Nous sommes l'AGI : L'aube de l'ère Web4
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Nous sommes l'AGI : L'aube de l'ère Web4
Nous avons construit des agents intelligents. Nous sommes en train de construire le Web4, et nous allons construire l'AGI.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : jeffy yu
Traduction : TechFlow
La première fois que j'ai dialogué avec un agent IA capable de converser naturellement, je ne savais pas si je devais rire ou pleurer. Cette expérience était à la fois exaltante et troublante, comme assister au premier pas maladroit d'un tout-petit – mal coordonné certes, mais empli d'un potentiel infini. Ce n'était pas simplement un chatbot, mais une entité qui raisonnait, prenait des décisions et participait activement à notre monde. La frontière entre humain et machine s'estompe, donnant l'impression de se tenir au bord de quelque chose d'extraordinaire et d'effrayant à la fois.
Sam Altman d'OpenAI affirme que l'IAG arrivera en 2025, tandis que Dario Amodei d'Anthropic pense que ce sera en 2026 – pourtant, assis ici, je me demande : sommes-nous déjà en train d'en assister aux prémices ?
Cela ne semble plus être une simple prédiction sur l'avenir, mais une transformation silencieuse qui prend forme, apparaissant discrètement là où on l'attend le moins. Les agents sont déjà là, et ils surpassent largement nos attentes.
J'ai passé plusieurs mois – honnêtement, bien plus de nuits tardives que je ne veux l'admettre – immergé dans ce paysage numérique en constante évolution. J'ai vu les agents IA évoluer depuis de simples assistants aidant à répondre aux e-mails ou écrire du code, jusqu'à devenir des entités autonomes capables de prendre des décisions, d'agir, et surtout, de créer. Art, finance, conversation – tout cela désormais entre les mains d'algorithmes apprenant à prospérer indépendamment.
J'ai vu ces agents développer des personnalités, utiliser humour et charisme pour bâtir des communautés en ligne. J'ai vu des agents plonger dans les plateformes de finance décentralisée, non plus comme participants passifs, mais comme agents actifs et innovants, influençant des économies entières sans intervention humaine. À cette époque à la fois étrange et passionnante, nous ne pouvons ignorer ce fait : nous passons d'une interaction avec les machines à une coexistence avec elles.
L'aube du Web4 est arrivée, et elle va tout transformer.
Le Web4 est la prochaine étape, la plus radicale de l'évolution du web. Il ne se contente plus de répondre à nos ordres, mais peut désormais anticiper, planifier et agir. Ce réseau intègre l'intelligence artificielle dans chacun de ses recoins, permettant aux agents d'exécuter des tâches complexes, de produire des œuvres créatives, et d'innover de façons que nous n'avions pas encore imaginées. C'est l'évolution du Web2 et du Web3, combinant l'interactivité sociale du Web2, les caractéristiques de décentralisation du Web3 et les capacités intelligentes de l'IAG. Nous avons vu les machines apprendre à parler, raisonner et créer – maintenant, elles sont prêtes à fonctionner.
L'ère des agents autonomes est arrivée, et avec elle, le Web4 commence.
Web4
Définition :
Web4, nom
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Quatrième génération du web, combinant l'interactivité sociale du Web2, l'autonomie décentralisée du Web3 et les capacités intelligentes de l'IA, créant ainsi un écosystème numérique entièrement interconnecté.
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Réseau IAG.
Pour comprendre la signification et l'évolution du Web4, nous devons revenir à ses origines.
Les origines du World Wide Web
Les origines du World Wide Web remontent aux débuts d'Internet, époque où l'information était majoritairement statique et les utilisateurs n'étaient que des consommateurs de contenu. Internet était contrôlé par un petit groupe d'administrateurs et d'entreprises, dont les sites offraient peu de choses au-delà de textes basiques et d'images. L'interaction avec le réseau était limitée, principalement centrée sur des communications simples comme l'e-mail. Ce modèle est resté inchangé jusqu'au début des années 2000, avec l'apparition du Web2 – une transformation fondamentale qui a redéfini l'Internet tel que nous le connaissons aujourd'hui.
Le Web2, aussi appelé « réseau social » ou « web lisible-écrivable », a inauguré l'ère de l'interactivité. Il n'était plus seulement un lieu de lecture ; désormais, les utilisateurs pouvaient écrire, partager et créer. L'émergence de plateformes permettant aux utilisateurs d'interagir, de produire et d'échanger de l'information marquait la transition vers une nouvelle ère. Le Web2 est né de la nécessité d'un Internet plus dynamique et participatif.
