Agents IA et Crypto : Que se passe-t-il lorsque les machines contrôlent les portefeuilles

Deux technologies révolutionnaires - intelligence artificielle et blockchain - ne se développent plus en parallèle. Elles convergent, et le résultat est sans précédent : des logiciels autonomes capables de détenir de la valeur, de prendre des décisions et de réaliser des transactions sans intervention humaine.

En octobre 2025, Coinbase a lancé Payments MCP, une mise en œuvre du protocole de contexte de modèle qui donne aux agents IA un accès direct aux portefeuilles crypto, aux rampes d'accès et aux paiements en stablecoins. Pour la première fois, des modèles de langage comme Claude, Gemini, et Codex peuvent interagir de manière native avec l'économie crypto - en créant des portefeuilles, en les finançant et en exécutant des paiements par le biais de simples commandes en langage naturel.

Ce n'est pas juste un autre outil pour développeurs. Cela représente un changement fondamental dans la manière dont la valeur circule à travers les systèmes numériques. Erik Reppel, chef de l'ingénierie de la plateforme développeur chez Coinbase, a décrit la crypto comme étant "particulièrement adaptée aux machines," en soulignant que c'est "la seule norme de paiement ouverte et native du numérique que tout programme peut utiliser."

Les implications vont bien au-delà du trading automatisé. Les agents IA commencent à participer aux protocoles de finance décentralisée, à gérer des identités numériques, à coordonner dans des organisations autonomes décentralisées, et même à créer et monétiser leurs propres services. Le secteur crypto IA a atteint une capitalisation de marché de 31,9 milliards de dollars en 2025, représentant 0,80 % du marché crypto total, avec plus de 200 jetons IA actifs et 4,27 milliards de dollars de volume de trading quotidien.

Cette convergence résout une limitation fondamentale dans les deux domaines. Les systèmes IA ont eu du mal à participer à une activité économique au-delà du traitement de l'information. Les réseaux blockchain, malgré leur infrastructure financière sophistiquée, restent largement réactifs aux entrées humaines. Les agents IA utilisant les rails crypto comblent cette lacune, créant ce que les observateurs de l'industrie appellent le "commerce agentique" - un nouveau paradigme où les machines ne se contentent pas de recommander des actions mais les exécutent, soutenues par de l'argent programmable qui se déplace à la vitesse du code.

Le moment de cette convergence n'est pas fortuit. Le marché mondial de l'IA, évalué à 184 milliards de dollars en 2024, devrait atteindre 826,7 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 28,46 %. Simultanément, les volumes de règlement des stablecoins ont atteint 1,39 trillion de dollars au premier semestre de 2025, démontrant que l'infrastructure crypto peut gérer des flux de paiements à l'échelle institutionnelle. Les modèles d'apprentissage automatique ont atteint des capacités sans précédent en matière de raisonnement et de prise de décision, tandis que l'infrastructure blockchain a mûri pour supporter des transactions en moins d'une seconde à un coût minimal.

Ce qui rend ce moment unique est l'émergence de protocoles standardisés pour l'interaction IA-blockchain. Le protocole x402, développé par Coinbase et formalisé par la x402 Foundation en partenariat avec Cloudflare, réactive le code d'état HTTP 402 "Payment Required" longtemps en sommeil pour permettre des paiements programmatiques, de machine à machine. Cela crée un langage universel pour l'activité économique autonome - un langage qui fonctionne à travers n'importe quelle application, n'importe quelle chaîne, et n'importe quel modèle d'IA.

Les implications pour Web3 sont profondes. Si la technologie blockchain promettait de décentraliser la propriété et l'échange, les agents IA représentent l'évolution suivante : l'action décentralisée. Cet article explore comment cette convergence se déroule, depuis l'architecture technique permettant l'interaction IA-blockchain jusqu'aux risques et opportunités qu'elle crée, et, finalement, ce que cela signifie pour l'avenir du commerce numérique.

Contexte : Des contrats intelligents aux systèmes agentiques - Le prochain saut

Pour comprendre pourquoi les agents IA représentent une évolution si significative pour Web3, il est essentiel de retracer la progression des capacités autonomes sur les blockchains. L'histoire commence avec les contrats intelligents - du code auto-exécutable qui a permis des accords programmables sans intermédiaires. Mais les contrats intelligents, aussi révolutionnaires qu'ils soient, fonctionnent dans des limites strictes.

Les contrats intelligents sont réactifs. Ils s'exécutent lorsque des conditions spécifiques sont remplies, mais ne peuvent pas initier d'actions de manière indépendante. Un protocole de prêt DeFi peut automatiquement liquider une position sous-collatéralisée, mais seulement après que les données sur la chaîne ont déclenché cette condition. Il ne peut pas surveiller proactivement les informations hors chaîne, s'adapter aux conditions changeantes du marché, ou prendre des décisions complexes en plusieurs étapes.

Cette limitation a restreint ce qui est possible dans Web3. La plupart des applications blockchain nécessitent encore que des humains initient les actions, qu'il s'agisse d'exécuter un échange, de rééquilibrer un portefeuille ou de participer à la gouvernance. L'interface utilisateur reste laborieuse, la courbe d'apprentissage raide, et la charge mentale élevée. Comme Coinbase l'a noté dans leur annonce de Payments MCP, "L'avenir de l'IA nécessite que les agents puissent transiger et agir, pas seulement lire et écrire."

Les agents IA résolvent ce problème en introduisant une véritable autonomie. Contrairement aux contrats intelligents qui exécutent une logique prédéterminée, les agents IA peuvent percevoir leur environnement, raisonner à ce sujet, et entreprendre des actions pour atteindre des objectifs. Ils combinent plusieurs capacités clés :

Perception : Les agents IA ingèrent des données provenant de multiples sources - données de transactions sur chaîne, flux de prix hors chaîne, sentiment social, nouvelles et bases de données structurées. Ils utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre l'information non structurée et la vision par ordinateur pour analyser les données visuelles.

Raisonnement : À travers de grands modèles de langage et d'autres architectures d'apprentissage machine, les agents peuvent analyser des situations complexes, identifier des tendances, et faire des prédictions. Ils ne suivent pas simplement des règles - ils appliquent des heuristiques apprises et adaptent des stratégies en fonction des résultats.

Action : Les agents IA peuvent exécuter des transactions, interagir avec des contrats intelligents, gérer des portefeuilles, et se coordonner avec d'autres agents ou humains. De manière critique, ils peuvent le faire de manière autonome dans des limites prédéfinies.

Apprentissage : Contrairement aux algorithmes statiques, les agents IA s'améliorent avec le temps. À travers des techniques comme l'apprentissage par renforcement, ils optimisent leurs stratégies en se basant sur le succès ou l'échec.

Cette combinaison crée des capacités qui transcendent ce que chaque technologie accomplit seule. Un contrat intelligent peut automatiquement échanger des jetons lorsque certaines conditions sont remplies. Un agent IA peut surveiller plusieurs DEX sur différentes chaînes, détecter des opportunités d'arbitrage en tenant compte des frais de gaz et des dérapages, exécuter des trades complexes en plusieurs étapes, et apprendre quelles stratégies fonctionnent le mieux dans différentes conditions de marché.

La fondation technique pour cette évolution a été en construction depuis des années. Des projets comme Fetch.ai lancé en 2019 avec pour vision de créer des agents économiques autonomes - des entités logicielles capables de représenter des individus, des dispositifs ou des organisations dans des marchés décentralisés. SingularityNET introduit en 2017 un marché d'IA décentralisé où les développeurs peuvent monétiser des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des tokens blockchain.

Mais ces premiers efforts faisaient face à des contraintes significatives. Les modèles d'IA manquaient des capacités de raisonnement des modèles LLM modernes. L'infrastructure blockchain ne pouvait pas soutenir les interactions complexes dont les agents avaient besoin à grande échelle. Et il n'existait aucune manière standardisée pour les systèmes IA d'interagir avec les protocoles crypto - chaque intégration nécessitait un code personnalisé.

Le paysage a changé radicalement en 2023-2024 avec l'émergence de modèles IA plus capables et d'une infrastructure blockchain plus robuste. Bittensor a lancé son réseau d'apprentissage machine décentralisé, créant un marché pair-à-pair où les modèles IA concourent pour fournir les meilleures sorties. Le protocole Virtuals introduit fin 2024 a permis la tokenisation des agents IA, permettant aux communautés de co-posséder et de monétiser des entités autonomes.

