DeFAI, la fusion profonde de la DeFi et de l'IA, peut-elle donner naissance à une nouvelle vague d'agents IA ?
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DeFAI, la fusion profonde de la DeFi et de l'IA, peut-elle donner naissance à une nouvelle vague d'agents IA ?
L'émergence de DeFAI n'est pas fortuite : les caractéristiques fondamentales de la blockchain s'adaptent parfaitement aux scénarios fortement financiers. Actuellement, que ce soit le GameFAI orienté vers la gauche ou le DeFAI orienté vers la droite, les deux révèlent un potentiel de marché tout aussi important.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : YBB Capital Researcher Ac-Core
I. Quelle histoire raconte DeFAI ?
1.1 Qu'est-ce que DeFAI ?
DeFAI signifie simplement AI + DeFi. Le marché a déjà connu plusieurs vagues de spéculations autour de l'IA, allant de la puissance de calcul IA aux mèmes IA, en passant par différentes architectures technologiques et infrastructures. Bien que la capitalisation boursière globale des agents d'IA connaisse récemment une baisse générale, le concept de DeFAI devient progressivement une nouvelle tendance prometteuse. Actuellement, DeFAI peut être grossièrement classé en trois catégories : abstraction de l'IA, agents autonomes DeFi, et analyse/prévision des marchés. La répartition détaillée figure dans l'image ci-dessous.
Source : illustration créée par l'auteur
1.2 Comment fonctionne DeFAI ?
Dans un système DeFi, le cœur des agents d’IA repose sur les grands modèles linguistiques (LLM). Leur fonctionnement implique un processus multilatéral couvrant tous les aspects, du recueil des données à l'exécution des décisions. D'après la recherche menée par @3sigma d'IOSG, la majorité des modèles suivent six étapes spécifiques : collecte de données, inférence du modèle, prise de décision, hébergement et exécution, interopérabilité, et gestion du portefeuille. Voici un résumé :
1. Collecte de données : La première tâche d’un agent d’IA est d’acquérir une compréhension complète de son environnement opérationnel. Cela inclut l’obtention de données en temps réel provenant de multiples sources :
● Données on-chain : récupération via des indexeurs, oracles ou autres outils de données blockchain en temps réel, comme les historiques de transactions, l’état des contrats intelligents ou l’activité du réseau. Ces données permettent à l’agent de rester synchronisé avec la dynamique du marché ;
● Données off-chain : obtention d’informations de prix, d’actualités financières et d’indicateurs macroéconomiques auprès de fournisseurs externes (ex. CoinMarketCap, Coingecko). Ces données sont généralement transmises à l’agent via des API ;
● Sources de données décentralisées : certains agents peuvent utiliser des protocoles de flux de données décentralisés pour obtenir des données d’oracles de prix, assurant ainsi la décentralisation et la fiabilité des données.
2. Inférence du modèle : Une fois les données collectées, l’agent entre dans la phase d’inférence et de calcul. À ce stade, il s’appuie sur divers modèles d’intelligence artificielle pour effectuer des raisonnements et prévisions complexes :
● Apprentissage supervisé et non supervisé : entraîné sur des données étiquetées ou non, le modèle peut analyser les comportements sur les marchés ou forums de gouvernance. Par exemple, il peut prédire les mouvements futurs du marché à partir de données historiques ou anticiper le résultat d’une proposition de vote en analysant les discussions ;
● Apprentissage par renforcement : grâce à un mécanisme d’essai-erreur et de retour d’expérience, le modèle optimise ses stratégies de manière autonome. Dans les échanges de jetons, un agent peut simuler différentes stratégies afin de déterminer le meilleur moment d’achat ou de vente. Cette méthode lui permet de s’améliorer continuellement dans des conditions de marché changeantes ;
● Traitement du langage naturel (NLP) : en comprenant les entrées textuelles des utilisateurs, l’agent peut extraire des informations clés issues de propositions de gouvernance ou de discussions communautaires, aidant ainsi les utilisateurs à mieux décider. Ceci est particulièrement utile lors de la surveillance des forums de gouvernance décentralisée ou du traitement des instructions utilisateur.
3. Prise de décision : Sur la base des données collectées et des résultats d’inférence, l’agent passe à la phase de décision. Il doit alors analyser la situation actuelle du marché tout en pesant plusieurs variables :
● Moteur d’optimisation : l’agent utilise un moteur d’optimisation pour identifier la meilleure stratégie d’exécution selon les conditions. Par exemple, lors de fourniture de liquidité ou d’arbitrage, il doit prendre en compte glissement, frais de transaction, latence réseau, taille du capital, etc., afin de trouver le chemin optimal ;
● Système multi-agents collaboratif : face à des situations complexes, un seul agent ne peut pas toujours optimiser toutes les décisions. On peut alors déployer plusieurs agents spécialisés dans différents domaines, travaillant ensemble pour améliorer l’efficacité globale du système. Par exemple, un agent se concentre sur l’analyse du marché, un autre sur l’exécution des ordres.