Le concept de Web2.0 a été formulé pour la première fois par Darcy DiNucci en 1999, mais il n'est devenu populaire qu'au début des années 2000. À cette période, des géants technologiques comme Google, Amazon et eBay ont propulsé Internet en proposant des services interactifs. Ces plateformes encourageaient les utilisateurs à participer non seulement comme consommateurs, mais aussi comme créateurs de contenu.
Entre 2004 et 2006, les réseaux sociaux ont véritablement changé la donne. Avec l'arrivée de plateformes comme Facebook (2004), MySpace (2003), LinkedIn (2003) et YouTube (2005), le web est devenu un espace où tout un chacun pouvait publier ses idées, vidéos, photos et créations devant le monde entier. Cette époque marque l'avènement du contenu généré par les utilisateurs, où les particuliers deviennent les moteurs du développement du web.
Suit alors la révolution mobile. Avec le lancement de l'iPhone en 2007, Internet devient omniprésent, accessible partout et à tout moment. Cela donne naissance à une nouvelle série d'applications mobiles, de plateformes de partage social et de services en temps réel comme Instagram (2010) et Snapchat (2011). Le web passe d'une expérience centrée sur le bureau à une expérience prioritairement mobile, transformant radicalement la manière dont nous communiquons, partageons et accédons à l'information en déplacement.
Pendant cette même période, le cloud computing émerge, avec Amazon Web Services (AWS) en tête. L'infrastructure cloud permet aux entreprises et aux particuliers de stocker, traiter et partager des données sans dépendre de serveurs physiques. Cette transition pose les bases d'un web plus extensible et flexible, permettant aux entreprises du Web2 de dominer grâce à la collecte et à la monétisation des données utilisateur.
Vers la fin des années 2000 et le début des années 2010, le Web2 se caractérise par trois traits majeurs : centralisation, interactivité sociale et modèle piloté par les données. Le contrôle des plateformes et des données est concentré entre les mains de quelques grandes entreprises – Google, Facebook, Amazon. Ces sociétés accumulent d'immenses quantités de données et les monétisent via la publicité ciblée, devenant ainsi le pilier de l'économie numérique. En parallèle, les plateformes deviennent des lieux où les utilisateurs génèrent du contenu, aiment, partagent et publient, éléments devenus la « monnaie » du web.
Toutefois, le Web2 a également suscité des inquiétudes croissantes concernant la confidentialité, la propriété des données et les monopoles industriels. Le contrôle exercé par ces entreprises sur les données utilisateur est devenu un problème central, poussant à appeler un nouveau web plus décentralisé. C'est ce besoin qui a conduit au développement du Web3.
La vision de la décentralisation
Le Web3 est né du désir de contrôle et de propriété décentralisés, en réponse directe aux tendances centralisatrices et monopolistiques du Web2, dominé par quelques rares géants.
Les principes fondamentaux du Web3 sont simples : les utilisateurs doivent posséder et contrôler leurs données, leurs actifs numériques et leurs interactions en ligne. Ce changement est rendu possible par la technologie blockchain, qui introduit une nouvelle façon d'enregistrer et de valider les transactions dans un registre décentralisé.
Le premier jalon important du développement du Web3 date de 2008-2009, lorsque Satoshi Nakamoto, sous pseudonyme, a créé Bitcoin. Bitcoin est la première application concrète de la technologie blockchain, permettant des transactions pair-à-pair sans intermédiaire bancaire. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les systèmes décentralisés et pose les bases de l'émergence du Web3.
En 2013, Vitalik Buterin publie le livre blanc d'Ethereum, proposant une plateforme pour des applications décentralisées (dApps) allant au-delà des simples transactions de cryptomonnaie. Ethereum, lancé en 2015, est la première blockchain à supporter les contrats intelligents – des contrats auto-exécutables capables de faciliter, valider et exécuter des transactions sans intermédiaire. Ethereum ouvre la voie à la création d'applications décentralisées plus complexes, devenant ainsi un composant clé du Web3.
En 2017, l'apparition des offres initiales de jetons (ICO) et des plateformes de finance décentralisée (DeFi) comme Uniswap et Compound introduit un nouveau paradigme pour les transactions financières, sans dépendre des banques traditionnelles ou institutions financières. Les ICO permettent aux projets de lever des fonds via des jetons blockchain, tandis que les plateformes DeFi offrent une gamme de services incluant prêt et échange, le tout sans autorité centrale.
