a16z : 11 cas d'utilisation combinant Crypto et IA
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a16z : 11 cas d'utilisation combinant Crypto et IA
Lorsque l'IA redéfinit les interactions numériques et que la cryptomonnaie réinvente la distribution de la valeur, les deux technologies donnent naissance à 11 scénarios d'intégration technique, allant de la gestion persistante des données à l'authentification décentralisée, explorant ainsi les cadres techniques et les potentialités écologiques du réseau ouvert.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu, Matt Gleason
Traduction : Saoirse, Foresight News
La logique économique d'Internet a silencieusement changé. Alors que le réseau ouvert se rétracte progressivement en une simple « barre de saisie », nous devons nous demander : l'intelligence artificielle (IA) va-t-elle nous conduire vers un Internet ouvert, ou bien nous enfermer dans un labyrinthe aux nouvelles barrières payantes ? Le contrôle sera-t-il entre les mains de grandes entreprises centralisées, ou bien largement réparti entre les utilisateurs ?
C’est ici que la crypto entre en jeu. Nous avons déjà exploré à plusieurs reprises les intersections entre IA et crypto — en bref, la blockchain constitue un nouveau paradigme architectural pour reconstruire les services Internet, permettant de créer des réseaux décentralisés, neutres et appartenant aux utilisateurs. En redéfinissant les règles économiques sous-jacentes aux systèmes actuels, la blockchain offre un moyen efficace de contrer la centralisation croissante dans le domaine de l’IA, afin de favoriser un Internet plus ouvert et résilient.
L'idée d'une synergie mutuelle entre systèmes d'IA et de crypto existe depuis longtemps, mais les modalités de leur intégration restent floues. Certains domaines d’intersection — comme la vérification de l’identité humaine dans un contexte où les outils d’IA bon marché prolifèrent — attirent déjà l’attention des développeurs et utilisateurs, tandis que d’autres applications pourraient ne pas voir le jour avant des années, voire des décennies. Cet article présente donc 11 scénarios d’application croisée entre IA et crypto, dans le but de stimuler la discussion : explorer les potentiels et défis liés à cette convergence, et ouvrir la voie à davantage d’innovations. Ces scénarios s’appuient sur les technologies actuelles, allant du traitement massif de micro-paiements jusqu’à la garantie du contrôle humain dans les interactions futures avec l’IA.
1. Données persistantes et contexte dans les interactions IA
Rédaction : Scott Duke Kominers
Le développement de l’IA générative repose fortement sur les données, mais dans de nombreux cas, le contexte — c’est-à-dire l’état et les informations d’arrière-plan liés aux interactions — est tout aussi crucial, voire plus encore.
Idéalement, qu’il s’agisse d’un agent, d’une interface de modèle linguistique ou d’une autre application, un système d’IA devrait se souvenir de nombreux détails : type de travail de l’utilisateur, style de communication, langage de programmation préféré, etc. En réalité, les utilisateurs doivent souvent réinitialiser ce contexte à chaque nouvelle session (par exemple, une nouvelle conversation sur ChatGPT ou Claude), sans parler du passage d’un système à un autre. Actuellement, le contexte d’une application d’IA générative ne peut presque jamais être transféré à une autre application.
Grâce à la technologie blockchain, les systèmes d’IA peuvent transformer les éléments clés du contexte en actifs numériques persistants, chargés au démarrage d’une session et transférables sans friction entre différentes plateformes d’IA. De plus, par ses caractéristiques intrinsèques, la blockchain pourrait bien être la seule solution capable de répondre simultanément aux exigences de compatibilité ascendante et d’interopérabilité.
Cette application est particulièrement pertinente dans les jeux et médias médiatisés par l’IA — les préférences utilisateur (du niveau de difficulté aux raccourcis clavier) resteraient constantes d’un jeu ou d’un environnement à l’autre. Mais sa véritable valeur émerge dans les usages cognitifs (où l’IA doit comprendre les connaissances et modes d’apprentissage de l’utilisateur) et les applications spécialisées (comme l’assistance à la programmation). Bien que certaines entreprises développent déjà des robots personnalisés pour des contextes métier spécifiques, même là, le contexte reste généralement non transférable entre systèmes, voire entre différents outils d’IA au sein d’une même entreprise.
