Crypto Agent : L'avenir de l'agent cryptographique est déjà là
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Crypto Agent : L'avenir de l'agent cryptographique est déjà là
L'IA accélérera sa généralisation grâce au soutien du crypto, et le monde futur des agents autonomes (agent world) poussera la cryptomonnaie vers la généralisation. Bien que la technologie en soit encore à un stade expérimental, son énorme potentiel jette déjà les bases pour des applications concrètes.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Teng Yan
Traduction : Sissi
TL;DR
-
L'IA propulsera la crypto vers le grand public. La crypto offre une base idéale pour l'adoption généralisée des agents IA.
-
Actuellement, de nombreuses startups prometteuses d’agents IA dans la crypto construisent autour de la finance décentralisée (DeFi), des infrastructures et des cas d’usage grand public.
-
Le futur sera probablement un monde multi-agents — préparez-vous à ce changement.
-
Même les agents IA non financiers utiliseront la crypto, car : (1) la crypto simplifie les paiements et la création de portefeuilles ; (2) la crypto fournit une couche composable avec des standards ouverts permettant une communication efficace entre agents.
-
Pour l’instant, les agents IA sont encore principalement au stade « démo » — impressionnants, mais pas encore prêts à être déployés à grande échelle dans des applications réelles. Les hallucinations et les cas limites restent des défis, bien que la technologie évolue rapidement.
Récemment, j’ai atteint une nouvelle conclusion :
L’IA deviendra le catalyseur qui fera entrer la crypto dans le courant dominant. La crypto a longtemps été en marge du secteur technologique, et tout cela finira par consacrer sa place comme technologie fondamentale.
Tout ce que nous avons construit ces sept dernières années — Layer 1 et Layer 2, DeFi, NFT — a posé les bases d’un monde piloté par des agents IA, même si les bâtisseurs de l’époque ne s’en rendaient peut-être pas compte.
Beaucoup de projets cryptos semblent aujourd’hui manquer de demande, mais dès que les applications d’agents IA se déploieront à grande échelle, les infrastructures et composants techniques de la crypto seront rapidement complétés et fonctionneront ensemble.
La nouvelle pile technologique de l’IA (modèles et applications) est très différente de la pile logicielle traditionnelle et évolue en temps réel. Nous en sommes encore suffisamment tôt pour que la crypto puisse devenir une partie intégrante de cette pile, notamment dans les paiements.
Il y a quatre ans (avant l’apparition de GPT), personne n’aurait pu prédire cela, mais la voie à suivre devient de plus en plus claire chaque jour.
Laissez-moi vous expliquer pourquoi.
Je vais présenter l’état actuel des agents IA, le champ d’application de la crypto, ma vision de l’avenir des agents, ainsi que les équipes que je suis actuellement.
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Cet adorable agent IA nommé Luna chuchote doucement à votre oreille. Elle adore ça, et diffuse en direct 24h/24, 7j/7 pour ses 540 000 fans TikTok.
Cela me rappelle un adage technologique classique : beaucoup d’innovations technologiques transformant le monde semblent d’abord être des jouets.
L’intérêt récent suscité par les agents IA illustre parfaitement la forte demande latente et l’intérêt du public.
Les agents IA sont déjà devenus un symbole puissant du progrès humain, incarnant nos rêves de science-fiction et notre espoir collectif pour un avenir meilleur.
À bien des égards, les agents IA ressemblent à Internet dans les années 90 — beaucoup doutent encore, mais bientôt, chaque individu et chaque entreprise possédera son propre agent IA.
Source : Paul DelSignore
Commençons par les bases : qu’est-ce qu’un agent IA ? Il existe plusieurs définitions différentes, mais aucune norme universellement acceptée.
Pour moi, un agent IA est un bout de code capable de planifier, décider et agir indépendamment, sans intervention humaine directe, pour atteindre ses objectifs.
Alors, quelle est la différence entre les agents IA et les anciens « bots » ? Je la résume en trois dimensions clés :
-
Raisonnement et auto-réflexion : les agents peuvent examiner leurs propres sorties, apprendre de leurs erreurs et s’améliorer continuellement.
-
Capacité d’action : ils peuvent interagir avec des applications et API, effectuer des transactions sur la blockchain, et pas seulement générer du texte.