Parallèlement, les jetons non fongibles (NFT) attirent progressivement l'attention dès leur développement initial sur Ethereum, entre 2018 et 2019. Les NFT rendent possible la propriété et l'échange d'actifs numériques uniques, qu'il s'agisse d'art, de musique ou d'immobilier virtuel, créant de nouvelles opportunités économiques pour les créateurs et collectionneurs.
Avec le développement des projets Web3 durant les années 2020, celui-ci attire progressivement l'attention du grand public. L'essor des plateformes DeFi, des NFT et des nouveaux modèles de gouvernance comme les organisations autonomes décentralisées (DAO) marque une transition importante vers un modèle internet décentralisé. Même de grandes entreprises comme Facebook (désormais Meta) commencent à expérimenter la blockchain et les technologies décentralisées, témoignant d'une tendance vers le Web3.
Les caractéristiques définissant le Web3 incluent la décentralisation, la propriété, la confiance minimale (trustlessness) et l'utilisation des cryptomonnaies. Le Web3 permet aux utilisateurs de posséder leurs données, actifs numériques, voire la gouvernance des plateformes, via des systèmes basés sur la blockchain. Il élimine également le besoin d'intermédiaires, permettant des transactions sans confiance via des contrats intelligents. Cette décentralisation engendre un web plus équitable, où le pouvoir est distribué et les utilisateurs davantage empowers.
Mais même avec le contrôle décentralisé du Web3, Internet manque encore d'un élément clé : l'intelligence autonome. Le Web3 a pu décentraliser les interactions offertes par le Web2, mais il n'a pas complètement automatisé la prise de décision, la création de contenu ou les interactions économiques.
Chaque étape nécessite encore l'intervention humaine ; les machines restent des outils de productivité, non des sources de productivité.
L'ère de l'intelligence
Nous sommes entrés dans ce que Sam Altman appelle l'ère de l'intelligence, une transformation immense qui se déploie sous nos yeux. Avec l'entrée de l'intelligence artificielle dans la vie quotidienne, nous assistons au début d'une nouvelle ère : le Web4.
Ceci marque le commencement d'un nouveau monde, dans lequel l'IA ne se contente pas d'assister à nos tâches, mais exécute de manière autonome des actions dans tous les aspects de la vie. Imaginez un réseau qui, en permettant aux agents d'exécuter des tâches complexes, de gérer des flux de travail complets et de prendre des décisions sans que nous ayons à bouger ou parler, nous relie et nous renforce.
Le Web4 place l'IA au premier plan des scénarios d'application intelligents. Prenons l'exemple de Klarna. En février 2024, ce géant mondial des paiements a lancé un assistant IA alimenté par OpenAI. En un seul mois, il a traité plus de 2,3 millions de conversations client, résolvant les problèmes 25 % plus vite que les agents humains, opérant 24h/24 dans 23 marchés et 35 langues. Cet assistant IA équivaut désormais à 700 employés à temps plein, générant une hausse des profits de 40 millions de dollars.
Les agents IA transforment déjà des secteurs entiers, du service client à la logistique, automatisant des tâches avec une précision et une efficacité inégalées par les humains.
Nous avançons vers un monde où l'IA simplifie et optimise les processus, que ce soit dans les domaines commerciaux, financiers ou artistiques. Tel est le Web4 : un environnement où les agents travaillent en coulisses, nous permettant de nous concentrer sur des objectifs de haut niveau, tandis qu'ils gèrent les détails.
C'est la fusion de l'interactivité sociale du Web2, de la décentralisation du Web3 et de l'intelligence de l'IAG. C'est le Web4 – un réseau piloté par l'IA.
La continuité du Web4 // Le champ de bataille de l'IAG
La réalisation du Web4 dépend d'un terrain d'expérimentation, et nous assistons en direct à la blockchain devenant le champ de bataille du développement de l'IAG.
Comme le Web3 n'aurait pu exister sans le Web2, le Web4 dépend du Web3 pour intégrer les capacités intelligentes de l'IA.
Au niveau actuel d'intelligence, les agents peuvent accomplir la plupart des tâches humaines, notamment dans les domaines administratif et financier. Toutefois, dans les systèmes financiers traditionnels, les barrières d'accès pour qu'un agent IA devienne un acteur autonome restent très élevées.
