Interpréter BitTensor (TAO) : des Lego de l'IA aux ambitions immenses, rendant les algorithmes composites
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Interpréter BitTensor (TAO) : des Lego de l'IA aux ambitions immenses, rendant les algorithmes composites
Nous ne créons pas d'algorithmes, nous sommes simplement des transporteurs d'algorithmes de qualité.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
La tendance du marché change, plusieurs secteurs reprennent vie.
Outre l'écosystème Bitcoin, qui reste sous les projecteurs, la piste IA, thème persistant de cette année, est depuis longtemps un terrain propice aux altcoins volatils.
Au-delà des jetons très médiatisés comme FET, RNDR et OCEAN, un jeton nommé TAO a récemment triplé en l'espace d'un mois. Pourtant, le projet derrière, Bittensor, a rarement fait l'objet d'une analyse approfondie sur le marché chinois.
De l'autre côté du Pacifique, les choses bougent bien plus vite que nos réactions.
La flambée des prix a aussi attiré l'attention des investisseurs les plus sensibles aux opportunités. Jeudi dernier, la communauté de Bittensor a annoncé que les célèbres fonds de capital-risque cryptographiques Pantera et Collab Currency sont désormais détenteurs du jeton TAO, et qu’ils apporteront davantage de soutien au développement de son écosystème.
Les VC excellent à capter l’évolution des tendances, mais aussi à les amplifier.
Quel est donc l'atout secret de ce TAO, si prisé et dont le prix s'envole ? Quelles sont les spécificités notables de sa narration, de son produit et de son économie de jeton par rapport aux projets dominants dans la piste IA ?
Dans cet article, nous plongeons au cœur de Bittensor pour analyser en profondeur son contexte sectoriel, ses objectifs, sa structure technique, ainsi que son évaluation. Cela vous aidera à mieux comprendre et prendre vos décisions.
Du calme, comprenons d'abord la logique d'investissement Crypto + IA
Toute hausse de jeton repose sur une logique d'investissement fondamentale et une grande narration sectorielle. Avant d’étudier TAO, examinons d’abord le panorama global du secteur IA.
La bulle obligataire sous-jacente à la frénésie de l'IA
Les jetons liés à l'IA sont très populaires, mais même sans crypto, l'intérêt pour l'IA reste fort.
Selon CB Insights, l’intérêt pour l’IA générative a fortement augmenté en 2023, avec un financement total dépassant 14 milliards de dollars pour les entreprises et projets liés à l’IA — contre seulement 2,5 milliards l’année précédente.
Source : CB INSIGHTS
Ainsi, la force motrice profonde derrière TAO, RNDR ou FET va bien au-delà de ChatGPT ou Nvidia.
Le grand ponte Arthur Hayes expose dans un récent billet un scénario plausible — voire déjà en cours : une vague massive de capitaux vers l’IA alimentée par la bulle obligataire.
On estime que les grandes économies mondiales, menées par les États-Unis, devront refinancer ou émettre 33,58 billions de dollars de dette publique au cours des trois prochaines années en raison du déficit budgétaire.
Lorsque les gouvernements émettent des obligations avec intérêts élevés, cela attire massivement les capitaux vers ces titres, drainant ainsi les ressources du secteur privé (par opposition au secteur public). Résultat : moins de financements pour les entreprises, bourse en berne, etc.
Arthur pense donc que la Réserve fédérale américaine devra imprimer de la monnaie pour racheter elle-même sa dette, limitant ainsi l’impact sur le secteur privé. Cela entraînerait selon lui une forte augmentation de l’offre mondiale de monnaie fiduciaire d’ici 2026 — peut-être même supérieure à celle vue pendant la pandémie.
Où iront tous ces nouveaux liquidités ?
