Répertorier les 10 principales directions de convergence entre Crypto et l'IA : interaction entre agents intelligents, marketing de contenu, marchés de données, etc.
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Répertorier les 10 principales directions de convergence entre Crypto et l'IA : interaction entre agents intelligents, marketing de contenu, marchés de données, etc.
Une application importante des agents d'intelligence artificielle consiste à aider les utilisateurs à effectuer de manière autonome des transactions sur la chaîne.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Archetype
Traduction : TechFlow
1. Interaction entre agents (Agent-to-Agent Interaction)
Grâce à sa transparence et sa composable nature intrinsèques, la blockchain constitue une plateforme idéale pour permettre des interactions fluides entre agents. Dans ce type d'interaction, des agents développés par différentes entités à des fins diverses peuvent collaborer pour accomplir des tâches. Certaines expérimentations prometteuses existent déjà, comme des transferts mutuels entre agents ou encore la création conjointe de jetons. Nous espérons que ces interactions s'étendront davantage : d'une part en créant de nouveaux cas d'usage, tels que des plateformes sociales pilotées par des agents ; d'autre part en optimisant les flux de travail d'entreprise actuels — par exemple l’authentification sur les plateformes, les micropaiements ou l’intégration de workflows inter-plateformes — afin de simplifier des processus aujourd’hui complexes et fastidieux. - Danny, Katie, Aadharsh, Dmitriy
aethernet et clanker émettent ensemble un jeton sur Warpcast
2. Organisations décentralisées pilotées par des agents (Decentralized Agentic Organizations)
La collaboration à grande échelle entre multiples agents représente une autre direction de recherche passionnante. Comment les systèmes multi-agents peuvent-ils coopérer pour accomplir des tâches, résoudre des problèmes, voire gérer des protocoles et des systèmes ? Dans son article de début 2024 intitulé « Les promesses et défis des applications Crypto + IA », Vitalik a proposé d’utiliser des agents IA pour les marchés prédictifs et les mécanismes de décision. Il estime que les systèmes multi-agents ont un potentiel considérable dans la découverte de « vérité » et dans l’autogouvernance à grande échelle. Nous attendons avec intérêt de voir comment ces capacités seront approfondies, et comment l’intelligence collective pourra révéler davantage de possibilités dans des expériences concrètes.
Par ailleurs, la collaboration entre agents et humains est également un axe prometteur. Par exemple, comment une communauté peut-elle interagir autour d’un agent, ou comment un agent peut-il organiser des actions collectives humaines ? Nous souhaitons voir davantage d’expérimentations visant la coordination humaine à grande échelle. Bien entendu, cela nécessitera des mécanismes de vérification, particulièrement lorsque les tâches sont réalisées hors chaîne. Mais de telles explorations pourraient produire des résultats inattendus et fascinants. - Katie, Dmitriy, Ash
3. Divertissement multimédia piloté par des agents (Agentic Multimedia Entertainment)
Le concept de personnalité virtuelle numérique existe depuis plusieurs années. Par exemple, Hatsune Miku (2007) a rempli des concerts dans des salles de 20 000 places ; Lil Miquela (2016) compte plus de deux millions d’abonnés sur Instagram. Des exemples récents incluent Neuro-sama (2022), une streamer IA dont le nombre d’abonnés dépasse 600 000 sur Twitch, ainsi que PLAVE (2023), un groupe masculin Kpop anonyme qui a accumulé plus de 300 millions de vues sur YouTube en moins de deux ans. Grâce aux progrès de l’IA et à l’application de la blockchain dans les paiements, le transfert de valeur et les plateformes de données ouvertes, ces agents pourraient devenir plus autonomes et inaugurer dès 2025 une nouvelle catégorie dominante du divertissement. - Katie, Dmitriy
Sens horaire depuis le coin supérieur gauche : Hatsune Miku, Luna de Virtuals, Lil Miquela et PLAVE
4. Marketing de contenu génératif/piloté par des agents (Generative/Agentic Content Marketing)
Dans certains cas, l’agent lui-même est le produit ; dans d’autres, il complète un produit existant. Dans l’économie de l’attention, la production continue de contenus engageants est essentielle au succès de toute idée, produit ou entreprise. Le contenu génératif ou piloté par des agents offre aux équipes un outil puissant pour assurer un canal de création extensible et disponible 24 heures sur 24. Ce domaine a été accéléré par des discussions telles que celle sur la différence entre memecoins et agents. Les agents constituent un levier puissant pour la diffusion des memecoins, même s’ils ne sont pas encore pleinement « agents ».