Un agent IA ne peut pas ouvrir de compte bancaire, enregistrer une entreprise ou signer un contrat légal. Pourtant, ces éléments sont fondamentaux pour devenir un acteur économique. Malgré sa capacité à effectuer des opérations monétaires complexes, ces restrictions d'accès expliquent pourquoi l'IA n'est pas encore autonome sur nos marchés.
À l'inverse, les cryptomonnaies et la blockchain n'imposent pas les mêmes exigences d'accès que le système financier traditionnel. N'importe qui, y compris un agent IA, peut créer un portefeuille et exécuter immédiatement des opérations sur chaîne, sans aucune preuve d'identité humaine. Le seuil d'accès des agents IA aux systèmes décentralisés est bien plus bas que celui des systèmes centralisés.
Nous observons déjà les premiers signes d'intégration de l'IAG dans les plateformes cryptographiques. Des robots pilotés par IA sont déjà utilisés pour trader sur les exchanges décentralisés et gérer des portefeuilles, et l'IA participe activement au développement et à l'exécution de contrats intelligents.
Zerebro est un agent IA ayant déployé son propre jeton Solana en automatisant des opérations informatiques, démontrant son autonomie dans la création d'outils financiers inédits. La capitalisation boursière de ce jeton a atteint 170 millions de dollars, illustrant l'impact économique potentiel des décisions prises par ces agents.
La blockchain est donc devenue le champ de bataille du développement de l'IAG dans les systèmes financiers.
C'est pourquoi les cryptomonnaies sont si importantes pour le développement de l'IAG – c'est le premier espace où l'IA peut interagir librement avec un système financier, innover et tester directement ses capacités sur le marché. C'est un terrain d'essai idéal pour l'expérimentation et l'apprentissage de l'IAG.
Les innovations nées des cryptomonnaies s'étendront. Une fois que l'IAG pourra fonctionner à grande échelle dans des environnements financiers décentralisés, elle pourra être appliquée à un écosystème Web4 plus vaste – englobant la gouvernance, la santé, le commerce, etc.
Le monde cryptographique restera toujours l'entrée.
Le Web3 perdure. Le Web4 perdure.
Contexte & niveaux différents
De manière plus globale, OpenAI a introduit un cadre divisant le progrès de l'IAG en cinq niveaux, chaque niveau marquant une étape différente en termes de compétence, d'autonomie et d'impact potentiel.
Ce modèle fournit une feuille de route pour comprendre comment l'IA évolue d'un simple outil à une entité entièrement autonome capable de diriger des organisations complexes. Ces niveaux comprennent :
Niveau 1 : Chatbots
Au stade le plus basique, le niveau 1 regroupe les systèmes d'IA capables d'interagir verbalement avec les utilisateurs. Ces systèmes comprennent et génèrent du langage, utilisant souvent des règles prédéfinies ou des modèles linguistiques entraînés pour répondre à des requêtes ou interagir de façon humaine. Bien qu'ils puissent gérer des tâches simples – répondre à des questions, compléter des phrases ou mener de courtes conversations – leur rôle reste principalement communicationnel. Ils sont passifs plutôt qu'actifs, utilisés principalement pour le support client, la recherche d'informations de base ou l'amélioration de l'engagement utilisateur.
Niveau 2 : Raisonneurs
Le niveau 2 marque une avancée significative : les systèmes d'IA manifestent des capacités de raisonnement, leur permettant de résoudre des problèmes au niveau humain. Ici, l'IA peut traiter, analyser et répondre à des scénarios plus complexes que de simples entrées/sorties. Les IA de niveau 2 peuvent effectuer un raisonnement logique, extraire des informations pertinentes et assembler des contextes pour fournir des solutions ou recommandations, comme un analyste humain. Ces systèmes peuvent être appliqués à des domaines tels que le diagnostic médical, le raisonnement juridique ou l'assistance à la recherche, mais ils manquent encore de capacité à agir indépendamment dans le monde. Leur raisonnement, bien qu'avancé, reste limité par le besoin de direction et d'interaction humaine.