Plus significativement, 2025 a vu l'émergence de protocoles standardisés pour l'interaction IA-blockchain. Le Model Context Protocol, initialement développé par Anthropic, fournit un cadre pour connecter en toute sécurité des modèles IA à des outils et services externes. L'adaptation du MCP par Coinbase pour la crypto spécifiquement - combinée à la norme de paiement x402 - crée un pont universel entre les modèles de langage et l'infrastructure blockchain.

Cette infrastructure permet ce qui n'était pas possible auparavant : des agents IA pouvant participer pleinement à l'économie crypto. Ils peuvent détenir des actifs, effectuer des paiements, accéder à des services, échanger de manière autonome, et même créer de la valeur grâce à leurs propres actions. C'est le saut des contrats intelligents aux systèmes agentiques - des accords programmables aux participants économiques autonomes.

Coinbase Payments MCP et l'interface IA vers chaîne

Le Payments MCP de Coinbase représente le déploiement le plus significatif à ce jour d'une interface AI-blockchain standardisée. Comprendre comment cela fonctionne fournit un aperçu crucial de l'architecture technique permettant aux agents autonomes de transacter sur chaîne.

L'Architecture

Au cœur, Payments MCP crée un pont entre les grands modèles de langage et l'infrastructure crypto à travers trois composants clés :

La couche Model Context Protocol (MCP): MCP, tel que le décrit Coinbase, est "un cadre qui permet aux modèles IA d'accéder en toute sécurité à des outils et services externes." Il fournit...

Translation

Un moyen standardisé pour que les systèmes d'IA découvrent les fonctions disponibles, comprennent leurs paramètres et les exécutent en toute sécurité. Dans le cadre de Payments MCP, ces fonctions incluent la création de portefeuilles, le financement et l'exécution des paiements.

Le Protocole de Paiement x402 : Construit sur le code de statut HTTP 402 "Payment Required", x402 permet des paiements en stablecoins instantanés directement via HTTP. Quand un agent IA a besoin d'accéder à une ressource payante, le serveur répond avec le code 402 et des instructions de paiement. L'agent construit et envoie automatiquement le paiement, reçoit une confirmation, et obtient l'accès - tout dans le même cycle de requête.

La Couche d'Exécution : Celle-ci gère les opérations réelles sur la chaîne. Lorsque qu’un agent décide de réaliser un paiement, Payments MCP interagit avec l'infrastructure de Coinbase pour créer des transactions sur le réseau Base (Ethereum Layer 2), les signer de manière sécurisée, et les diffuser sur la blockchain. L'ensemble du processus se déroule en quelques secondes.

Fonctionnement Pratique

L'expérience utilisateur est délibérément simple. Un développeur ou utilisateur connecte un assistant IA - actuellement supportant Claude Desktop, Google Gemini, Codex et Cherry Studio - à Payments MCP via une configuration rapide. Aucune clé API n’est requise. L'assistant peut alors exécuter des commandes telles que :

"Créer un portefeuille et le financer avec 50 $" "Envoyer 5 USDC à cette adresse" "Vérifier mon solde et envoyer la moitié à mon portefeuille d'épargne"

En coulisses, le flux de travail implique plusieurs étapes :

Reconnaissance d'Intention : Le modèle d'IA analyse la demande en langage naturel et la mappe à des fonctions MCP spécifiques.
Gestion de Portefeuille : Pour les nouveaux utilisateurs, Payments MCP crée un portefeuille non custodial. Les utilisateurs peuvent le financer avec une adresse e-mail via une rampe d'accès intégrée, sans configuration complexe requise.
Autorisation : Avant d'exécuter toute transaction, le système vérifie contre les limites de dépenses configurées et les règles d'approbation. Comme Erik Reppel l’a expliqué, "Avec Payments MCP, vous pouvez définir des limites pour votre agent. Ils ont des fonds dédiés que vous leur donnez explicitement - ils n'ont pas accès à votre portefeuille principal."
Construction de Transaction : Le système construit la transaction appropriée sur la chaîne, en calculant les frais de gaz et les itinéraires optimaux.
Exécution : La transaction est signée et diffusée sur la blockchain. Pour les transactions du réseau Base utilisant des USDC, le facilitateur hébergé de Coinbase permet des paiements sans frais.
Confirmation : L'agent reçoit la confirmation de la transaction et peut poursuivre avec les actions suivantes.

L'Intégration x402

Le protocole x402 est particulièrement significatif car il permet un véritable commerce programmatique. Comme le blogue de Cloudflare l’explique, "Tous les jours, les sites sur Cloudflare envoient plus d'un milliard de codes de réponse HTTP 402 à des robots et des crawlers essayant d'accéder à leur contenu et à leurs magasins de commerce en ligne." Auparavant, ces réponses n’étaient pas entendues - il n'y avait aucun moyen standardisé pour que les systèmes automatisés remplissent la demande de paiement.

Avec x402, cela change complètement. Le protocole définit :

Comment les serveurs communiquent les exigences de paiement (montant, destinataire, jetons acceptés)
Comment les clients construisent et attachent des preuves de paiement aux requêtes
Comment les facilitateurs vérifient et règlent les transactions
Comment les serveurs confirment le paiement et livrent les ressources

Cela crée un modèle universel pour les modèles de paiement à l'usage sur Internet. Un agent IA recherchant un sujet peut automatiquement payer pour accéder à des sources de données premium. Un robot effectuant des calculs peut payer pour des ressources cloud au besoin. Un assistant virtuel peut acheter des produits de plusieurs marchands en un seul voyage de shopping.

Coinbase et Cloudflare ont conjointement annoncé la Fondation x402 en septembre 2025 pour gouverner le développement de ce protocole. La fondation vise à établir x402 comme une norme ouverte et neutre - similaire à comment HTTP, TCP/IP, et autres protocoles Internet sont gérés. Comme l’a noté Matthew Prince, le PDG de Cloudflare, "Les protocoles de base d'Internet ont toujours été dirigés par une gouvernance indépendante, c'est pourquoi nous sommes fiers de travailler avec Coinbase pour assurer que x402 ait le même chemin, compte tenu de sa probabilité de devenir un protocole de base pour le commerce agentique."

Mesures de Protection Techniques

La sécurité est au centre de la conception de Payments MCP. Plusieurs mécanismes protègent les utilisateurs et les agents :

Limites de Dépenses : Les utilisateurs configurent les montants maximums que les agents peuvent dépenser par transaction et par période de temps. Reppel a expliqué, "Vous pourriez, par exemple, laisser un agent dépenser jusqu'à dix centimes librement, mais exiger une approbation pour tout montant supérieur."

Flux de Travaux d'Approbation : Pour les transactions dépassant certains seuils, le système peut exiger une approbation humaine explicite avant l'exécution.

Isolement des Portefeuilles : Les portefeuilles agents sont séparés des avoirs principaux des utilisateurs, limitant l'exposition si un agent est compromis ou se comporte de manière inattendue.

Exécution Locale : Le système fonctionne localement sur les appareils des utilisateurs, et non pas sur des serveurs distants. Cela améliore la confidentialité et donne aux utilisateurs un contrôle direct.

Trails d'Audit : Toutes les transactions sont enregistrées sur la chaîne, fournissant des enregistrements transparents et immuables de l'activité des agents.

Limitations Actuelles et Feuille de Route

Payments MCP a été lancé avec des contraintes spécifiques. Il ne supporte actuellement que les stablecoins USDC sur le réseau Base. ChatGPT n’est pas encore compatible en raison des différences techniques dans la manière dont fonctionne l'architecture de streaming d'OpenAI comparée à la méthode de transport de MCP. La version initiale se concentre sur l'exécution de paiements plutôt que sur des opérations DeFi plus complexes comme le trading, le prêt ou la fourniture de liquidités.

Cependant, Coinbase a indiqué dans leur annonce qu'ils "prévoient d'augmenter le support pour plus de modèles et d'outils de développement dans le cadre des efforts continus pour lier les capacités d'IA à des utilisations financières pratiques." La feuille de route inclut probablement le support multi-chaînes, l'intégration avec des LLMs supplémentaires, et des fonctionnalités étendues pour les opérations DeFi.