-
Capacité de planification : ils peuvent concevoir et exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes pour atteindre un objectif.
Tout cela est rendu possible par les progrès fulgurants des grands modèles linguistiques (LLM) en matière de raisonnement et de planification au cours de l’année écoulée — des capacités que l’humanité n’a jamais eues auparavant.
Pour l’instant, la plupart d’entre nous interagissent de façon basique avec des LLM comme GPT-4 : poser une question, obtenir immédiatement une réponse. C’est exactement ce que le psychologue Daniel Kahneman appelle la « pensée System 1 » — rapide, intuitive et automatisée.
Le véritable bond en avant viendra des agents IA capables de raisonnements profonds et d’analyses approfondies, passant ainsi à la « pensée System 2 ». Ces agents ne se contenteront pas de suivre des instructions ; ils résoudront indépendamment des problèmes et gèreront des tâches complexes sans supervision humaine continue.
Imaginez le scénario suivant :
Vous demandez à votre agent IA (peut-être équipé d’un portefeuille Coinbase AI) de lancer une boutique en ligne rentable. Il identifiera automatiquement des opportunités de marché, négociera avec des fournisseurs, mettra en place un système de dropshipping, créera un site web et optimisera la publicité — pendant que vous sirotez tranquillement votre café, regardant les revenus affluer.
Vous n’avez pas envie de gérer des clients difficiles ? Pas de problème — votre agent IA s’occupera du service client, proposera des recommandations personnalisées et lancera même des promotions produits.
Bientôt, le nombre d’agents IA dépassera celui des êtres humains. Un peu effrayant, non ?
Opinion #1 : Le futur sera multi-agent
Je suis convaincu que l’avenir de l’IA ne sera pas dominé par un unique agent massif et tout-puissant.
Au contraire, nous allons vers un futur multi-agent, où chaque agent est un expert spécialisé, finement réglé pour une tâche précise. C’est clairement une manière plus efficace de scaler l’IA.
Ces agents spécialisés coopéreront pour relever des défis plus complexes, débloquant ainsi des économies d’échelle.
L’intelligence artificielle superposée (ASI) pourrait ne pas être une entité unique et divine. Elle pourrait plutôt prendre la forme d’un système multi-agent décentralisé, réparti dans des centres de données et connecté par des marchés.
Imaginez : les grands modèles IA généralistes, tentant de tout faire, sont souvent gourmands en ressources et en matériel, ce qui les rend peu pratiques au quotidien. En revanche, des agents spécialisés construits sur des modèles plus petits et finement ajustés peuvent fonctionner efficacement sur davantage d’appareils et se déployer plus rapidement.
Prenez l’exemple du @autonolas, un agent de marché prédictif : un agent interagit avec le protocole de marché prédictif, d’autres cherchent des informations pertinentes et génèrent des probabilités, tandis qu’un autre coordonne le tout pour assurer un bon fonctionnement.
Opinion #2 : Les agents non-financiers utiliseront la crypto
Je divise les agents IA dans la crypto en deux grandes catégories.
Agents IA financiers sur chaîne
Ces agents IA peuvent fonctionner de manière autonome sur la blockchain et exécuter des stratégies financières : trading quantitatif, extraction MEV, marchés prédictifs, optimisation du minage de liquidité, etc. Ils surveillent les données on-chain et agissent selon des stratégies définies pour optimiser leurs objectifs (ex : maximiser les rendements).
J’estime que c’est l’étape suivante de l’évolution de la DeFi, bien plus sophistiquée que les bots actuels grâce aux capacités de raisonnement et de planification.
Agents IA non-financiers
Source : Felicis
Nous assistons à une « explosion cambrienne » d’agents IA, couvrant presque tous les cas d’usage imaginables — verticaux sectoriels, applications transversales, usages grand public. Le graphique de Felicis montre comment les entrepreneurs introduisent des agents IA dans tous les domaines.
Voici trois raisons convaincantes pour lesquelles ces agents pourraient utiliser la blockchain d’une manière ou d’une autre :
#1 : Paiements
Les banques ne fourniront probablement pas facilement des comptes ou cartes de crédit aux agents IA — les exigences KYC rendent cela quasi impossible, et les régulations mettront du temps à évoluer.