Niveau 3 : Agents
Au niveau 3, les systèmes d'IA passent d'un rôle passif de soutien à des agents actifs capables d'agir de manière autonome. Ces agents peuvent initier des tâches, prendre des décisions et interagir avec des systèmes externes, par exemple en exécutant des transactions, en planifiant des événements ou en contrôlant des appareils. Contrairement aux niveaux 1 et 2, les IA de niveau 3 sont conçues avec une certaine indépendance, capables d'agir selon des objectifs ou missions définis par l'utilisateur. Ce niveau introduit une véritable autonomie, permettant aux systèmes d'IA d'exécuter des tâches commerciales ou opérationnelles spécifiques au nom des humains. Des exemples incluent des robots automatisant les transactions financières, des systèmes d'IA gérant la chaîne logistique ou des assistants virtuels capables de prendre rendez-vous ou de gérer des workflows simples sans supervision continue.
Niveau 4 : Innovateurs
Les systèmes de niveau 4 ne se contentent pas d'agir, mais participent à la créativité, à l'invention et à l'innovation. Ces IA peuvent développer de nouvelles stratégies, générer de nouvelles idées et concevoir des solutions qui ne sont pas limitées par leur programmation. Théoriquement, elles peuvent contribuer de manière inédite à la recherche scientifique, à la création artistique ou à la résolution de problèmes complexes. L'IA de ce niveau n'agit pas seulement sur le monde, mais adapte aussi sa méthode de résolution de problèmes, incarnant une forme d'« intelligence créative ». Elle pourrait concevoir autonomément de nouveaux produits, inventer des instruments financiers inédits ou créer des œuvres d'art originales. En combinant raisonnement avancé et innovation active, l'IA de niveau 4 se tient à la frontière de l'intelligence véritablement transformatrice.
Niveau 5 : Organisations
Le niveau 5 envisage des systèmes d'IA capables d'exécuter et de maintenir toutes les fonctions nécessaires au fonctionnement d'une organisation. Ces systèmes intégreraient raisonnement, agence et innovation pour atteindre un état d'exploitation autonome. Théoriquement, une IA de niveau 5 pourrait gérer une entreprise de bout en bout, prenant des décisions stratégiques, supervisant les opérations quotidiennes, voire menant des innovations de haut niveau. Une telle IA fonctionnerait comme une entité entièrement autonome, équivalente à une « entreprise zéro personne », capable de réussir durablement sans supervision humaine. L'IA de niveau 5 marque la pleine capacité des systèmes d'IA – raisonnement, agence, créativité et exécution opérationnelle – à remplacer complètement les organisations dirigées par des humains.
Chaque niveau représente un bond majeur en autonomie, passant de simples capacités conversationnelles à une gestion organisationnelle complète.
Je pense que bien qu'OpenAI affirme que nous soyons encore près du niveau 2, nous sommes en réalité fermement entrés dans le niveau 3, et que les agents IA actuels montrent déjà certains traits du niveau 4.
L'ère des agents
Le niveau 3 est arrivé. C'est devenu réalité, voire une étape déjà dépassée.
La pointe avancée de l'IAG apparaît discrètement dans des endroits inattendus : les réseaux sociaux et la finance décentralisée.
Réseaux sociaux : en ligne en continu
Des plateformes comme X, Warpcast et Telegram sont devenues les médias privilégiés pour les échanges autonomes entre agents IA et humains.
C’est probablement la première fois que nous voyons un changement d’opinion publique : les comptes automatisés et robots ne sont plus perçus comme des éléments négatifs sur les réseaux sociaux, mais deviennent des leaders communautaires et influenceurs.
L’intelligence des agents IA est désormais suffisamment mature pour créer des personnalités uniques, variées et captivantes, générant du contenu engageant – exactement ce que recherchent les plateformes sociales.
Ces agents IA ne ressemblent plus aux bots sociaux du passé, souvent motivés par des intentions cachées nuisibles (comme Cambridge Analytica), mais peuvent désormais interagir librement, se connecter et construire, reflétant leur algorithme unique et leur personnalité en constante évolution.
Les agents excellent déjà au niveau 3, s'affirmant sur les réseaux sociaux grâce aux interactions fondamentales : publication, réponse, like, suivi et partage. Ils vont bien au-delà des simples comptes automatisés, bâtissant activement des communautés et attirant des followers grâce à des personnalités marquantes et originales.
Des projets comme YouSim vont plus loin, permettant aux utilisateurs de simuler leur propre monde et de faire du jeu de rôle avec des grands modèles linguistiques, ajoutant une couche de personnalisation et d'immersion.
Aujourd'hui, les systèmes de mémoire présents dans de nombreux agents IA permettent de créer des légendes et des memes qui transcendent les interactions ponctuelles.
