Huobi Growth Academy | InfoFi Deep Research Report: The Attention Finance Experiment in the AI Era
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Huobi Growth Academy | InfoFi Deep Research Report: The Attention Finance Experiment in the AI Era
La révolution n'est pas encore terminée, reste prudent et optimiste envers InfoFi.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesI. Introduction : De la rareté de l'information à la rareté de l'attention, l’avènement d’InfoFi
La révolution de l'information du XXe siècle a entraîné une croissance explosive des connaissances pour la société humaine, mais elle a également engendré un paradoxe : lorsque l'accès à l'information devient quasi gratuit, ce n’est plus l'information elle-même qui devient rare, mais bien les ressources cognitives nécessaires à son traitement — autrement dit, l’attention. Comme l’a souligné Herbert Simon, prix Nobel, dès 1971 avec sa notion d’« économie de l’attention » : « La surcharge d’information produit une pauvreté d’attention », et la société moderne est aujourd’hui profondément plongée dans cette crise. Face au déluge de contenus ininterrompu provenant de Weibo, X, YouTube, des courtes vidéos ou des flux d’actualité, les limites cognitives humaines sont constamment mises à rude épreuve, rendant le tri, le jugement et l’évaluation de plus en plus difficiles.
Cette pénurie d’attention s’est transformée à l’ère numérique en une guerre pour les ressources. Dans le modèle traditionnel du Web2, les plateformes contrôlent fermement l’accès au trafic via des algorithmes, tandis que les véritables créateurs de valeur attentionnelle — qu’il s’agisse d’utilisateurs, de créateurs de contenu ou de communautés ambassadrices — ne sont souvent que du « carburant gratuit » au service de la logique lucrative des plateformes. Les grandes plateformes et les capitaux dominants accumulent les bénéfices tout au long de la chaîne de monétisation de l’attention, tandis que les individus ordinaires, véritable moteur de la production et de la diffusion de l’information, peinent à participer à la redistribution de la valeur générée. Ce clivage structurel constitue désormais une contradiction centrale dans l’évolution de la civilisation numérique.
C’est précisément dans ce contexte que l’Information Financialization (InfoFi) émerge. Il ne s’agit pas d’un concept surgissant par hasard, mais d’un changement de paradigme fondamental reposant techniquement sur la blockchain, les incitations par jetons et l’intelligence artificielle, dont l’objectif est de « redéfinir la valeur de l’attention ». InfoFi cherche à transformer les opinions, informations, réputations, interactions sociales et découvertes de tendances — des comportements cognitifs non structurés — en actifs quantifiables et négociables. Grâce à des mécanismes incitatifs décentralisés, chaque participant à l’écosystème informationnel — qu’il crée, diffuse ou juge l’information — peut partager la valeur produite. Ce n’est pas seulement une innovation technologique, mais aussi une tentative de redistribution du pouvoir autour de la question : « Qui possède l’attention ? Qui contrôle l’information ? »
Dans le récit du Web3, InfoFi apparaît comme un pont essentiel reliant les réseaux sociaux, la création de contenu, les jeux de marché et l’intelligence artificielle. Il hérite des mécanismes financiers du DeFi, de la dynamique sociale du SocialFi et des structures incitatives du GameFi, tout en intégrant les capacités de l’IA en analyse sémantique, reconnaissance de signaux et prévision de tendances. Il construit ainsi une nouvelle structure de marché centrée sur la « financialisation des ressources cognitives ». Son cœur n’est ni une simple distribution de contenu ni un système de pouces levés ou de dons, mais un ensemble complet de logiques de découverte et de redistribution de la valeur selon le cycle « information → confiance → investissement → retour ».
De la société agraire où la « terre » était la ressource rare, à l’ère industrielle où le « capital » devenait moteur de croissance, jusqu’à la civilisation numérique actuelle où l’« attention » devient le principal facteur de production, le centre de gravité des ressources humaines subit une transformation profonde. Et InfoFi en est l’incarnation concrète dans l’univers de la blockchain. Ce n’est pas seulement une nouvelle opportunité sur le marché cryptographique, mais potentiellement le point de départ d’une refonte profonde des structures de gouvernance du monde numérique, de la logique de propriété intellectuelle et des mécanismes de tarification financière.
