Huobi Growth Academy | Rapport de recherche approfondie sur les agents IA : le centre névralgique de la révolution de l'intelligence, une explosion attendue en 2025
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Huobi Growth Academy | Rapport de recherche approfondie sur les agents IA : le centre névralgique de la révolution de l'intelligence, une explosion attendue en 2025
Ce rapport effectuera une analyse détaillée des bases techniques, des scénarios d'application, des défis auxquels ils sont confrontés et des tendances futures concernant les agents d'intelligence artificielle.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesIntroduction
L’intelligence artificielle (IA) est entrée dans une nouvelle ère, évoluant progressivement depuis des modèles initialement conçus pour des tâches uniques vers des entités autonomes capables de prise de décision et de collaboration : les agents d’IA (AI Agent). Ce changement repose non seulement sur les progrès des algorithmes et de la puissance de calcul, mais aussi sur l’apport des technologies blockchain en matière de décentralisation, transparence et immuabilité. Les AI Agents n’affectent pas seulement profondément les secteurs traditionnels, mais révèlent également un fort potentiel dans les domaines de la finance, de l’écosystème Web3, des services automatisés et du jeu.
En tant que pilier futur de l’économie intelligente, la capacité des AI Agents à s’auto-piloter et à collaborer entre différents domaines redéfinira les modèles commerciaux et la structure sociale. Avec l’évolution continue des technologies, on prévoit que les AI Agents connaîtront une croissance explosive dès 2025, devenant ainsi la force motrice de la révolution de l’intelligence. Ce rapport analysera en détail les bases techniques, les cas d’utilisation, les défis actuels et les tendances futures des AI Agents, afin d’offrir aux professionnels, investisseurs et chercheurs un aperçu complet.
I. Qu’est-ce qu’un AI Agent ?
1.1 Définition
Un AI Agent est une entité intelligente dotée d’autonomie, de perception environnementale et d’une orientation vers des objectifs. Il peut prendre des décisions selon son environnement externe et ses buts internes, puis exécuter des tâches pour atteindre ces objectifs. Comparé aux systèmes d’intelligence artificielle traditionnels, un AI Agent possède une plus grande autonomie et capacité de décision indépendante, capable de penser par lui-même et de s’ajuster dynamiquement dans des environnements complexes. Ses caractéristiques clés incluent :
Autonomie : Un AI Agent peut prendre des décisions et accomplir des tâches sans intervention humaine, selon ses objectifs et le contexte.
Perception de l’environnement : En collectant des données externes, le AI Agent peut ajuster son comportement en temps réel face aux changements.
Orientation vers les objectifs : Toutes les actions du AI Agent sont centrées sur la réalisation d’objectifs prédéfinis, optimisant son chemin décisionnel pour accomplir efficacement les missions.
1.2 Classification
Agent unique : Cet agent accomplit des tâches simples et indépendantes, sans interaction avec d'autres agents. Par exemple, le système de contrôle d’un véhicule autonome ou l’assistant domestique intelligent.
Système multi-agents (MAS) : Plusieurs agents collaborent pour mener à bien des tâches complexes, souvent utilisés dans des systèmes distribués. Grâce au partage d’informations et à la coordination, ils traitent des missions plus élaborées, comme la gestion automatisée de la chaîne logistique.
Agent autonome : Outre les fonctionnalités classiques, cet agent dispose d’une autonomie économique lui permettant d’effectuer des transactions en chaîne, des transferts de jetons, etc., jouant un rôle central dans l’écosystème blockchain.
Figure : La capitalisation boursière combinée de l'IA et de la crypto a fortement augmenté cette année
II. Technologies fondamentales et architecture
2.1 Technologies clés
La mise en œuvre d’un AI Agent repose sur une combinaison de plusieurs technologies avancées, notamment :
Apprentissage automatique et apprentissage profond : Ces technologies permettent à l’AI Agent d’extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données et d’optimiser continuellement ses modèles décisionnels. Grâce à l’apprentissage par renforcement, il s’améliore au fil des décisions, améliorant ainsi la qualité de celles-ci.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Cette méthode permet à l’AI Agent d’interagir avec son environnement, ajustant sa stratégie via des mécanismes de récompense et de pénalité afin d’atteindre ses objectifs. Par exemple, AlphaZero de DeepMind a maîtrisé les subtilités du jeu de go grâce à cette approche.