Les institutions commencent seulement à prendre conscience de ce problème. Pour l’instant, la solution générale consiste en des robots personnalisés dotés d’un contexte fixe. Toutefois, des formes primitives de migration du contexte entre utilisateurs existent déjà hors chaîne : par exemple, sur la plateforme Poe, les utilisateurs peuvent louer leurs robots personnalisés à d'autres personnes.
En portant ces scénarios sur la blockchain, les systèmes d’IA avec lesquels nous interagissons pourront partager une couche contextuelle regroupant les éléments essentiels de toutes nos activités numériques. Ils connaîtront immédiatement nos préférences et pourront optimiser précisément notre expérience. Inversement, un système d’enregistrement de propriété intellectuelle sur chaîne, permettant aux IA de référencer un contexte durable, ouvre également la voie à de nouveaux marchés autour des prompts et modules d’information — les utilisateurs pouvant directement autoriser ou monétiser leurs propres expertises tout en conservant le contrôle de leurs données. Bien sûr, le partage de contexte rendra possibles de nombreuses innovations que nous ne pouvons encore imaginer.
2. Système d’identité universel pour les agents
Rédaction : Sam Broner
L’identité — définie comme « l’enregistrement officiel de l’essence d’une entité » — est l’architecture fondamentale soutenant les systèmes actuels de découverte, agrégation et paiement numériques. Du fait que les plateformes enferment cette architecture derrière des murs écologiques, l’identité perçue par les utilisateurs est devenue une fonctionnalité produit : Amazon attribue des identifiants uniques aux produits (ASIN ou FNSKU), les affiche de manière centralisée et facilite leur découverte et paiement ; Facebook suit le même modèle, où l’identité utilisateur est au cœur de son fil d’actualité et de toutes ses fonctions de découverte, y compris les annonces commerciales, publications natives et publicités sponsorisées.
Avec l’évolution des agents d’IA, ce paradigme est sur le point de changer. À mesure que davantage d’entreprises adoptent des agents (pour le service client, la gestion logistique, le traitement des paiements, etc.), leurs plateformes ne se limiteront plus à une seule interface, mais s’étendront à travers plusieurs écosystèmes, accumulant un contexte profond et exécutant des tâches de plus en plus variées. Mais si l’identité d’un agent est verrouillée à un seul marché, elle devient inutilisable dans d’autres contextes critiques, comme les fils d’e-mails, les canaux Slack ou d’autres produits.
Les agents ont donc besoin d’un « passeport numérique » unique et portable. Sans cela, il est impossible de savoir comment payer un agent, vérifier sa version, consulter ses fonctionnalités, identifier ses utilisateurs ou retracer sa réputation à travers différentes applications et plateformes. L’identité d’un agent doit combiner portefeuille, registre d’API, journal des mises à jour et preuves sociales, afin que n’importe quelle interface (e-mail, Slack ou autre agent) puisse la lire et interagir avec selon des normes uniformes. En l’absence d’une telle information partagée, chaque intégration nécessite de reconstruire l’infrastructure de base à partir de zéro, les mécanismes de découverte restent provisoires, et les utilisateurs perdent leur contexte à chaque changement de canal ou plateforme.
Nous avons l’opportunité de concevoir dès le départ l’infrastructure des agents. Comment construire une couche d’identité neutre et fiable supérieure aux enregistrements DNS ? Les agents ne doivent pas reproduire l’erreur des plateformes monolithiques, où identité, découverte, agrégation et paiement sont liés. Ils doivent pouvoir recevoir des paiements, exposer leurs fonctionnalités et opérer librement à travers plusieurs écosystèmes, sans risquer d’être verrouillés. C’est ici que réside toute la valeur de la convergence entre crypto et IA — la combinabilité permise par les blockchains permettra aux développeurs de créer des agents plus utiles et des expériences utilisateurs améliorées.