Mais aucune transition de paradigme n’est linéaire ; elle s’accompagne inévitablement de bulles spéculatives, de surenchères, de malentendus et d’instabilités. Que l’InfoFi devienne ou non une véritable révolution centrée sur l’utilisateur dépendra de sa capacité à trouver un équilibre dynamique entre conception des mécanismes incitatifs, logique de capture de valeur et besoins réels. Sinon, il ne sera qu’un nouveau rêve glissant d’un « récit inclusif » vers une « récolte centralisée ».
II. L'écosystème InfoFi : un marché ternaire croisé « information × finance × IA »
Le cœur de l’InfoFi consiste à construire, dans un contexte numérique contemporain marqué par une surabondance d’information difficile à valoriser, un système de marché complexe combinant logique financière, calcul sémantique et mécanismes de jeu. Son architecture écologique ne se limite pas à une simple « plateforme de contenu » ou un « protocole financier », mais constitue le point de convergence entre trois éléments : un mécanisme de découverte de la valeur de l’information, un système d’incitation aux comportements, et un moteur intelligent de diffusion. Ensemble, ils forment un écosystème intégré permettant le commerce de l’information, l’incitation à l’attention, l’évaluation de la réputation et la prévision intelligente.
Logiquement, l’InfoFi tente de « financialiser » l’information : c’est-à-dire transformer des activités cognitives auparavant impossibles à chiffrer — contenus, opinions, jugements prospectifs, interactions sociales — en « quasi-actifs » mesurables et échangeables, dotés d’un prix de marché. L’introduction de la finance fait que l’information, lors de sa production, circulation et consommation, n’est plus constituée de fragments isolés et épars, mais devient un « produit cognitif » doté de propriétés stratégiques et de capacités d’accumulation de valeur. Ainsi, un commentaire, une prédiction ou une analyse de tendance peut à la fois exprimer une pensée individuelle et devenir un actif spéculatif associé à un risque et à des droits futurs. Le succès de marchés prédictifs comme Polymarket ou Kalshi illustre parfaitement cette logique appliquée aux opinions publiques et anticipations de marché.
Toutefois, la seule logique financière ne suffit pas à résoudre les problèmes de bruit excessif et de domination du mauvais signal induits par l’explosion de l’information. C’est là que l’IA devient le deuxième pilier de l’InfoFi. Elle remplit deux rôles principaux : premièrement, le filtrage sémantique, servant de « première ligne de défense » entre signal et bruit ; deuxièmement, la reconnaissance des comportements, en modélisant diverses données — réseau social, trajectoire d’interaction, originalité des idées — afin d’évaluer précisément les sources d’information. Des plateformes telles que Kaito AI, Mirra ou Wallchain incarnent parfaitement l’intégration de l’IA dans l’évaluation de contenu et la construction de profils utilisateurs. Elles agissent comme des « arbitres algorithmiques » dans les modèles « Yap-to-Earn », décidant qui reçoit des récompenses en jetons, qui doit être bloqué ou déclassé. En un sens, la fonction de l’IA dans l’InfoFi équivaut à celle des market makers et des mécanismes de compensation dans une bourse : un élément central assurant stabilité et crédibilité de l’écosystème.
L’information reste la base fondamentale de tout cela. Elle n’est pas seulement l’objet échangé, mais aussi la source des émotions collectives, des liens sociaux et de la formation du consensus. Contrairement au DeFi, dont les actifs ancrent sur des valeurs tangibles comme USDC ou BTC, l’InfoFi repose sur des « actifs cognitifs » — opinions, confiance, sujets, tendances, analyses — plus fluides, moins structurés, mais hautement volatils et temporels. Cela implique que le fonctionnement du marché InfoFi n’est pas linéaire, mais dépend fortement d’un écosystème dynamique basé sur les graphes sociaux, les réseaux sémantiques et les attentes psychologiques. Dans ce cadre, les créateurs de contenu jouent le rôle de « market makers », fournissant des points de vue soumis à l’évaluation du marché ; les utilisateurs sont des « investisseurs », exprimant leur jugement de valeur via des likes, partages, paris ou commentaires, influençant ainsi la montée ou la disparition d’une information ; tandis que les plateformes et l’IA agissent comme des « arbitres + bourses », garantissant équité et efficacité du marché.