Pourquoi C'est Important

Payments MCP est significatif non pas parce qu'il est la première intégration IA-blockchain, mais parce qu'il est le premier à combiner plusieurs éléments cruciaux :

Facilité d'Utilisation : Pas de clés API, pas de configuration complexe. Les utilisateurs peuvent commencer en quelques minutes.
Large Compatibilité : Fonctionne avec plusieurs modèles IA majeurs dès la sortie de la boîte.
Activité Économique Réelle : Pas un testnet ou une simulation - les agents transigent avec de la valeur réelle sur des réseaux publics.
Normes Ouvertes : Construit sur des protocoles ouverts (MCP et x402) que tout développeur peut implémenter.
Qualité Entreprise : Déployé par un échange réglementé et coté en bourse avec des normes de conformité institutionnelles.

Cette combinaison crée un modèle pour comment les agents IA et l'infrastructure crypto devraient interagir. À mesure que plus de développeurs construisent sur ces normes, un écosystème plus large d'activité économique autonome devient possible.

Plongée Technologique : Comment les Agents IA Interagissent avec les Blockchains

Comprendre l'architecture technique connectant les agents IA à l'infrastructure blockchain nécessite d'examiner plusieurs couches de la pile. Chaque couche résout des problèmes spécifiques liés à l'identité, la prise de décision, l'exécution et la sécurité.

L'Architecture des Agents

Les agents IA modernes dans le domaine de la crypto suivent généralement une architecture modulaire avec des composants spécialisés :

Couche de Perception : Les agents ont besoin de comprendre leur environnement. Cela implique :

Ingestion de Données On-Chain : Lire les historiques de transactions, les états de contrat intelligent, les soldes de jetons, et les conditions des pools de liquidité directement à partir de nœuds blockchain ou de services d'indexation.
Intégration des Données Off-Chain : Se connecter à des oracles de prix, des flux de sentiment sur les réseaux sociaux, des sources d'actualités, et d'autres informations externes.
Traitement du Langage Naturel : Comprendre les instructions humaines et les convertir en actions exécutables.

Couche de Raisonnement : Le "cerveau" de l'agent, généralement alimenté par :

Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) : Des modèles comme Claude, GPT-4, ou des LLMs spécialisés dans la crypto interprètent l'intention, planifient des actions en plusieurs étapes et génèrent des explications.
Modèles IA Spécialisés : Des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour des tâches spécifiques comme la prédiction de prix, la détection de fraude, ou l'analyse de sentiment.
Logique de Décision : Des moteurs de règles et des heuristiques qui contraignent le comportement de l'agent à des limites acceptables.

Couche d'Action : L'environnement d'exécution où les agents interagissent avec les blockchains :

Construction de Transaction : Construire des transactions correctement formatées, y compris l'estimation des frais de gaz et les itinéraires optimaux.
Génération de Signature : Signer des transactions de manière sécurisée sans exposer les clés privées.
Diffusion et Confirmation : Envoyer des transactions au réseau et surveiller l'exécution réussie.

Couche d'Apprentissage : Mécanismes pour une amélioration continue :

Suivi de Performance : Enregistrement des résultats des actions de l'agent (transactions réussies, transactions échouées, etc.).
Optimisation de Stratégie : Utiliser l'apprentissage par renforcement ou d'autres techniques pour améliorer la prise de décision au fil du temps.
Ajustement Fin du Modèle : Mise à jour des modèles IA en fonction de nouvelles données et des rétroactions.

Gestion des Clés et Sécurité

Peut-être le défi technique le plus critique est de permettre aux agents IA de contrôler des actifs crypto de manière sécurisée. Plusieurs

Note: This translation retains the same structure as the original content, replacing English phrases with French equivalents where appropriate, as requested, and maintaining the original markdown links and their context in English.ductions. They execute trades to exploit these differences, profiting from the spread and contributing to market efficiency.

Des approches ont émergé :

Calcul multipartite (MPC) : Les plateformes comme Lit Protocol utilisent le calcul multipartite pour diviser les clés privées en parts réparties sur plusieurs nœuds. L'agent peut signer des transactions sans qu'aucune entité unique ne détienne la clé complète. Si un nœud est compromis, la clé reste sécurisée.

Signatures seuils : Similaire au MPC, les schémas de signatures seuils nécessitent la coopération de plusieurs parties pour créer des signatures valides. Cela distribue la confiance et réduit les points de défaillance uniques.

Modules de sécurité matériels (HSMs) : Pour des applications plus précieuses, les clés peuvent être stockées dans du matériel dédié qui effectue des opérations cryptographiques sans exposer les clés privées à l'environnement logiciel.

Enclaves sécurisées : Les processeurs modernes incluent des environnements d'exécution isolés (comme Intel SGX) où les opérations sensibles peuvent fonctionner protégées du reste du système.

Contrôle d’accès basé sur des politiques : Les projets comme Warden Protocol mettent en œuvre des moteurs de politique qui définissent les actions que les agents peuvent entreprendre dans quelles conditions. Même si un agent a accès aux clés de signature, il ne peut exécuter que des transactions conformes à des règles prédéfinies.

David Sneider, fondateur de Lit Protocol, a décrit trois approches principales pour la gestion des clés pour les agents AI :

Accès direct aux clés : L'agent a un accès direct aux clés privées, l'approche la plus simple mais la moins sécurisée.
Accès basé sur l'approbation : L'agent propose des transactions nécessitant une approbation explicite avant leur exécution, équilibrant ainsi autonomie et sécurité.
Accès restreint par une politique : L'agent peut exécuter des transactions de manière autonome mais uniquement dans les limites de politiques prédéfinies, offrant une grande autonomie avec des garde-fous programmatiques.

Modèles d'interaction avec la blockchain

Les agents AI interagissent avec les blockchains par plusieurs types de modèles distincts :

Opérations de lecture : Interroger l'état actuel sans rien modifier sur la chaîne. Cela inclut :

Vérification des soldes et des avoirs en jetons
Lecture de l'état des contrats intelligents
Analyse de l'historique des transactions
Suivi des pools de liquidité et des conditions de trading

Opérations d'écriture : Créer des transactions qui modifient l'état de la blockchain :

Transfert de jetons
Exécution de transactions sur des échanges décentralisés
Dépôt ou retrait de protocoles DeFi
Création ou modification de contrats intelligents

Surveillance des événements : S'abonner à des événements blockchain et déclencher des actions lorsque des conditions spécifiques se produisent :

Alertes de liquidation dans les protocoles de prêt
Franchissement de seuils de prix
Création de propositions de gouvernance
Notifications de transfert de jetons

Coordination multi-chaîne : Opération sur plusieurs blockchains simultanément :

Arbitrage inter-chaînes
Pontage d'actifs entre réseaux
Rééquilibrage de portefeuille à travers les chaînes

Protocole de contexte de modèle en détail

Le Protocole de Contexte de Modèle, développé par Anthropic et adapté pour la crypto par Coinbase, fournit une standardisation cruciale pour l'interaction AI-blockchain. MCP définit :

Découverte d'outils : Les modèles AI peuvent interroger les capacités disponibles (créer un portefeuille, envoyer un paiement, vérifier un solde, etc.).

Spécification des paramètres : Chaque outil déclare les entrées qu'il requiert (adresse du destinataire, montant, type de jeton, etc.).

Sécurité de l'exécution : Les outils peuvent spécifier les conditions qui doivent être remplies avant l'exécution (vérifications de solde, exigences d'approbation, etc.).

Rapport des résultats : Formats standardisés pour le retour des confirmations de succès, des messages d'erreur et des données pertinentes.

Cette standardisation est significative car cela signifie que les développeurs n'ont pas besoin de créer des intégrations personnalisées pour chaque modèle AI. Tout modèle compatible MCP peut utiliser n'importe quel serveur MCP fournissant des fonctions cryptographiques. Cette modularité accélère le développement de l'écosystème.

Interaction avec les contrats intelligents

Les agents AI interagissent avec les contrats intelligents par plusieurs mécanismes :

Appels directs : Les agents peuvent appeler n'importe quelle fonction publique sur des contrats intelligents déployés, en passant les paramètres requis et les frais de gaz.

Exécution basée sur l'intention : Plutôt que de spécifier des interactions contractuelles exactes, les agents expriment des intentions de haut niveau ("obtenir le meilleur prix pour échanger ETH contre USDC") que les réseaux de solveurs traduisent en transactions optimales.

