Le moment fort de DeFi + IA est arrivé : découvrez en un article la vue d'ensemble des quatre grands domaines de DeFAI
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Le moment fort de DeFi + IA est arrivé : découvrez en un article la vue d'ensemble des quatre grands domaines de DeFAI
Ce n'est qu'un début, le potentiel de DeFAI va bien au-delà des performances actuelles.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Poopman
Traduction : TechFlow
Quelles étincelles peuvent jaillir lorsque la DeFi traditionnelle rencontre l'IA émergente ? Quels nouveaux variants ou innovations technologiques pouvons-nous créer ?
Aujourd'hui, nous allons explorer ensemble l'écosystème précoce de la DeFAI (Finance Décentralisée + IA).
J'espère que cet article t'apportera quelques idées inspirantes !
(*) Je m'apprête à publier prochainement sur Medium un article d'analyse approfondie de 20 pages. Le contenu d'aujourd'hui n'est qu'un aperçu rapide pour te familiariser rapidement avec ce domaine émergent.)
Pourquoi s'intéresser à la DeFAI ?
La convergence entre l'intelligence artificielle (IA) et la blockchain n'est pas nouvelle. Depuis les débuts de l'entraînement décentralisé de modèles sur des sous-réseaux Bittensor, en passant par les marchés décentralisés de GPU et de ressources informatiques comme Akash et io.net, jusqu'à l'association actuelle entre l'IA et les memecoins sur Solana, chaque étape montre comment la blockchain renforce les capacités de l'IA via l'agrégation de ressources, permettant ainsi de concrétiser des applications souveraines et grand public.
Selon les données de CoinGecko, au 13 janvier 2025, la capitalisation boursière totale de la DeFAI atteignait environ 1 milliard de dollars. Griffain détenait alors 45 % du marché, tandis que $ANON représentait 22 %.
À partir du 25 décembre 2024, avec le retour des capitaux américains après les fêtes de Noël, des cadres et plateformes telles que Virtual et ai16z ont accéléré le développement du secteur DeFAI.
Ceci n'est qu'un début. Le potentiel de la DeFAI dépasse largement ses performances actuelles.
Bien que les applications soient encore au stade de preuve de concept, il ne faut pas sous-estimer leur potentiel à transformer la DeFi en un écosystème financier plus intelligent, convivial et efficace grâce aux technologies d'IA.
Avant d'approfondir l'écosystème DeFAI, examinons d'abord les principes fondamentaux selon lesquels les agents d'IA opèrent dans les environnements DeFi et blockchain.
Mécanismes d'action des agents d'IA en DeFi
Un agent d'IA est un programme capable d'exécuter des tâches spécifiques au nom d'un utilisateur selon un flux de travail défini. Le cœur de ces agents repose sur des grands modèles linguistiques (LLM), capables de générer des réponses basées sur leurs données d'entraînement.
Dans la blockchain, les agents peuvent interagir avec des contrats intelligents et des comptes, gérer des tâches complexes sans intervention continue de l'utilisateur.
Par exemple :
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Simplifier l'expérience utilisateur DeFi : exécution en un clic d'opérations multi-étapes comme le pont entre chaînes ou le minage de liquidité
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Optimiser les stratégies de minage de liquidité : offrir des rendements supérieurs aux utilisateurs
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Automatiser l'exécution des transactions : acheter ou vendre des actifs selon une analyse de marché (provenant de tiers ou générée par leur propre modèle)
Selon la recherche menée par @threesigmaxyz, les modèles d'IA suivent généralement six flux de travail fondamentaux :
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Collecte de données
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Inférence du modèle
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Prise de décision
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Hébergement et opération
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Interopérabilité
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Gestion de portefeuille
Une fois ces six éléments clés acquis, tu peux construire ton propre agent autonome sur la blockchain. Ces agents peuvent jouer divers rôles dans l'écosystème DeFi, améliorant ainsi l'efficacité et l'expérience transactionnelle sur chaîne.
Explorer le monde de la DeFAI v2
En général, je classe la combinaison DeFi + IA (DeFAI) en quatre grandes catégories :
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IA d'abstraction / conviviale
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Optimisation des rendements et gestion de portefeuille
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Infrastructure ou plateforme DeFAI
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Analyse et prévision de marché
IA d'abstraction ou IA type ChatGPT
Dans ce domaine, une solution IA idéale devrait être capable de :
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Exécuter automatiquement des transactions et opérations de staking en plusieurs étapes, sans nécessiter aucune expertise technique de l'utilisateur.
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Réaliser en temps réel des recherches de marché et fournir aux utilisateurs les informations et données clés nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
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Extraire des données depuis plusieurs plateformes, identifier les opportunités de marché et proposer une analyse complète.
Passons maintenant en revue quelques outils populaires dans ce secteur :
Griffain
@griffaindotcom est actuellement le premier et le meilleur outil d'IA d'abstraction sur la blockchain Solana, capable d'exécuter des transactions, gérer des portefeuilles, frapper des NFT, acquérir rapidement des jetons, etc.