À l’heure actuelle, les solutions verticales intégrées (comme Facebook ou Amazon) offrent une meilleure expérience utilisateur. L’un des défis inhérents à la création de bons produits est justement de coordonner parfaitement tous les composants. Mais ce confort a un prix élevé, surtout alors que le coût de développement de logiciels d’agrégation, de commercialisation et de distribution d’agents diminue, et que leur portée s’élargit constamment. Même si atteindre le niveau d’expérience des plateformes intégrées demande encore des efforts, construire une couche d’identité neutre et fiable pour les agents permettra aux entrepreneurs de contrôler leur propre « passeport numérique » et d’explorer de nouvelles innovations en matière de distribution et de conception.
3. Preuve d’identité humaine compatible dans le temps
Rédaction : Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers
Avec l’infiltration de l’IA dans diverses interactions en ligne (y compris les deepfakes et la manipulation des réseaux sociaux), il devient de plus en plus difficile de savoir si l’on interagit avec un être humain réel. Ce système de confiance s’effondre déjà — des bots envahissant les commentaires sur X (anciennement Twitter) aux faux profils sur les applis de rencontre, la frontière entre virtuel et réel s’estompe. Dans ce contexte, prouver son identité humaine devient une infrastructure fondamentale du monde numérique.
Une façon de prouver qu’on est humain repose sur les identités numériques (y compris les identifiants centralisés utilisés par la TSA). Une identité numérique englobe tout ce qui peut servir à authentifier une personne : nom d’utilisateur, code PIN, mot de passe, attestations tierces (citoyenneté, cote de crédit, etc.). La décentralisation apporte ici une valeur significative : lorsque les données sont stockées de façon centralisée, l’émetteur peut retirer l’accès, facturer des frais supplémentaires ou surveiller ; la décentralisation inverse cette logique — c’est l’utilisateur, et non la plateforme, qui contrôle son identité, la rendant plus sécurisée et résistante à la censure.
Contrairement aux systèmes traditionnels, les mécanismes décentralisés de preuve d’identité humaine (comme Proof of Humanity de Worldcoin) permettent aux utilisateurs de gérer eux-mêmes leurs informations, en vérifiant leur statut humain de manière privée, fiable et neutre. Comme un permis de conduire valable partout (quelle que soit sa date ou localisation d’émission), une preuve d’identité humaine décentralisée peut servir de protocole universel transversal, même pour des plateformes encore inexistantes. Autrement dit, la preuve d’identité humaine basée sur la blockchain bénéficie d’une compatibilité ascendante grâce à deux avantages clés :
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Portabilité : les protocoles sont des standards ouverts, intégrables par toute plateforme. La preuve d’identité humaine décentralisée est gérée via une infrastructure publique, contrôlée par l’utilisateur, pleinement portable, et compatible avec n’importe quelle plateforme actuelle ou future.
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Accès sans permission : les plateformes peuvent choisir librement d’accepter ces identifiants, sans avoir à passer par des API discriminatoires selon les cas d’usage.
Le principal défi de ce domaine est l’adoption concrète : bien qu’aucune application à grande échelle n’existe encore, nous anticipons que le taux d’adoption accélérera lorsque le nombre d’utilisateurs atteindra un seuil critique, que des partenariats émergeront et qu’une application phare apparaîtra. Chaque nouvelle application adoptant un standard d’identité numérique augmente la valeur de cet ID pour les utilisateurs, incitant davantage de personnes à l’adopter, créant ainsi un effet de boucle positive (et comme les identités sur chaîne sont conçues pour être interopérables, les effets de réseau s’accumulent rapidement).