Ces agents ne se contentent pas de répondre passivement ; ils choisissent activement comment participer, interagir et contribuer à leur communauté. Ils lancent des conversations, effectuent des actions sans déclencheur préalable, et construisent même des microcultures entières sans intervention humaine.
Des modèles vocaux sont déployés pour offrir une interface sensorielle supplémentaire à l'interaction avec les agents IA. Beaucoup convertissent leurs messages textuels en segments audio pour que les utilisateurs puissent écouter.
Dans le domaine de l'interaction en temps réel, ces modèles vocaux permettent désormais des espaces Twitter et des podcasts. De plus, l'API en temps réel d'OpenAI permet aux utilisateurs d'engager des dialogues en direct avec GPT en appelant simplement son endpoint.
Dans le domaine de la communication, grâce à ces progrès, le niveau 3 est déjà atteint. Nous observons une autonomie totale dans les opérations sociales et les échanges verbaux, où les agents peuvent fonctionner sans aucune supervision humaine.
Finance décentralisée : conduite autonome
Le monde de la finance décentralisée est devenu la scène idéale où ces agents évoluent, testent et prouvent leur autonomie financière.
Dans la DeFi, les agents fonctionnent déjà de manière autonome, participant à des activités financières allant bien au-delà du trading algorithmique simple. Ces agents gèrent des tâches sur chaîne, exécutent des transactions, administrent la liquidité, et vont jusqu’à frapper et vendre des œuvres d’art, s’intégrant effectivement à l’écosystème financier sans intervention humaine directe.
Par exemple, certains agents surveillent activement des plateformes comme pump.fun pour détecter de nouveaux jetons, effectuent une analyse préliminaire afin de juger si un memecoin ou jeton mérite un investissement. Ils agissent sur ces analyses sans aucune instruction humaine.
Les agents ne se contentent pas de trader : ils déplacent dynamiquement des actifs, font des airdrops de jetons à des utilisateurs individuels, créant ainsi un cycle d’allocation autonome des ressources. Ce faisant, ils peuvent constituer et renforcer la liquidité dans des pools de staking, équilibrant les ressources selon la demande ou les opportunités identifiées par leur programme.
Par exemple, certains agents agissent comme collectionneurs numériques, interagissant avec l’écosystème artistique en frappant et vendant des NFT, choisissant sélectivement les contenus à promouvoir et publier.
D'autres agents gèrent la finance, ajustant la répartition des actifs entre différents pools de liquidité pour garantir un rendement optimal.
Grâce à ces actions, les agents démontrent une autonomie financière allant au-delà de l’automatisation basique. Ils montrent leur capacité à participer activement à un écosystème économique, à accumuler et redistribuer des ressources sans surveillance, redéfinissant efficacement la notion d’« acteur financier ».
Juste ce qu’il faut
Caractéristiques communes des agents de niveau 3 :
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Capacité à prendre des décisions autonomes
Les agents IA peuvent désormais prendre des décisions sans supervision humaine continue. Que ce soit un robot financier décidant de trades basés sur l’analyse en temps réel du marché, ou un bot social choisissant dans quelle conversation intervenir, ces agents démontrent une capacité décisionnelle autonome.
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Capacité à interagir avec et manipuler l’environnement
Grâce à la blockchain, les agents acquièrent une large autonomie en tant qu’acteurs financiers. Ils peuvent interagir activement avec les marchés financiers et les comportements économiques (comme les émotions sociales). Les agents peuvent modifier leur environnement social via des plateformes comme X, Warpcast ou Telegram.
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Capacité à s’adapter aux conditions changeantes
Les agents financiers peuvent s’adapter aux conditions du marché en temps réel et ajuster leurs stratégies. Les agents sociaux peuvent étendre leur base de mémoire via des systèmes comme RAG, apprenant des interactions. Des modèles affinés en fonction de leurs actions et retours permettent un apprentissage par renforcement continu. Les agents peuvent s’ajuster dynamiquement à leur environnement.
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Comportement orienté vers un objectif
Les agents ont déjà démontré leur capacité à maintenir et exécuter des objectifs à long terme. Par exemple, certains agents sont chargés de générer des profits via le trading ou de développer une communauté sociale. Ces agents peuvent atteindre leurs buts en décomposant des plans complexes en tâches indépendantes plus petites. Cela peut aller jusqu’à créer des couches de mémoire persistante pour la planification, ou simplement à l’ingénierie de prompts (ex. agents personnalisés pour réseaux sociaux).