Traitement du langage naturel (NLP) : Basé sur des grands modèles linguistiques comme GPT, l’AI Agent peut comprendre et générer du langage naturel, assurant une interaction fluide avec les utilisateurs. ChatGPT, par exemple, utilise cette technologie pour fournir des services consultatifs ou exécuter des tâches.
Blockchain et contrats intelligents : La blockchain fournit une infrastructure décentralisée garantissant transparence et sécurité lors de l’exécution des tâches par l’AI Agent. Les contrats intelligents offrent un environnement d’exécution automatisé, permettant à l’agent d’effectuer des transactions financières sans tiers.
Calcul distribué : Avec la généralisation des systèmes multi-agents, le calcul distribué devient une technologie essentielle. Des frameworks comme Swarm accélèrent la collaboration et le partage de données entre agents, améliorant l’efficacité opérationnelle.
Graphes de connaissances : Ils fournissent aux AI Agents des connaissances contextuelles et des capacités de raisonnement, leur permettant de combiner plusieurs sources d’information pour des décisions plus précises dans des situations complexes.
2.2 Conception architecturale
L’architecture d’un AI Agent comprend généralement les modules suivants :
Module de perception : Il collecte les informations de l’environnement externe, y compris les données entrantes et les retours des capteurs. Par exemple, dans le domaine financier, ce module peut recueillir en temps réel les données du marché pour appuyer les décisions d’investissement.
Module de décision : À partir des objectifs et des données environnementales, il génère un plan d’action et fixe des priorités. Ce module analyse via des algorithmes et modèles pour choisir automatiquement le meilleur parcours d’action.
Module d’exécution : Il met en œuvre les stratégies définies par le module de décision. Ce module interagit souvent avec des systèmes externes (blockchain, plateformes de trading, etc.).
Module d’apprentissage : Lors de l’exécution des tâches, l’AI Agent optimise continuellement ses stratégies décisionnelles grâce à un mécanisme de retour. En apprenant à partir des données historiques, il améliore son efficacité et sa précision.
III. Cas d'utilisation
3.1 Finance
L’utilisation des AI Agents dans le secteur financier devient courante, notamment dans les domaines suivants :
Investissement intelligent : L’AI Agent peut analyser les données de marché mondiales et ajuster en temps réel les portefeuilles pour maximiser les rendements. Par exemple, une plateforme de gestion patrimoniale peut déployer un AI Agent pour configurer des actifs basés sur l’analyse de données massives.
Négociation automatisée : Grâce à des algorithmes de haute fréquence, l’AI Agent peut saisir rapidement les opportunités de profit liées aux fluctuations du marché. Associé à la blockchain, le processus de transaction devient décentralisé et automatisé.
Finance décentralisée (DeFi) : Dans le domaine DeFi, l’AI Agent peut agir comme fournisseur de liquidité, optimisant la configuration des actifs dans les pools pour augmenter le rendement des utilisateurs.
3.2 Écosystème Web3
Marché NFT : L’AI Agent peut gérer de manière autonome la création, la transaction et les enchères d’actifs numériques. En combinant contrats intelligents et blockchain, chaque transaction est transparente et sécurisée.
Gestion DAO : Dans une organisation autonome décentralisée (DAO), l’AI Agent peut proposer des recommandations décisionnelles et exécuter des opérations de gouvernance telles que les votes ou la distribution d’actifs. Chaque action effectuée par l’agent est traçable et vérifiable via la blockchain, assurant transparence et équité.
3.3 Services automatisés
Support client : Des AI Agents comme ChatGPT offrent un support client disponible 24h/24, traitant automatiquement demandes et plaintes, réduisant l’intervention humaine et améliorant l’expérience utilisateur.
Logistique et chaîne d’approvisionnement : L’AI Agent joue un rôle crucial dans l’automatisation logistique, optimisant les itinéraires de transport et la gestion des stocks pour assurer un fonctionnement efficace de la chaîne d’approvisionnement.
3.4 Jeux et monde virtuel
Dans l’industrie du jeu, l’AI Agent prend une place de plus en plus importante :
PNJ piloté par IA : Dans l’univers du métavers et de GameFi, les personnages non-joueurs (PNJ) pilotés par IA offrent une expérience interactive dynamique. Les joueurs peuvent interagir plus naturellement et profondément avec des entités intelligentes dans le monde virtuel.
