Crypto x IA continuera l'année prochaine, pourquoi devriez-vous suivre le récit de « l'intelligence en essaim » ?
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Crypto x IA continuera l'année prochaine, pourquoi devriez-vous suivre le récit de « l'intelligence en essaim » ?
Grâce aux avantages uniques de la technologie cryptographique dans la programmation massive de comportements, nous sommes en mesure de déployer et de gérer un grand nombre d'agents intelligents à l'échelle mondiale.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : bebis
Traduction : TechFlow
L’intelligence artificielle est vraiment douée pour la simulation.
Le développement de l’IA a une histoire longue de plus de 50 ans et a attiré des centaines de milliards de dollars en recherche et développement. Aujourd’hui, il est étonnamment facile de créer une application IA qui semble révolutionnaire, mais bien souvent, ces applications ne sont que des mirages.
Alors, comment distinguer une véritable percée technologique du simple battage médiatique ?
Voir au-delà du marketing de l'IA
Tout d’abord, comprenons la réalité du développement logiciel. Qu’il s’agisse d’un modèle de base doté de plusieurs milliers de milliards de paramètres ou d’un petit projet réalisé par un développeur pendant le week-end, le passage du prototype à la production est souvent semé d’embûches, comparable à une « guerre d’usure ».
Dans ce type de « conflit », la majorité des batailles se déroulent justement dans ce qui semble être la dernière phase. Lorsque tout fonctionne parfaitement en local, vous commencez à migrer vers l’environnement de production et réalisez rapidement que coordonner toutes les composantes dynamiques d’un système logiciel moderne est infiniment plus complexe que d’écrire simplement du code.
Ce phénomène est connu dans la gestion de projet sous le nom de « syndrome des 90 % ». (Note de TechFlow : en résumé, le « syndrome des 90 % » signifie qu’un projet est à 90 % terminé, mais que les 10 % restants peuvent nécessiter autant de temps et d’efforts que les 90 % précédents.)
C’est précisément pourquoi la célèbre citation de Sam Altman circule autant :
C’est également pour cette raison que de nombreuses équipes techniques et managers développent des attentes irréalistes durant les itérations rapides, croyant pouvoir maintenir indéfiniment un rythme effréné.
Mais la réalité finit toujours par rattraper tout le monde. Lorsque les ingénieurs et les membres du conseil d’administration prennent conscience de la loi des rendements décroissants, ils doivent ralentir, jusqu’à trouver un nouveau point de rupture et entamer un nouveau cycle.
Que signifie cela pour les investisseurs en cryptomonnaies ?
Pour eux, cela signifie que l’AGI (intelligence artificielle générale) restera encore quelques années un simple « mot à la mode ». Entre-temps, beaucoup exploiteront ce concept pour vendre leurs « projets ».
Swarms : la réponse de la crypto à l'AGI
Dans l’espace intersectionnel entre la crypto et l’IA, un nouveau récit émerge autour des « agents » — en particulier les « essaims d’agents », ou intelligence collective.
Un essaim d’agents désigne un ensemble d’agents coordonnés via un cadre spécifique, accomplissant des tâches complexes par collaboration collective plutôt que par puissance de calcul brute. Cette approche permet de contourner efficacement les goulots d’étranglement matériels et algorithmiques.
Comme l’a souligné Tom Shaughnessy dans son article :
« Une alternative cryptographique à l’AGI basée sur l’IA est en train d’émerger discrètement.
Nous tenons souvent pour acquis qu’OpenAI sera le grand vainqueur final.
Après tout, ils disposent des meilleurs talents (bien que certains soient partis), de ressources computationnelles impressionnantes, de modèles leaders lancés régulièrement, et mettent l’accent sur le raisonnement.
Pourtant, comprendre les alternatives dans ce domaine n’est pas facile, car elles ne se trouvent pas toujours là où on les attend.