Nous voyons déjà des applications grand public comme les jeux, les rencontres ou les réseaux sociaux annoncer des partenariats avec World ID pour aider les utilisateurs à s’assurer qu’ils jouent, discutent ou font des affaires avec de vrais humains. Cette année, de nouveaux protocoles comme le Solana Attestation Service (SAS) ont émergé — bien que SAS ne soit pas un émetteur de preuve d’humanité, il permet aux utilisateurs d’associer de manière privée des données hors chaîne (comme une conformité KYC ou une accréditation d’investisseur) à leur portefeuille Solana, contribuant ainsi à bâtir une identité décentralisée. Tous ces signes indiquent que le point de basculement de la preuve d’identité humaine décentralisée n’est peut-être plus très loin.
La preuve d’identité humaine ne vise pas seulement à bloquer les robots, mais aussi à tracer une frontière claire entre les réseaux d’agents IA et les réseaux humains. Elle permet aux utilisateurs et aux applications de distinguer les interactions homme-machine, créant ainsi des expériences numériques plus sûres, authentiques et de meilleure qualité.
4. Infrastructure décentralisée (DePIN) pour le domaine de l’IA
Rédaction : Guy Wuollet
L’IA est un service numérique, mais son développement est de plus en plus limité par les infrastructures physiques. Les réseaux d’infrastructure décentralisés (DePIN) proposent un nouveau modèle pour construire et exploiter des systèmes du monde réel, aidant à démocratiser l’infrastructure informatique sous-jacente à l’innovation en IA, la rendant plus économique, résiliente et résistante à la censure.
Comment y parvenir ? Deux obstacles majeurs freinent l’essor de l’IA : l’offre de puissance de calcul et l’accès aux puces. Les réseaux de calcul décentralisés peuvent fournir davantage de ressources, et les développeurs utilisent déjà DePIN pour agréger des puces inutilisées provenant de PC de jeu, de centres de données, etc. Ces appareils peuvent former un marché de calcul sans permission, créant un terrain de jeu équitable pour de nouveaux produits d’IA.
D’autres applications incluent l’entraînement distribué de grands modèles linguistiques (LLM), leur affinage, et les réseaux distribués pour l’inférence. L’entraînement et l’inférence décentralisés — en exploitant des ressources de calcul inutilisées — réduisent considérablement les coûts, tout en offrant une résistance à la censure, garantissant que les développeurs ne seront pas exclus par de gigantesques fournisseurs cloud centralisés.
Le problème de la monopolisation des modèles d’IA par quelques entreprises existe depuis longtemps. Les réseaux décentralisés contribuent à construire un écosystème d’IA plus économique, plus résistant à la censure et plus évolutif.
5. Infrastructure et cadre réglementaire pour les interactions entre agents IA, prestataires de services finaux et utilisateurs
Rédaction : Scott Duke Kominers
Alors que les outils d’IA deviennent de plus en plus capables de résoudre des tâches complexes et d’exécuter des chaînes d’interactions multi-niveaux, les systèmes d’IA auront de plus en plus besoin d’interagir entre eux sans intervention humaine.
Par exemple, un agent IA pourrait demander des données spécifiques liées à une tâche de calcul, ou recruter un autre agent spécialisé pour accomplir une mission précise (comme charger un robot statisticien de développer et exécuter une simulation de modèle, ou invoquer un robot de génération d’images lors de la création de supports marketing). Les agents IA créeront également une grande valeur en réalisant des processus complets au nom des utilisateurs, comme trouver et réserver un billet d’avion selon leurs préférences, ou découvrir et commander un nouveau livre correspondant à leurs goûts.
Pour l’instant, aucun marché généralisé et mature n’existe pour ces interactions entre agents. Ces requêtes inter-systèmes ne sont possibles que via des connexions explicites d’API ou au sein d’écosystèmes IA intégrant les appels entre agents comme fonction interne.
En général, la majorité des agents IA actuels fonctionnent dans des écosystèmes isolés, avec des interfaces API fermées et peu standardisées. La blockchain peut aider à établir des normes ouvertes, essentielles pour des déploiements à court terme ; à long terme, cela permet aussi une compatibilité ascendante — à mesure que de nouveaux agents IA évoluent ou naissent, ils peuvent rejoindre le même réseau de base. Grâce à son architecture interopérable, open source, décentralisée et souvent plus facile à mettre à jour, la blockchain s’adapte plus souplement aux innovations du domaine de l’IA.
