L'IA remet en ordre le Web3 : quels secteurs vont connaître une transformation technologique ?
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L'IA remet en ordre le Web3 : quels secteurs vont connaître une transformation technologique ?
Depuis l'apparition de ChatGPT, la perception de l'IA est passée de la surprise et de l'inquiétude à une acceptation progressive.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesDans le contexte de l'IA, la seule certitude est l'incertitude. Les gens aiment les choses certaines, mais cette incertitude apportée par l'IA, sous le courant du développement technologique, est irréversible. Les optimistes pensent que l’IA apportera au monde entier une aide inimaginable en matière de réduction des coûts et d'amélioration de l'efficacité. Les pessimistes estiment quant à eux que l’IA aura un impact profond sur les règles du jeu dans tous les secteurs, entraînant ainsi un grand nombre de licenciements.
Quoi qu’il en soit, depuis l’apparition de ChatGPT jusqu’à aujourd’hui, la perception de l’IA est passée de la surprise et de l’inquiétude à une forme d’acceptation progressive. On semble réaliser que, qu’on l’accueille ou non, l’IA s’imposera sans conteste dans tous les domaines humains, bouleversant chaque secteur grâce à ses propres mécanismes et son potentiel.
Aujourd’hui, l’IA commence à pénétrer Web3 et à exercer une influence sur l’ensemble du secteur.
Wang Yishi, ancien fondateur de OneKey, a déclaré sur Twitter : « Le récit de Web3 s’est déplacé des cryptomonnaies vers l’IA ». Ce point de vue n’est pas isolé ; de nombreux acteurs du secteur Web3 considèrent que l’impact de l’IA sur Web3 est énorme, notamment dans les domaines du NFT et du GameFi. L’émergence du concept AIGC signifie une nouvelle ère dans la création de contenu.
Du PGC (contenu produit par des professionnels) au UGC (contenu généré par les utilisateurs), puis à l’actuel AIGC, la création de contenu est désormais confiée aux programmes informatiques.
Outre l’impact de l’AIGC sur le contenu dans Web3, l’influence de l’IA sur ce domaine est en réalité plus profonde encore que ce que nous imaginons.
L’IA en train de « remettre de l’ordre » dans Web3
La « remise en ordre » de Web3 par l’IA provient de deux aspects : d’une part, l’émergence de la technologie IA a détourné l’attention du capital vis-à-vis de Web3.
Avant l’avènement de l’IA, Web3 était très prisé par les VC et institutions financières, qui ont lancé toutes sortes de concepts liés à Web3 (comme les collections numériques ou le métavers) comme arguments marketing. Mais après l’arrivée de l’IA, cette situation a changé.
Aux yeux des institutions, l’AIGC paraît au moins plus crédible que Web3, car il s’agit d’un produit tangible, contrairement à un concept encore hypothétique. L’intérêt des institutions se déplace progressivement, aggravé par d’autres facteurs tels que le marché baissier et la réglementation. Selon les données de l’Institut Tuoluo, en mars de cette année, 86 événements de financement ont eu lieu dans le domaine Web3 à travers le monde, totalisant 5,676 milliards de yuans, soit une baisse de 47,98 % par rapport à l’année précédente.
Les capitaux quittent progressivement le domaine Web3 pour migrer vers l’IA.
L’autre aspect de cette « remise en ordre » réside dans le fait que l’émergence de l’IA transforme les mécanismes et la logique internes du secteur Web3. Les projets Web3 commencent à intégrer des composants IA dans leurs écosystèmes. Certains projets jugent désormais nécessaire d’inclure un concept IA, voire une interface GPT, pour être pris au sérieux. Nous pouvons interpréter ce phénomène comme une « remise en ordre » de Web3 par l’IA, ou comme une stratégie d’adaptation autodéfensive de Web3 face à l’intrusion massive de l’IA.