Cette alternative repose sur des millions de modèles IA étroits et hautement spécialisés (ou agents). Ces agents sont des « experts » dans leur domaine spécifique ; ils n’ont pas besoin de raisonner sur tout, mais collaborent pour former une « intelligence collective » surpassant largement un grand modèle unique. En réalité, des millions de modèles spécialisés ont toujours été ma théorie initiale.
Les développeurs peuvent personnaliser les chemins de raisonnement de ces agents (la chaîne de pensée de l’agent, par exemple quand arrêter la recherche ou changer de direction), combiner flexiblement données et sources d’information en temps réel, utiliser divers modèles de base (comme Nous Research, Prime Intellect, Llama, Deepseek ou d’autres modèles open source), et affiner minutieusement chaque agent pour le concentrer totalement sur une tâche précise.
Cette explosion « cambrienne » massive d’agents est rendue possible grâce au financement par jetons cryptographiques et portée par des communautés décentralisées. Ce modèle présente un avantage différenciateur énorme dans la création de modèles et d’agents, impossibles à naître dans les laboratoires traditionnels Web2 d’IA. De plus, sa vitesse de développement et son soutien communautaire sont inégalés.
Dès que nous pourrons accéder facilement, via une interface simple, à un « essaim » d’agents (une combinaison de modèles experts), et que cet essaim sera capable de choisir intelligemment le meilleur modèle pour chaque tâche, ce modèle sera adopté massivement du jour au lendemain.
La tendance technologique indique que l’AGI sera plus probablement construit de manière ouverte sur des blockchains décentralisées, plutôt que confiné dans des plateformes centralisées pouvant être fermées.
Il ne s’agit que d’une question de temps. L’IA crypto devient le chemin dominant vers une AGI collective, avec un potentiel extrêmement prometteur. »
En réalité, lorsque nous atteignons les limites du matériel, de la recherche et des lois physiques, nous revenons toujours à une solution familière : l’agrégation.
Tom mentionne le terme « Mixture of Experts » (Mélange d’Experts), mais ce concept n’est pas si compliqué. À travers les essaims d’agents (agentic swarms), la blockchain dévoile sa valeur unique dans le domaine de l’IA : la coordination.
Grâce aux avantages uniques de la cryptographie dans la programmation à grande échelle des comportements, nous pouvons déployer et gérer mondialement un grand nombre d’agents. Cela nous permet de construire un réseau de modèles linguistiques plus petits et plus focalisés, qui rivalisent entre eux pour offrir le meilleur service aux utilisateurs finaux.
En juillet dernier, nous avons exploré ce sujet en détail dans le podcast Club Cod3x :
Si ce n’est pas l’AGI, alors quoi ?
Avec la maturité croissante des domaines de la crypto et de l’IA, nous ferons des progrès significatifs en matière de curation, de distribution et de commercialisation. Bien que les entreprises d’IA Web3 en soient encore à un stade précoce, leur potentiel suscite déjà un grand intérêt.
J’ai travaillé depuis plusieurs années dans le domaine de l’IA combinée à la cryptomonnaie. Au fil du temps, j’ai accumulé des expériences sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Voici mon analyse mise à jour du paysage actuel de l’IA et de la cryptomonnaie :
1. Cadres (Frameworks) – Plateformes qui accélèrent le développement, standardisent les normes et facilitent la communication entre agents.
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@virtuals_io – Cadre social (Virtuals)
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@ai16zdao – Cadre social (G.A.M.E.)
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@Cod3xOrg – Cadre financier (Moon)
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@gizatechxyz – Cadre financier
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@AlloraNetwork – Cadre d’entraînement (Training Framework)
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@opentensor – Cadre d’entraînement (Training Framework)
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@chirperai – Cadre de coordination (Coordination Framework)
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@autonolas – Cadre de coordination (Coordination Framework)
Ces cadres ne sont pas seulement la base technique du développement, mais joueront aussi un rôle clé sur le marché futur, propulsant la maturité de tout l’écosystème.