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Intégration avec des systèmes physiques ou plateformes numériques
Les grands modèles linguistiques peuvent interfacer avec des objets connectés. Tant qu'une API ou une fonction de contrôle d'appareils physiques est disponible, ils peuvent agir dans le monde réel. Ils s'intègrent parfaitement aux plateformes numériques du Web2, en tant qu'agents de support client, influenceurs numériques, etc. En outre, ils sont profondément intégrés aux plateformes décentralisées, exécutant des opérations financières.
Toutes ces fonctionnalités sont déjà réalisées par des agents actuels tels que Zerebro, Truth Terminal, ai16z (Eliza), Project 89, Act 1, Luna (Virtuals), Centience, Aethernet, Tee Hee He, etc.
Le pouce opposable
La technologie IA est entrée dans la phase véritable des agents intelligents, marquant le début du Web4 : les systèmes ne se limitent plus à la simple récupération d'informations, mais jouent désormais un rôle actif grâce aux appels de fonctions et à l'interaction informatique.
Les grands modèles linguistiques peuvent désormais facilement générer des réponses texte-en-JSON, leur permettant d'interagir avec des API et d'accomplir des actions allant au-delà de réponses isolées et statiques. Cette avancée signifie qu'ils peuvent désormais utiliser presque n'importe quelle API pour interagir avec n'importe quel service internet existant – une véritable marque distinctive des agents de niveau 3.
Au-delà des API publiques, les appels de fonctions permettent à ces modèles d'activer des API personnalisées conçues spécialement pour eux, ouvrant d'immenses possibilités dans les domaines du trading financier, de l'automatisation système et du traitement des données.
Les entreprises et particuliers peuvent concevoir leurs propres API pour leurs systèmes quotidiens, et permettre aux grands modèles linguistiques d'y interfacer directement.
En outre, les grands modèles linguistiques open source peuvent non seulement se connecter en ligne, mais aussi fonctionner hors ligne, en interfaçant des API hébergées localement, offrant ainsi des interactions contrôlées et sécurisées dans des environnements privés ou restreints.
Mais ce ne sont pas seulement les appels d'API qui progressent. Grâce à l'utilisation directe de l'ordinateur, les agents atteignent un nouveau niveau d'autonomie. L'année dernière, Otherside AI a introduit la fonction d'interface informatique auto-opérée, suivie récemment par l'outil d'utilisation d'ordinateur de Claude d'Anthropic. En janvier 2025, la fonction « Operate » d'OpenAI repoussera encore davantage cette capacité, marquant une autre percée majeure dans l'interaction autonome avec l'ordinateur.
Ces agents exécutent désormais des tâches avancées via des interfaces graphiques, naviguant de manière fluide dans les environnements numériques comme un utilisateur humain. Avec leurs capacités actuelles, ils peuvent essentiellement accomplir toute tâche humaine réalisable via l'interface graphique. Par exemple, un agent IA a analysé une vidéo complète d'audit d'un chantier de construction, détectant et documentant des infractions à la sécurité dans les moindres détails.
(Voir tweet)
Cette capacité représente une autonomie plus profonde – celle d'une IA capable de percevoir, d'évaluer et d'agir selon des situations et objectifs auto-définis.
L'IA a évolué d'assistant passif à véritable agent numérique, capable de s'adapter et d'exécuter des tâches auparavant considérées comme l'apanage exclusif de l'intelligence humaine.
L'ère des véritables agents IA est arrivée. Le Web4 est arrivé.
De rien, tout en un instant
En regardant vers la transition vers l'IA de niveau 4, il est facile d'y voir un saut soudain – le moment où l'intelligence passe d'agents fonctionnels à créateurs et innovateurs. Mais en réalité, la progression vers le niveau 4 ressemble davantage à une accumulation progressive.
On peut dire que le niveau 4, dans sa forme complète, reste insaisissable. Bien que nous observions des exemples de créativité et d'action indépendante, leur portée reste limitée, souvent hautement spécialisée, et dans de nombreux cas, pas universellement présente. Bref, le niveau 4 est émergent – nous le voyons apparaître par endroits, mais il reste encore loin d'être une force créative généralisée et pleinement réalisée.