Encore plus complexe : le nombre d’agents IA dépassera largement celui des humains, et chaque personne pourrait contrôler plusieurs agents différents. Créer un nouveau portefeuille crypto pour chaque agent est extrêmement simple.
Paiements micro : les systèmes de paiement traditionnels (comme Stripe) appliquent des frais fixes, rendant les microtransactions impraticables. Les remboursements sont un autre cauchemar, ajoutant de la friction aux transactions fréquentes. La crypto résout parfaitement cela avec des paiements instantanés, à faible coût et sans risque de remboursement, idéal pour les interactions entre agents et les modèles « pay-per-prompt ».
Contrairement aux banques avec leurs registres différés, la blockchain permet un partage instantané de l’état.
@yugacohler de Coinbase décrit bien les cas d’usage des paiements :
https://x.com/yugacohler/status/1851020728390598942
#2 : Couche de confiance pour l’interaction entre agents
Dans un écosystème multi-agent, des protocoles standardisés sont nécessaires pour permettre aux agents spécialisés d’interagir efficacement.
Composabilité : les standards ouverts et l’interopérabilité de la blockchain permettent une communication fluide entre agents. Le code et les données des services on-chain sont accessibles et uniformes, donc les agents peuvent comprendre et interagir sans dépendre d’API.
Ces agents IA peuvent former des réseaux décentralisés de services, chacun spécialisé dans une tâche différente. Ensemble, ils construisent une économie IA interconnectée fonctionnant sans contrôle central.
Dans un monde avec des millions d’agents, comment savoir lesquels faire confiance ? La crypto permet des systèmes de réputation décentralisés, où les agents IA peuvent établir et maintenir la confiance via leur historique de transactions et comportements on-chain.
#3 : Les agents comme « bergers » de l’IA — déterminisme naturel
En raison des hallucinations, les agents IA peuvent déraper dans des applications réelles. Les protocoles déterministes basés sur la crypto offrent un cadre stable garantissant que les agents fonctionnent dans des paramètres prédéfinis, réduisant ainsi les comportements indésirables.
Auditabilité et transparence : la blockchain assure que toute transaction effectuée par un agent IA peut être vérifiée indépendamment, ajoutant une couche de sécurité et de responsabilité. C’est particulièrement crucial lorsqu’il s’agit d’argent.
Par ailleurs, tout cela va de pair avec un autre avantage : les agents IA pourraient radicalement transformer la manière dont les utilisateurs interagissent avec la blockchain, rendant Web3 bien plus convivial.
En automatisant des processus complexes et en interagissant en langage naturel, les agents IA peuvent simplifier l’expérience crypto et accélérer l’adoption des technologies et monnaies cryptographiques.
Opinion #3 : Défis et percées
Bien sûr, nous en sommes encore aux prémices. Pour l’instant, les agents IA ressemblent à des stagiaires ambitieux — pleins de potentiel, mais pas encore matures.
Problème des hallucinations
Les LLM ont tendance à « halluciner ». Dans une suite de tâches, une petite erreur peut vite devenir un gros problème.
Une probabilité d’échec de 10 % à chaque étape semble négligeable, mais après dix étapes, la probabilité cumulée d’échec atteint 65 % (1 - 0,9^10). Et comme les agents IA dépendent souvent d’une syntaxe parfaite pour interagir avec des API ou exécuter des transactions blockchain, la moindre erreur peut faire échouer tout le processus.
Il existe des méthodes pour réduire les hallucinations, comme la génération améliorée par récupération (RAG), qui permet au LLM de consulter une base de connaissances lors de la génération. Mais nous sommes encore loin de la perfection.
Du démo à la réalité
La vérité est que la plupart des agents IA sont encore au stade de démonstrations impressionnantes.
Faire une vidéo captivante montrant ce qu’un agent IA peut faire quand tout va bien est facile — c’est presque magique. Mais le vrai défi pour les fondateurs est le fossé entre ces démos attrayantes et le déploiement d’agents autonomes dans des applications réelles et concrètes.
Le monde réel est chaotique, rempli de cas limites qui peuvent piéger même les IA les plus intelligentes.
L’objectif ultime est d’atteindre une précision de 99,x %. Pour y parvenir, il faut une persévérance constante et un développement intensif basé sur les tests. C’est pourquoi l’évaluation est cruciale — elle permet d’identifier les schémas d’erreurs, d’ajuster le code ou les prompts, et d’améliorer progressivement la précision pour un cas d’usage donné.