Figure : Les financements des projets liés à l'IA ont dépassé ceux des autres secteurs cette année
IV. Modèles économiques
Avec le développement continu des technologies AI Agent, les modèles commerciaux évoluent vers davantage de diversification et de décentralisation. Le potentiel commercial des AI Agents ne se limite pas aux applications traditionnelles, mais ouvre aussi des opportunités inédites dans les écosystèmes Web3 et économiques décentralisés. Voici les principaux modèles économiques qui stimulent l’application concrète des AI Agents et créent de la valeur pour de nouvelles activités économiques.
4.1 Tokenomics
La tokenomie (économie des jetons) est un modèle économique fonctionnant sur la blockchain et les systèmes de jetons numériques. Dans les applications décentralisées, les AI Agents utilisent souvent des jetons comme moyen d’échange pour participer à des activités économiques. Les agents autonomes créent de la valeur en émettant ou utilisant des jetons pour diverses fonctions sur une plateforme. Les composants clés de ce modèle incluent :
Mécanisme d’incitation par jetons : De nombreux AI Agents émettent des jetons pour inciter les utilisateurs à participer à diverses activités sur la plateforme. Par exemple, sur une plateforme DeFi, un AI Agent agissant comme fournisseur de liquidité reçoit des récompenses en jetons pour avoir fourni de la liquidité ou exécuté des stratégies de trading. Ces récompenses sont étroitement liées à la croissance de l’écosystème et au niveau d’engagement des utilisateurs.
4.2 Économie des données
Les données sont l’une des ressources les plus précieuses de l’économie moderne. Grâce aux avancées de l’IA et de la blockchain, leur valeur économique est amplifiée. Les AI Agents, grâce à leur puissance de calcul et traitement de l’information, collectent et traitent divers types de données, posant les bases d’une économie des données.
4.3 Services d’infrastructure
A mesure que les technologies des AI Agents mûrissent, de plus en plus d’entreprises se concentrent sur la fourniture de services d’infrastructure technique et informatique. Ce modèle inclut notamment la puissance de calcul, le stockage, les interfaces API, etc.
4.4 Contrats intelligents et marchés décentralisés
Les AI Agents exécutent automatiquement des transactions et des actes commerciaux via des contrats intelligents, réduisant l’intervention humaine et augmentant l’efficacité. Sur les marchés décentralisés, les contrats intelligents offrent un environnement d’exécution plus fiable :
Plateformes de marché décentralisées : Les AI Agents peuvent échanger directement sur ces marchés sans intermédiaire. Les contrats intelligents garantissent transparence, impartialité et automatisation complète des transactions. Par exemple, sur un marché NFT, un AI Agent peut gérer indépendamment la création, la vente et les enchères d’actifs numériques, assurant des activités autonomes et décentralisées.
Autonomie décentralisée : Une organisation autonome décentralisée (DAO) peut utiliser des AI Agents pour exécuter automatiquement des tâches de gouvernance, réduisant la dépendance à l’intervention humaine. L’alliance entre contrats intelligents et AI Agents améliore l’efficacité décisionnelle, renforce la participation communautaire et favorise l’innovation autonome de la plateforme.
V. Défis rencontrés
5.1 Défis techniques
Bottlenecks de performance : Avec l’augmentation du nombre d’AI Agents, améliorer l’efficacité du système, surtout lors de la collaboration entre multiples agents, devient critique. La demande en puissance de calcul augmente fortement, constituant un goulot d’étranglement technologique actuel.
Confidentialité des données : Dans un environnement décentralisé, trouver un équilibre entre protection de la vie privée et transparence est un défi majeur. C’est particulièrement crucial dans les secteurs financier et médical, où la protection des données personnelles est primordiale.
5.2 Régulation et cadre juridique
Responsabilité légale : L’autonomie des AI Agents rend leurs comportements imprévisibles, soulevant des questions sur l’attribution de la responsabilité. Aujourd’hui, aucun cadre juridique clair ne définit la responsabilité des AI Agents lors de l’exécution de tâches.
Autonomie économique et régulation : Dotés d’autonomie économique, les AI Agents peuvent poser des problèmes réglementaires, notamment dans les paiements transfrontaliers ou les transactions de monnaies numériques.
