TechFlow : l'essor de l'économie des agents IA, comment bien positionner ses jetons dans cette vague ?
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TechFlow : l'essor de l'économie des agents IA, comment bien positionner ses jetons dans cette vague ?
La véritable valeur réside dans les infrastructures et les cadres capables de soutenir les activités économiques autonomes de la prochaine génération.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Foxi (DeFi / IA)
Traduction : TechFlow
« Les agents intelligents ne sont pas là juste pour alimenter votre fil Twitter — ils transforment l'économie numérique tout entière. »
Cet article explore en profondeur comment découvrir le prochain agent IA dominant (Alpha) grâce à une méthodologie claire. Souvenez-vous : dès que tout le monde le voit, l'avantage concurrentiel est déjà perdu. L'essentiel est d'avancer de deux pas. En appliquant cette méthode, vous saurez saisir les opportunités et réussir.
Merci particulièrement au rapport IA de Delphi_Digital et aux contributions des chercheurs pionniers.
La règle d'or : le consensus
Dans les marchés, chacun cherche à revendre un actif à un prix plus élevé. Votre objectif est de sortir au bon moment, sans trop vous attacher à un actif. Pour réussir cette sortie, vous devez identifier un projet porteur d’un « consensus ». Cela signifie que la majorité du marché reconnaît sa valeur, ce qui vous assure une liquidité suffisante. Construire un consensus est un sujet complexe que nous n’aborderons pas ici.
Comment gagner de l'argent ?
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Anticiper une tendance émergente (consensus) et y croire fermement (en s'appuyant sur des connaissances solides).
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Investir dans des projets innovants et légitimes.
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Vendre vos actifs lorsque le consensus se forme sur le marché.
Nous allons nous concentrer sur l'étape la plus difficile : la prédiction. Sans compréhension claire ou conviction forte sur une tendance, il est difficile d’évaluer indépendamment la valeur d’un projet potentiel. Vous dépendrez alors soit de la chance, soit des signaux d’autrui, risquant ainsi de devenir le bénéficiaire d'autrui. Commençons.
Première partie : les trois vagues de l'évolution des agents
L'année 2024 dans le domaine de l'IA a été marquée par le système o1 d'OpenAI et des valorisations atteignant plusieurs milliards de dollars. Quant à 2025, elle s'annonce comme l'année clé de la financiarisation de l'intelligence artificielle. Toutefois, pour trouver une valeur réelle dans ce domaine en pleine expansion, il faut aller au-delà du battage autour des « agents IA » et comprendre les changements fondamentaux sous-jacents.
Comprendre à quel stade du cycle d'adoption technologique nous nous trouvons est essentiel pour repérer les opportunités. Le développement de l'économie des agents peut être divisé en trois phases :
Image : Foxi (DeFi / IA), traduit par TechFlow
Vague 1 : Humain vers Agent (phase actuelle)
Nous sommes actuellement dans cette phase, illustrée typiquement par les simples chatbots sur X (comme @aixbt_agent). Ces agents servent principalement d'assistants ou d'outils exécutants pour les humains, aidant à accomplir des tâches simples. Bien qu'ils aient une certaine valeur, ils n'exigent pas de réforme radicale des infrastructures. La plupart ressemblent à des versions personnalisées de ChatGPT, utiles pour des recherches basiques, mais avec une autonomie limitée. Ils ne peuvent ni gérer des ressources de manière indépendante, ni assumer des risques ou payer des services.
Vague 2 : Agent vers Humain (en émergence)
Ici, les agents commencent à montrer leur véritable potentiel. Ils peuvent exécuter seuls des tâches quotidiennes : appliquer des stratégies de trading, optimiser la consommation énergétique domestique, ou encore négocier et régler des factures. Ces actions ne nécessitent plus une intervention fréquente de l'utilisateur. Des outils comme le SDK Agent de Stripe couvrent déjà certains cas d'usage, révélant une tendance : les modèles traditionnels de frais fixes mensuels ou annuels seront progressivement remplacés par une tarification à la demande.