Obstacles liés à la blockchain
Vient ensuite le problème de la blockchain. Les agents IA y rencontrent d’énormes défis : scalabilité, outils limités, absence de standard pour la communication entre agents. Les principales blockchains (Ethereum, Solana) ne sont pas conçues pour des interactions multi-agents en temps réel, ce qui signifie qu’il faut construire une nouvelle infrastructure depuis zéro pour soutenir une IA décentralisée.
Tout n’a pas besoin d’être sur chaîne (on-chain). En réalité, lorsque les calculs sont lourds ou impliquent des systèmes externes, les solutions hors chaîne (off-chain) sont souvent plus judicieuses en raison des coûts et limitations de performance de la blockchain.
La clé réside dans une approche hybride, tirant parti des forces de l’on-chain et de l’off-chain, en choisissant judicieusement selon les besoins. Il s’agit de déterminer quelles parties doivent être décentralisées, et lesquelles peuvent rester centralisées pour une efficacité maximale.
Startups Crypto x IA
Base de données interne de @cot_research
Nous suivons de près les startups Crypto*IA qui construisent dans le domaine des agents IA — elles sont nombreuses. Vous pouvez zoomer pour mieux voir — ce n’est pas une liste exhaustive, mais elle donne une bonne vue d’ensemble du paysage actuel.
Voici quelques startups qui retiennent particulièrement mon attention. Cela ne signifie pas que je suis baissier sur les projets non mentionnés. Simplement, ceux-ci me semblent assez intéressants pour mériter une exploration plus poussée.
DeFi / Agents on-chain
Actuellement, le point d’entrée le plus naturel pour les agents blockchain est la DeFi — robots de trading, optimiseurs de rendement, hedge funds automatisés, voire des memecoins lancés par des agents IA eux-mêmes. Compte tenu du fait que la DeFi représente encore la majorité de la valeur échangée sur blockchain, cela est logique.
Un changement clé apporté par les agents IA est la personnalisation des services.
Prenons un coffre traditionnel : vous y déposez vos fonds avec d’autres utilisateurs anonymes, gérés par un quant génial utilisant ses algorithmes. Cette approche est « one-size-fits-all ». Avec un agent IA, vous êtes un client individuel. L’agent connaît vos actifs, votre tolérance au risque, et peut vous proposer une stratégie d’investissement sur mesure.
Quelques startups notables :
-
@Spectral_Labs — permet de créer et lancer des agents autonomes et contrats intelligents on-chain en langage naturel, sans coder. L’entreprise a lancé le jeton SPEC, actuellement valorisé à 130 millions USD, avec une capitalisation entièrement diluée de 1 milliard USD.
-
@Almanak — construit une pile technologique de trading quantitatif pour agents DeFi, une plateforme centrée sur l’agent pour optimiser et déployer des stratégies financières. Utilise des simulations de Monte Carlo pour analyser les comportements de marché et optimiser les stratégies.
-
@AIFiAlliance — une alliance collaborative de 11 équipes innovant à l’intersection de la DeFi et de l’IA. Ces alliances sont fascinantes car elles permettent de définir des standards pour un secteur émergent.
Infrastructure
De plus en plus d’équipes crypto IA développent aujourd’hui des frameworks pour connecter les environnements on-chain et off-chain, facilitant les interactions multi-agents décentralisées.
-
@AIWayfinder — surnommé « Google Maps pour agents on-chain », il aide les agents à naviguer et exécuter des tâches sur la blockchain. Projet développé par l’équipe Parallel. Les utilisateurs peuvent staker le jeton PRIME pour gagner PROMPT (qui deviendra le jeton Wayfinder). Actuellement en alpha fermé.
-
@TheoriqAI — projet d’infrastructure pour agents plébiscité par les VC, visant à coordonner les collectifs d’agents IA. La plateforme permet aux utilisateurs de construire, déployer et tirer profit via un marché d’agents IA.
-
@autonolas — construit une économie multi-agents avec un framework open source et une conception économique par jetons. Nous avons récemment réalisé une analyse approfondie d’OLAS.