Cette synergie ternaire donne naissance à de nouvelles espèces et mécanismes : les marchés prédictifs offrent des objets de pari clairs ; le « Yap-to-Earn » encourage la connaissance comme minage, l’interaction comme production ; les protocoles de réputation comme Ethos transforment l’historique on-chain et les comportements sociaux en actifs de crédit ; les marchés d’attention comme Noise et Trends tentent de capter les « fluctuations émotionnelles » circulant sur la blockchain ; et des plateformes comme Backroom, basées sur des jetons d’accès, reconstruisent la logique du paiement pour l’information. Ensemble, ils forment un écosystème InfoFi multicouche, intégrant des outils de découverte de valeur, des mécanismes de redistribution, des systèmes d’identité multidimensionnels, des seuils de participation et des mécanismes anti-Sybil.
C’est précisément dans cette structure croisée que l’InfoFi dépasse la simple notion de marché pour devenir un système complexe de jeu de l’information : utilisant l’information comme médium d’échange, la finance comme moteur d’incitation, et l’IA comme centre de gouvernance, visant finalement à créer une plateforme collaborative cognitive auto-organisée, distribuée et adaptable. En un sens, il cherche à devenir une « infrastructure financière cognitive », non seulement destinée à la diffusion de contenu, mais aussi capable de fournir au monde cryptographique entier des mécanismes plus efficaces de découverte de l’information et de décision collective.
Cependant, un tel système est nécessairement complexe, diversifié et fragile. La subjectivité de l’information rend l’évaluation de la valeur impossible à uniformiser, la nature stratégique de la finance augmente les risques de manipulation et d’effet de troupeau, et la boîte noire de l’IA pose des défis en matière de transparence. L’écosystème InfoFi doit constamment trouver un équilibre entre ces trois tensions et s’autoréparer, sans quoi il risque facilement de dériver sous la pression du capital vers un « casino déguisé » ou un « champ de récolte de l’attention ».
La construction de l’écosystème InfoFi n’est pas l’œuvre isolée d’un protocole ou d’une plateforme, mais résulte d’une coévolution d’un système socio-technique. C’est une tentative profonde du Web3 dans la direction de « gouverner l’information » plutôt que « gouverner les actifs ». Il définira la prochaine manière de tarification de l’information, voire la construction d’un marché cognitif plus ouvert et autonome.
III. Mécanismes centraux de jeu : innovation incitative contre pièges de récolte
Dans l’écosystème InfoFi, toute apparence de prospérité repose en dernière instance sur un jeu de conception des mécanismes incitatifs. Qu’il s’agisse de la participation aux marchés prédictifs, de la production via le « yap », de la construction d’actifs de réputation, du commerce de l’attention ou de l’extraction de données on-chain, tout revient à une question fondamentale : qui fournit l’effort ? Qui perçoit les revenus ? Qui assume les risques ?
De l’extérieur, l’InfoFi semble être une « révolution des rapports de production » dans la migration du Web2 vers le Web3 : il cherche à briser la chaîne d’exploitation entre « plateforme - créateur - utilisateur » des plateformes traditionnelles, en renvoyant la valeur aux contributeurs originels de l’information. Mais intérieurement, cette redistribution n’est pas automatiquement juste. Elle repose sur un équilibre délicat entre incitation, vérification et mécanismes de jeu. Bien conçu, l’InfoFi pourrait devenir un laboratoire innovant de gains mutuels ; déséquilibré, il risque vite de devenir un « champ de récolte pour petits porteurs » dominé par le capital et les algorithmes.
Examinons d’abord le potentiel positif de l’« innovation incitative ». L’innovation fondamentale de tous les sous-secteurs de l’InfoFi réside dans la transformation de l’« information » — un actif immatériel jusque-là difficile à mesurer et impossible à financialiser — en quelque chose de transactionnel, compétitif et réglable. Cette transformation repose sur deux moteurs clés : la traçabilité de la blockchain et l’évaluabilité de l’IA.
Les marchés prédictifs monétisent le consensus cognitif via la fixation du prix par le marché ; l’écosystème « yap » transforme la parole en action économique ; les systèmes de réputation construisent un capital social transférable et négociable ; les marchés d’attention vont jusqu’à faire des tendances médiatiques des objets d’échange, redéfinissant la valeur du contenu selon la logique « découverte d’information → mise sur un signal → gain en différence de prix » ; et les applications InfoFi pilotées par l’IA, grâce à la modélisation sémantique à grande échelle, à la reconnaissance de signaux et à l’analyse des interactions on-chain, tentent de construire un réseau informationnel financier piloté par les données et les algorithmes. Ces mécanismes donnent pour la première fois à l’information une dimension de « flux de trésorerie », faisant de « dire un mot, retweeter, endosser quelqu’un » une activité productive réelle.