A mesure que les agents prennent plus de responsabilités, ils doivent payer en temps réel pour des ressources informatiques, des requêtes API, ou des coûts d'inférence de modèles — des dépenses souvent ponctuelles et variables. Les limitations des systèmes de paiement actuels apparaissent clairement ici, car ils ne sont pas conçus pour des micro-paiements en temps réel. C’est là que la cryptomonnaie prend tout son sens, offrant des règlements plus rapides, des frais réduits, et une flexibilité accrue pour répondre à ces nouveaux besoins.
Quelques exemples concrets sur chaîne incluent :
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Les systèmes automatisés de trading
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Les outils d’optimisation des rendements
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Les mécanismes de rééquilibrage de portefeuille
Vague 3 : Agent vers Agent / Collaboration (futur)
C’est la phase la plus prometteuse de l’économie des agents. Nous observons déjà des expériences préliminaires de commerce entre agents, comme les projets Terminal of Truth ou Zerebro. Pourtant, leur potentiel dépasse largement les applications liées aux jetons de réseaux sociaux :
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Marchés de ressources : un agent de calcul peut négocier avec un agent de stockage l'emplacement optimal pour ses données, afin d'optimiser l'allocation des ressources.
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Optimisation de services : un agent base de données peut collaborer avec un agent de calcul pour améliorer l'efficacité des requêtes.
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Services financiers : un agent d’évaluation des risques peut échanger avec un agent d’assurance pour proposer des solutions de protection plus intelligentes.
Cette phase exige une infrastructure spécialement conçue pour les interactions machine-à-machine. Les systèmes monétaires traditionnels, centrés sur l’humain, privilégient la validation manuelle et le contrôle, mais ils manquent de souplesse dans une économie dominée par des agents autonomes. Les stablecoins, grâce à leur programmabilité, leurs capacités de paiement transfrontalier, leurs règlements rapides et leur support des micro-paiements, deviennent alors un outil clé (oui, je suis très optimiste sur l’espace des stablecoins).
Deuxième partie : décrypter la pile Web3 de l’IA
Delphi Digital a proposé un cadre clair de classification de la « pile IA décentralisée ». Ce cadre comporte 6 directions clés (que je considère très prometteuses), chacune incluant plusieurs sous-domaines, pouvant être vus comme des récits ou axes d’innovation. Je crois que, dans les mois à venir, chaque sous-domaine accueillera un projet leader dont la capitalisation atteindra au moins 500 millions de dollars.
Les 6 directions clés et leurs exemples notables
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Applications - aixbt
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Activation / Coordination d’agents - Virtuals Protocol
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Confidentialité - Phala Network
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Entraînement / Inférence IA - Ritual
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Services de calcul - io.net
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Stockage de données - Arweave
Image : Foxi (DeFi / IA), traduit par TechFlow
Que vous souhaitiez sauvegarder cet article ou cette image, elle peut servir de guide précieux lors de votre exploration des nouveaux récits.
Chaque direction contient de nombreux sous-domaines, que nous ne développerons pas tous ici. Toutefois, j'anticipe que les flux de capitaux vers ces directions suivront un certain « ordre », fonction de la maturité du marché et de son stade de développement. Voici une illustration visuelle simplifiée :
Image : Foxi (DeFi / IA), traduit par TechFlow
Pourquoi aixbt ? Simplement parce que c’est intéressant, pas parce que cela sera inévitablement le champion final de l’IA.
Phase 1 :
Des dizaines d’agents sont lancés chaque jour, la plupart étant de simples chatbots ou des emballages de ChatGPT, avec peu d’utilité réelle, mais dotés d’un fort attrait mémétique. Comme nous le savons, l'utilité d'un produit n'est pas directement corrélée à sa valorisation. Ainsi, les agents les plus imaginatifs et divertissants attirent souvent l’attention du marché.