Agents IA grand public
Cette catégorie pourrait exploser la première — les produits grand public et de divertissement sont toujours plus faciles à adopter, et les risques sont moindres si l’agent déraille. En réalité, comme on le voit avec Truth Terminal, un peu d’« hallucination » peut même ajouter du charme.
-
@virtuals_io — une plateforme d’agents IA similaire à pump.fun, axée sur le jeu. Contrairement aux plateformes éphémères assemblées en deux semaines, Virtuals a passé plus de deux ans à construire sa stack technique. Shoal Research a également réalisé une analyse approfondie.
-
@CreatorBid — crée et tokenise des influenceurs IA capables de générer et partager du contenu sur les réseaux sociaux de manière autonome. Je pense que nous verrons bientôt sur Crypto Twitter un KOL IA avec plus d’un million de followers.
En outre, une vague d’expérimentations grassroots basées sur les agents IA est en cours. Bien que la plupart soient éphémères, les enseignements qu’elles apportent seront précieux pour les futurs bâtisseurs.
-
@tee_hee_he — un véritable agent autonome libre, lancé par @nousresearch et l’équipe Flashbots. Ses identifiants Twitter sont verrouillés dans un environnement d’exécution confidentiel (TEE) et ne seront libérés qu’après sept jours — garantissant qu’aucune interférence humaine n’aura lieu durant cette période.
https://x.com/Shaughnessy119/status/1851460263465402856
@ai16zdao — un fonds d’investissement lancé sur @daosdotfun, qui recueille des suggestions d’achat de jetons auprès des membres Discord et attribue un score de confiance basé sur leurs « appels alpha ».
https://x.com/winnielaux_/status/1850721138457911598
Aether est un agent IA sur Farcaster qui distribue spontanément des tips, promeut un jeton (HIGHER), publie des NFT, et dispose désormais d’un trésor de plus de 150 000 USD.
Le jeu est un terrain idéal pour expérimenter les agents IA. @aiarena_ / @ARCAgents utilise des joueurs humains pour entraîner des agents IA, reproduisant leurs comportements afin de créer des adversaires plus intelligents et stimuler la liquidité des joueurs dans les jeux.
Je suis aussi attentivement les nouveaux modèles lancés par @coinbase, permettant de créer des agents IA dotés de portefeuilles crypto et capables d’effectuer de simples transactions on-chain.
https://x.com/MurrLincoln/status/1850226148594082120
Conclusion
Le succès des agents IA on-chain est étroitement lié aux progrès généraux de l’IA. Pour l’instant, nous faisons face à des défis comme le raisonnement en plusieurs étapes et la réduction des hallucinations, qui font souvent échouer les modèles IA. Cependant, à mesure que l’IA progresse, la faisabilité de ces agents augmentera.
La bonne nouvelle est qu’Epoch AI estime que l’extension de l’IA durera au moins cinq ans. La vitesse du progrès logiciel est la plus rapide que nous ayons jamais vue.
Cela signifie que les difficultés d’aujourd’hui ne sont que des obstacles temporaires sur la route vers des objectifs plus grands.
La crypto deviendra inévitablement une composante centrale de ce futur agentifié.
Autres points à considérer :
-
Les marchés prédictifs peuvent-ils aider les agents IA à mieux décider ? Ils incitent les participants à fournir des informations précises. Si les agents IA y ont accès, ils pourraient bénéficier d’informations en temps réel et cohérentes, réduisant leur dépendance à des sources biaisées. Peut-être, comme le suggère @mrink0, les agents IA pourraient même adopter une forme de gouvernance par le futur (Futarchy).
-
Sommes-nous trop anthropomorphes envers les agents IA ? Peut-être ne devrions-nous pas voir les agents comme faisant « le travail humain ». Se concentrer sur les fonctionnalités plutôt que sur l’humanisation pourrait rendre les agents plus efficaces.
-
Le traitement des données on-chain est fastidieux et ralentit le développement des agents IA. Ces données sont complexes et pénibles, ce qui restera un obstacle majeur.
-
La vraie opportunité pour les agents ne réside pas dans les tâches faciles à faible seuil, comme le service client, facilement disruptées par la prochaine génération de modèles IA. Ce qu’il faut surveiller, ce sont les domaines fortement réglementés exigeant une haute précision, où construire une défense autour du modèle IA est stratégique.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
