'ils ont cimenté leur utilité.

Innovation continue : des agents plus intelligents, plus sûrs et plus spécialisés

Techniquement, nous nous attendons à ce que les agents AI deviennent encore plus intelligents et plus efficaces. Avec une concurrence ouverte (DeepSeek vs OpenAI vs d'autres), de nouvelles versions de modèles arriveront, possiblement DeepSeek-R2 ou un modèle niveau "GPT-5" d'ici fin 2025. Chaque avancée de l'IA se traduira directement par une amélioration des agents – plus de contexte, un meilleur raisonnement, moins d'erreurs. De plus, les modèles pourraient devenir plus spécialisés. Par exemple, un "modèle de trader AI" affiné sur des données de marché pourrait surpasser un modèle général sur des tâches de trading. Nous pourrions voir émerger une bibliothèque de modèles spécialisés que les agents peuvent échanger selon la tâche (un pour les tâches linguistiques, un pour les tâches quantitatives, etc.).

Les agents multi-modaux progresseront également – des agents capables de voir, d'entendre et d'opérer dans un espace virtuel ou même physique. Il n’est pas farfelu qu’un agent AI puisse analyser des images satellites (via une API) pour informer un commerce de matières premières, ou scanner des dépôts de code blockchain pour décider si un nouveau projet DeFi est bien construit. Plus les entrées sont riches, plus les décisions de l'agent sont éclairées.

En ce qui concerne la sécurité, il y aura de l'innovation dans l'Alignement de l'Agent (assurer que les objectifs de l'IA restent alignés avec les objectifs des utilisateurs et les normes éthiques). Peut-être que les agents viendront avec une formation certifiée qui évite les stratégies imprudentes. Et des cadres de test plus robustes seront en place – pensez au test de résistance d'un agent AI dans des scénarios de marché extrêmes avant de le déployer avec des fonds réels (peut-être que les environnements de simulation ou les “testnets d'agents” deviendront une réalité).

La tech régulatrice est un autre domaine : nous pourrions voir les premières tentatives d'agents AI conformes. Par exemple, un agent de trading AI suivant certains règlements pourrait enregistrer toutes ses décisions pour audit, refuser d'exécuter des transactions d'initié (s'il déduit d'une manière ou d'une autre des informations privilégiées), ou appliquer une liste blanche/liste noire de certains actifs pour des raisons légales. Les entreprises pourraient créer des versions d'entreprise d'agents avec de telles garde-fous pour attirer les utilisateurs institutionnels qui ont besoin de conformité.

Potentiels défis et facteurs externes

Malgré la trajectoire positive, quelques éléments pourraient entraver ou modeler les perspectives :

Répression réglementaire : Si un incident de grande envergure se produit (disons qu'un agent AI cause une grande perte financière à beaucoup ou est impliqué dans du blanchiment), les régulateurs pourraient réagir fortement – voire restreindre l'utilisation de logiciels financiers autonomes ou exiger des licences. Cela pourrait ralentir le développement ou le pousser davantage sous terre / décentralisé. À l’inverse, une réglementation claire et favorable (certaines juridictions pourraient l’adopter, offrant des bacs à sable pour les agents AI) pourrait accélérer le progrès. Le paysage réglementaire global sera un facteur déterminant.
Conditions de marché : Un grave ralentissement du marché crypto en 2025 pourrait réduire l'enthousiasme et le capital pour l'expérimentation avec les agents AI. Si les gens quittent les marchés, ils ont moins besoin d'un trader AI sophistiqué. D'un autre côté, un marché stable ou haussier offre un terrain fertile pour tester et profiter de ces systèmes. Cela dit, on pourrait soutenir que les agents AI pourraient même être plus utiles dans un marché baissier pour naviguer dans la complexité, mais l'intérêt public pourrait s'atténuer s'il y a moins d'argent à gagner.
Perception publique et confiance : S'il y a trop d'histoires d'agents échouant ou agissant étrangement, le public pourrait devenir méfiant. La confiance est difficile à gagner et facile à perdre, surtout avec l'IA que certaines personnes intrinsèquement méfient. La communauté devra souligner les succès et être transparente sur les échecs pour maintenir un sentiment globalement positif.

Vision à long terme : une synthèse de l'IA et de la blockchain

En prenant du recul, la tendance des agents AI dans la crypto s'intègre dans une synthèse plus large de deux technologies transformantes : l'IA et la blockchain. La vision à long terme est que la blockchain fournit une couche de confiance pour l'IA. Elle peut enregistrer ce que font les agents autonomes, les rendant responsables. Elle peut gérer le transfert de valeur, leur donnant une agence économique. L'IA, à son tour, peut fournir intelligence et automatisation à la blockchain, rendant les systèmes décentralisés plus efficaces et conviviaux.

D'ici fin 2025, nous nous attendons à voir la première preuve forte que cette synthèse crée quelque chose de fondamentalement nouveau – peut-être une DAO qui fonctionne entièrement via l'IA et obtient des résultats qu'aucune organisation humaine ne pourrait, ou un marché décentralisé où les agents AI échangent des services entre eux à une vitesse éclaire, créant de la valeur de manière autonome. Ceux-ci pourraient encore être naissants, mais suffisamment visibles pour pointer vers un avenir où les agents économiques autonomes font partie intégrante de Web3.

En conclusion, le reste de l'année 2025 est susceptible d'amener le phénomène des agents AI de son stade formateur à travers un creuset de validation. Les projets et agents qui émergeront réussir pourraient former l'épine dorsale d'un nouveau paradigme crypto.

L'excitation du premier trimestre se transformera en un impact réel, réalisant la promesse que “ce n'est pas juste du battage médiatique — ces agents révolutionnent la crypto et l'IA”. Si tout se passe comme prévu, au moment où nous rédigerons le rapport de fin d'année, nous pourrions envisager les agents AI non pas comme une tendance séparée, mais comme une partie intégrante du tissu de l'écosystème crypto.

Agents IA dans la crypto – Une plongée approfondie