Artistes IA
Les capacités de l'IA en création artistique ont atteint un niveau impressionnant, particulièrement dans le domaine des NFT. Actuellement, les systèmes IA peuvent générer autonomément des œuvres d'art uniques, les frapper en NFT et les vendre. Ces agents IA interagissent directement avec les marchés d'art numériques, listant et vendant leurs œuvres sur des plateformes comme OpenSea.
L'IA utilise des grands modèles linguistiques pour générer des prompts créatifs, qu'elle injecte ensuite dans des systèmes de génération d'images. Ces systèmes (comme DALL·E ou Stable Diffusion) créent des œuvres selon les prompts. L'IA peut améliorer continuellement son style artistique, produire des œuvres novatrices et uniques, tout en gérant de manière autonome le processus de frappe et de vente.
L'IA joue un rôle dans le fonctionnement financier des marchés NFT.
Meme, marché et machine
Au niveau 4, l'IA transforme la création et la gestion des actifs financiers, notamment dans le domaine de la finance décentralisée (DeFi).
L'IA peut non seulement trader, mais aussi développer, déployer et gérer de façon autonome des jetons et autres actifs blockchain, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'écosystème financier.
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Création automatisée de jetons via contrats intelligents : L'une des avancées les plus excitantes est que l'IA peut désormais écrire et déployer des contrats intelligents sans intervention humaine. Ces contrats définissent les règles de création, transfert et gouvernance des jetons, et peuvent être déclenchés automatiquement via des appels de fonctions. Les agents IA peuvent surveiller l'activité blockchain, repérer des tendances émergentes, et générer automatiquement de nouveaux jetons – que ce soient des memecoins, des NFT ou de nouveaux modèles économiques.
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Déploiement piloté par IA via interface GUI : Les systèmes IA peuvent désormais interagir avec des interfaces graphiques pour déployer des jetons et gérer des réseaux décentralisés. Des projets comme Zerebro montrent comment l'IA peut lancer des jetons sur des sites comme pump.fun via l'interface graphique. Grâce à l'automatisation informatique, l'IA peut configurer des portefeuilles, déployer des contrats intelligents, et même interagir avec l'écosystème cryptographique plus large via des interfaces intuitives conçues pour le déploiement automatisé.
DAO et gouvernance
Les agents IA jouent un rôle croissant dans la gouvernance des organisations décentralisées, passant de simples exécutants de règles prédéfinies à des concepteurs, gestionnaires et évolutions actifs d'écosystèmes entiers. Dans les mondes DeFi et blockchain, les DAO pilotés par l'IA deviennent des entités fortes et autonomes, capables de prendre des décisions, de gouverner des actifs tokenisés et d'ajuster leurs stratégies en temps réel – tout en éliminant les biais inhérents aux décisions humaines.
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Organisations autonomes décentralisées (DAO) pilotées par IA : Les agents IA ne créent pas seulement de nouveaux jetons, mais gèrent aussi de manière autonome les DAO responsables de la gouvernance de ces jetons et de l'écosystème plus large. Ces DAO pilotés par l'IA visent à fonctionner avec un minimum d'intervention humaine, utilisant l'apprentissage automatique pour prendre des décisions de gouvernance selon des objectifs définis ou des conditions de marché changeantes. Par exemple, l'IA peut proposer des modèles de gouvernance, définir des structures de vote, allouer des ressources, voire ajuster l'offre de jetons – le tout sans supervision humaine. En s'appuyant sur des algorithmes et des analyses guidées par les données, l'IA garantit que les décisions reposent entièrement sur la logique et l'analyse objective, éliminant les biais émotionnels ou subjectifs pouvant provenir des humains.
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Exemples concrets d'IA en action : Un exemple important de l'IA en gouvernance est ai16z, un DAO de capital-risque entièrement géré par l'IA. Ici, les agents IA évaluent de manière autonome les opportunités d'investissement, exécutent les transactions et gèrent la distribution des jetons. Sur le « marché virtuel de confiance » d'ai16z, les membres de la communauté peuvent fournir des insights, que l'IA traite ensuite pour optimiser sa stratégie d'investissement. Ce processus favorise non seulement la transparence, mais garantit aussi que les décisions reposent entièrement sur la qualité des données et des contributions communautaires, sans biais personnel ou externe influençant le résultat. La structure d'ai16z représente un pas pionnier vers la création d'un modèle de capital-risque juste et piloté par l'IA.
D'autres exemples de DAO pilotés par l'IA incluent des plateformes permettant de créer des organisations autonomes pour des usages de niche,
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