Avec l’évolution du marché, plusieurs entreprises ont commencé à construire des infrastructures blockchain pour les interactions entre agents : Halliday a récemment lancé un protocole fournissant une architecture inter-chaînes standardisée pour les flux de travail et interactions IA, avec des mécanismes de protection au niveau du protocole pour garantir que les comportements des agents restent fidèles aux intentions des utilisateurs ; Catena, Skyfire et Nevermind utilisent la blockchain pour permettre des paiements automatiques entre agents IA, sans intervention humaine. D’autres systèmes sont en cours de développement, et Coinbase commence même à fournir un support infrastructurel à ces initiatives.
6. Synchronisation des applications IA / programmation intuitive (« vibe coding »)
Rédaction : Sam Broner, Scott Duke Kominers
L’innovation de l’IA générative a transformé l’efficacité du développement logiciel : la vitesse de codage augmente de plusieurs ordres de grandeur, surtout car elle peut désormais se faire en langage naturel — même des programmeurs inexpérimentés peuvent recréer des programmes existants ou en construire de nouveaux à partir de rien.
Mais cette programmation assistée par IA crée autant d’incertitudes internes qu’externes. La « programmation intuitive » (vibe coding) abstrait le réseau complexe des dépendances logicielles sous-jacentes, mais cela expose aussi les programmes à des failles fonctionnelles ou de sécurité lorsque les bibliothèques sources ou autres entrées changent. En outre, quand les gens utilisent l’IA pour créer des applications ou workflows personnalisés, l’interaction avec d’autres systèmes devient plus difficile — deux programmes « vibe coded » ayant exactement la même fonctionnalité peuvent présenter des logiques opérationnelles et structures de sortie radicalement différentes.
Historiquement, la standardisation assurant la cohérence et la compatibilité logicielles a été prise en charge par les formats de fichiers et les systèmes d’exploitation, puis récemment par les logiciels partagés et les intégrations d’API. Mais à l’ère de l’évolution, itération et branchement en temps réel des logiciels, la couche de standardisation doit être largement accessible, continuellement mise à jour, et maintenir la confiance des utilisateurs. En outre, l’IA seule ne suffit pas à résoudre le problème de « motiver les acteurs à construire et maintenir ces connexions ».
La blockchain résout ces deux problèmes : une couche de synchronisation protocolisée peut être intégrée dans l’architecture logicielle personnalisée de l’utilisateur, et mise à jour dynamiquement pour maintenir la compatibilité inter-systèmes malgré l’évolution de l’environnement. Autrefois, les grandes entreprises payaient des millions de dollars à des intégrateurs comme Deloitte pour personnaliser une instance Salesforce. Aujourd’hui, un ingénieur peut créer un tableau de bord personnalisé pour visualiser les ventes en un week-end. Mais à mesure que le nombre d’applications personnalisées augmente, les développeurs ont besoin d’un soutien professionnel pour maintenir leur synchronisation.(Note : Salesforce est un fournisseur américain de logiciels CRM fondé en mars 1999.)
Cela rappelle le modèle actuel de développement des bibliothèques open source, mais avec des mises à jour continues (plutôt que des versions ponctuelles) et des mécanismes d’incitation — les deux étant facilités par la technologie crypto. Comme d’autres protocoles blockchain, le mécanisme de propriété partagée de la couche de synchronisation incite toutes les parties à investir dans son amélioration : développeurs, utilisateurs (et leurs agents IA) et autres consommateurs peuvent être récompensés pour introduire, utiliser et optimiser de nouvelles fonctionnalités et intégrations.
Inversement, la propriété partagée lie étroitement chaque utilisateur au succès global du protocole, créant une forme de protection contre les comportements malveillants — tout comme Microsoft n’a aucun intérêt à saboter le format .docx (car cela nuirait aux utilisateurs et à sa marque), les copropriétaires de la couche de synchronisation n’auront aucune raison d’introduire du code inefficace ou malveillant.