Pourtant, plus un système est fortement incitatif, plus il risque de favoriser les « abus stratégiques ». Le principal risque systémique de l’InfoFi réside précisément dans la dérive des mécanismes incitatifs et la prolifération de chaînes d’arbitrage.
Prenons l’exemple du « Yap-to-Earn » : en apparence, il récompense via des algorithmes d’IA la valeur de la création de contenu, mais dans la pratique, de nombreux projets, après avoir brièvement attiré une foule de créateurs au début, sombrent rapidement dans le « brouillard informationnel » — comptes bots inondant les plateformes, influenceurs VIP participant à des tests privés, poids d’interaction manipulés par les équipes projet, etc. Un célèbre influenceur a déclaré : « Aujourd’hui, si tu ne gonfles pas tes chiffres, tu ne peux pas figurer au classement ; les IA ont même été entraînées à reconnaître uniquement certains mots-clés et surfactiver sur les tendances. » Un autre projet a révélé : « J’ai investi 150 000 dollars dans une campagne “Yap” sur Kaito, et 70 % du trafic provenait de comptes IA et de faux comptes s’affrontant entre eux. Les vrais influenceurs ne participaient pas. Recommencer ? Impossible. »
Sous des systèmes opaques de points et d’attentes en jetons, de nombreux utilisateurs deviennent de simples « travailleurs gratuits » : tweeter, interagir, se connecter, créer des groupes, puis se retrouver exclus des airdrops. Ces conceptions d’incitation « trahison » sapent non seulement la réputation de la plateforme, mais risquent aussi d’entraîner l’effondrement à long terme de l’écosystème de contenu. Le contraste entre Magic Newton et Humanity est particulièrement frappant : le premier a présenté un mécanisme de distribution clair durant la phase de « yap » sur Kaito, avec un retour de valeur élevé en jetons ; le second, en revanche, a vu son mécanisme déséquilibré et peu transparent provoquer une crise de confiance et des accusations de « contre-minage ». Cette injustice structurelle amplifiée par l’effet Matthew décourage fortement les créateurs périphériques et les utilisateurs ordinaires, allant jusqu’à créer une identité ironique : celle du « joueur de yap sacrificiel algorithmique ».
Encore plus important : la financialisation de l’information n’implique pas nécessairement une consolidation de la valeur. Sur les marchés d’attention ou de réputation, les contenus, personnes ou tendances « achetés » ne représentent pas forcément des signaux à valeur durable. Sans demande réelle ou scénario d’usage, dès que les incitations diminuent ou les subventions cessent, ces « actifs informationnels » financiarisés s’effondrent rapidement, créant parfois une dynamique ponzi caractérisée par « court terme spéculatif, long terme zéro ». La chute fulgurante du projet LOUD illustre parfaitement cette logique : une capitalisation boursière dépassant 30 millions de dollars le jour du lancement, tombée à moins de 600 000 dollars deux semaines plus tard — une véritable version InfoFi du « jeu de la chaise musicale ».
En outre, sur les marchés prédictifs, si le mécanisme de l’oracle manque de transparence ou est manipulé par de gros détenteurs, cela peut facilement fausser la fixation du prix de l’information. Polymarket a déjà connu plusieurs controverses dues à des « explications floues sur les règles de clôture », et en 2025, une panne massive de remboursement a éclaté suite à une faille dans le vote des oracles. Cela nous rappelle que même un mécanisme de prédiction ancré sur « des faits du monde réel » doit trouver un meilleur équilibre entre technologie et théorie des jeux.
En définitive, l’InfoFi sortira-t-il du récit antagoniste « capital financier vs attention des petits porteurs » ? Tout dépendra de sa capacité à construire un triple système de rétroaction positive : les comportements productifs soient correctement identifiés → la redistribution de la valeur soit exécutée de façon transparente → les participants de la longue traîne soient réellement motivés. Ce n’est pas seulement une question technique, mais un test d’ingénierie institutionnelle et de philosophie produit.