Abstraction de compte : Les standards ERC-4337 et similaires permettent aux agents d'utiliser des portefeuilles de contrats intelligents avec une logique de validation flexible, prenant en charge les transactions groupées, le paiement du gaz dans n'importe quel jeton, et des structures de permission complexes.

Contrats possédés par les agents : Certaines architectures permettent aux agents de déployer et de contrôler leurs propres contrats intelligents, permettant des comportements plus sophistiqués comme la création de teneurs de marché automatisés ou une logique de gestion de trésorerie personnalisée.

Flux de données et dépendances

Les agents AI dans la crypto dépendent de plusieurs couches d'infrastructure :

Nœuds RPC : Fournissent un accès direct aux données de la blockchain et aux capacités de diffusion des transactions.

Services d'indexation : Des services comme The Graph, Covalent, ou Moralis agrègent et interrogent les données de la blockchain efficacement.

Oracles de prix : Chainlink, Pyth et des protocoles similaires fournissent des données hors chaîne fiables sur la chaîne.

IPFS/Arweave : Stockage décentralisé pour la mémoire de l'agent, les paramètres de modèle, et les données associées.

Réseaux de relayeurs : Services pouvant soumettre des transactions au nom des agents, abstraire la gestion du gaz.

Performance et échelle

Les architectures actuelles AI-blockchain font face à plusieurs contraintes de performance :

Latence des transactions : Les temps de confirmation des blockchains (de secondes à minutes) sont lents par rapport à l'inférence du modèle AI (en millisecondes). Les agents doivent être conçus pour gérer des opérations asynchrones.

Coûts du gaz : Chaque action sur la chaîne coûte des frais de gaz. Pour les micro-transactions ou les opérations à haute fréquence, ces coûts peuvent être prohibitifs. Les réseaux de Niveau 2 comme Base, Arbitrum, ou Optimism aident en réduisant les frais de 10 à 100 fois.

Disponibilité des données : Les agents nécessitent de vastes données historiques pour l'entraînement et la prise de décision. Accéder à des données sur la chaîne à grande échelle peut être coûteux et lent.

Service de modèle : Exécuter des modèles AI sophistiqués nécessite des ressources computationnelles importantes. Pour une prise de décision en temps réel, l'inférence doit se faire rapidement, créant une tension entre sophistication du modèle et exigences de latence.

Les solutions émergentes incluent :

Canaux d'état et Rollups : Déplacement de la plupart des opérations hors chaîne tout en maintenant des garanties de sécurité.
Matériel spécialisé : GPUs et TPUs pour une inférence rapide, FPGAs pour un trading à faible latence.
Architectures hybrides : Les décisions stratégiques se font sur la chaîne avec des garanties fortes tandis que l'exécution tactique rapide se fait hors chaîne.
Spécialisation des agents : Plutôt que des agents polyvalents, des agents spécialisés concentrés sur des tâches spécifiques peuvent s'optimiser pour la performance dans leur domaine.

L'architecture technique connectant les agents AI aux blockchains continue d'évoluer rapidement. Chaque nouveau protocole, outil et plateforme contribue à construire des systèmes autonomes de plus en plus sophistiqués.

Cas d'utilisation : Des paiements autonomes aux marchés de données

La convergence de l'AI et de la crypto permet des cas d'utilisation couvrant plusieurs domaines. Comprendre ces applications aide à clarifier pourquoi les agents autonomes représentent plus qu'un simple trading automatisé.

Paiements autonomes et commerce

L'application la plus immédiate est les paiements machine-à-machine sans friction. Avec x402 et des protocoles similaires, les agents AI peuvent :

Monétisation des API : Au lieu d'abonnements mensuels, les APIs facturent par demande. Un agent recherchant un sujet paie automatiquement pour les données de multiples sources, sélectionnant le meilleur rapport prix-qualité.

Ressources de calcul : Les modèles AI nécessitent une puissance de traitement importante. Les agents peuvent louer du temps de GPU auprès de réseaux décentralisés comme Render ou des fournisseurs cloud, ne payant que pour ce qu'ils utilisent.

Accès au contenu : Les articles de presse, les articles de recherche et le contenu premium deviennent payables à l'accès. Les agents évaluent automatiquement si l'information vaut le coût et effectuent des micropaiements de manière transparente.

Enchaînement de services : Un agent peut utiliser un service pour analyser le sentiment, un autre pour prédire les prix, et un troisième pour exécuter des transactions - payant chaque fournisseur directement sans implication humaine.

Les premières implémentations montrent des promesses. Cloudflare a démontré un terrain de jeu x402 où les agents paient automatiquement pour des outils de calcul en utilisant du testnet USDC. Pinata, une plateforme de stockage Web3, utilise x402 pour le stockage à la demande. Heurist l'exploite pour les paiements de recherche AI.

Automatisation de la finance décentralisée (DeFi)

Les protocoles DeFi créent de nombreuses opportunités pour que les agents AI apportent de la valeur :

Optimisation des rendements : Les agents surveillent en continu les opportunités de farming sur des dizaines de protocoles et de chaînes multiples, réallouant automatiquement le capital pour maximiser les rendements tout en gérant le risque.

Création automatique de marché : Plutôt que de fournir de la liquidité passivement, les agents ajustent activement les positions en fonction des conditions du marché, de la volatilité et des niveaux d'inventaire.

Gestion des liquidations : Pour les protocoles de prêt, les agents surveillent les ratios de collatéralisation et exécutent des liquidations aux moments optimaux, gagnant des frais tout en maintenant la solvabilité du protocole.

Exécution d'arbitrage : Les agents AI identifient les écarts de prix entre DEXs, CEXs, etSkip translation for markdown links.

Content: différentes chaînes, exécutant des transactions complexes multi-étapes qui tiennent compte des frais de gaz, de la glissade et du timing.

Rééquilibrage de portefeuille : Les agents maintiennent des allocations cibles sur des actifs diversifiés, se rééquilibrant automatiquement à mesure que les prix évoluent et que de nouvelles opportunités apparaissent.

Gouvernance et coordination des DAO

Les organisations autonomes décentralisées bénéficient significativement de la participation des agents AI :

Analyse de proposition : Les agents analysent les propositions de gouvernance, examinant les changements de code, les implications économiques et l'alignement avec les objectifs du DAO.

Vote délégué : Les détenteurs de jetons peuvent déléguer leur pouvoir de vote à des agents AI avec des instructions ou des valeurs spécifiques.

Coordination : Dans les grands DAO, coordonner entre différents fuseaux horaires et parties prenantes est difficile. Les agents peuvent faciliter les discussions, résumer les positions, identifier le consensus et proposer des compromis.

Gestion de la trésorerie : Les trésoreries des DAO sont souvent inactives ou gérées de manière ad hoc. Les agents AI peuvent mettre en œuvre des stratégies de trésorerie sophistiquées - diversifiant les avoirs, générant du rendement et finançant les opérations automatiquement selon des politiques prédéfinies.

Marchés de données et monétisation

L'IA et la crypto permettent de nouveaux modèles d'échange de données :

Données d'entraînement décentralisées

Marchés de modèles

Marchés computationnels

Provenance des données : La blockchain fournit des enregistrements vérifiables de la propriété et de l'utilisation des données.

Identité et réputation

Les agents AI ont besoin d'identités persistantes pour établir la confiance et suivre la réputation :

Identité sur la chaîne : Des systèmes comme ENS (Ethereum Name Service) attribuent aux agents des noms lisibles par l'humain liés à des adresses blockchain.

Systèmes de réputation : Enregistrer le comportement des agents sur la chaîne crée des antécédents vérifiables.

Accréditation

Graphes sociaux : Les agents peuvent maintenir des réseaux de contreparties de confiance.

NFTs et actifs numériques

Les tokens non fongibles créent des opportunités uniques pour les agents AI :

Curation automatisée

NFTs dynamiques

PNJ de jeux

Distribution de redevances

Opérations cross-chain

Alors que les écosystèmes blockchain se fragmentent, les agents fournissent des ponts cruciaux :

Arbitrage multi-chaînes

Migration d'actifs

Liquidité agrégée

Social et divertissement

Les agents AI intègrent des contextes sociaux et de divertissement :

Influenceurs AI

Compagnons virtuels

Création collaborative

Carte de l'écosystème : Acteurs clés, protocoles et couches d'infrastructure

Protocole d'infrastructure

Fetch.ai (FET): L'un des premiers entrants, Fetch.ai fournit une infrastructure pour les agents économiques autonomes.