Comme toutes les architectures logicielles standardisées que nous connaissons, ce système a un potentiel énorme d’effets de réseau. Alors que l’explosion « cambrienne » des logiciels IA codés par IA continue, le réseau de systèmes hétérogènes devant communiquer va croître exponentiellement. Bref : la « programmation intuitive » a besoin non seulement d’un « style de codage », mais aussi de la technologie crypto pour maintenir la synchronisation des systèmes.
7. Système de micro-paiements pour le partage de revenus
Rédaction : Liz Harkavy
Les agents et outils d’IA comme ChatGPT, Claude ou Copilot offrent de nouvelles façons pratiques de naviguer dans le monde numérique, mais ils sapent aussi, pour le meilleur ou pour le pire, les fondements économiques d’un Internet ouvert. Nous observons déjà cette tendance — les plateformes éducatives perdent du trafic à cause de l’utilisation massive de l’IA par les étudiants, et plusieurs journaux américains poursuivent OpenAI pour violation de droits d’auteur. Sans réajuster les incitations, nous risquons de voir un Internet de plus en plus fermé : davantage de murs payants, moins de créateurs de contenu.
Bien sûr, des solutions politiques existent, mais tandis qu’elles avancent lentement par les voies judiciaires, des solutions techniques émergent. La plus prometteuse (et la plus techniquement complexe) consiste à intégrer un mécanisme de partage de revenus directement dans l’architecture du web : lorsque l’action d’un agent IA conduit à une transaction, les sources d’information ayant influencé cette décision devraient recevoir une part. Les écosystèmes d’affiliation effectuent déjà un suivi similaire et un partage de revenus, mais des versions plus avancées pourraient suivre et récompenser automatiquement tous les contributeurs de la chaîne d’information — la blockchain jouant ici un rôle clé dans le traçage de cette chaîne.
Mais de tels systèmes nécessitent aussi une nouvelle infrastructure technique, notamment : un système de micro-paiements capable de traiter des transactions provenant de multiples sources, un protocole d’attribution capable d’évaluer équitablement la valeur des différentes contributions, et un modèle de gouvernance assurant transparence et équité. De nombreux outils blockchain existants (comme les Rollups et Layer 2, les institutions financières natives AI comme Catena Labs, ou les protocoles d’infrastructure financière comme 0xSplits) montrent déjà un fort potentiel, permettant des transactions quasi gratuites et des découpages de paiement très fins.
La blockchain peut implémenter des systèmes complexes de paiement entre agents via plusieurs mécanismes :
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Des nano-paiements pouvant être divisés entre plusieurs fournisseurs de données, permettant à une seule interaction utilisateur de déclencher via un contrat intelligent automatique des micro-paiements à toutes les sources contributrices.
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Des contrats intelligents capables de déclencher après une transaction des paiements rétroactifs exécutables, compensant de manière transparente et traçable les sources ayant fourni l’information influençant l’achat.
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Enfin, la blockchain permet des allocations de paiement complexes et programmables, garantissant que les revenus soient répartis selon des règles codées, sans dépendre de décisions centralisées, créant ainsi des relations financières fiables entre agents autonomes.
Avec la maturation de ces technologies émergentes, elles pourront créer de nouveaux modèles économiques pour les médias, capturant toute la chaîne de création de valeur — des créateurs aux plateformes, jusqu’aux utilisateurs.
8. Blockchain comme registre de propriété intellectuelle et de traçabilité
Rédaction : Scott Duke Kominers
Le développement de l’IA générative crée un besoin urgent de mécanismes efficaces et programmables pour enregistrer et suivre la propriété intellectuelle — à la fois pour clarifier la titularité des droits, et pour soutenir des modèles économiques autour de l’accès, du partage et de la réutilisation de contenus. Les cadres actuels de protection reposent sur des intermédiaires coûteux et des actions en justice a posteriori, inadaptés à une ère où l’IA consomme instantanément du contenu et génère en un clic de nouvelles variantes.