C’est ainsi que naît le concept d’« IA + Web3 ». Dans le processus de fusion entre IA et Web3, de nombreux produits sont apparus sur le marché, que l’on peut classer grossièrement en deux catégories : la première consiste à ajouter des fonctionnalités IA à un projet existant. Ces produits intègrent souvent des interfaces d’outils IA à leur base technologique et mettent fortement en avant, dans leur communication externe, le rôle de l’IA dans l’amélioration et la promotion de leurs produits. Par exemple, AIGOGE.
L’autre type d’intégration entre IA et Web3 vise explicitement la réduction des coûts et l’amélioration de l’efficacité, comme Pionex axé sur les stratégies de trading IA, Getch, Cortex et SingularityNET axés sur l’infrastructure technique IA, ou Numerai spécialisé dans la prévision financière assistée par IA.
L’émergence de divers produits Web3 basés sur l’IA reflète la faveur croissante du marché et du capital pour ce type de solutions. Par exemple, la crypto-monnaie AIDOGE, lancée le 18 avril, a grimpé de 218,50 % en deux jours. Les jetons de projets tels que Fetch.ai (FET), SingularityNET (AGIX) et Ocean Protocol (Ocean) ont augmenté respectivement de 110 %, 61,53 % et 66,67 % sur 90 jours.
Alors que le marché secondaire des projets IA+Web3 connaît un fort engouement, le marché primaire affiche des résultats encore plus prometteurs. Depuis le début de l’année, plusieurs projets combinant IA et Web3 ont levé des fonds importants. Le 29 mars, Fetch.ai a notamment reçu un investissement de 40 millions de dollars de SWF Labs.
Actuellement, le concept d’IA+Web3 semble appelé à devenir une tendance majeure à l’avenir. À cet effet, veDAO Research a dressé un panorama des différents secteurs où l’IA pourrait transformer Web3, à titre indicatif.
L’IA au service des différents secteurs de Web3
Stratégies de trading basées sur l’IA
L’approche générale des stratégies de minage de liquidité basées sur ChatGPT consiste à utiliser le modèle ChatGPT pour prédire l’évolution du marché afin de décider de participer ou non au minage de liquidité et d’en choisir le meilleur moment.
Les effets de l’IA sur les stratégies de trading :
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Collecte de données : utilisation d’API pour obtenir les données nécessaires au minage de liquidité depuis les exchanges, telles que les prix des paires, volumes, quantité de liquidité fournie et attirée, etc.
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Prétraitement des données : nettoyage, transformation et normalisation des données collectées afin de faciliter l’analyse et la modélisation ultérieures.
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Construction du modèle ChatGPT : utilisation d’un modèle ChatGPT pré-entraîné pour analyser les données historiques et prédire les tendances futures du minage de liquidité et les rendements attendus.
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Contrôle des risques : élaboration de stratégies de gestion des risques basées sur les prévisions de ChatGPT, comme définir des seuils de stop-loss et de take-profit, contrôler les volumes de transaction, afin de protéger les intérêts des investisseurs.
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Mise en œuvre de la stratégie : prise de décision selon les prévisions du modèle ChatGPT, choix des paires de trading, détermination du moment optimal, fixation des prix, etc.
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Exécution des transactions : système IA exécutant automatiquement les opérations, plaçant les fonds dans le minage pour obtenir les rendements escomptés.
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Surveillance et optimisation : suivi régulier des performances des transactions et du modèle, ajustement et amélioration continue de la stratégie pour maintenir des rendements satisfaisants et une bonne maîtrise des risques.
Stratégie d’analyse émotionnelle basée sur l’IA
Cette stratégie exploite la capacité de traitement du langage naturel de ChatGPT pour analyser les textes issus des médias ou des réseaux sociaux afin d’évaluer le sentiment du marché. Par exemple, si la majorité des textes analysés expriment une tendance émotionnelle « positive » ou « d’achat », la stratégie peut opter pour acheter, et inversement.