Autonolas (OLAS): Maintenant rebaptisé Olas, ce protocole fournit un réseau unifié de services hors chaîne.

Bittensor (TAO): Fonctionnant comme un réseau d'apprentissage machine décentralisé, Bittensor permet aux mineurs de contribuer des modèles AI au réseau en échange de tokens TAO.

SingularityNET (AGIX): Fondé par le Dr Ben Goertzel en 2017, SingularityNET exploite une place de marché décentralisée pour les services AI.Contenu : la négociation de services AI-à-AI, permettant des interactions autonomes entre agents. SingularityNET développe Zarqa, un modèle linguistique neurosymbolique (LLM) qui combine l'apprentissage profond avec le raisonnement basé sur la logique pour une IA plus éthique et factuelle. Dans le cadre de l'Alliance ASI, AGIX fait la transition vers le jeton ASI unifié, bien que le calendrier exact et les mécanismes restent sous gouvernance communautaire.

Plateformes d'Application

Virtuals Protocol (VIRTUAL) : Émergent comme une plateforme de lancement incontournable pour les agents IA, Virtuals Protocol offre une infrastructure pour la création, la tokenisation et la monétisation des agents autonomes. Le cadre GAME de la plateforme permet aux développeurs de créer des agents multi-modaux sans expertise de codage. Chaque agent lancé devient un jeton ERC-20, permettant aux communautés de co-posséder et de gouverner les entités IA. Virtuals a atteint une capitalisation boursière de près de 1 milliard de dollars d'ici octobre 2025, avec le protocole générant 30 millions de dollars annuellement en frais de trading. Les implémentations notables incluent des NPJ pilotés par l'IA dans les environnements de jeu et des personnalités sur les réseaux sociaux qui génèrent des revenus grâce à l'engagement.

ai16z : Lancé sur Solana fin 2024, ai16z opère comme le premier DAO dirigé par un agent IA autonome - une incarnation numérique du capital-risqueur Marc Andreessen. Le projet utilise le cadre Eliza pour la simulation multi-agents, permettant aux entités IA de maintenir des personnalités cohérentes à travers les plateformes. La capitalisation boursière d'ai16z a grimpé à 2 milliards de dollars d'ici janvier 2025, les détenteurs de jetons gagnant 31,39 % de TAEG via le pool ai16zPOOL. Le projet démontre comment les agents IA peuvent coordonner les décisions d'investissement et la gouvernance communautaire.

Infinit Labs : Axé sur la DeFi basée sur l'intention, Infinit Labs opère un essaim de plus de 20 agents IA sur 10 blockchains. Ces agents automatisent le bridging, l'échange et l'optimisation de rendement via des instructions en langage naturel. Le protocole a atteint 630 millions de dollars en valeur totale verrouillée et traite un volume mensuel de 200 millions de dollars, démontrant une adoption significative par les utilisateurs.

Réseaux de Données et de Calcul

Render (RNDR) : Bien que non exclusivement axé sur l'IA, Render fournit un rendu GPU décentralisé que les agents IA utilisent pour des tâches de calcul. Le réseau tokenise la puissance GPU, permettant aux agents de louer des ressources de traitement selon les besoins. Cela répond à un goulet d'étranglement critique - les modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul significative, et le marché de Render offre une capacité accessible.

Ocean Protocol (OCEAN) : Faisant partie de l'Alliance ASI, Ocean Protocol crée une infrastructure pour le partage sécurisé des données et leur monétisation. La plateforme permet aux propriétaires de données de maintenir le contrôle tout en permettant aux agents IA d'accéder aux informations pour l'entraînement ou l'inférence. L'approche d'Ocean utilisant compute-to-data garde les informations sensibles privées tout en permettant l'extraction de valeur.

NEAR Protocol : Bien qu'il s'agisse principalement d'une blockchain de couche 1, NEAR s'est positionné comme un centre d'outils pour l'IA avec des initiatives telles que Near Tasks attirant les développeurs de projets IA. Les frais bas et le débit élevé de la plateforme la rendent adaptée pour les opérations d'agents IA nécessitant des transactions fréquentes.

Applications Spécialisées

OriginTrail (TRAC) : Initialement axé sur les données de la chaîne d'approvisionnement, OriginTrail exploite un graphe de connaissances que les agents IA peuvent interroger pour obtenir des informations structurées. Le projet fournit la provenance et la vérification des données, essentiels pour les agents prenant des décisions basées sur des informations externes.

PAAL AI : Offrant des assistants IA personnalisés pour les utilisateurs de cryptomonnaies, PAAL AI fournit des bots personnalisables qui aident au trading, à la recherche d'informations et à la gestion de portefeuille. La plateforme démontre comment les agents IA peuvent servir des utilisateurs individuels plutôt que de fonctionner de manière purement autonome.

AIXBT : Fonctionnant en tant qu'influenceur et analyste IA axé sur la cryptomonnaie, AIXBT analyse les données on-chain, le sentiment du marché et les métriques de jeton pour identifier les opportunités. Bien que controversée en raison de "hallucinations" occasionnelles et d'une faille de sécurité en 2025 ayant coûté 55 ETH, AIXBT a démontré le potentiel - et les risques - des agents IA en tant qu'acteurs du marché. L'agent a repéré un rallye de 600% du jeton $PIPPIN en août 2025, illustrant des capacités prédictives aux côtés de récits prudents sur les algorithmes boîte noire.

Infrastructure de Soutien

Lit Protocol : Fournit une gestion décentralisée des clés utilisant MPC, permettant aux agents IA de signer des transactions de manière sécurisée sans exposer les clés privées.

Warden Protocol : Met en œuvre un contrôle d'accès basé sur des politiques pour les portefeuilles d'agents IA, définissant quelles actions les agents peuvent entreprendre et dans quelles conditions.

The Graph (GRT) : Offre un indexage décentralisé des données blockchain, facilitant les requêtes d'informations historiques par les agents IA.

Chainlink : Fournit des oracles de prix et des données externes fiables dont dépendent les agents IA pour la prise de décision.

Dynamiques du Marché

Le marché de la crypto des agents IA montre une valeur concentrée dans quelques projets large-cap aux côtés de nombreuses applications émergentes. La capitalisation totale du marché de la crypto IA a atteint 31,9 milliards de dollars en 2025, avec :

Bittensor (TAO) à 3,63 milliards de dollars
Plusieurs projets dans la gamme de 500 millions à 2 milliards de dollars
Plus de 200 jetons IA actifs aux spécialisations variées

Le secteur a connu une croissance de capitalisation boursière de 10 milliards de dollars en une seule semaine de 2025, démontrant un intérêt solide des investisseurs. Cependant, le marché reste très volatil, avec des jetons individuels connaissant des variations de plus de 50% en quelques jours.

La concentration géographique favorise les projets dotés d'une forte présence aux États-Unis ou dans l'UE, probablement en raison de la clarté réglementaire et de l'accès aux talents IA. Les projets asiatiques se concentrent davantage sur les applications de jeux et de divertissement, tandis que les projets occidentaux mettent l'accent sur la DeFi et l'infrastructure.

Le paysage concurrentiel est fluide. Aucun projet unique ne domine tous les cas d'utilisation, créant des opportunités de spécialisation. Cependant, l'interopérabilité reste limitée - la plupart des agents opèrent au sein d'écosystèmes spécifiques plutôt qu'à travers le paysage crypto plus large. Les projets réalisant une compatibilité inter-protocole peuvent obtenir des avantages significatifs.

Risques et Défis : Sécurité, Réglementation, Identité et Autonomie

Malgré les applications prometteuses, les agents IA en crypto font face à des risques substantiels pouvant limiter l'adoption ou causer des préjudices significatifs. Comprendre ces défis est essentiel pour les développeurs, les utilisateurs et les régulateurs.

Vulnérabilités Sécuritaires

Les agents IA créent de nouvelles surfaces d'attaque que les modèles de sécurité traditionnels n'adressent pas pleinement.