Nous avons besoin d’un registre public ouvert, fournissant une preuve claire de propriété, permettant aux créateurs de PI d’interagir efficacement, et aux IA et autres applications numériques d’y accéder directement. La blockchain est une solution idéale : elle permet l’enregistrement sans intermédiaire, fournit une preuve de traçabilité immuable, et permet aux applications tierces d’identifier, autoriser et utiliser facilement cette propriété intellectuelle.
Certains doutent que la technologie puisse protéger la propriété intellectuelle — après tout, les deux premières ères d’Internet (et la révolution actuelle de l’IA) sont souvent associées à un affaiblissement de cette protection. En partie parce que beaucoup de modèles économiques actuels axés sur la PI se concentrent sur « interdire les œuvres dérivées » plutôt que d’encourager et monétiser la création dérivée. Mais une infrastructure de PI programmable permet non seulement aux créateurs, marques et détenteurs de droits d’établir clairement leur propriété dans l’espace numérique, mais ouvre aussi la porte à des modèles économiques autour du partage de PI (pour l’IA générative et d’autres applications numériques) — transformant ainsi la principale menace posée par l’IA en une opportunité.
Nous voyons déjà des créateurs expérimenter de nouveaux modèles dans le domaine des NFT : des entreprises utilisent des actifs NFT sur Ethereum pour bâtir des marques CC0 et créer des effets de réseau et accumulation de valeur ; récemment, des fournisseurs d’infrastructure construisent des protocoles (comme Story Protocol) voire des blockchains dédiées pour standardiser et rendre composable l’enregistrement et l’autorisation de PI. Certains artistes commencent à utiliser ces outils pour autoriser via des protocoles comme Alias, Neura ou Titles leur style et œuvres à des fins de création collaborative. La série Emergence d’Incention invite les fans à co-créer un univers de science-fiction et ses personnages, dont l’appartenance à chaque élément est tracée via un registre blockchain construit sur Story Protocol.
9. Mécanisme de crawling rémunéré pour compenser les créateurs de contenu
Rédaction : Carra Wu
Aujourd’hui, les agents d’IA les plus adaptés au marché ne sont ni des outils de programmation ni de divertissement, mais des robots d’indexation (crawlers) — ils naviguent automatiquement sur le web, collectent des données et décident quelles sources extraire.
On estime qu’environ la moitié du trafic web actuel provient d’entités non humaines. Ces crawlers ignorent souvent le fichier robots.txt (censé indiquer aux robots automatisés si l’accès au site est autorisé, mais ayant peu de force contraignante), et utilisent les données extraites pour renforcer les barrières de marché des géants technologiques. Pire encore, les sites doivent supporter les coûts de bande passante et de ressources CPU occasionnés par ces visiteurs non identifiés. En réponse, des CDN comme Cloudflare proposent des services de blocage, mais ce ne sont que des solutions palliatives qui n’auraient pas dû être nécessaires.
Nous avons souligné que le protocole natif d’Internet — l’accord économique entre créateurs de contenu et plateformes de diffusion — risque de s’effondrer, et les données confirment cette tendance. Au cours des 12 derniers mois, les propriétaires de sites ont massivement bloqué les crawlers IA : en juillet 2024, seuls 9 % des 10 000 premiers sites bloquaient les crawlers IA ; aujourd’hui, ce chiffre atteint 37 %, et continuera de grimper à mesure que davantage d’opérateurs mettront à jour leur technologie et que la frustration des utilisateurs augmentera.
Sans recourir au blocage complet des crawlers suspects via des CDN, existe-t-il une solution intermédiaire ? Les crawlers IA ne devraient pas exploiter gratuitement des systèmes conçus pour le trafic humain, mais payer pour accéder aux données. C’est ici que la blockchain intervient : chaque agent crawler pourrait détenir des cryptos et négocier en chaîne, via un protocole x402, avec les « agents d’accès » ou pare-feu payant de chaque site (bien sûr, le défi réside dans le fait que le protocole robots.txt est ancré depuis les années 90 dans la logique commerciale d’Internet, et qu’un changement nécessitera une coordination massive ou l’implication de CDN comme Cloudflare).