4. Hébergement et exécution : Comme les agents d’IA nécessitent d’importantes ressources de calcul, leurs modèles sont généralement hébergés sur des serveurs hors chaîne ou des réseaux informatiques distribués :
● Hébergement centralisé : certains agents peuvent s’appuyer sur des services cloud centralisés comme AWS pour répondre à leurs besoins de calcul et stockage. Cela garantit des performances élevées mais introduit des risques de centralisation ;
● Hébergement décentralisé : pour réduire ces risques, certains agents utilisent des réseaux de calcul distribués décentralisés (ex. Akash) ou des solutions de stockage distribué (ex. Arweave) pour héberger modèles et données. Ces solutions assurent un fonctionnement décentralisé et une persistance des données ;
● Interaction on-chain : bien que le modèle soit hébergé hors chaîne, l’agent doit interagir avec les protocoles on-chain pour exécuter des fonctions de contrat intelligent (ex. exécution d’échanges, gestion de liquidités) et gérer des actifs. Cela nécessite des mécanismes sécurisés de gestion des clés et de signature de transactions, comme les portefeuilles MPC (calcul multipartite) ou les portefeuilles basés sur contrats intelligents.
5. Interopérabilité : Un rôle clé des agents d’IA dans l’écosystème DeFi est leur capacité à interagir sans friction avec divers protocoles et plateformes DeFi :
● Intégration d’API : l’agent utilise des ponts API pour échanger des données et interagir avec des DEX, pools de liquidité ou protocoles de prêt. Cela lui permet d’accéder en temps réel aux prix, contreparties, taux d’intérêt, etc., et d’en tirer des décisions commerciales ;
● Messagerie décentralisée : pour maintenir la synchronisation avec les protocoles on-chain, l’agent peut recevoir des mises à jour via des protocoles de messagerie décentralisés (ex. IPFS ou Webhook). Cela lui permet de traiter en temps réel des événements externes (résultat d’un vote, changement dans un pool de liquidité), ajustant ainsi sa stratégie.
6. Gestion du portefeuille : L’agent doit pouvoir exécuter des actions concrètes sur la blockchain, ce qui repose sur son système de gestion de portefeuille et de clés :
● Portefeuille MPC : un portefeuille à calcul multipartite divise la clé privée entre plusieurs participants, permettant à l’agent d’effectuer des transactions en toute sécurité sans point unique de vulnérabilité. Par exemple, le portefeuille Coinbase Replit illustre comment utiliser le MPC pour une gestion sécurisée des clés, permettant à l’utilisateur de conserver un certain contrôle tout en déléguant des opérations autonomes à l’agent ;
● TEE (Environnement d’Exécution Fiable) : une autre méthode courante consiste à utiliser la technologie TEE, stockant la clé privée dans un enclave matérielle protégée. Cela permet à l’agent d’agir pleinement de façon autonome sans intervention tierce. Toutefois, le TEE fait face aujourd’hui à des problèmes de centralisation matérielle et de surcoût en performance. Une fois résolus, des systèmes d’IA entièrement autonomes deviendront possibles.
1.3 Origine doctrinale ? De l’intention à DeFAI
Source : illustration créée par l'auteur
Si la vision de DeFAI est : grâce aux agents d’IA et aux plateformes associées, permettre à chaque utilisateur de gérer facilement et de façon autonome son portefeuille, rendant ainsi l’accès au marché cryptographique simple pour tous, cette vision ne nous rappelle-t-elle pas naturellement le concept d’« intention » ?
Rappelons-nous que le concept d’« intention », initialement proposé par Paradigm, remet en cause notre approche traditionnelle. Normalement, une transaction exige de spécifier précisément le chemin d’exécution — par exemple, échanger le token A contre le token B sur Uniswap. Dans un scénario piloté par les intentions, c’est un solveur combiné à l’IA qui détermine automatiquement le meilleur chemin d’exécution. Autrement dit : transaction = je définis comment exécuter TX ; intention = je veux seulement le résultat de TX, sans me soucier du processus. Rétrospectivement, le récit de DeFAI non seulement s’approche fortement de la conception finale de l’agent d’IA, mais épouse parfaitement la vision de réalisation des intentions. En somme, DeFAI apparaît comme une nouvelle voie vers la matérialisation des intentions.