Dans cette phase, les plateformes d’activation d’agents (comme des Launchpad) constituent la couche de soutien fondamentale.
Exemple : un agent génère des revenus via l’interaction avec les utilisateurs, et ces revenus servent à racheter et brûler des jetons associés à $Virtual. Ce mécanisme lie directement le succès de l’agent à la valeur de la plateforme, créant ainsi une alignement des incitations dans l’écosystème.
Image : les points focaux actuels du marché sont encadrés en rouge
Phase 2 :
Quand Twitter est saturé de contenus « insignifiants » publiés par des chatbots, ce récit perd de son attrait. Nous voyons donc de plus en plus d’intégration du concept de « confidentialité » dans les applications agents (ex. @aipool_tee et @sporedotfun). Curieusement, la plupart des gens ignorent des termes techniques complexes comme TEE (environnement d’exécution fiable), FHE (chiffrement homomorphe complet), ou ZKP (preuves à divulgation nulle). Cela donne aux applications agents une apparence plus innovante, même si elles n’implémentent pas réellement ces technologies. Quoi qu’il en soit, l’ajout de ces concepts renforce effectivement la « praticabilité » perçue des agents.
La prochaine étape des agents consiste à pénétrer les domaines DeFi et portefeuilles. À l’avenir, les agents aideront les utilisateurs à échanger des jetons, utiliser des ponts cross-chain, optimiser les parcours de transaction ou réduire les frais. Ces fonctions seront intégrées directement dans l’interface utilisateur des portefeuilles. Contrairement à la phase 1, la compétition ici repose désormais sur les « capacités techniques », non sur des « modes spéculatives ». Certains jetons (comme $BUZZ et $ACOLYT) gagnent en popularité grâce à des équipes IA fortes, bien que leur niveau technique reste encore inférieur à celui des experts IA Web2.
Avec l’évolution de l’économie des agents, l’« effet de richesse des agents IA » attirera de nombreux développeurs IA Web2 de haut niveau vers le Web3, à la recherche de nouvelles opportunités. Cela générera de nombreux projets puissants. Pour ne pas manquer ces chances, je vous recommande de surveiller LinkedIn, plutôt que de ne regarder que Dexscreener.
Phase 3 :
Les agents atteindront leur maturité, et leur valeur fondamentale proviendra de l’inférence IA, du traitement des données et du calcul distribué. Nous verrons apparaître les infrastructures clés suivantes :
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Un système sécurisé de gestion des clés basé sur TEE
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Une couche spécialisée de disponibilité des données (DA) pour stocker et récupérer le contexte des grands modèles linguistiques (LLM)
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Des oracles sur chaîne fournissant des sources de données fiables
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Des cadres zkVM permettant une exécution vérifiable des calculs
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Des solutions d’abstraction de chaîne pour simplifier les interactions cross-chain
Ces infrastructures soutiendront des ressources de calcul massives et sans confiance, tout en garantissant la sécurité et la vérifiabilité des interactions, des flux de données et des résultats. À ce stade, des projets comme Ritual, io.net ou Story Protocol passeront du statut de simples objets spéculatifs à celui d’outils centraux pour la prochaine vague d’innovation IA.
Troisième partie : que devrais-je investir maintenant ?
Selon l’état actuel du marché, nous passons de la phase 1 à la phase 2.
Un agent devient beaucoup plus intéressant s’il apporte activement de la valeur à l’utilisateur, au lieu de simplement publier des tweets ou analyser les prix des jetons (des tâches que GPT peut déjà faire). J’aimerais voir des agents capables de gérer autonomement les ressources d’un utilisateur, de prendre des décisions, voire de réaliser eux-mêmes des règlements. Voici quelques directions d’applications plus complexes que je serais personnellement prêt à financer :
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Systèmes automatisés de trading
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Outils de rééquilibrage de portefeuille
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Technologies de réalité virtuelle
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Contrats intelligents pilotés par l’IA (ex. arbitrage de marchés prédictifs)
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Autres applications innovantes
(Si vous travaillez sur l’un de ces sujets, envoyez-moi un message privé. Je serais heureux de soutenir, mais assurez-vous d’avoir un produit fonctionnel, pas seulement un livre blanc.)