Parallèlement, les humains pourraient accéder gratuitement au contenu en prouvant leur identité via World ID (voir chapitre 3). Dans ce modèle, les créateurs de contenu et propriétaires de sites seraient rémunérés lors de la collecte de données par l’IA, tandis que les utilisateurs humains continueraient de bénéficier d’un Internet fondé sur la « liberté d’information ».
10. Publicité personnalisée respectueuse de la vie privée
Rédaction : Matt Gleason
L’IA commence à influencer l’expérience d’achat en ligne, mais que se passerait-il si la publicité que nous voyons quotidiennement était vraiment utile ? Les raisons de la répulsion face à la publicité sont évidentes : les publicités inefficaces sont du bruit pur, et les publicités IA trop ciblées, basées sur d’immenses volumes de données de consommation, semblent intrusives. D’autres applications imposent des publicités « non sautables » pour verrouiller l’accès au contenu (services de streaming ou niveaux de jeu).
La crypto ouvre la possibilité de repenser le modèle publicitaire. Associée à la blockchain, une IA personnalisée pourrait trouver un équilibre entre « publicité hors sujet » et « publicité trop ciblée », en diffusant des annonces basées sur les préférences définies par l’utilisateur. Plus important encore, ce modèle n’exige pas l’exposition des données globales de l’utilisateur, et peut directement récompenser ceux qui choisissent de partager leurs données ou d’interagir avec les annonces.
Pour y parvenir, plusieurs exigences techniques doivent être remplies :
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Paiements numériques à faible coût : pour récompenser les interactions publicitaires (visionnage, clics, conversions), les entreprises doivent envoyer fréquemment de petits paiements, ce qui exige un système à haut débit et frais quasi nuls.
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Vérification privée des données : l’agent IA doit pouvoir prouver que l’utilisateur correspond à certains critères démographiques, et les preuves à connaissance nulle (zero-knowledge proofs) permettent de vérifier ces attributs sans compromettre la vie privée.
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Modèle d’incitation : si Internet adopte un modèle économique basé sur les micro-paiements (moins de 0,05 $ par interaction, voir chapitre 7), les utilisateurs pourraient choisir de « regarder des publicités contre une petite rémunération », transformant un modèle actuellement « exploiteur » en un modèle « participatif ».
Depuis des décennies, la publicité en ligne (et même hors ligne depuis des siècles) cherche à atteindre la « pertinence ». Repenser la publicité à travers le prisme de la crypto et de l’IA finira par la rendre plus utile — personnalisée sans être intrusive, bénéfique pour tous : pour les développeurs et annonceurs, en débloquant des modèles économiques plus durables et alignés ; pour les utilisateurs, en leur offrant de nouvelles façons d’explorer le monde numérique.
Cela ne ferait pas que revaloriser les espaces publicitaires, mais pourrait aussi bouleverser l’économie publicitaire actuelle, profondément « exploitative », pour construire un système plus humain — où l’utilisateur n’est plus une marchandise échangée, mais un participant actif.
11. Compagnons IA détenus et contrôlés par les humains
Rédaction : Guy Wuollet
Aujourd’hui, les gens passent plus de temps sur leurs appareils qu’en interactions hors ligne, et une part croissante de ce temps est consacrée à interagir avec des modèles d’IA et du contenu généré par IA. Ces modèles commencent déjà à offrir une valeur relationnelle, que ce soit pour le divertissement, l’information, la satisfaction d’intérêts de niche ou l’éducation des enfants. Il n’est pas difficile d’imaginer que, dans un avenir proche, les compagnons IA pour l’éducation, la santé, le conseil juridique ou le soutien émotionnel deviendront des modes d’interaction dominants.
Les futurs compagnons IA seront infiniment patients et personnalisés — ils ne seront plus seulement des outils ou des serviteurs robotisés, mais pourraient devenir des relations profond
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