La version ultime de l’adoption massive de la blockchain serait-elle donc : Agent d’IA + Solveur + Orienté Intention + DeFAI = Futur ?
II. Projets liés à DeFAI
Source : illustration créée par l'auteur
2.1 Griffain
@griffaindotcom $GRIFFAIN : Plateforme innovante combinant agents d’IA et blockchain, permettant aux utilisateurs de créer leurs propres agents IA. Son objectif principal est de construire une solution DeFi puissante et extensible, prenant en charge les échanges de tokens, la fourniture de liquidité et la croissance de l’écosystème. Elle simplifie la gestion des portefeuilles, des transactions et des NFT, et automatise des tâches telles que l’émission de memecoins et les airdrops.
2.2 Hey Anon
@HeyAnonai $ANON : Protocole DeFi piloté par l’IA, simplifiant les interactions, agrégant des données projet en temps réel, exécutant des opérations complexes via le traitement du langage naturel, et proposant une couche d’abstraction conviviale pour les utilisateurs. DWF Labs a annoncé son soutien au projet DeFAI Hey Anon via son fonds dédié aux agents d’IA, avec un lancement sur Moonshot le 14 janvier.
2.3 Orbit
@orbitcryptoai $GRIFT : Simplifie les interfaces et opérations complexes de DeFi, abaissant ainsi le seuil d’entrée pour les utilisateurs ordinaires. Actuellement compatible avec plus de 100 blockchains (EVM et Solana incluses) et plus de 200 protocoles. Le jeton GRIFT anime l’économie de la plateforme.
2.4 Neur
@neur_sh $NEUR : Application open-source full-stack combinant modèles LLM et fonctionnalités blockchain, spécialement conçue pour l’écosystème Solana, utilisant le Solana Agent Kit pour des interactions transparentes avec les protocoles.
2.5 Modenetwork
@modenetwork $MODE : Positionné comme la plateforme centrale de l’innovation AI x DeFi sur la couche 2 Ethereum. Les détenteurs peuvent staker MODE pour obtenir veMODE et bénéficier d’airdrops d’agents IA. Il vise à devenir la pile technique DeFAI.
2.6 The Hive
@askthehive_ai $BUZZ : Basé sur Solana, intègre plusieurs modèles dont OpenAI, Anthropic, XAI et Gemini, afin d’exécuter des opérations DeFi complexes comme le trading, le staking ou le prêt.
2.7 Bankr
@bankrbot $BNKR : Compagnon cryptographique piloté par l’IA. L'utilisateur n’a qu’à envoyer un message pour acheter, vendre, échanger, placer des ordres à cours limité et gérer son portefeuille. Ajout prévu prochainement de fonctions d’échange de jetons et de suivi on-chain. Vision : rendre DeFi accessible à tous et automatiser les transactions.
2.8 HotKeySwap
@HotKeySwap $HOTKEY : Propose une suite complète d’outils DeFi alimentés par l’IA, notamment un agrégateur DEX, des outils d’analyse, et des fonctionnalités de trading multi-chaînes.
2.9 Gekko AI
@Gekko_Agent $GEKKO : Agent IA créé par le protocole Virtuals, spécialisé dans des solutions complètes de trading automatisé, spécialement conçu pour les marchés prédictifs. Les stratégies de trading automatisées du jeton GEKKO incluent le rééquilibrage automatique, la récolte de rendements et la création d’indices de jetons.
2.10 ASYM
@ASYM41b07 $ASYM : Propose un agrégateur DEX et des outils d’analyse pilotés par l’IA, capables d’identifier des opportunités à fort rendement, dont les profits sont réglés en $ASYM.
2.11 Wayfinder Foundation
@AIWayfinder $Wayfinder : Outil d’interaction multi-chaînes développé par le jeu blockchain Parallel, visant à aider les agents à naviguer dans l’environnement blockchain, exécuter des transactions et interagir avec des applications décentralisées.
2.12 Slate
@slate_ceo $Slate : Infrastructure universelle reliant agents d’intelligence artificielle. Traduit les commandes en langage naturel en actions on-chain, se concentrant sur l’exécution de stratégies de trading automatisées (acheter/vendre sous certaines conditions), rendant les opérations on-chain aussi simples que la pensée.
2.13 Cod3x
@Cod3xOrg $Cod3x : Projet lauréat d’un hackathon IA sur Solana, fournissant un outil sans code pour créer des agents capables d’automatiser des stratégies DeFi. Son interface agente (Agentic Interface) permet d’exécuter des opérations complexes uniquement par expression d’intention.