5.3 Communauté et écosystème
Éducation des utilisateurs et taux d’adoption : Bien que les AI Agents montrent du potentiel, l’éducation des utilisateurs reste un défi majeur. Beaucoup ignorent leur fonctionnement, limitant leur adoption sur le marché principal.
Concurrence et coopération : Face à la multiplication des projets et plateformes d’AI Agents, équilibrer coopération et concurrence dans un écosystème ouvert sera crucial pour l’avenir.
VI. Études de cas
Forts de la convergence entre intelligence artificielle et blockchain, les AI Agents ont déjà réalisé des progrès significatifs dans divers domaines. L’analyse de cas concrets permet de mieux comprendre leur application pratique et leur impact transformateur. Voici quelques exemples représentatifs illustrant la puissance des AI Agents et leur intégration avec différents secteurs, générant des effets profonds sur l’écosystème.
6.1 TruthGPT Agent
TruthGPT est un AI Agent entièrement autonome basé sur la blockchain, spécialisé dans l’exécution automatisée d’investissements et de stratégies d’arbitrage dans le domaine DeFi. Son atout principal réside dans sa totale décentralisation et absence d’intervention humaine, lui permettant de juger seul des tendances du marché et d’exécuter des transactions en chaîne. Ce projet marque une étape clé dans l’application des AI Agents au DeFi.
Fonctionnalités et usages clés
Arbitrage automatisé : TruthGPT Agent détecte les opportunités d’arbitrage via ses algorithmes, que ce soit les écarts de prix entre exchanges ou les différences de rendement entre protocoles DeFi. Il prend rapidement des décisions et exécute les transactions. Grâce à sa réactivité, il maximise les gains dans l’écosystème DeFi tout en évitant les fluctuations émotionnelles humaines.
Gestion intelligente des risques : Pour éviter les risques excessifs, TruthGPT intègre un système de contrôle intelligent. L’agent surveille en temps réel la volatilité du marché, analyse les données historiques et ajuste les stratégies d’investissement pour assurer sécurité des fonds et stabilité des rendements.
Exécution décentralisée : Grâce à la blockchain et aux contrats intelligents, TruthGPT Agent exécute directement les opérations programmées sans intervention humaine. Ce modèle assure transparence, sécurité et immuabilité des transactions, tout en éliminant coûts et risques liés aux intermédiaires.
Incentivation par jetons : TruthGPT adopte un mécanisme d’incitation par jetons. Les utilisateurs peuvent accéder aux services en détenant le jeton natif de la plateforme, ou recevoir des récompenses en participant au dépôt de liquidités ou à la gouvernance.
6.2 Swarm Framework
Swarm Framework est un framework open source de calcul distribué visant à traiter efficacement des tâches complexes grâce à la collaboration de plusieurs AI Agents. Ce n’est pas seulement une plateforme de construction de systèmes d’IA, mais un écosystème axé sur la coopération entre agents intelligents (Multi-Agent Systems, MAS). Son lancement marque une avancée significative dans les domaines de la collaboration et du calcul distribué des AI Agents.
Fonctionnalités et usages clés
Collaboration multi-agents : Swarm Framework regroupe plusieurs AI Agents en un collectif, utilisant le calcul distribué pour accomplir ensemble des tâches complexes impliquant traitement de données, partage d’informations et prise de décision collaborative, améliorant ainsi efficacité et précision.
Attribution et optimisation des tâches : Le framework permet d’assigner différentes tâches aux AI Agents selon leurs compétences spécifiques.
Résilience et adaptation : Doté d’une forte tolérance aux pannes, si un AI Agent tombe en panne ou ne peut terminer sa tâche, un autre prend automatiquement le relais, assurant la continuité du système.
Intégration blockchain : En s’appuyant sur la blockchain, Swarm Framework offre un environnement d’exécution décentralisé et des enregistrements immuables pour les AI Agents.
L’application de Swarm Framework illustre les avantages des AI Agents dans les systèmes multi-agents, notamment en matière de collaboration, résilience et adaptation. Elle ouvre une nouvelle voie pour le calcul distribué et la coopération intelligente.