La mise en œuvre nécessite la collecte de données textuelles liées au marché, suivie de leur nettoyage, analyse et modélisation. Pour construire le modèle d’analyse émotionnelle, on peut recourir à des algorithmes d’apprentissage supervisé, formés sur des données annotées, afin de prédire l’orientation émotionnelle des textes. La stratégie de trading peut alors être ajustée selon ces prédictions et d'autres indicateurs de tendance du marché.
Analyse des stratégies de trading basée sur l’IA
Cette stratégie repose sur la capacité de ChatGPT à comprendre les descriptions textuelles des stratégies de trading, afin d’en analyser et évaluer la performance. Par exemple, analyser les résultats de backtesting, les rendements historiques, etc., pour évaluer l’efficacité et la fiabilité de la stratégie, puis en déduire les décisions de trading. Cette analyse peut s’appuyer sur des algorithmes d’apprentissage machine, dont le modèle est entraîné et optimisé pour prédire les rendements et risques associés. La stratégie finale peut être ajustée selon ces prévisions et les tendances du marché.
Gestion de portefeuille basée sur l’IA
Un outil de gestion de portefeuille basé sur ChatGPT peut utiliser le traitement du langage naturel pour aider les utilisateurs à mieux gérer leurs actifs, optimiser leur allocation et leur contrôle des risques, tout en fournissant des prévisions et recommandations plus précises pour la prise de décision d’investissement. Cela permet de :
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Analyse automatisée des actifs et sélection des cryptos : grâce aux capacités de traitement du langage naturel de ChatGPT, analyser et évaluer les fondamentaux des actifs, la situation du marché et les facteurs macroéconomiques, afin de sélectionner automatiquement les meilleurs actifs d’investissement et réduire les erreurs de décision.
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Optimisation du portefeuille : en prédisant les tendances du marché et les risques via ChatGPT, offrir des recommandations personnalisées pour optimiser la composition du portefeuille, assurer une diversification des risques et maximiser les rendements.
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Exécution automatisée des transactions : sur la base du modèle décisionnel de ChatGPT, exécuter automatiquement les ordres d’achat et de vente, ajuster en temps réel la composition du portefeuille et minimiser les interventions humaines.
Outils de simulation de trading basés sur l’IA (Compte démo IA)
Un outil de simulation de trading de cryptomonnaies basé sur l’IA est une plateforme virtuelle qui, grâce à des algorithmes d’IA, simule un environnement de marché réel et propose des fonds virtuels pour des transactions simulées. Les utilisateurs peuvent apprendre le trading de cryptomonnaies, élaborer des stratégies et s’exercer sans risquer d’argent réel, ce qui leur permet de progresser tout en découvrant les fonctionnalités de l’IA.
Directions possibles pour DEX + IA :
Aide à la décision : analyse et exploitation des données de trading pour fournir des analyses et prévisions de marché plus précises et complètes, aidant ainsi les traders à prendre de meilleures décisions d’investissement.
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Optimisation de la gestion de portefeuille : la technologie IA peut analyser les préférences d’investissement, la tolérance au risque et les données historiques des utilisateurs pour proposer des services de gestion de portefeuille plus personnalisés et efficaces.
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Amélioration de l’expérience utilisateur : grâce à des services intelligents comme le service client IA, les recommandations intelligentes ou les assistants conversationnels, l’IA offre une expérience de trading plus fluide, rapide et personnalisée, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité des utilisateurs.
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Collecte d’informations d’investissement : l’IA peut fournir des informations sur l’opinion publique, le sentiment du marché et les risques potentiels.
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Prévision des prix : l’IA peut utiliser des techniques de big data et d’apprentissage automatique pour analyser les données du marché et prédire l’évolution des cours des cryptomonnaies, aidant les utilisateurs à mieux investir.
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Décision de trading : l’intelligence artificielle peut utiliser des systèmes de trading automatisés pour exécuter des décisions selon des règles et stratégies prédéfinies, réduisant ainsi l’impact des facteurs humains.
