Retour au point d'ancrage de la valeur : comment l'agent Web3 AI peut-il franchir le piège des mèmes ?
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Retour au point d'ancrage de la valeur : comment l'agent Web3 AI peut-il franchir le piège des mèmes ?
Tout le monde reste fermement convaincu du potentiel de la convergence entre l'IA et la crypto, mais tous semblent un peu perdus quant à l'évolution narrative des agents Web3 IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRécemment, après avoir discuté avec plusieurs entrepreneurs et investisseurs en capital-risque, j’ai ressenti un sentiment partagé : bien que l’attente concernant la convergence entre IA et crypto reste ferme, tous semblent quelque peu désorientés quant à l’évolution du récit autour des agents Web3 IA. Que faire alors ? J’ai synthétisé plusieurs scénarios possibles concernant les évolutions futures du récit de l’IA, à titre indicatif :
1) Lancer une cryptomonnaie (token) basée sur un mème pour un agent IA n’est plus un avantage, voire suscite désormais une certaine méfiance ("peur du token"). Si un projet ne repose pas sur un PMF (Product-Market Fit) solide et tourne uniquement autour d’une économie de jetons (tokenomics) vide, il sera naturellement perçu comme une simple spéculation de type mème, un loup déguisé en agneau, sans lien réel avec l’intelligence artificielle ;
2) L’ordre initialement prévu de déploiement – Agent IA > Framework IA > Plateforme IA > DePIN IA – pourrait être bouleversé. Quand la bulle du marché des agents explosera, l’agent deviendra simplement le « support » final, apparaissant seulement après que les technologies clés telles que les grands modèles, les données et les algorithmes soient matures. Sans technologie fondamentale en arrière-plan, un simple agent IA n’aura guère d’opportunité de se démarquer ;
3) Certains projets initialement axés sur les services de données, de puissance de calcul ou d’algorithmes IA pourraient surpasser les agents IA en termes d’intérêt. Même si de nouveaux agents IA sont lancés, ceux développés par ces plateformes auront davantage de crédibilité sur le marché. En effet, les équipes capables de construire une plateforme IA complète ont généralement des fondations techniques et organisationnelles bien plus solides qu’un développeur (dev) qui déploie un cadre à faible coût ;
4) Les agents Web3 IA ne peuvent plus rivaliser directement, face à face, avec les équipes Web2. Ils doivent chercher leur propre voie différenciée dans l’écosystème Web3. Les agents Web2 misent principalement sur l’utilité (utility), donc une logique de développement à faible coût fonctionne. Mais les agents Web3 reposent sur la tokenomics. Trop insister sur le déploiement à bas coût risque de provoquer davantage de bulles spéculatives autour de nouveaux actifs. Sans aucun doute, les agents Web3 IA doivent innover en s’appuyant sur l’architecture de consensus distribué de la blockchain (je décris cela en détail dans l’article épinglé sur ma page d’accueil) ;
5) Le principal avantage des agents IA réside dans leur « application en amont », selon la logique du « protocole gras, application maigre ». Mais comment rendre le protocole « gras » ? Il faut mobiliser les ressources informatiques inutilisées, exploiter une architecture distribuée pour favoriser une utilisation à faible coût des algorithmes, et ainsi activer des scénarios verticaux plus spécifiques comme la finance, la santé ou l’éducation. Et comment garder l’application « maigre » ? La gestion autonome d’actifs par l’agent IA, les transactions intentionnelles autonomes, les interactions multivues autonomes, etc., ne peuvent pas être réalisées du jour au lendemain. Il ne faut pas vouloir tout faire d’un coup. Il faut décomposer progressivement les besoins et avancer étape par étape. Même pour atteindre un niveau de maturité dans un cas d’usage comme DeFai, il faudra probablement consacrer un à deux ans ;
6) Des protocoles du domaine Web2 comme MCP, ou des outils tels que Manus permettant l’exécution automatisée multimodale, offrent des pistes inspirantes pour l’innovation dans le Web3. On peut directement étendre MCP + Manus à des cas d’usage adaptés au Web3, ou bien utiliser des cadres de collaboration distribuée pour enrichir les scénarios d’application au-dessus de MCP. Inutile de prétendre bouleverser tout dès le départ. Il suffit déjà d’apporter des optimisations pertinentes aux produits et protocoles existants, et de tirer parti des avantages différenciateurs uniques du Web3. Que ce soit Web2 ou Web3, tous participent à cette grande révolution de l’IA générative (LLMs). L’idéologie importe peu ; ce qui compte, c’est de véritablement faire avancer le développement de la technologie IA.
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