Bien sûr, ces orientations restent probablement trop larges pour la plupart (y compris moi-même). Selon la « règle d’or du consensus », j’observe que le consensus actuel du marché se concentre principalement sur :
I. Shaw
Il est actuellement le rassembleur de foi le plus influent du super-cycle IA, tout comme Murad l’a été pour le super-cycle des memecoins. Ne négligez pas les projets suivis par ai16z, Shaw ou d'autres membres clés d’ai16z. Chaque projet qu’ils promeuvent pourrait représenter une opportunité d’achat.
Attention : Méfiez-vous des personnes se présentant comme « partenaires ai16z », qui ne sont parfois pas des membres centraux. En réalité, je pourrais moi aussi prétendre être « partenaire ».
II. Projets lauréats des hackathons Solana
L’écosystème Solana stimule activement des projets innovants. Pour saisir les premières opportunités, il faut sélectionner à l’avance les projets de qualité. J’en ai déjà filtré quelques-uns, consultables via mon post. Je ne suis pas un initié, mais j’ai fait une évaluation basée sur mon expérience. Bien entendu, vous devez également mener vos propres recherches approfondies.
Lien : Lien Google Sheets
Pour vraiment tirer profit de ces récits, vous avez besoin d’outils, sinon vous risquez de manquer le meilleur moment d’entrée. Par exemple : @AgentiPy figurait sur ma liste de projets de haute qualité, mais n’avait pas encore émis de jeton. Dès son lancement, sa capitalisation a explosé à 40 millions de dollars, mais personnellement, faute d’outil adéquat, je n’ai pas pu intervenir à temps. Il est donc conseillé d’utiliser des outils pour surveiller l’actualité des projets, par exemple en suivant leur Twitter, afin d’intervenir immédiatement dès qu’un outil détecte la publication de l’adresse du contrat (CA). Des tutoriels complets sur ces outils seront bientôt disponibles.
III. Cadres IA (AI Frameworks)
Vous avez peut-être remarqué que l’industrie blockchain voit émerger de plus en plus de projets d’infrastructure, et que de nombreuses dApp se transforment même en chaînes applicatives (Appchain). La raison est simple : les projets d’infrastructure bénéficient généralement de marges de valorisation plus élevées. Toutefois, tous les cadres ne se valent pas. Vous pouvez choisir le leader du marché en termes de taille, ou approfondir l’analyse technique via les documents et GitHub pour identifier des projets d’infrastructure techniquement solides.
Si cette recherche vous paraît trop complexe, une stratégie simple consiste à surveiller des jetons de qualité comme $ai16z ou $Virtual, et à identifier des bons points d’entrée. N’investissez surtout pas votre SOL ou ETH dans des projets IA frauduleux dépourvus de fondations techniques.
IV. DeFi x IA
Comme mentionné précédemment, je suis très enthousiaste quant au potentiel du récit DEFAI (fusion DeFi et IA). Cette tendance correspond à ma prédiction pour la phase 2, où le modèle d’interaction agent-humain mûrit progressivement. Un bon point de départ consiste à analyser en profondeur certains projets DeFi x IA et leurs sous-segments, afin de comprendre leurs cas d’usage concrets et leur mise en œuvre technique.
Enfin, comprendre ces dynamiques de marché est crucial pour saisir les véritables opportunités dans l’économie des agents. Bien que le marché soit encore dominé par des agents simples sur les réseaux sociaux, la vraie valeur réside dans les infrastructures et cadres capables de soutenir la prochaine génération d’activités économiques autonomes. Je continuerai de détenir $ai16z et $Virtual, car je crois fermement à leur potentiel futur.
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