En résumé, les mécanismes incitatifs de l’InfoFi constituent à la fois son principal atout et sa plus grande source de risque. Dans ce marché, chaque conception d’incitation peut déclencher une révolution de l’information… ou provoquer un effondrement de la confiance. Seulement quand le système d’incitation cessera d’être un simple jeu de trafic et d’airdrop, pour devenir une infrastructure fondamentale capable d’identifier les signaux réels, de récompenser les contributions de qualité et de former un écosystème cohérent, l’InfoFi pourra véritablement franchir le pas d’une « économie de gadget » à une véritable « finance cognitive ».
IV. Analyse de projets emblématiques et directions à surveiller
L’écosystème InfoFi présente actuellement un paysage florissant et en rotation rapide, où différents projets, suivant le chemin central « information → incitation → marché », développent des paradigmes produits et des stratégies de croissance différenciés. Certains ont déjà validé leur modèle commercial, devenant des points d’ancrage clés du récit InfoFi ; d’autres restent en phase de validation conceptuelle, cherchant encore des percées dans l’éducation des utilisateurs et l’optimisation des mécanismes. Au milieu de cette diversité, nous proposons ici une analyse de cinq directions représentatives et présentons les groupes prometteurs à suivre de près.
1. Marchés prédictifs : Polymarket + Upside
Polymarket est l’un des projets les plus matures et emblématiques de l’écosystème InfoFi. Son modèle repose sur l’achat et la vente de parts de contrats en USDC selon différents résultats d’événements réels, permettant ainsi une tarification collective des anticipations. Pourquoi Vitalik l’a-t-il qualifié de « prototype de la finance de l’information » ? Non seulement parce que sa logique commerciale est claire et sa conception financière robuste, mais surtout parce qu’il commence à exercer une « fonction médiatique » dans le monde réel — par exemple, durant l’élection présidentielle américaine de 2024, les probabilités de victoire affichées sur Polymarket ont souvent surpassé celles des sondages traditionnels, suscitant débats et partages, y compris de la part de Musk.
Avec la collaboration officielle entre Polymarket et X, sa croissance utilisateur et sa visibilité des données s’amplifient davantage, positionnant le projet comme un « super hub » fusionnant opinion sociale et tarification de l’information. Toutefois, Polymarket fait toujours face à des défis : risques réglementaires (CFTC l’a déjà ciblé à plusieurs reprises), controverses autour des oracles, et faible participation sur des sujets de niche.
En comparaison, Upside mise sur la prédiction sociale, un nouveau projet soutenu par des capitaux prestigieux comme Arthur Hayes. Il tente de marchandiser la prédiction de contenu via un mécanisme de votes (likes), permettant aux créateurs, lecteurs et votants de partager les revenus. Upside met l’accent sur une interaction légère, un accès facilité et une expérience utilisateur dé-financiarisée, explorant ainsi un modèle de fusion entre InfoFi et plateforme de contenu. À surveiller : ses performances futures en termes de rétention utilisateur et de maintien de la qualité du contenu.
2. Direction « Yap-to-Earn » : Kaito AI + LOUD
Kaito AI est l’une des plateformes les plus représentatives du modèle « Yap-to-Earn », et actuellement le projet InfoFi avec le plus grand nombre d’utilisateurs — plus d’un million inscrits, plus de 200 000 « Yappers » actifs. Son innovation réside dans l’utilisation d’algorithmes d’IA pour évaluer la qualité, l’interactivité et la pertinence des publications des utilisateurs sur X (ex-Twitter), attribuant ainsi des « Yaps » (points), et distribuant des jetons ou des récompenses via des classements et partenariats projets.
Le modèle Kaito forme une boucle fermée : les projets utilisent des jetons pour inciter la propagation communautaire, les créateurs rivalisent pour capter l’attention via leurs contenus, et la plateforme contrôle la diffusion et l’ordre via ses données et modèles d’IA. Mais avec la croissance exponentielle des utilisateurs, Kaito fait face à des problèmes structurels : pollution des signaux, prolifération de robots, controverses sur la répartition des points. Le fondateur de Kaito a récemment lancé des itérations algorithmiques et des optimisations communautaires pour répondre à ces enjeux.