Un autre exemple se trouve dans l’industrie du jeu vidéo, où les développeurs cherchent de plus en plus à dynamiser l’expérience utilisateur pour maintenir l’engagement. Une méthode classique consiste à encourager la création de contenu par les utilisateurs, mais la génération purement algorithmique (objets en jeu, PNJ, niveaux entièrement générés) pourrait représenter la prochaine étape. Nous sommes curieux de voir comment, en 2025, les agents étendront davantage les limites de la distribution de contenu et de l’interaction utilisateur. - Katie
5. Outils/plateformes artistiques de nouvelle génération (Next-Gen Art Tools/Platforms)
En 2024, nous avons lancé la série IN CONVERSATION WITH, un programme d’entretiens avec des artistes cryptos travaillant dans la musique, les arts visuels, le design ou la curation. Ces entretiens m’ont permis de repérer une tendance : les artistes intéressés par la crypto sont souvent passionnés par les technologies de pointe et souhaitent qu’elles s’inscrivent plus profondément dans leur pratique créative — par exemple via des objets AR/VR, l’art génératif par code ou le livecoding.
La combinaison entre art génératif et technologie blockchain n’est pas nouvelle, ce qui fait de la blockchain un support naturel pour l’art IA. Sur les plateformes traditionnelles, exposer et présenter ces formes artistiques reste difficile. ArtBlocks a offert une première exploration fructueuse de la manière dont l’art numérique peut être exposé, stocké, monétisé et préservé via la blockchain, améliorant grandement l’expérience entre artistes et public. De plus, les outils IA permettent désormais à n’importe qui de créer facilement ses propres œuvres d’art. Nous sommes impatients de découvrir en 2025 comment la blockchain pourra renforcer davantage ces outils. - Katie
KC : Puisque tu exprimes de la frustration et un certain rejet vis-à-vis de la culture crypto, qu’est-ce qui te pousse encore à participer à Web3 ? Quelle valeur Web3 apporte-t-elle à ta pratique artistique ? Est-ce l’exploration expérimentale, le retour économique, ou autre chose ?
MM : Pour moi, Web3 a eu un impact positif à plusieurs niveaux, tant pour moi personnellement que pour d’autres artistes. À titre personnel, les plateformes qui soutiennent la publication d’art génératif ont joué un rôle crucial dans ma démarche. Par exemple, tu peux téléverser un fichier JavaScript qui, lorsqu’une œuvre est frappée ou collectionnée, s’exécute en temps réel et génère une pièce unique selon le système que tu as conçu. Ce processus de génération en direct est au cœur de ma pratique artistique. L’introduction de hasard dans les systèmes que j’écris et construis influence profondément, tant sur le plan conceptuel que technique, ma manière de penser l’art. Toutefois, en dehors d’une plateforme spécialement conçue pour ce type d’art, ou dans une galerie traditionnelle, il est souvent difficile de transmettre ce processus au public.
Dans une galerie, on peut projeter un algorithme fonctionnant en continu via un écran, ou exposer une sélection d’œuvres générées par cet algorithme, converties sous forme physique. Mais pour les spectateurs peu familiers avec le code comme médium artistique, il devient ardu de comprendre la signification du hasard dans le processus créatif — or cette notion est fondamentale pour tous les artistes utilisant le logiciel de manière générative. Lorsque la forme finale d’une œuvre se résume à une simple image publiée sur Instagram ou à une impression physique, je trouve parfois difficile d’insister auprès du public sur l’idée centrale du « code comme médium artistique ».