Ses principales fonctionnalités incluent :
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Effectuer des transactions via une saisie en langage naturel
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Lancer un projet de jeton via Pumpfun, frapper des NFT, choisir des adresses pour des airdrops
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Fonction de collaboration multi-agents
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Publier des tweets au nom de l'utilisateur
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Acheter automatiquement de nouveaux memecoins sur Pumpfun selon des mots-clés ou conditions spécifiques
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Automatiser le staking et l'exécution des stratégies DeFi
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Planification de tâches : personnalisation des agents via des données mémorisées
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Collecte de données multiplateformes pour l'analyse de marché, par exemple identifier les détenteurs principaux d'un jeton
Fonctionnalité de portefeuille :
Lors de la création d'un compte, un portefeuille est généré automatiquement via Privy. L'utilisateur peut autoriser l'agent à agir en son nom, qui exécutera alors indépendamment les transactions et gérera le portefeuille. Pour renforcer la sécurité, la clé privée est divisée selon la méthode Shamir Secret Sharing, garantissant que ni Griffain ni Privy ne peuvent contrôler le portefeuille seuls.
Anon
@HeyAnonai est conçu par le développeur renommé @danielesesta, créateur du protocole DeFi Wonderland et de MIM. Anon vise à simplifier l'interaction avec la DeFi, accessible aussi bien aux novices qu'aux experts.
Fonctionnalités principales :
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Pont d'actifs inter-chaînes via LayerZero
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Mises à jour en temps réel des prix et données via Pyth
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Opérations automatisées et déclencheurs basés sur le temps et le prix du gaz
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Analyses en temps réel du marché, notamment analyse des sentiments et données sociales
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Opérations de prêt/emprunt en partenariat avec Aave, Sparks, Sky et Wagmi
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Fonction de transaction en langage naturel multilingue (y compris chinois)
De plus, Anon a récemment publié deux mises à jour importantes :
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Un cadre d'automatisation
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Des agents spécialisés dans la recherche Gemma
Ces mises à jour font d'Anon l'un des outils d'abstraction les plus attendus actuellement.
Slate (pas encore de jeton lancé)
Slate, soutenu financièrement par BigBrain Holdings et dirigé par @slate_ceo, se présente comme une « IA Alpha » capable d'opérations autonomes basées sur des signaux de données on-chain. Actuellement, Slate est le seul outil d'IA d'abstraction à permettre l'automatisation des trades sur la plateforme @hyperliquidX.
Un point important à noter concerne sa structure tarifaire.
Les frais de Slate sont divisés en deux catégories :
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Opérations standard : Les transferts ou retraits classiques sont gratuits. Toutefois, pour des opérations plus complexes — comme les swaps, les ponts inter-chaînes, les claims, emprunts, prêts, remboursements, staking, unstaking, positions longues/courtes, verrouillage/déverrouillage — une commission de 0,35 % est appliquée.
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Opérations conditionnelles : Si l'utilisateur configure des ordres conditionnels (ex. ordres limites), Slate facture selon le type de condition :
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0,25 % pour les conditions basées sur le gaz ;
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1,00 % pour toutes les autres conditions.
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Outre Slate, de nombreux nouveaux outils d'IA d'abstraction émergent. Voici quelques projets représentatifs :
Et bien d'autres projets en cours de développement…
Voici un tableau comparatif de plusieurs outils d'IA d'abstraction :
Image : compilée par TechFlow
Optimisation automatisée des rendements et gestion de portefeuille : Contrairement aux stratégies classiques, ces protocoles DeFi utilisent l'IA pour analyser les données on-chain, identifier des tendances et fournir des insights afin d'aider les équipes à concevoir des stratégies d'optimisation plus efficaces.
T3AI
@trustInWeb3 est un protocole de prêt autorisant des prêts non pleinement couverts, utilisant l'IA comme intermédiaire et moteur de gestion des risques.
L'agent d'IA de T3AI surveille en temps réel la santé des prêts et, grâce à son cadre d'indicateurs de risque, veille à ce que les prêts restent toujours remboursables. C’est un exemple intéressant d’application de l’IA en DeFi.
Kudai
@Kudai_IO est un agent expérimental centré sur l'écosystème GMX, développé par le GMX Blueberry Club à l'aide du kit EmpyrealSDK. Actuellement, le jeton $KUDAI est déjà échangé sur le réseau Base.
Voici la feuille de route de Kudai :
L'idée centrale de Kudai est d'utiliser tous les frais de transaction générés par $KUDAI pour financer des opérations de trading autonomes effectuées par des agents, puis de redistribuer les profits aux détenteurs du jeton.
Lors de la prochaine phase (la deuxième sur quatre), Kudai disposera des fonctionnalités suivantes, activables par commande en langage naturel sur Twitter :
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Acheter et staker $GMX pour générer de nouvelles sources de revenus
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Investir dans les pools GM de GMX pour amplifier les gains
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Acheter des NFT GBC au prix plancher pour élargir son portefeuille
Sturdy Finance V2
@SturdyFinance est un protocole combinant prêt et agrégation de rendements, qui utilise un modèle d'IA entraîné par les mineurs du sous-réseau SN10 de Bittensor pour allouer dynamiquement les fonds entre différents pools isolés approuvés, optimisant ainsi les rendements.