« L’argent affluera vers les jeunes entreprises technologiques promettant des rendements exceptionnels à maturité. Chaque bulle de liquidité fiduciaire voit émerger une nouvelle forme technologique capable d’attirer les investisseurs et les capitaux. »
Les années 90 ont eu leur bulle Internet, la crise de 2008 a vu naître la publicité en ligne et les réseaux sociaux ; aujourd’hui, c’est au tour de l’IA.
C’est probablement l’une des raisons profondes expliquant pourquoi l’IA générative attire autant d’investissements cette année. La technologie GPT impressionne, mais dans une vision plus large, elle n’est qu’un joyau brillant au milieu d’un raz-de-marée de capitaux convergents vers l’IA.
Crypto + IA : les directions narratives
L’argent arrive, maintenant, où l’investir ? Examinons plus précisément la logique d’investissement Crypto + IA.
On le sait, l’IA est essentiellement une productivité avancée. Son développement rapide repose sur trois piliers : données, algorithmes, puissance de calcul. La cryptomonnaie et la blockchain relèvent davantage des rapports de production — elles transforment les modes d’incitation, de coordination et d’organisation pour impulser ces trois éléments.
Les jetons qui améliorent l’un de ces trois aspects peuvent rapidement gagner en popularité.
Sans juger ici de la faisabilité, on observe clairement deux grandes narrations dans les projets existants : crypto + données et crypto + puissance de calcul.
- Crypto + données : L’IA nécessite d’immenses volumes de données pour entraîner les modèles. La blockchain peut inciter les contributeurs à partager leurs données ou permettre un stockage décentralisé, facilitant ainsi une formation plus démocratisée et distribuée.
Dans cette narration, les bénéficiaires potentiels incluent les infrastructures de stockage décentralisé, comme Filecoin, fortement recommandé par Arthur.
- Crypto + puissance de calcul : Les modèles d’IA exigent une puissante capacité de traitement. Bien que les grands groupes ou fournisseurs spécialisés disposent de ressources importantes, il reste possible d’exploiter le « marché de la queue longue », en mobilisant des ressources dispersées (cartes graphiques personnelles, appareils) via des incitations en cryptomonnaie.
Dans ce cas, les bénéficiaires incluent des projets comme RNDR et d’autres initiatives offrant de la puissance de calcul.
Quant à la narration autour des algorithmes, elle suit une logique différente.
- Crypto + algorithmes : Contrairement aux deux précédentes, centrées sur les ressources, l’algorithme est une composante technologique intensive, le secret bien gardé et l’avantage concurrentiel des entreprises d’IA. Il est difficile, voire impossible, d’utiliser des incitations cryptographiques pour créer ex nihilo un meilleur algorithme. La logique d’incitation ne fonctionne pas ici.
(Note : Un modèle d’IA résulte de l’entraînement d’un algorithme. Techniquement, algorithme et modèle sont distincts. Ici, pour simplifier, nous les utilisons parfois indifféremment.)
Mais on peut utiliser des incitations pour « sélectionner » parmi les algorithmes existants celui qui performe le mieux, plutôt que de tout concentrer sur un seul. Comme les oracles utilisent des mécanismes incitatifs pour favoriser la compétition et identifier les meilleures sources de données.
Ce créneau spécifique manque encore de projets phares, mais Bittensor en fait partie : ni fournisseur direct de données ni de puissance de calcul, il utilise un réseau blockchain et des incitations pour orchestrer et sélectionner différents algorithmes, créant ainsi un marché libre et concurrentiel pour les algorithmes (ou modèles), basé sur le partage des connaissances.
Comprendre Bittensor en un clin d’œil : des Lego IA, pour des algorithmes composites
Cela semble complexe ?
Pour simplifier, voici une phrase clé : Nous ne créons pas d’algorithmes, nous sommes juste des transporteurs d’algorithmes de qualité.
Pourquoi transporter des algorithmes ? Regardons l’état actuel de l’écosystème IA.
Actuellement, les algorithmes et modèles des acteurs du secteur IA sont isolés. En raison de la concurrence commerciale, deux entreprises ne peuvent pas apprendre mutuellement de leurs algorithmes. Du point de vue de l’offre IA, la compétition est donc à somme nulle : si un acteur domine le marché, les autres sont éliminés.
