Du bavardage à l'utilité : le changement de paradigme et les tendances futures des agents Web3 AI
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Du bavardage à l'utilité : le changement de paradigme et les tendances futures des agents Web3 AI
La transition d'un « chatbot pour bavarder sur les réseaux sociaux » vers un « expert partageant des analyses spécialisées » se poursuivra.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesTexte original : 0xJeff
Traduction : Yuliya, PANews
Avec l'évolution du domaine des agents d'intelligence artificielle (IA), le marché a connu un changement radical par rapport à ses débuts, où l'accent était mis uniquement sur la personnalité des agents. Au début, les utilisateurs étaient attirés par des agents capables de divertir, de raconter des blagues ou de « créer une ambiance » sur les réseaux sociaux. Bien que ces agents aient suscité beaucoup de discussions et d'attention, avec l'évolution du marché, une réalité est devenue de plus en plus claire : la valeur pratique prime largement sur la personnalité.
De nombreux agents centrés sur la personnalité ont suscité un grand engouement à leur lancement, mais faute d'offrir une valeur au-delà de simples interactions superficielles, ils ont fini par disparaître progressivement. Cette tendance met en lumière une leçon essentielle : dans l'univers Web3, la valeur concrète l'emporte sur l'apparence, et l'utilité surpassera toujours la nouveauté.
Cette évolution reflète exactement celle observée dans le domaine de l'IA Web2. Des modèles linguistiques spécialisés (LLM) sont désormais développés pour répondre aux besoins spécifiques de secteurs tels que la finance, le droit ou l'immobilier. Ces modèles privilégient la précision et la fiabilité, comblant ainsi les lacunes des IA généralistes.
La limite des IA généralistes réside dans leur capacité à fournir des réponses approximatives, souvent qualifiées de "suffisantes". Ce niveau de performance peut être acceptable dans certains contextes, mais inacceptable dans d'autres. Par exemple, un modèle populaire pourrait n’atteindre qu’une précision de 70 % sur certaines questions spécialisées. Cela peut suffire pour un usage courant, mais entraînerait des conséquences désastreuses dans des scénarios à haut risque comme les décisions judiciaires ou financières majeures. C’est pourquoi les LLM spécialisés, finement ajustés pour atteindre une précision de 98 à 99 %, deviennent de plus en plus cruciaux.
La question se pose alors : Pourquoi choisir le Web3 ? Pourquoi ne pas laisser le Web2 dominer le domaine de l'IA spécialisée ?
Le Web3 présente plusieurs avantages significatifs par rapport à l'IA traditionnelle en Web2 :
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Tout d'abord, la liquidité mondiale. Le Web3 permet aux équipes de lever des fonds de manière bien plus efficace. Grâce à l’émission de jetons, les projets d’IA peuvent accéder directement à une liquidité globale, sans avoir à subir les longues réunions et négociations avec des fonds de capital-risque. Ce processus démocratise le financement et permet aux développeurs d’obtenir rapidement les ressources nécessaires.
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Ensuite, l’accumulation de valeur via l’économie des jetons. Les jetons permettent aux équipes de récompenser les premiers adoptants, d’inciter les détenteurs et de maintenir la durabilité de l’écosystème. Par exemple, Virtuals alloue 1 % des frais de transaction pour couvrir les coûts d’inférence, garantissant ainsi que ses agents restent fonctionnels et compétitifs, sans dépendre de financements externes.
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Enfin, une infrastructure d’IA décentralisée. Le Web3 propose des modèles open source, des ressources informatiques décentralisées (comme Hyperbolic et Aethir) et d’importants flux de données ouverts (comme Cookie DAO et Vana), offrant aux développeurs une plateforme collaborative et rentable difficilement reproductible en Web2. Plus encore, elle nourrit une communauté passionnée de développeurs qui innove collectivement.