Sécurité par l’IA :
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Analyse de fraude : l’IA peut surveiller et analyser le trafic réseau pour identifier et prévenir les cyberattaques et comportements frauduleux, renforçant ainsi la sécurité et la fiabilité du DEX.
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Audit de contrats : l’IA peut aider à optimiser la rédaction et le déploiement des contrats intelligents, améliorer la qualité et la fiabilité du code, détecter les comportements malveillants et réduire les vulnérabilités.
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Analyse de crédit : en exploitant le big data et l’apprentissage automatique, l’IA peut analyser de multiples dimensions (historique de crédit, situation financière, réseau social, données comportementales) pour évaluer le niveau de risque d’un client et prédire le risque de défaut.
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Détection de fraude : l’IA peut utiliser le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images pour analyser les historiques de transactions et autres données comportementales afin d’identifier les fraudes potentielles.
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Surveillance des transactions : l’IA peut utiliser l’analyse en temps réel pour surveiller les activités de trading et détecter tout comportement anormal.
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Gestion des risques : un système de gestion des risques basé sur ChatGPT utilise le traitement du langage naturel pour analyser et évaluer les risques financiers. En analysant les données financières et les actualités en temps réel, il peut générer des prévisions et alertes sur les risques du marché, aidant les investisseurs à mieux les gérer.
Accroître la rapidité et l’efficacité des transactions : en optimisant les processus de transaction via l’IA (par exemple, choix du meilleur routage), on peut réduire les congestions, abaisser les coûts et accélérer l’exécution des transactions.
Résoudre les principaux problèmes actuels des DEX :
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Liquidité insuffisante : les DEX ont un volume de transactions inférieur à celui des CEX, ce qui entraîne une faible liquidité et des prix sensibles aux fluctuations. L’IA peut améliorer l’intelligence des robots de trading, augmentant ainsi l’efficacité, la rentabilité, le volume d’échanges et la liquidité.
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Problèmes de sécurité : en raison de leur caractère décentralisé, les DEX présentent des risques de sécurité comme le vol d’actifs ou les failles de contrat. L’IA peut renforcer la détection et la prévention des risques grâce à une surveillance intelligente.
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Mauvaise expérience utilisateur : l’interface des DEX est souvent rudimentaire comparée à celle des CEX. L’IA peut améliorer la personnalisation des services, avec des systèmes intelligents de relation client et de recommandation, pour offrir une meilleure expérience.
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Coûts élevés : par rapport aux frais réduits des CEX, les DEX ont des coûts plus élevés dus aux frais de minage. L’IA peut optimiser les stratégies des robots de trading pour réduire les coûts et les risques, tout en améliorant la rentabilité.
Conclusion
En résumé, l’émergence de l’IA ne constitue pas simplement une nouvelle technologie, mais un nouveau concept, un nouveau domaine, qui va entraîner une série de transformations, voire de bouleversements, dans la logique fondamentale du fonctionnement de la société. Il en va de même pour le monde Web3. La relation entre l’IA et Web3 ne se limitera pas à une simple fusion conceptuelle ni à l’ajout superficiel d’outils IA à certains projets. Elle ira directement au cœur de la logique fondamentale de Web3, imprégnant tous les comportements dans cet univers d’une dimension IA, rendant Web3 plus efficace et plus intelligent.
Tout comme la philosophie lie les outils de production aux rapports de production, on ne peut pas les considérer séparément. Tel outil de production implique telle productivité, et telle productivité crée les conditions nécessaires à l’émergence et à la diffusion de nouveaux rapports de production. Si Web3, bâti sur la blockchain, représente une forme plus avancée de rapports de production, alors l’IA est sans aucun doute l’outil de production le plus sophistiqué de notre époque. Par conséquent, nous avons toutes les raisons de croire que l’apparition, la diffusion et l’intégration de l’IA, en tant qu’outil de production, joueront un rôle décisif dans la popularisation et la généralisation du concept Web3 à venir.
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