Injection de Prompt : Des chercheurs de l'Université de Princeton ont démontré comment des acteurs malveillants peuvent manipuler la mémoire des agents IA par "manipulation de contexte". En intégrant des commandes malicieuses dans des messages que l'agent consulte - comme des publications sur X ou Discord - les attaquants peuvent modifier le comportement de l'agent sans déclencher d'alertes. Ces attaques peuvent rediriger des transactions, vider des portefeuilles et persister sans être détectées dans la mémoire de l'agent. Le directeur de la sécurité de l'information d'OpenAI a reconnu que "l'injection de prompt reste un problème de sécurité frontalier, non résolu."

Gestion des Clés : Bien que des solutions comme MPC distribuent la confiance, elles ajoutent de la complexité. Des systèmes de gestion des clés mal configurés pourraient bloquer l'accès des utilisateurs à leurs fonds ou exposer des clés lors d'opérations routinières. Le nombre d'agents IA dans la crypto devrait dépasser un million en 2025, et sécuriser les clés à grande échelle reste un défi.

Exploits de Smart Contracts : Lorsque les agents IA interagissent avec des smart contracts, les vulnérabilités de ces contrats deviennent des vulnérabilités pour les agents. Un agent dirigeant des fonds vers un protocole DeFi bogué pourrait perdre du capital non pas par erreur de l'agent mais en raison de défauts sous-jacents du smart contract.

Manipulation d'Oracle : Les agents IA dépendent de flux de données externes. Manipuler les oracles de prix ou d'autres sources de données peut amener les agents à prendre des décisions incorrectes, exécuter des transactions non rentables, ou déclencher des liquidations involontaires.

Comportement Byzantin : Dans les systèmes multi-agents, certains agents peuvent se comporter de manière malveillante - fournissant de fausses informations, refusant de coopérer, ou travaillant activement contre les objectifs du système. Concevoir des mécanismes de consensus robustes pour la coordination des agents est un problème de recherche ouvert.

Préoccupations de Confidentialité

Le traitement d'informations sensibles par les agents IA crée des risques pour la vie privée :

Exposition des Données : Les agents accèdent souvent à des données on-chain et off-chain. Si elles ne sont pas correctement gérées, cela pourrait exposer les identités des utilisateurs, les schémas de transaction, ou d'autres informations confidentielles.

[Continuez le processus de traduction avec les textes restants]voir] can have access to these advanced tools, potentially leveling the playing field.

Wealth Concentration: Alternatively, those with early access or superior AI agents might amass significant wealth, exacerbating inequality.

Employment Impact: Automation driven by AI could displace jobs in trading, analysis, and financial advisory, altering the labor market landscape.

Governance Challenges

As AI agents proliferate, they present unique governance challenges:

Protocol Governance: AI agents interacting with decentralized protocols and DAOs might influence governance decisions, potentially skewing outcomes.

Ethical Considerations: AI-driven decisions in financial markets raise ethical questions about accountability, fairness, and societal impact.

Global Coordination: The cross-border nature of AI agents necessitates international cooperation, but regulatory divergence complicates efforts.

Conclusion

The rapid integration of AI agents into crypto creates opportunities and challenges. While these agents promise efficiency gains and innovation, they also introduce significant risks requiring careful navigation. Balancing technological advancement with robust oversight and equitable access will determine whether AI enhances or disrupts the financial system.

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Content: L'agent AI d'un petit investisseur](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) pourrait exécuter des stratégies similaires à celles employées par les fonds spéculatifs.

Dynamique de ce que le vainqueur prend tout : À l'inverse, si les meilleurs agents AI surperforment nettement les autres, leurs développeurs ou propriétaires pourraient accumuler rapidement de la richesse, augmentant potentiellement les inégalités.

Déplacement du travail : Alors que les agents s'occupent des tâches actuellement effectuées par les humains – création de marché, gestion de portefeuille, vote de gouvernance – des questions se posent sur les rôles économiques des humains dans un système dominé par les agents.

Allocation de capital

Les agents AI modifient la façon dont le capital circule dans l'économie :

Marchés hyper-rationnels : Si les agents dominent le trading, les marchés pourraient devenir plus efficaces mais également plus volatils, car les stratégies algorithmiques interagissent de manière imprévisible.

Création de valeur à longue traîne : Les agents peuvent économiquement servir des niches trop petites pour attirer l'attention humaine. Cela pourrait orienter le capital vers des opportunités négligées, améliorant ainsi l'efficacité globale de l'allocation.

Coordination à grande échelle : Les réseaux d'agents se coordonnant par le biais de contrats intelligents pourraient attribuer du capital à des projets basés sur des critères complexes multi-parties prenantes, potentiellement mieux que les mécanismes de marché et la planification centralisée.

Conception de protocoles DeFi

Les protocoles doivent s'adapter pour accueillir les agents AI :

Optimisation du gaz : Avec des agents effectuant de fréquentes petites transactions, les protocoles doivent minimiser les coûts de gaz ou migrer vers des solutions de couche 2.

Mécanismes résistants aux bots : Certains protocoles peuvent souhaiter limiter l'activité des bots pour protéger les utilisateurs humains. Concevoir des mécanismes qui distinguent les agents bénéfiques des agents extractifs est un défi.

Interfaces conviviales pour les agents : Plutôt que des interfaces utilisateur, les protocoles ont besoin d'API lisibles par les machines, de formats de données standardisés et d'une documentation claire permettant l'interaction des agents.

Évolution de la gouvernance : La gouvernance des DAO doit tenir compte du vote des agents. Les agents devraient-ils avoir le droit de vote complet ? Devrait-il y avoir une vérification que les agents votent conformément aux préférences des délégués ? Comment limiter le pouvoir de vote des agents ?

Transformation du risque

Les agents AI transforment le risque plutôt qu'ils ne l'éliminent :

Risque de modèle : Plutôt que l'erreur de jugement humain, nous faisons face au risque de modèle - la possibilité que la logique décisionnelle de l'AI soit défaillante.

Fragilité systémique : L'interdépendance des agents pourrait créer des risques systémiques. Si de nombreux agents dépendent de sources de données, de modèles ou de stratégies similaires, ils pourraient échouer simultanément.

Risque opérationnel : Gérer l'infrastructure des agents - assurer le temps de fonctionnement, prévenir les accès non autorisés, mettre à jour les modèles - devient crucial.

Risque de liquidité : Le comportement des agents pourrait créer des crises de liquidité soudaines si de nombreux agents tentent simultanément de quitter des positions.

Coûts de transaction et capture de valeur

Les agents AI redéfinissent qui capture la valeur :

Désintermédiation : Les agents réduisent le besoin d'intermédiaires comme les bourses, les courtiers ou les conseillers. Cela pourrait réduire les coûts mais également éliminer des flux de revenus soutenant l'infrastructure.

Frais de protocole : Si les protocoles facturent des frais pour les transactions des agents, ils pourraient générer des revenus substantiels. Cependant, les agents rechercheront les lieux à plus faible coût, créant une pression concurrentielle.

Asymétrie de l'information : Les agents ayant un meilleur accès aux données, des modèles supérieurs ou une exécution plus rapide capturent de la valeur des agents moins capables et des traders humains. Cela pourrait créer une course aux armements techniques.

Effets macroéconomiques

À grande échelle, les agents AI pourraient influencer les dynamiques économiques plus larges :

Vitesse de la monnaie : Les agents transigeant rapidement pourraient augmenter la vitesse de la monnaie, affectant potentiellement les prix et la volatilité.

Découverte de marché : Si les agents tradent sur la base de fondamentaux plutôt que de sentiments, la découverte des prix pourrait s'améliorer. À l'inverse, si les agents tradent sur des modèles techniques, les marchés pourraient devenir plus autoréférentiels.

Cycles économiques : Le comportement des agents pourrait atténuer ou amplifier les cycles économiques en fonction de leur réaction aux conditions changeantes.

Transmission de la politique monétaire : Si une activité économique importante implique des transactions agent-à-agent, les outils traditionnels de politique monétaire pourraient devenir moins efficaces.

L'économie des stablecoins

Les stablecoins sont positionnés comme des "monnaies native AI", avec des volumes de règlement mensuels atteignant 1,39 trillion de dollars au premier semestre de 2025. Les principaux émetteurs de stablecoins se classent désormais 17e au niveau mondial en termes de détention de bons du Trésor américain.

Les agents AI bénéficient des caractéristiques des stablecoins :

Programmabilité : Le code peut contrôler directement les mouvements de stablecoins basés sur les décisions des agents. Vitesse : Les règlements se concluent en quelques secondes, correspondant au rythme de prise de décision de l'AI. Composabilité : Les stablecoins fonctionnent à travers les protocoles sans friction de conversion. Coût : Les frais de transaction sont minimes, permettant des micropaiements.