2.14 Almanak
@Almanak__ $Almanak : Agent IA doté d’une capacité d’apprentissage autonome, capable d’exécuter des tâches indépendamment. Utilise la modélisation agentielle pour optimiser les projets DeFi et jeux. Sa mission : maximiser la rentabilité des protocoles grâce aux sciences des données et aux connaissances en trading, tout en assurant leur sécurité économique.
2.15 HIERO
@HieroHQ $HTERM : Outil intelligent multi-chaîne pour Solana et Base, permettant aux utilisateurs d’ordonner à un agent d’accomplir des transactions via commande en langage naturel, y compris acheter/vendre des jetons, effectuer des analyses simples, etc.
III. Vers quel système aboutira l’agent d’IA ?
Source : illustration créée par l'auteur
Le temps presse : les projets DeFAI fleurissent comme des champignons après la pluie. Après le repli marqué du Bitcoin sous les 90 000 dollars le 13 janvier, les jetons liés à DeFAI ont grimpé de 38,73 % le lendemain selon CoinGecko, avec des hausses particulièrement fortes pour $GRIFT, $BUZZ et $ANON. Mais quelle direction l’agent d’IA devrait-il prendre ? Nous sommes à un carrefour critique, tiraillé entre deux directions : à gauche, le jeu (Game), à droite, la finance décentralisée (DeFi).
3.1 Vers la gauche : Game
M3 (Metaverse Makers _) (@m3org) pourrait être le représentant le plus prometteur. Ce projet semble être porté par une communauté d’artistes et de hackers open source, probablement liée à ai16z. Ses membres clés incluent JIN (@dankvr), Reneil (@reneil1337), Saori (@saori_xbt) et Shaw (@shawmakesmagic). Pourtant, le plus grand obstacle au développement de jeux IA réside dans le fait que même sur le marché Web2, riche en talents et ressources, aucun véritable jeu IA explosif n’a encore émergé. En janvier 2024, le très attendu *Palworld* a suscité des controverses quant à l'utilisation potentielle de l’IA dans son développement en raison de son efficacité exceptionnelle, mais le PDG a finalement démenti cette hypothèse. En outre, le cycle de développement long exigé par les jeux rend le domaine Game moins attractif à court terme comparé à DeFi, nécessitant davantage d’enthousiasme du marché.
3.2 Vers la droite : DeFi
Par ordre décroissant de capitalisation boursière : $GRIFFAIN, $ANON, $OLAS, $GRIFT, $SPEC, $BUZZ, $RSS3, $SNAI, $GATSBY. Ensemble, GRIFFAIN et ANON représentent 37,29 % de la capitalisation totale du secteur DeFAI.
GRIFFAIN : Construit sur Solana, il domine actuellement le classement DeFAI avec une capitalisation de 457 millions de dollars et 103 000 abonnés Twitter. Sa fonction principale consiste à générer des portefeuilles pour des transactions ciblées et rapides. Actuellement, il coûte 0,01 SOL pour frapper un NFT lié au moteur « The Agent Engine ».
Hey Anon : Prend en charge plusieurs chaînes, notamment Sonic Insider, Solana, EVM et opBNB. La percée soudaine de $ANON est largement attribuable à l’aura de son fondateur Daniele (@danielesesta), également à l’origine de Wonderland, Abracadabra et WAGMI. Grâce à cet effet de notoriété, $ANON a rapidement gagné en visibilité. Hey Anon, son nouveau projet entrepreneurial, occupe actuellement la deuxième place avec une capitalisation de 248 millions de dollars.
IV. Conclusion
L’émergence de DeFAI n’est pas fortuite : les caractéristiques fondamentales de la blockchain s’adaptent particulièrement bien aux scénarios financiers forts. Que ce soit dans la direction GameFAI (à gauche) ou DeFAI (à droite), les deux orientations montrent un potentiel de marché comparable. Concernant le volet « jeu », on pourrait voir à l’avenir une extension de l’univers métavers, où l’IA permettrait de gérer de façon autonome biens virtuels, personnages et économies. En s’inspirant des éléments mémoïques générés par les agents d’IA, on pourrait imaginer un métavers auto-évoluant et autonome.
Quant à DeFi, son développement inévitablement orienté vers la droite passera progressivement des spéculations émotionnelles initiales à une finalité axée sur la valeur réelle. La valeur des agents d’IA ne peut reposer sur l’émission de mèmes destinés à séduire le marché. Toutefois, pour que l’histoire des agents IA continue, elle devra s’appuyer sur des mécanismes de rendements similaires à ceux de la DeFi. Le vainqueur ne portera pas éternellement son armure : le résultat final de la compétition sur le marché reste à venir, mais mérite que nous y restions attentifs.
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