L’écosystème Web3 AI
Dans l’écosystème des agents Web3 AI, nous assistons à l’intégration de nouvelles fonctionnalités visant à renforcer leurs capacités et ouvrir des cas d’usage inédits. Des sous-réseaux de Bittensor jusqu’à Olas, Pond ou Flock, ces écosystèmes développent des agents plus interopérables et fonctionnels. Parallèlement, des outils accessibles comme le Solana Agent Kit de SendAI ou le SDK CDP de Coinbase apparaissent continuellement.
Les écosystèmes suivants construisent des applications d’IA axées sur l’utilité :
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ALCHEMIST AI développe une plateforme sans code pour créer des applications d’IA.
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MyShell conçoit un magasin d’applications d’IA centré sur la génération d’images, les romans visuels et la simulation de personnages virtuels.
Questflow a lancé un protocole d'orchestration multi-agents (MAOP), orienté vers des cas d’usage productifs. Son intégration avec Virtuals a donné naissance à un agent « Père Noël », gamifiant les airdrops et la gestion des incitations.
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Capx AI a lancé sur Telegram un magasin d’applications d’IA mettant l’accent sur l’utilité.
Des agents individuels axés sur des cas pratiques
Au-delà des écosystèmes, des agents spécialisés émergent également dans des domaines précis. Par exemple :
- Corporate Audit AI, un agent d’analyse financière, spécialisé dans l’examen de rapports et l’identification d’opportunités de marché.
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L’Agent $CPA, développé par Tj Dunham, se concentre sur le calcul des impôts liés aux cryptomonnaies et génère des rapports personnalisés pour les utilisateurs.
Ce passage des « chatbots bavards sur les réseaux sociaux » aux « experts partageant des connaissances pointues » va se poursuivre.
L’avenir des agents d’IA ne réside pas dans des robots de conversation anodins, mais dans des agents experts capables de transmettre valeur et expertise de manière engageante. Ces agents continueront à créer des synergies cognitives et à diriger les utilisateurs vers des produits concrets — que ce soit des terminaux de trading, des calculateurs fiscaux ou des outils de productivité.
Où se concentrera la valeur ?
Les principaux bénéficiaires seront les blockchains L1 dédiées aux agents et les couches de coordination.
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Côté L1 dédiées aux agents, des plateformes comme Virtuals et ai16z élèvent les standards du secteur, en veillant à ce que leurs écosystèmes priorisent la qualité. Virtuals reste aujourd’hui la plateforme L1 la plus avancée dans ce domaine, tandis que la plateforme de lancement d’ai16z entrera bientôt en concurrence. Les agents purement basés sur la personnalité disparaissent, remplacés par des agents à la fois utiles et attrayants.
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Côté coordination, des plateformes comme Theoriq orchestreront la collaboration de nombreux agents, combinant leurs forces pour offrir aux utilisateurs des solutions puissantes et transparentes. Imaginez intégrer des agents comme aixbt, gekko et CPA dans un même flux de travail unifié, capable d’extraire de l’alpha, d’exécuter des transactions et de gérer les aspects fiscaux. Le cadre de découverte basé sur les tâches de Theoriq s’oriente précisément vers la libération de cette intelligence collective.
Dernières réflexions
Le récit des applications d’IA axées sur l’utilité ne fait que commencer. Le Web3 dispose d’une opportunité unique pour s’imposer dans un espace où les agents d’IA ne se contentent pas de divertir, mais résolvent des problèmes concrets, automatisent des tâches complexes et créent une valeur tangible pour les utilisateurs. L’année 2025 marquera la transition des chatbots vers des assistants collaboratifs, redéfinissant notre perception de l’IA grâce aux LLM spécialisés et à l’orchestration multi-agents.
Bien que Web2 et Web3 convergent progressivement, les caractéristiques ouvertes et collaboratives du Web3 poseront les bases des percées les plus innovantes. Il ne s’agit désormais plus de « agents d’IA avec de la personnalité », mais d’agents capables d’apporter une utilité réelle et un impact significatif. Les L1 dédiées aux agents, les couches de coordination et les nouvelles applications d’IA méritent toute notre attention. L’ère des agents est arrivée — et ce n’est que le début.
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