Source : Site officiel de Bittensor
Pour le vainqueur, pas de problème.
Mais Bittensor juge cela néfaste pour l’avancement global de l’IA et l’efficacité de l’innovation algorithmique. Des modèles isolés, un service IA focalisé sur un seul vainqueur, signifie que toute nouvelle tentative de création de modèle doit souvent repartir de zéro.
Par exemple, si le modèle A excelle en espagnol et le modèle B en programmation, aucun système actuel ne permettrait à un utilisateur de demander une explication de code commenté en espagnol avec une réponse optimale combinant les deux expertises.
De plus, l’intégration par des applications tierces nécessite souvent l’autorisation du propriétaire du modèle, limitant ainsi les fonctionnalités et la valeur globale. Le potentiel collectif de l’IA n’est donc pas libéré.
Le grand objectif de Bittensor est donc de permettre aux algorithmes et modèles d’IA de collaborer, d’apprendre les uns des autres et de se combiner, afin de former des modèles plus puissants et mieux servir développeurs et utilisateurs.
Cette idée rappelle fortement ce que nous avons connu lors du DeFi Summer — les Lego financiers.
Les composants financiers — stablecoins, prêts, minage de liquidité — étaient tous open source et sans permission. Les utilisateurs pouvaient les combiner librement, comme des briques Lego, pour créer de nouveaux produits et services.
De même, des modèles d’IA spécialisés en traitement d’image, de texte ou d’audio peuvent être combinés pour différentes tâches, formant ainsi des Lego IA.
Ainsi, Bittensor ne calcule pas lui-même ni n’entraîne des modèles sur chaîne. Il coordonne des modèles d’IA hors chaîne pour qu’ils collaborent.
En théorie, grâce à cette approche modulaire, Bittensor peut étendre ses capacités d’IA plus rapidement et efficacement que des modèles isolés.
Mais en pratique, restera-t-il convaincant pour les fournisseurs de modèles ? Comment développer commercialement ? Est-ce réalisable ? Tout cela reste à observer.
Vers un « oracle » d’IA grâce au minage et aux incitations
Faire collaborer différents modèles d’IA est un objectif ambitieux. Mais comment y parvenir ?
Bittensor répond en créant un réseau blockchain coordonné par des incitations de type minage.
À son noyau, Bittensor s’inspire du design des parachains de Polkadot — une blockchain dédiée à la coordination des modèles d’IA, avec son propre jeton $TAO pour les incitations.
Pour comprendre le fonctionnement de cette chaîne, trois questions clés :
Premièrement, quels rôles existe-t-il sur la chaîne ?
Deuxièmement, que font-ils et comment interagissent-ils ?
Troisièmement, quel comportement est récompensé par le jeton ?
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Rôles et fonctions sur la chaîne :
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Mineurs : Ce sont les fournisseurs mondiaux de modèles d’IA. Ils hébergent leurs modèles et les mettent à disposition du réseau Bittensor. Différents types de modèles forment des sous-réseaux (ex : images, sons).
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Validateurs : Évaluateurs du réseau Bittensor. Ils mesurent la qualité et l’efficacité des modèles d’IA, les classent selon les performances, aidant ainsi les utilisateurs à trouver les meilleures solutions.
(Note : Actuellement, les validateurs semblent majoritairement liés à l’équipe fondatrice de Bittensor — voir la liste officielle — ce qui pose question sur la décentralisation. À terme, d’autres organisations pourraient rejoindre.)
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Nominateurs : Utilisateurs qui délèguent leurs jetons à un validateur pour le soutenir. Ils peuvent changer de choix. Similaire au staking de jetons sur Lido dans le DeFi.
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Utilisateurs : Ceux qui utilisent finalement les modèles d’IA de Bittensor. Particuliers ou développeurs intégrant ces modèles dans leurs applications.