Quant à LOUD, c’est le premier projet à avoir utilisé le classement « Yap-to-Earn » pour une IAO (Initial Attention Offering). Avant son lancement, il a monopolisé 70 % de l’attention sur le classement Kaito via des activités de « yap ». Bien que sa stratégie d’airdrop ait généré un fort écho social à court terme, la chute vertigineuse du prix du jeton par la suite a conduit la communauté à le qualifier de « récolte type chaise musicale ». L’ascension et la chute de LOUD montrent que le secteur « Yap-to-Earn » est encore en phase d’essai, nécessitant un approfondissement de la maturité des mécanismes et de l’équité des incitations.
3. Finance de la réputation : Ethos + GiveRep
Ethos représente actuellement l’essai le plus systématique et le plus décentralisé dans le domaine de la finance de la réputation. Son principe central est de construire un « score de crédit » vérifiable sur la blockchain, générant des notes non seulement à partir des historiques d’interaction et des commentaires, mais aussi en introduisant un « mécanisme de garantie » : les utilisateurs peuvent staker de l’ETH pour endosser autrui, assumant un certain risque, formant ainsi un réseau de confiance typique du Web3.
Une autre innovation majeure d’Ethos est d’avoir lancé un marché spéculatif sur la réputation, permettant aux utilisateurs de « miser à la hausse ou à la baisse » sur la réputation d’autrui, créant ainsi un nouvel outil financier — la monétisation de la confiance. Ce mécanisme ouvre des perspectives d’intégration future entre notation de réputation, marchés de prêt, gouvernance DAO et identification d’identité sociale. Toutefois, son système par invitation freine la croissance rapide des utilisateurs. L’enjeu clé pour l’avenir sera de réduire les barrières d’entrée et d’améliorer la résistance aux attaques Sybil.
Comparé à Ethos, GiveRep est plus léger et communautaire. Son mécanisme consiste à noter les créateurs et commentateurs en mentionnant @compte_officiel, avec un nombre limité de commentaires par jour, s’appuyant sur l’écosystème actif de X. Ce modèle convient bien aux projets souhaitant tester de manière légère la viralité sociale et la notation de réputation, et peut servir de base de confiance pour des mécanismes futurs de poids de gouvernance ou d’airdrops.
4. Marchés d’attention : Trends + Noise + Backroom
Trends est une plateforme explorant la « capitalisation du contenu ». Elle permet aux créateurs de transformer leurs posts X en « Trend » négociable, fixant une courbe de transaction, et permet aux membres de la communauté d’acheter pour miser sur la popularité du post, tandis que le créateur perçoit une commission. Elle transforme de façon innovante un « post viral » en actif liquide, typique d’une tentative de « financiarisation sociale ».
Noise, quant à lui, est une plateforme de futures sur l’attention basée sur MegaETH, permettant aux utilisateurs de parier sur l’évolution de la popularité d’un sujet ou projet. C’est un terrain direct de spéculation sur l’attention. Pendant sa phase de test fermé (accès par code), certains de ses modèles prédictifs ont déjà montré une capacité précoce de découverte de marché. S’il intègre ultérieurement des modèles d’IA pour prévoir les tendances de popularité, il pourrait devenir un outil « baromètre » au sein de l’écosystème InfoFi.
Backroom incarne un produit InfoFi axé sur « paiement pour déverrouiller + filtrage de contenu à haute valeur ». Les créateurs publient du contenu de qualité derrière un seuil de jetons, les utilisateurs achètent une « clé » pour y accéder, et cette clé elle-même acquiert liquidité et volatilité, formant ainsi une boucle financière du contenu. Dans un contexte où le NoiseFi domine, ce modèle mise sur la « réduction du bruit, sélection du signal », devenant progressivement un nouvel outil pour les créateurs de savoir.
5. Plateformes d’analyse de données et d’agents IA : Arkham + Xeet + Virtuals
L’Arkham Intel Exchange est devenu synonyme de la financialisation de l’intelligence on-chain : il permet aux utilisateurs de lancer des primes pour inciter des « détectives on-chain » à révéler l’identité de certaines adresses. Logique similaire aux marchés d’intelligence traditionnels, mais pour la première fois décentralisée et négociable. Malgré les polémiques (atteintes à la vie privée, chasses aux sorcières), il a établi le paradigme de base pour les InfoFi spécialisés dans l’analyse de données.