Figure : Évolution du nombre d'étoiles GitHub obtenues par les projets phares depuis leur lancement
6.3 AI NPC dans GameFi
L’utilisation des AI Agents dans l’industrie du jeu devient de plus en plus courante, notamment dans l’union entre GameFi (jeu financier) et les mondes virtuels. Les PNJ pilotés par IA sont désormais un élément clé pour enrichir l’expérience de jeu. Les plateformes GameFi offrent non seulement du divertissement, mais intègrent aussi la blockchain, donnant aux mondes virtuels une dimension économique. Les AI NPCs apportent alors un soutien intelligent et automatisé à ces activités économiques.
Interaction dynamique et comportement intelligent : Contrairement aux PNJ traditionnels pilotés par des scripts prédéfinis, les AI NPCs peuvent apprendre et décider de façon autonome. Ils réagissent en fonction du comportement du joueur, des changements d’environnement et des besoins de mission.
Économie virtuelle et transactions : Dans les plateformes GameFi, les AI NPCs participent à la construction de l’économie virtuelle, par exemple via des transactions automatisées, la gestion d’actifs ou la répartition des ressources, offrant aux joueurs une interaction de marché en temps réel.
Métavers et interactions sociales : Avec l’émergence du métavers, les AI NPCs s’insèrent aussi dans les scènes sociales virtuelles. Par exemple, en réalité virtuelle, un AI NPC peut devenir un partenaire social virtuel, offrant divertissement, éducation ou services collaboratifs.
Gouvernance décentralisée du jeu : Dans les plateformes GameFi, les AI NPCs peuvent participer à la gouvernance via des organisations autonomes décentralisées (DAO). Ces agents peuvent ajuster automatiquement les règles du jeu, les récompenses ou la distribution de ressources selon les retours et niveaux d’engagement des joueurs, favorisant un développement sain de la communauté.
VII. Perspectives futures
La convergence entre AI Agent et actifs cryptographiques connaîtra des percées cruciales dans les prochaines années. Avec les progrès technologiques et l’évolution de la demande, les AI Agents impulseront l’innovation dans plusieurs dimensions du secteur crypto : collaboration inter-chaînes, partage de ressources, méthodes de calcul efficaces. À l’avenir, cette synergie accentuera l’intelligence, l’automatisation et la sécurité, créant des écosystèmes plus performants et flexibles.
7.1 Axes technologiques
7.1.1 Collaboration inter-chaînes
L’hétérogénéité des blockchains crée des barrières techniques et empêche la circulation fluide des ressources et informations entre différentes plateformes. La capacité des AI Agents à collaborer inter-chaînes sera une direction clé de leur développement futur. Grâce aux ponts inter-chaînes, les AI Agents pourront franchir les limites entre blockchains, tirant parti des forces de chaque chaîne pour étendre leur utilisation dans les réseaux d’actifs cryptos.
Gestion et optimisation des actifs : Les AI Agents pourront répartir intelligemment les actifs entre différentes chaînes, maximisant les rendements ou réduisant les coûts de transaction.
Collaboration inter-chaînes des données : Chaque blockchain possède ses propres mécanismes de consensus, structures de données et modèles de transaction. L’AI Agent servira d’intermédiaire pour faciliter le traitement et l’échange de données entre chaînes.
Interopérabilité DeFi : Actuellement, les plateformes et protocoles DeFi restent largement isolés. La capacité inter-chaînes des AI Agents leur permettrait de gérer automatiquement les actifs et d’exécuter des décisions entre plusieurs protocoles DeFi, améliorant ainsi l’interopérabilité et l’expérience utilisateur.
7.1.2 Calcul Swarm plus efficace
Avec la croissance des réseaux blockchain et l’augmentation de la complexité des tâches, les méthodes de calcul traditionnelles peinent à répondre à la demande. Le calcul Swarm, méthode distribuée, coordonne plusieurs AI Agents pour traiter de grandes quantités de données et exécuter des tâches complexes. Dans le domaine des actifs cryptos, il aura un fort potentiel, notamment pour l’analyse de données, l’exécution de contrats intelligents et la prise de décision transactionnelle.
Le calcul Swarm tire sa force de la coopération entre plusieurs agents intelligents, accélérant le traitement, améliorant l’efficacité et réduisant les coûts.
Exécution et optimisation des contrats intelligents : Le calcul Swarm peut répartir les tâches d’exécution des contrats intelligents, permettant à plusieurs agents de valider, calculer et exécuter les clauses contractuelles en coopération.