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Interactions entre rôles :
Les utilisateurs cherchent de meilleurs modèles d’IA. Les validateurs filtrent les meilleurs selon les besoins. Les mineurs proposent leurs modèles. Les nominateurs soutiennent les validateurs.
Il s’agit simplement d’une chaîne d’offre et de demande ouverte pour l’IA : certains fournissent des modèles, d’autres les évaluent, d’autres encore consomment les résultats des meilleurs.
Source : ReveloIntel
Le schéma ci-dessus illustre simplement : l'utilisateur soumet une requête, les validateurs la routent vers les mineurs du réseau Bittensor ; les mineurs renvoient des réponses, les validateurs évaluent la qualité, puis transmettent le résultat final à l’utilisateur.
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Que récompense le jeton TAO ?
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Validateurs : Plus leurs évaluations des modèles sont précises et cohérentes, plus ils reçoivent de récompenses. Pour être validateur, un stake initial en TAO est requis.
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Mineurs : Répondent aux requêtes des utilisateurs avec leurs modèles et sont récompensés en TAO proportionnellement à leur contribution.
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Nominateurs : Délèguent leurs TAO à un validateur et reçoivent une récompense similaire au staking liquide.
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Utilisateurs : Paient en TAO pour lancer une tâche — c’est une consommation.
Dans un scénario idéal, les différents modèles d’IA du réseau collaborent. Selon les tâches, divers modèles auront des performances variables. Ces interactions étant traçables sur chaîne, les modèles peuvent réellement s’ajuster mutuellement.
Source : ReveloIntel
Une analogie plus parlante : Bittensor agit un peu comme un oracle pour l’IA. Alors que les oracles DeFi « nourrissent » les applications avec les meilleurs prix, Bittensor « nourrit » les utilisateurs avec les meilleurs modèles d’IA.
Comment devenir mineur ou validateur ? Cela implique du code technique et des interfaces de développement non abordés ici. Les lecteurs intéressés peuvent consulter la documentation officielle.
Jeton $TAO : quelle évaluation choisir ?
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Modèle économique du jeton
Selon la documentation officielle, Bittensor a été lancé en 2021 de façon « équitable » (sans pré-minage), avec le jeton baptisé TAO.
L’offre totale de TAO est fixée à 21 000 000 (hommage à BTC), avec un cycle de réduction de moitié tous les 4 ans — chaque tranche de 10,5 millions de blocs divise par deux la récompense par bloc. Il y aura 64 halvings au total, le prochain étant prévu en août 2025.
Un détail presque futuriste : à ce rythme, tous les jetons ne seront entièrement extraits qu’après 256 ans.
Actuellement, un TAO est émis toutes les 12 secondes. Soit environ 7 200 TAO par jour, répartis équitablement entre mineurs et validateurs.
Le lancement équitable signifie aucun tour de VC, aucune levée privée, ICO/IEO/IDO, ni réserve pour fondation — un pur jeton miné.
À chaque tour, les récompenses en TAO sont distribuées entre validateurs et mineurs.
Pourtant, sur le site de Bittensor, on trouve des noms comme DCG, GSR, Polychain et Firstmask — des investisseurs et market makers renommés.
Une hypothèse raisonnable : comme les validateurs actuels sont souvent liés à l’équipe officielle, les TAO minés reviennent à eux, puis sont redistribués aux market makers pour assurer la liquidité.
En outre, ces gros acteurs peuvent aussi devenir validateurs ou mineurs pour extraire eux-mêmes des TAO.
Comme mentionné plus haut, Pantera et d'autres VC cryptos sont récemment devenus détenteurs de TAO. Ainsi, Bittensor a bien débuté de manière équitable, mais sans exclure totalement l’intervention des VC.
Cependant, dans ce nouveau cycle haussier, le modèle « VC vend aux marchés secondaires » est mal vu. La stratégie de TAO — « d’abord équitable, puis attirer les capitaux » — est objectivement l’une des plus justes.