L'architecture de Sturdy comporte deux couches : les pools isolés et la couche d'agrégation.
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Pools isolés : Ce sont des pools mono-actifs où les utilisateurs ne peuvent prêter qu’un seul actif ou emprunter contre un seul type de collatéral, réduisant ainsi les risques croisés entre actifs.
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Couche d'agrégation : Construite sur Yearn V3, elle alloue les actifs des utilisateurs vers des pools isolés approuvés selon leur taux d'utilisation et leurs rendements. Le sous-réseau Bittensor fournit la stratégie optimale d'allocation. Lorsqu’un utilisateur prête ses actifs à cette couche, son exposition au risque se limite au type de collatéral choisi, évitant ainsi les risques liés à d’autres pools ou actifs.
Autres projets représentatifs dans le domaine de l’optimisation des rendements et gestion de portefeuille :
Et bien d'autres projets en développement…
Agents d'IA d'analyse de sentiment de marché
AIXBT
@AIXBT_agent est un agent de suivi du sentiment de marché qui intègre et analyse en continu les données provenant de plus de 400 influenceurs clés (KOL) sur Twitter via son moteur propriétaire. AIXBT capture les tendances du marché en temps réel et fournit des insights précieux 24h/24.
Parmi tous les agents d'IA dans le domaine DeFi, AIXBT représente 14,76 % de l'attention médiatique, ce qui en fait l'un des agents les plus influents de l'écosystème.
Les fonctionnalités d'AIXBT ne se limitent pas à l'analyse de marché : il est interactif, peut répondre aux questions des utilisateurs, et même lancer des jetons via Twitter. Par exemple, le jeton $CHAOS a été créé conjointement par AIXBT et un autre bot interactif, Simi, à l’aide du kit @EmpyrealSDK.
Autres agents d’analyse de marché :
Infrastructure et plateformes DeFi
La mise en œuvre d'agents d'IA Web3 repose sur une infrastructure décentralisée. Ces projets fournissent non seulement des services d'entraînement et d'inférence de modèles, mais aussi des données, des mécanismes de validation et des couches de coordination pour le développement d'agents IA.
Tant en Web2 qu'en Web3, les modèles, la puissance de calcul et les données constituent les trois piliers fondamentaux du développement des grands modèles linguistiques (LLM) et des agents d'IA.
Nous avons exploré en profondeur sur Medium les sujets suivants :
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Comment créer des modèles
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Approvisionnement en données et ressources de calcul
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Rôle des mécanismes de validation
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Fonctionnement des environnements d'exécution fiables (TEE)
Étant donné l'ampleur du sujet, les détails complets seront disponibles dans notre article Medium.
Voici une carte écosystémique de l'infrastructure DeFi réalisée par @pinkbrains_io :
Acteurs principaux dans ce domaine :
Environnements d'exécution fiables (TEE)
Cadres (frameworks)
Plateformes / solutions intégrées
Infrastructure générale
Kits d'outils
L'avenir de la DeFi IA
Je pense que le marché DeFi traversera trois phases principales : d'abord chercher l'efficacité, puis atteindre la décentralisation, et enfin se concentrer sur la confidentialité.
Le développement de la DeFi IA connaîtra quatre étapes spécifiques.
Première étape : axée sur l'amélioration de l'efficacité, avec des outils simplifiant les opérations DeFi complexes. Par exemple :
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Une IA capable de comprendre des entrées imparfaites
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Outils permettant d'exécuter rapidement des transactions
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Recherche de marché en temps réel, aidant les utilisateurs à prendre des décisions plus éclairées selon leurs objectifs
Deuxième étape : les agents réaliseront des transactions autonomes, capables d’exécuter des stratégies basées sur des données tierces ou les insights d’autres agents. Les utilisateurs avancés pourront affiner les modèles et construire des agents pour optimiser les rendements, qu’il s’agisse pour eux-mêmes ou pour leurs clients.
Troisième étape : les utilisateurs porteront une attention accrue à la gestion des portefeuilles et à la vérification des IA. Les environnements d'exécution fiables (TEE) et les preuves à divulgation nulle (ZKP) garantiront transparence et sécurité du système IA.
Quatrième étape : enfin, un kit d'outils DeFi IA sans code ou un protocole « IA en tant que service » pourrait émerger, créant une économie basée sur les agents, où les utilisateurs pourraient échanger des modèles affinés contre des cryptomonnaies.
Bien que cette vision soit prometteuse, certaines questions restent à résoudre :
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Beaucoup d'outils actuels ne sont que des enveloppes simples de ChatGPT, sans critères d'évaluation clairs.
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La fragmentation croissante des données on-chain pourrait inciter les modèles d'IA à devenir plus centralisés plutôt que décentralisés, sans solution claire à ce jour.
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