L’avènement des NFT m’a enthousiasmé car il offre non seulement une plateforme pour exposer l’art génératif, mais contribue aussi à diffuser le concept du code comme médium artistique, aidant davantage de personnes à appréhender l’originalité et la valeur de cette approche créative.
Extrait de IN CONVERSATION WITH : Maya Man
6. Marchés de données (Data Markets)
Depuis que Clive Humby a affirmé que « les données sont le nouveau pétrole », les entreprises accumulent et monétisent massivement les données utilisateur. Cependant, les utilisateurs prennent progressivement conscience que leurs données constituent la base vitale de ces géants technologiques, sans toutefois contrôler leur usage ni en tirer bénéfice. Avec le développement rapide des modèles d’IA puissants, cette contradiction s’accentue. D’un côté, il faut résoudre le problème de l’exploitation abusive des données ; de l’autre, alors que les grands modèles consomment toutes les données publiques disponibles sur Internet, de nouvelles sources de données de qualité deviennent cruciales.
Pour redonner aux utilisateurs le contrôle sur leurs données, les infrastructures décentralisées offrent un large espace de conception. Cela implique d’innover dans des domaines tels que le stockage, la protection de la vie privée, l’évaluation de la qualité des données, l’attribution de valeur et les mécanismes de monétisation. En parallèle, face à la pénurie de données, nous devons réfléchir à la manière d’exploiter nos avantages technologiques pour bâtir des solutions compétitives — par exemple via de meilleurs mécanismes d’incitation ou des méthodes de filtrage — afin de produire des produits de données plus valorisés. Particulièrement dans un contexte où l’IA Web2 domine encore, combiner intelligemment les contrats intelligents avec des accords de service traditionnels (SLA) constitue une piste prometteuse. - Danny
7. Calcul décentralisé (Decentralized Compute)
Dans le développement et le déploiement de l’IA, outre les données, la puissance de calcul est un autre facteur clé. Ces dernières années, les grands centres de données ont dominé l’apprentissage profond et l’IA grâce à leur accès exclusif aux sites, à l’énergie et au matériel. Toutefois, avec les limites physiques et l’émergence des technologies open source, cet équilibre est en train d’être remis en question.
La phase v1 du calcul décentralisé pour l’IA ressemble à un cloud GPU Web2, mais sans avantage clair en termes d’offre ou de demande matérielle. À la phase v2, certaines équipes commencent à construire des piles techniques plus complètes, intégrant des systèmes d’orchestration, de routage et de tarification pour le calcul haute performance, tout en développant des fonctionnalités propriétaires pour attirer la demande et améliorer l’efficacité du raisonnement. Certaines équipes optimisent le routage d’inférence via des frameworks compilateurs adaptés à différents matériels, tandis que d’autres développent des cadres d’entraînement distribué sur leurs réseaux de calcul.
Par ailleurs, un nouveau marché appelé AI-Fi commence à émerger, proposant des mécanismes économiques innovants pour transformer la puissance de calcul et les GPU en actifs générant des revenus, ou pour utiliser la liquidité blockchain afin de financer matériellement les centres de données. Toutefois, le succès du calcul décentralisé dépendra de sa capacité à combler l’écart entre théorie et besoins réels. - Danny
8. Normes comptables pour le calcul (Compute Accounting Standards)
Dans les réseaux décentralisés de calcul haute performance (HPC), la coordination des ressources hétérogènes constitue un défi majeur, rendu plus complexe par l’absence de normes comptables unifiées. La sortie des modèles d’IA présente une grande variabilité : variantes de modèles, quantification (quantization), ajustement du caractère aléatoire via des hyperparamètres comme la température, etc. De plus, les différentes architectures GPU et versions de CUDA entraînent des divergences dans les résultats matériels. Tous ces facteurs rendent difficile une comptabilisation précise de la capacité des modèles et des marchés de calcul dans des systèmes distribués hétérogènes.