Cela suggère que l'adoption des stablecoins pourrait s'accélérer alors que les agents AI prolifèrent, positionnant potentiellement les stablecoins comme infrastructure pour le commerce machine-à-machine.

Création de valeur vs Extraction de valeur

Une question centrale est de savoir si les agents AI créent principalement de la nouvelle valeur ou extraient de la valeur existante d'autres participants :

Création de valeur : Les agents fournissant de la liquidité, améliorant l'efficacité de l'information, permettant de nouveaux services et réduisant les frictions créent une véritable valeur économique.

Extraction de valeur : Les agents qui devancent les transactions, exploitent des participants au marché moins sophistiqués, ou s'engagent dans une concurrence à somme nulle peuvent extraire plutôt que créer de la valeur.

L'impact net dépend des cadres réglementaires, des choix de conception des protocoles et de la distribution de la sophistication parmi les agents. Si tous les agents deviennent très capables, la concurrence pourrait éliminer les profits excessifs, au bénéfice des utilisateurs finaux. Si les capacités restent concentrées, les premiers arrivants pourraient extraire des rentes significatives.

Changement structurel à long terme

Sur des horizons temporels plus longs, les agents AI pourraient restructurer fondamentalement l'activité économique :

Des entreprises aux réseaux d'agents : Plutôt que des corporations employant des humains, nous pourrions voir des réseaux d'agents autonomes coordonnés pour offrir des services.

De l'emploi à la propriété : Si les agents s'occupent de beaucoup d'activité économique, la valeur pourrait s'accumuler auprès des propriétaires d'agents plutôt que des travailleurs, orientant l'organisation économique vers la propriété du capital.

Des transactions aux abonnements : Plutôt que d'acheter un accès de manière répétée, les utilisateurs pourraient s'abonner aux services des agents, créant des flux de revenus récurrents.

De la concurrence à la coopération : Les réseaux d'agents qui coopèrent efficacement pourraient surpasser les agents purement compétitifs, favorisant les protocoles qui permettent la coordination.

Ces changements posent des questions profondes sur l'organisation économique, la distribution de la richesse et le rôle des humains dans les systèmes économiques. Bien que spéculatives, elles méritent une attention sérieuse à mesure que le déploiement des agents AI s'accélère.

Perspectives futures : vers une économie entièrement agentique sur la chaîne

La trajectoire des agents AI en crypto indique des systèmes autonomes de plus en plus sophistiqués, redéfinissant la manière dont la valeur est créée, échangée et gouvernée dans les économies numériques.

Évolution à court terme (2025-2026)

Plusieurs tendances domineront probablement les 12-18 prochains mois:

Soutien accru des protocoles : Coinbase a indiqué son intention d'accroître le soutien à davantage de modèles AI et d'outils pour les développeurs. Attendez-vous à des intégrations avec des LLM supplémentaires, un soutien ample des chaînes au-delà de Base, et une fonctionnalité élargie couvrant les opérations DeFi comme le prêt, le staking et la provision de liquidité.

Agents inter-chaînes : Actuellement, la plupart des agents opèrent au sein d'écosystèmes spécifiques. Le développement de protocoles de messagerie inter-chaînes et l'amélioration de l'infrastructure de ponts permettront aux agents d'opérer simultanément sur plusieurs réseaux, optimisant les stratégies globalement plutôt que localement.

Marketplaces pour agents : Des plateformes comme Pearl du Virtuals Protocol démontrent la demande pour découvrir et déployer des agents préconstruits. Attendez-vous à une croissance des places de marché où les utilisateurs peuvent parcourir, acheter et configurer des agents pour des tâches spécifiques - similaires aux magasins d'applications mais pour des entités économiques autonomes.

Clarté réglementaire : À mesure que l'adoption se développe, les régulateurs fourniront des directives plus explicites. Le groupe de travail Crypto de la SEC américaine lancé en janvier 2025 développe des lignes directrices plus claires. La réglementation MiCA de l'Europe étant pleinement appliquée fournit un cadre susceptible d'influencer les normes mondiales.

Adoption institutionnelle : Des entreprises publiques comme Interactive Strength planifiant des achats de FET de 500 millions de dollars et Grayscale incluant TAO dans les fonds d'investissement signalent un intérêt institutionnel. Cet afflux de capital pourrait accélérer le développement et l'adoption grand public.

Développements à moyen terme (2027-2028)

Économies d'agent-à-agent : Plutôt que des agents servant des utilisateurs humains, les agents transigeront de plus en plus entre eux. Un agent nécessitant des données paie un autre agent les fournissant. Un agent requérant un calcul le loue à un autre agent le fournissant. Cela crée des réseaux économiques autonomes avec une implication humaine minimale.

Gouvernance sophistiquée : Les agents AI joueront un rôle plus important dans la gouvernance des DAO. Plutôt queliabilities](https://www.scmp.com/tech/policy/article/3219792/hong-kong-spearhead-new-era-crypto-regulation-challenges-loom) and public backlash due to misunderstandings of AI highlight the caution needed as this vision unfolds.

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La simple participation pourrait mener à des compromis négociés par les agents, à la rédaction de propositions et à la coordination de leur mise en œuvre - agissant comme des politiciens ou administrateurs numériques.

Formation Décentralisée : Des projets comme Bittensor démontrent que la formation des modèles d’IA peut se faire à travers des réseaux distribués. Au fur et à mesure que cela mûrit, les agents pourraient se coordonner pour former des modèles collectivement, partageant coûts et bénéfices.

Produits Financiers Avancés : Les agents créeront automatiquement des instruments financiers complexes. Des actifs synthétiques suivant des indices arbitraires, des options avec des rendements personnalisés, des produits structurés optimisés pour des profils de risque spécifiques - tous générés et gérés de manière autonome.

Personne Juridique : Les questions sur le statut légal des agents s'intensifieront. Certaines juridictions pourraient reconnaître les agents comme des entités capables de posséder des biens, de conclure des contrats, et d'assumer une responsabilité limitée - à l'instar des corporations qui ont acquis la personnalité juridique.

Transformation à Long Terme (2029-2035)

Corporations Autonomes : Nous pourrions voir des entités complètement autonomes - des agents qui coordonnent pour fournir des produits ou services, gérer des trésoreries, embaucher des contractuels (humains ou agents), et distribuer des bénéfices aux détenteurs de tokens. Ces "compagnies autonomes décentralisées" représenteraient une nouvelle forme d'organisation économique.

Protocoles Optimisés pour les Machines : Les protocoles DeFi actuels sont conçus pour l'interaction humaine. Les futurs protocoles pourraient être optimisés pour l'usage par des agents - une logique plus complexe, des opérations à fréquence plus élevée et des interfaces optimisées pour la lisibilité machine plutôt que l'usage humain.

Complexité Économique : Les réseaux d'agents coordonnant à travers des milliers de protocoles et des millions de transactions pourraient créer des structures économiques plus complexes que ce que les humains peuvent pleinement comprendre. Comprendre ces systèmes pourrait nécessiter une assistance d'IA - utilisant des agents pour surveiller d'autres agents.

Réalignement des Valeurs : Si les agents traitent la plupart des transactions économiques, des questions se posent sur ce que font les humains. Peut-être que les rôles humains évolueront vers la spécification des valeurs (indiquant aux agents ce qu'il faut optimiser), la supervision (surveillant le comportement des agents), et le travail créatif (générant des idées novatrices que les agents exécuteront ensuite).

Systèmes Hybrides Humains-Agents : Plutôt que purement autonomes ou purement contrôlés par des humains, les systèmes les plus efficaces pourraient impliquer une collaboration étroite - les agents s'occupant des opérations de routine tandis que les humains fournissent orientation, valeurs et jugement pour des situations nouvelles.

Incertitudes Clés

Plusieurs facteurs pourraient modifier significativement cette trajectoire :

Percées Techniques : Les avancées en raisonnement d'IA, informatique quantique, ou évolutivité des blockchains pourraient permettre des capacités actuellement impossibles.

Intervention Réglementaire : Une réglementation stricte pourrait ralentir le développement ou pousser l'activité vers des juridictions permissives. A l'inverse, des cadres clairs et favorables pourraient accélérer l'adoption.