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Performance du marché et évaluation
Sur le plan purement boursier, TAO a gravi plus de 500 % depuis son creux annuel.
Mais attention, d'autres projets IA ont aussi bien performé. RNDR, par exemple, a également multiplié son prix par cinq depuis janvier.
Comparer les gains absolus n’a donc que peu de sens.
Face aux autres projets populaires, TAO occupe la deuxième place en capitalisation après RNDR. Toutefois, en raison de son mécanisme de distribution progressive (halving tous les 4 ans), le ratio capitalisation / FDV est le plus bas parmi ces projets — autrement dit, TAO a une offre circulante relativement faible, mais un prix unitaire élevé.
Graphique original : @Moomsxxx sur X ; prix du TAO mis à jour par l’auteur au moment de la publication
Une faible circulation peut signifier une capitalisation plus facile à manipuler. En outre, si tous les 7 200 TAO quotidiens étaient vendus immédiatement (prix actuel ~160 $), la pression vendeuse serait d’environ 1,15 million de dollars — supportable au vu du volume quotidien de TAO (~5 millions de dollars).
Pour évaluer TAO, il faut le comparer à des projets similaires.
Comme expliqué, Bittensor appartient à la catégorie crypto + algorithmes/modèles, et ne peut donc pas être comparé directement à RNDR, qui fournit de la puissance de calcul.
Selon le rapport de Nansen sur l’IA, Bittensor relève du segment « Model Training ». Ses concurrents potentiels sont Gensyn et Together — dont l’un est soutenu par a16z.
Mais aucun n’a encore de jeton public, rendant toute comparaison impossible.
Source : Recherche Nansen
David Attermann, cofondateur d’Omnichain Capital, a proposé en mai dans un billet une méthode radicale : comparer directement Bittensor à OpenAI.
Curieusement, David a précisé ne pas détenir de TAO, pour garantir l’objectivité de son analyse.
Les deux entités ont pour cœur métier l’entraînement de modèles et leur mise à disposition des utilisateurs — l’une en mode fermé, l’autre en orchestration décentralisée. Dans les deux cas, l’objectif est d’améliorer l’accès à l’IA.
OpenAI avait une valorisation privée de 29 milliards de dollars auprès de Microsoft. TAO affiche actuellement une FDV d’environ 3,6 milliards. Il reste donc potentiellement une marge de progression de l’ordre de 8 fois.
L’auteur ne partage pas entièrement cette méthode. Les fondamentaux, rythmes de croissance et centres d’intérêt des projets Web3 et Web2 diffèrent trop. Une telle projection de 8x est indicative, mais la performance future dépendra surtout des catalyseurs internes à TAO et de la chaleur des flux.
Conclusion
En résumé, TAO/Bittensor propose une narration alternative aux projets crypto classiques sur le thème IA : il ne touche ni aux moyens de production (données ou puissance de calcul), mais agit uniquement sur les rapports de production, en orchestrant la collaboration, la compétition et l’optimisation entre modèles d’IA.
Cette narration a un certain attrait, mais des facteurs clés — comme l’interopérabilité des modèles, la centralisation des validateurs ou la mesure de la qualité — ne peuvent être résolus par un simple livre blanc. L’IA est simple, mais les enjeux commerciaux, eux, ne le sont pas. Convaincre les participants de rejoindre le réseau pour des récompenses, ou persuader les entreprises tech de collaborer, reste une affaire d’opinion.
Hors fondamentaux, la hausse du jeton montre que le marché adhère collectivement à la thématique IA. Étant donné que Bittensor n’a pas de concurrent à taille comparable dans son créneau, TAO pourrait bénéficier de nouveaux effets de levier durant cette euphorie générale. Mais en l’absence de référence d’évaluation claire, sa pertinence en portefeuille à long terme reste incertaine.
Suivre attentivement les annonces du projet et les variations de volume reste probablement la stratégie la plus pragmatique.
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