Évaluation distribuée des risques : Fondée sur le calcul distribué, l’IA peut prédire les tendances du marché et évaluer les risques. Plusieurs agents traitent conjointement de vastes volumes de données, réduisant le risque lié à un modèle unique et améliorant la précision globale.
Analyse décentralisée des données : Les AI Agents pourront récupérer et analyser efficacement des données provenant de multiples sources décentralisées, offrant des analyses de marché rapides et précises, aidant ainsi les utilisateurs à prendre des décisions d’investissement plus intelligentes.
7.2 Domaines émergents
7.2.1 Agent x IoT (fusion de l’Internet des objets et des actifs cryptos)
La combinaison de l’Internet des objets (IoT) et des actifs cryptos, notamment via les contrats intelligents et la blockchain, ouvrira de nouveaux champs d’innovation aux AI Agents. Grâce à une connexion fluide avec les dispositifs IoT, les AI Agents pourront promouvoir l’utilisation des actifs cryptos dans l’écosystème IoT.
Contrats intelligents et paiements automatisés : Les AI Agents peuvent collaborer avec les appareils IoT pour exécuter automatiquement des paiements et des contrats intelligents basés sur les données IoT.
Systèmes de transaction et règlement décentralisés : Dans les marchés d’actifs cryptos, les dispositifs IoT peuvent devenir des points d’entrée aux transactions, tandis que l’AI Agent gère automatiquement l’exécution et le règlement selon les données des appareils, renforçant l’utilité et la flexibilité des plateformes décentralisées.
Tokenisation des dispositifs IoT : Les appareils IoT eux-mêmes deviennent partie intégrante des actifs cryptos. Les AI Agents peuvent transformer leur droit d’usage ou flux de données en actifs numériques, favorisant la digitalisation et la liquidité des actifs IoT.
7.2.2 Agent x Réseaux sociaux (fusion des réseaux sociaux et actifs cryptos)
Les réseaux sociaux font désormais partie intégrante de la vie quotidienne. Leur convergence avec les AI Agents et les actifs cryptos ouvrira de nouvelles opportunités. En rapprochant étroitement crypto et réseaux sociaux, les AI Agents offriront des services plus personnalisés, sécurisés et intelligents.
Protection de la vie privée et gestion des données : L’AI Agent peut aider les utilisateurs à gérer leurs données personnelles sur les plateformes sociales, garantissant confidentialité et conformité d’utilisation.
Marchés décentralisés basés sur les réseaux sociaux : L’AI Agent peut analyser les contenus et comportements des utilisateurs pour identifier des opportunités d’investissement en actifs cryptos.
Tokenisation sociale et mécanismes de récompense : L’AI Agent peut générer automatiquement des cryptomonnaies ou jetons sociaux en fonction des interactions ou créations de contenu des utilisateurs.
Gestion d’identité décentralisée : L’AI Agent aidera les utilisateurs à gérer leur identité numérique via des systèmes de vérification décentralisés, assurant sécurité et confidentialité des informations d’identité sur les plateformes sociales.
VIII. Conclusion et recommandations
L’avenir des AI Agents est plein de potentiel. De la prise de décision plus intelligente à l’intégration profonde avec divers secteurs, en passant par la collaboration inter-domaines, les AI Agents seront sans aucun doute une force clé de transformation sociale. Alors que les technologies progressent et que les cadres éthiques et de gouvernance s’améliorent, l’adoption large des AI Agents offrira des opportunités d’innovation sans précédent. Toutefois, trouver un équilibre entre progrès technologique, éthique et réglementation restera le défi le plus crucial.
Les AI Agents incarnent la fusion entre intelligence artificielle et technologie décentralisée, constituant un élément central de l’écosystème Web3. Malgré les nombreux défis, leur impact potentiellement révolutionnaire ne peut être ignoré. À l’avenir, avec des percées technologiques, un encadrement réglementaire affiné et une meilleure éducation des utilisateurs, les AI Agents devraient connaître une croissance rapide.
Nous recommandons aux développeurs, entreprises et investisseurs des secteurs concernés de suivre attentivement l’évolution des technologies AI Agent, d’y participer activement et de promouvoir leur application large et innovante dans tous les secteurs.
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