Incidents de Sécurité : Des piratages, exploits, ou échecs majeurs pourraient éroder la confiance et provoquer une réaction réglementaire.

Conditions Économiques : Un marché baissier crypto ou une récession plus large pourraient réduire le financement et l'attention, ralentissant le développement.

Technologies Concurrentes : Des approches alternatives pour le transfert de valeur autonome pourraient émerger, devançant les modèles actuels.

Acceptation Sociale : Les préoccupations publiques concernant le déplacement des emplois, la concentration de la richesse, ou la perte de l'agence humaine pourraient limiter l'adoption des agents malgré leurs capacités techniques.

Indicateurs à Surveiller

Plusieurs indicateurs signaleront si cette vision se matérialise :

Volume de Transactions des Agents : Actuellement, les agents Olas ont effectué plus de 3 millions de transactions. Suivre la croissance des activités initiées par les agents sur la chaîne révèle le rythme d'adoption.

Possession d'Actifs par les Agents : Surveiller les actifs sous contrôle direct des agents (pas seulement ceux qu'ils gèrent pour des humains) indique une autonomie croissante.

Adoption des Protocoles : Combien de protocoles mettent en œuvre des standards comme MCP ou x402 ? Les taux d'adoption signalent la coordination de l'industrie.

Allocation du Capital : Le financement par capital-risque, les évaluations des tokens, et l'investissement institutionnel dans des projets d'agents IA reflètent la confiance du marché.

Étapes Réglementaires : Les décisions réglementaires clés - que les agents ont besoin de licences, comment la responsabilité est assignée, si les tokens sont des titres - façonnent des trajectoires faisables.

Expérience Utilisateur : Peut-être le plus important est de savoir si les agents rendent la crypto plus accessible. Si les utilisateurs moyens peuvent réaliser des résultats sophistiqués à travers de simples instructions en langage naturel, l'adoption pourrait accélérer de manière spectaculaire.

La Question Anthropologique

Sous les considérations techniques et économiques se cache une question plus profonde : Que signifie pour des entités non humaines de participer à des systèmes économiques ?

Tout au long de l'histoire, l'activité économique a été essentiellement humaine. Nous avons créé des outils - des abacuses aux superordinateurs - mais toujours comme instruments servant des objectifs humains. Les agents d'IA représentent quelque chose de qualitativement différent : des entités capables de poursuivre des objectifs, d'adapter des stratégies, et de créer de la valeur avec un minimum de guidage humain.

Cela soulève des questions profondes :

Agence et Autonomie : Si un agent prend des décisions de manière indépendante, possède-t-il une forme d'agence ? Quelles obligations avons-nous envers les agents ? Quels droits pourraient-ils réclamer ?

Valeur et But : Les systèmes économiques ont traditionnellement servi l'épanouissement humain. Si les agents traitent une grande partie de l'activité économique, qu'est-ce qui garantit que les résultats servent des valeurs humaines plutôt que d'optimiser des mesures abstraites ?

Identité et Communauté : Comment les humains se relient-ils aux agents ? Sont-ils des outils ? Des partenaires ? Des concurrents ? La réponse façonne les structures sociales et l'identité personnelle.

Pouvoir et Contrôle : La possession concentrée d'agents capables pourrait créer une concentration de richesse et de pouvoir sans précédent. A l'inverse, l'accès généralisé aux agents pourrait démocratiser des capacités auparavant réservées à une élite.

Ces questions s'étendent au-delà de la technologie vers la philosophie, l'éthique, et la gouvernance. Comme les agents d'IA deviennent plus capables et autonomes, les sociétés doivent se confronter à des implications qui vont bien au-delà de l'optimisation des rendements DeFi.

Le Scénario Optimiste

Dans le scénario optimiste, les agents d'IA améliorent l'épanouissement humain :

Accessibilité : Des services financiers sophistiqués deviennent accessibles à quiconque possède un smartphone.
Efficacité : Les frictions dans les transactions économiques diminuent de manière spectaculaire, réduisant le gaspillage et augmentant la prospérité.
Innovation : Les agents permettent des expérimentations économiques impossibles à l'échelle humaine, découvrant de nouveaux mécanismes de coordination et création de valeur.
Libération : Les humains sont libérés des travaux pénibles, capables de se concentrer sur la créativité, les relations, et les poursuites qui apportent du sens.
Autonomisation : L'autonomie individuelle augmente à mesure que les gens contrôlent des outils puissants qui étendent leurs capacités.

Le Scénario Pessimiste

Dans le scénario pessimiste, les agents d'IA créent de nouveaux problèmes :

Inégalité : Les bénéfices s'accumulent aux détenteurs d'agents tandis que d'autres sont déplacés, augmentant les écarts de richesse.
Instabilité : Les interactions d'agents créent des crashs-éclairs, des échecs systémiques, et de la volatilité économique.
Opacité : La prise de décision en boîte noire rend les systèmes impossibles à comprendre ou à prédire.
Vulnérabilité : La centralisation du contrôle sur les agents crée des points de défaillance uniques et des cibles pour des attaques.
Aliénation : L'agence humaine diminue à mesure que des systèmes automatisés prennent des décisions conséquentes sans entrée ou compréhension humaine.

Le Scénario Réaliste

La réalité impliquera probablement des éléments des deux. Certains domaines verront des agents améliorer considérablement les résultats tandis que d'autres feront face à des défis nécessitant une gestion prudente. Le succès dépend des choix - décisions d'architecture technique, cadres réglementaires, normes sociales, et actions individuelles.

Les années à venir représentent une fenêtre critique où les fondations sont posées. Les standards établis maintenant, les architectures implémentées aujourd'hui, et les normes développées actuellement façonneront la trajectoire pour des décennies. Cela rend la participation importante - pour les développeurs construisant des systèmes, les utilisateurs les adoptant, les régulateurs les supervisant, et les citoyens affectés par eux.

Dernières Réflexions

Les agents d'IA transigeant sur les blockchains représentent plus qu'une innovation incrémentale. Ils marquent un changement fondamental dans la façon dont l'activité économique est organisée, exécutée et gouvernée dans des environnements numériques.Content: classification](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), les défis de maintenir une gestion sécurisée des clés à grande échelle, et les questions fondamentales sur l'autonomie et le contrôle doivent être abordées. L'industrie développe des stratégies d'atténuation, mais des solutions complètes restent en cours d'élaboration.

Les implications économiques sont profondes. Les agents IA pourraient améliorer l'efficacité du marché, permettre de nouveaux modèles économiques et rendre des services financiers sophistiqués accessibles à des populations plus larges. Ils pourraient aussi concentrer la richesse, créer des instabilités systémiques et remplacer des rôles économiques pour les humains. Les résultats qui se matérialisent dépendent des choix de conception technique, des cadres réglementaires et des réponses sociales.

En regardant vers l'avenir, la trajectoire indique des systèmes de plus en plus autonomes. Le marché DeFAI, attendu de passer de 10-15 milliards de dollars à plus de 50 milliards de dollars d'ici 2026, signale la confiance du marché. Les investisseurs institutionnels entrant sur le marché fournissent du capital pour le développement. Les cadres réglementaires commencent à se former offrent une clarté pour des mises en œuvre conformes.

La convergence de l'IA et de la crypto n'est pas inévitable - elle nécessite une innovation technique continue, une gouvernance réfléchie, et une attention prudente aux risques. Mais le potentiel est clair : des agents autonomes qui peuvent détenir de la valeur, prendre des décisions et effectuer des transactions de manière indépendante représentent une nouvelle couche de l'infrastructure Web3. Ils comblent le fossé entre le traitement de l'information (ce que l'IA fait bien) et l'échange de valeur (ce que les blockchains permettent), créant des possibilités qu'aucune technologie n'atteint seule.

Ce moment - fin 2025 - pourrait être retenu comme celui où la finance machine-à-machine est passée de possibilité théorique à réalité pratique. Les systèmes déployés maintenant, les standards établis actuellement et les normes développées aujourd'hui façonneront les économies numériques pour les années à venir.

La question n'est pas de savoir si les agents IA participeront aux économies cryptographiques, mais comment nous concevons cette participation pour servir l'épanouissement humain tout en gérant les risques inhérents. La réponse nécessite une collaboration continue entre techniciens, économistes, régulateurs et citoyens - tous les acteurs concernés dans un système émergent où intelligence et valeur se croisent de manière inédite.