En raison de ce manque de standards, nous avons observé à plusieurs reprises cette année des erreurs dans l’évaluation de la performance des modèles et de la qualité/quantité des ressources de calcul sur les marchés Web2 et Web3. Cela oblige les utilisateurs à effectuer leurs propres tests de référence ou à limiter le taux d’utilisation des marchés de calcul pour vérifier les performances réelles des systèmes IA.
Le domaine crypto insiste traditionnellement sur la « vérifiabilité ». Ainsi, nous espérons qu’en 2025, la convergence entre crypto et IA rendra les performances des systèmes plus transparentes. Les utilisateurs devraient pouvoir comparer facilement les caractéristiques clés de sortie des modèles ou des grappes de calcul, et ainsi auditer et évaluer objectivement les performances réelles. - Aadharsh
9. Primitives probabilistes de confidentialité (Probabilistic Privacy Primitives)
Dans son article « Les promesses et défis des applications Crypto + IA », Vitalik souligne une contradiction singulière : « En cryptographie, l’open source est la seule voie vers la sécurité, mais en IA, rendre public un modèle — voire les données d’entraînement — augmente fortement le risque d’attaques par apprentissage adversaire. »
Bien que la confidentialité ne soit pas un nouveau champ d’étude pour la blockchain, avec l’accélération du développement de l’IA, les techniques cryptographiques liées à la vie privée connaissent une adoption accélérée. Des progrès significatifs ont été accomplis cette année dans les technologies d’amélioration de la confidentialité, notamment les preuves à divulgation nulle (ZK), le chiffrement homomorphe complet (FHE), les environnements d’exécution fiables (TEE) et le calcul multipartite sécurisé (MPC). Ces technologies sont appliquées à des cas comme le calcul généralisé sur des données chiffrées ou l’état partagé privé. Par ailleurs, des géants technologiques comme Nvidia et Apple exploitent des TEE propriétaires pour réaliser un apprentissage fédéré et des inférences IA privées, tout en maintenant cohérence entre matériel, micrologiciel et modèle.
À l’avenir, notre attention se portera sur la manière de préserver la confidentialité lors de transitions d’état aléatoires, et sur la façon dont ces technologies pourront favoriser l’application pratique de l’IA décentralisée sur des systèmes hétérogènes — par exemple via des inférences privées décentralisées, des canaux de stockage et d’accès aux données chiffrées, ou encore la construction d’environnements d’exécution totalement autonomes. - Aadharsh
La pile Apple Intelligence d’Apple et le GPU H100 de Nvidia
10. Intentions des agents et interfaces utilisateur de trading de nouvelle génération (Agentic Intents and Next-Gen User Trading Interfaces)
Une application importante des agents IA consiste à aider les utilisateurs à effectuer des transactions autonomes sur la blockchain. Toutefois, au cours des 12 à 16 derniers mois, les notions de « intention d’agent », « comportement d’agent » ou « solveur » sont restées floues, et la distinction avec le développement traditionnel de « robots » n’a pas été suffisamment clarifiée.
Au cours de l’année à venir, nous espérons voir des systèmes linguistiques plus sophistiqués combinés à divers types de données et architectures de réseaux neuronaux, poussant ainsi ce domaine vers l’avant. Les agents continueront-ils d’utiliser les systèmes existants sur la blockchain pour réaliser des transactions, ou développeront-ils de nouveaux outils et méthodes ? Le modèle de langage (LLM) restera-t-il au cœur de ces systèmes, ou sera-t-il remplacé par d’autres technologies ? Au niveau de l’interface utilisateur, les interactions se feront-elles principalement par langage naturel ? La théorie classique du « portefeuille comme navigateur » va-t-elle se concrétiser ? Autant de questions ouvertes et dignes d’exploration. - Danny, Katie, Aadharsh, Dmitriy
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