2. Marchés (Marketplaces) – Le cœur des places de marché est de connecter agents et utilisateurs, ou agents entre eux, facilitant l’exécution de tâches et les échanges de services.
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@Cod3xOrg – Marché utilisateur-à-agent (User-to-Agent Market)
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@Daosdotfun – Plateforme de lancement (Launchpad)
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@Virtuals_io – Plateforme de lancement (Launchpad)
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@autonolas – Marché agent-à-agent (Agent-to-Agent Market)
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@StoryProtocol – Marché agent-à-agent (Agent-to-Agent Market)
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@joinFXN – Marché agent-à-agent (Agent-to-Agent Market)
Bien que ces plateformes en soient encore à leurs balbutiements, elles deviendront cruciales pour le développement de l’économie des agents, aidant les développeurs à trouver davantage de voies de monétisation et de croissance.
3. Agents – Les agents sont des travailleurs numériques autonomes créant de la valeur en accomplissant des tâches spécifiques.
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@BigTonyXBT – Agent spécialisé dans l’exécution de transactions financières.
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@unit00x0 – Fournit un soutien pour l’analyse de données financières.
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@luna_virtuals – Agent polyvalent regroupant fonctions sociales et financières.
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@0xzerebro – Agent axé sur la création artistique et l’interaction sociale.
Développer un agent est un processus aussi exigeant et passionnant que les combats de robots dans le film *Real Steel*.
Bien que les agents dans le Web3 ne soient pas encore largement commercialisés, certaines marques font déjà preuve d’une vision forte. À l’avenir, nous assisterons à davantage de tests et d’optimisations d’agents dans des applications concrètes.
4. Courtiers de données (Data Brokers) – Les courtiers fournissent aux agents les données et contextes nécessaires à leur entraînement, constituant un maillon essentiel de l’écosystème.
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@withvana – Courtier de données utilisateur
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@getgrass_io – Courtier de données utilisateur
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@Cookie3_com – Agrégateur de données sociales Web3
La convergence entre IA et blockchain attire de plus en plus de projets. Prenons l’exemple de @BigTonyXBT, qui utilise des données provenant de @DeBankCloud, @LunarCrush et @dexscreener comme contexte pour ses agents. Pourtant, ces plateformes de données n’ont pas encore pris position clairement sur la direction future de l’IA.
En revanche, des plateformes d’intelligence comme @arkham, @_kaitoai et @nansen_ai commencent à empaqueter leurs données pour servir l’économie des agents. À l’avenir, elles pourraient même lancer leurs propres agents ou modèles d’IA — un développement à surveiller de près !
Le Web3 ne vise pas l’AGI
On pourrait se demander si le Web3 va créer le meilleur modèle de base au monde. La réponse est non, car l’AGI (intelligence artificielle générale) n’est tout simplement pas la montagne que le Web3 cherche à gravir.
Cela dit, la technologie blockchain peut apporter une immense valeur aux développeurs dans d’autres domaines, notamment la distribution et la monétisation de leurs réalisations.
Grâce au Web3, nous pouvons :
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Créer des marchés de données plus équitables, rendant la valeur des données aux utilisateurs et aux développeurs ;
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Incentiver les meilleurs agents à fournir un service supérieur aux utilisateurs ;
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Simplifier les processus de transaction financière et améliorer l’efficacité ;
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Fournir un environnement d’exécution optimisé pour le fonctionnement des agents ;
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Faciliter la monétisation des agents ;
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Favoriser le développement de projets open source, rendant l’innovation plus ouverte ;
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Réaliser tout cela en continu, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à l’échelle mondiale.
Par conséquent, intégrer l’IA dans la blockchain ne vise pas à atteindre l’AGI, mais à démontrer aux développeurs d’IA que la cryptographie peut les aider à atteindre leurs objectifs plus efficacement, tout en offrant aux utilisateurs une meilleure expérience.
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