Xeet, bien qu’encore non publié, a vu son fondateur Pons annoncer publiquement vouloir créer le « filtre anti-bruit » de l’InfoFi, en intégrant le système de réputation Ethos, des recommandations d’influenceurs, des contenus privés, etc., pour bâtir un marché de signaux plus authentique et dépourvu de spam — une réponse directe aux problèmes de bruit du « Yap-to-Earn ».
L’innovation de Virtuals réside dans l’introduction d’agents IA comme nouveaux acteurs de l’InfoFi : en lançant des tâches, réalisant des évaluations, produisant des données d’interaction, il injecte une « productivité non humaine » dans l’écosystème. Sa phase « Yap-to-Earn » lors du lancement Genesis, liée à Kaito, illustre aussi la tendance croissante d’interconnexion entre projets InfoFi.
V. Tendances futures et perspectives de risques : l’attention peut-elle devenir de l’« or nouveau » ?
Dans les eaux profondes de l’économie numérique, l’information n’est plus rare, mais l’information utile et l’attention fiable deviennent de plus en plus précieuses. Dans ce contexte, de nombreux professionnels qualifient l’InfoFi de « prochain moteur narratif », voire d’actif potentiel à l’image de l’« or nouveau ». La logique sous-jacente est claire : à une époque où la puissance de calcul de l’IA devient omniprésente et le coût du contenu tend vers zéro, ce qui manque n’est pas le contenu, mais les « signaux » capables de guider précisément l’action, et surtout l’attention authentique accordée à ces signaux. La question de savoir si l’InfoFi passera du concept à l’actif, du « stimulant vocal » à court terme à une « norme d’influence on-chain » à long terme, dépendra de l’interaction et de l’évolution entre trois grandes tendances et trois grands risques.
Premièrement, la fusion profonde entre l’IA et les marchés prédictifs ouvrira l’ère du « capital de raisonnement ». La combinaison actuelle entre Polymarket, X et Grok a déjà mis en œuvre ce modèle : opinion publique en temps réel + analyse IA + résultat de pari réel, formant une boucle vertueuse entre efficacité, authenticité et retour de marché. Les futurs projets InfoFi qui pourront utiliser l’IA pour la modélisation d’événements, l’extraction de signaux et la tarification dynamique amélioreront considérablement la crédibilité des marchés prédictifs dans la gouvernance, la vérification d’informations ou les stratégies de trading. Par exemple, les DAO de type Futarchy pourraient un jour utiliser une combinaison IA + marché prédictif pour définir leurs politiques.
Deuxièmement, la convergence entre réputation, attention et propriétés financières déclenchera une explosion des systèmes de crédit décentralisés. Les explorations actuelles des projets de réputation InfoFi (comme Ethos, GiveRep) construisent progressivement un « score de réputation » sur la blockchain, sans intermédiaire tiers. À l’avenir, ces scores pourraient devenir la base du droit de vote dans les DAO, de la garantie dans le DeFi, ou de la priorité dans la diffusion de contenu, devenant ainsi un véritable « capital social » on-chain. S’ils parviennent à une reconnaissance interplateformes, une résistance aux attaques Sybil et une traçabilité du crédit, les systèmes de réputation basés sur l’attention pourraient passer de simples indicateurs aux actifs principaux.
Troisièmement, la tokenisation et la dérivation des actifs attentionnels représenteront la forme ultime de l’InfoFi. Les modèles actuels de « Yap-to-Earn » stagnent encore au stade de l’échange contenu/influence contre points. Un InfoFi mature devrait pouvoir transformer chaque contenu de valeur, l’« obligation d’attention » d’un influenceur, ou un groupe de signaux on-chain en actifs négociables, permettant aux utilisateurs de « miser à la hausse », « à la baisse », voire de « construire des ETF ». Cela donnerait naissance à un tout nouveau marché financier : des Meme Token basés sur des récits, aux actifs dérivés fondés sur la dynamique de l’attention.
Mais parallèlement, pour que l’InfoFi devienne véritablement durable, il doit surmonter trois risques structurels.
Premièrement, une conception mécanique imparfaite risque de faire proliférer les « pièges du yap ». Si l’incitation favorise trop la « quantité au détriment de la qualité », si les algorithmes de plateforme manquent de transparence, ou si les attentes d’airdrop sont irrationnelles, alors le projet connaîtra un pic d’engagement initial suivi d’un effondrement brutal de l’attention, reproduisant ainsi le destin tragique du SocialFi : « l’airdrop est le sommet ». Par exemple, LOUD a attiré les utilisateurs initialement via le classement Yap, mais après le lancement du jeton, sa capitalisation et son engagement ont chuté, révélant un écosystème dépourvu de mécanismes à long terme.
Deuxièmement, l’effet Matthew exacerbé risque de fragmenter l’écosystème. Actuellement, les données de la plupart des plateformes de « yap » montrent que plus de 90 % des récompenses vont aux 1 % d’utilisateurs les plus actifs. Les utilisateurs de la longue traîne ne tirent aucun bénéfice des interactions, ne parviennent pas à percer la couche des influenceurs, et finissent par se retirer. Si cette structure ne peut être rompue par des mécanismes de pondération par réputation ou de fluidité du crédit, elle affaiblira la volonté de participation, transformant l’InfoFi en un autre système oligarchique « platformisé ».
Troisièmement, le double dilemme du risque réglementaire et de la manipulation de l’information. Pour les nouveaux produits comme les marchés prédictifs, les échanges de réputation ou la spéculation sur l’attention, aucune cadre réglementaire global n’existe encore. Dès qu’une plateforme touche au jeu d’argent, aux transactions internes, à la publicité mensongère ou à la manipulation de marché, elle risque fortement une intervention sévère des autorités. Par exemple, Polymarket a subi des enquêtes conjointes de la CFTC et du FBI aux États-Unis, tandis que Kalshi a réussi à se différencier grâce à sa conformité. Cela signifie que les projets InfoFi doivent intégrer dès le départ un « chemin ami de la réglementation » pour éviter de basculer dans l’illégalité.
En résumé, l’InfoFi n’est pas simplement le prochain protocole de diffusion de contenu, mais une nouvelle tentative de financialisation de l’attention, de l’information et de l’influence. Il remet en cause le modèle traditionnel de captation de valeur par les plateformes, et constitue une expérience collective autour de l’idée que « chacun peut être un découvreur d’alpha ». L’InfoFi deviendra-t-il l’« or nouveau » du monde Web3 ? Tout dépendra de sa capacité à trouver la solution optimale entre mécanismes équitables, conception incitative et cadre réglementaire, transformant ainsi le « dividende de l’attention » d’un butin pour quelques-uns en un actif accessible à tous.
VI. Conclusion : la révolution n’est pas terminée, l’InfoFi requiert un optimisme prudent
L’apparition de l’InfoFi marque une nouvelle étape de l’évolution cognitive du monde Web3, après les cycles du DeFi, des NFT, du GameFi, etc. Il tente de répondre à une question fondamentale longtemps ignorée : dans un monde saturé d’information, où le contenu est gratuit et les algorithmes omniprésents, qu’est-ce qui devient vraiment rare ? La réponse est : l’attention humaine, les signaux authentiques, et les jugements subjectifs fiables. C’est exactement ce que l’InfoFi cherche à valoriser, à inciter et à structurer en marché.
En un sens, l’InfoFi constitue une « révolution inversée » du système traditionnel de l’économie de l’attention — non plus laisser les plateformes, géants technologiques et annonceurs s’approprier les dividendes des données et du trafic, mais tenter, via la blockchain, la tokenisation et les protocoles d’IA, de redistribuer la valeur de l’attention aux véritables créateurs, diffuseurs et détecteurs. Cette redistribution structurelle donne à l’InfoFi le potentiel de transformer l’industrie du contenu, la gouvernance des plateformes, la collaboration du savoir, voire les mécanismes d’opinion publique.
Toutefois, le potentiel ne signifie pas la réalité. Nous devons rester prudemment optimistes.
La révolution n’est pas achevée, mais elle a commencé. L’avenir de l’InfoFi ne sera pas défini par une plateforme ou un seul secteur, mais façonné collectivement par tous les créateurs, observateurs et détecteurs d’attention. Si le DeFi fut la révolution du flux de la valeur, l’InfoFi est celle de la cognition et de la redistribution de la valeur. Sur la longue route de la décentralisation et de la suppression des intermédiaires, gardons un jugement lucide, une participation prudente, sans pour autant ignorer son potentiel à faire germer, sur le sol du prochain Web3, une nouvelle forêt narrative.
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