Bilan annuel 2025 de Crypto x IA : quelles narrations ont survécu ?
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Bilan annuel 2025 de Crypto x IA : quelles narrations ont survécu ?
L'industrie entière passe de la narration à l'infrastructure, de la spéculation à des solutions systématisées, et du battage médiatique à des produits concrets.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : 0xJeff
Traduction : TechFlow
Retour sur l’histoire du développement de la crypto et de l’IA, les récits qui survivent et prospèrent, ainsi que les perspectives de ce domaine en 2026.
2024 a été l'année où Crypto x IA a véritablement commencé à prendre son essor sur Crypto Twitter — le marché a vu émerger de nombreux agents cryptographiques intéressants, utiles et divertissants (Crypto Agents), chacun accompagné de son propre jeton.
En 2025, la spéculation autour des agents cryptographiques s’est progressivement tournée vers des applications d’intelligence artificielle réelles. L’IA décentralisée (Decentralized AI) est passée de la phase de recherche et de concept à une première étape de productivisation. L’« IA darwinienne » (Darwinian AI) est devenue la méthode privilégiée pour attirer de nouveaux talents et accélérer le développement de l’IA décentralisée. Parallèlement, DeFi x IA est devenu le segment le plus valorisé, renforçant davantage la proposition de valeur fondamentale du secteur crypto.
2026 sera l’année de Crypto AI.
Forts des efforts et expérimentations accumulés entre 2024 et 2025, nous commençons à observer les premiers signes d’un ajustement produit-marché (PMF), ainsi qu’une orientation plus claire quant à la manière dont les cryptomonnaies, la blockchain et les systèmes distribués peuvent renforcer l’intelligence artificielle.
Les récits manquant d'utilité ou de demande réelle, ou incapables de rivaliser avec les startups Web2 spécialisées dans l'IA, ont soit disparu, soit stagné (par exemple : IA x jeux, divertissement par IA, IA générative, agents vidéo/voix, flux de travail IA axés sur la productivité).
Ceux qui ont survécu se sont transformés en modèles innovants susceptibles de changer notre façon de travailler.
DeFAI est la nouvelle génération de DeFi
DeFAI (Intelligence Artificielle dans la Finance Décentralisée) a émergé début 2025 dans l'écosystème crypto, déclenchant un vaste engouement pour l'utilisation de l'IA afin d'améliorer les systèmes DeFi existants.
La première itération de produits DeFi x IA, appelée « couches d’abstraction » (Abstraction layers), permet aux utilisateurs, via une interface similaire à ChatGPT, de formuler directement le résultat souhaité.
Pour beaucoup, ce fut un moment de révélation, car la DeFi est intrinsèquement complexe — les utilisateurs doivent trouver les bons ponts pour transférer leurs actifs ou frais de gaz, comprendre le fonctionnement des principaux DEX et protocoles de prêt sur les nouvelles chaînes, et maîtriser les caractéristiques, risques et actifs sous-jacents des protocoles.
Des outils capables d’aider rapidement à atteindre ces objectifs semblaient être le premier pas idéal vers une démocratisation de la DeFi.
Malgré leur attrait théorique, l’intégration pratique a rencontré de nombreux obstacles. La plupart des solutions DeFAI présentaient de nombreuses failles ou étaient extrêmement difficiles à utiliser. Les problèmes d’interface et d’expérience utilisateur (UI/UX) étaient criants : les utilisateurs ne savaient ni quoi saisir, ni comment formuler leurs requêtes, ni même ce qui était permis ou interdit.
Ainsi, la majorité des projets ont échoué, seuls quelques rares acteurs ayant réussi à se transformer ou à persévérer.
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@HeyAnonai, autrefois l’un des principaux projets DeFAI, s’est désormais repositionné comme assistant de trading et outil de marchés prédictifs.
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@griffaindotcom n’a plus publié aucune mise à jour sur X depuis avril, laissant penser qu’il aurait disparu.
Ceux qui persistent et redoublent d’efforts :
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@AIWayfinder maintient toujours son interface terminal/de type ChatGPT, tout en étendant ses fonctionnalités à la gestion de contrats perpétuels, aux stratégies DeFi et aux prévisions.
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@bankrbot continue de se concentrer sur son rôle d’assistant co-pilote basé sur terminal, aidant les utilisateurs dans l’exécution des transactions, la recherche et l’analyse.
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@Infinit_Labs se concentre sur l'exécution de stratégies DeFi tout en introduisant des stratégies DeFi pilotées par la foule ou par des créateurs (devenant un hub où les utilisateurs peuvent sélectionner et/ou investir dans les meilleures stratégies DeFi).
La première génération de produits DeFAI n’a pas trouvé d’ajustement produit-marché (PMF) en 2025, mais certains projets pourraient réussir à aider les novices à mieux naviguer dans l’environnement on-chain.
L’échec du PMF chez cette première génération a conduit à l’émergence de la deuxième génération de projets DeFAI : les « agents autonomes de rendement » (autonomous yield agents). Le cœur de ce modèle réside dans le fait que l’utilisateur n’a plus besoin de réfléchir à la formulation de prompts, au choix de stratégie, au moment de rééquilibrage ou à la prochaine stratégie à adopter ; l’agent autonome prend en charge toutes ces tâches complexes.
Ce modèle offre une expérience « installez et oubliez » simple : l'utilisateur délègue toutes les opérations complexes à un agent intelligent personnalisé. @gizatechxyz a été le premier projet à populariser ce modèle, dotant son système d'agents de nombreuses mesures de sécurité (par exemple, un portefeuille intelligent avec des permissions prédéfinies indiquant clairement ce que l’agent peut ou ne peut pas faire, et avec quels protocoles il peut interagir. En outre, un mécanisme de clés de session permet à l’agent d’accéder uniquement aux autorisations nécessaires pendant une durée limitée pour accomplir sa tâche).
Cette fois, un premier ajustement produit-marché a été validé — Giza a réussi à gérer environ 30 millions de dollars d’actifs sous mandat (AuA, Asset under Agent), générant plus de 3 milliards de dollars de volume de transactions sur les principaux protocoles de prêt. Juste derrière, le projet de deuxième rang @ZyfAI_ a également connu une croissance significative, atteignant environ 8 millions de dollars d’AuA et près de 1,1 milliard de dollars de volume.
Toutefois, des défis subsistent. Les grands capitaux, les institutions financières et les détenteurs de fonds importants restent prudents quant à confier des centaines de millions de dollars à des agents autonomes, principalement en raison des inquiétudes liées aux « boîtes noires », aux décisions erronées potentielles (telles que les « hallucinations » de l’IA), etc.
C’est précisément dans ce contexte que la troisième génération de DeFAI a vu le jour : les « coffres-forts IA » (AI Vaults). Ce modèle exploite un groupe d’agents intelligents spécialisés pour générer et optimiser rapidement des contrats intelligents DeFi. @almanak a été le premier projet à reconnaître que cette architecture pouvait combiner les avantages des deux modèles.
Dans ce modèle, le cœur de la stratégie reste le contrat intelligent DeFi. Ces contrats sont générés en quelques minutes par les agents via une approche « vibe-code », réduisant considérablement le temps nécessaire aux analystes quantitatifs et aux allocateurs de capital pour créer des stratégies complexes. Ces contrats sont auditables, entièrement transparents, similaires aux contrats DeFi traditionnels testés depuis des années sur le marché, offrant ainsi une sécurité accrue.
Perspectives DeFAI
DeFAI évolue progressivement vers l’optimisation des systèmes d’IA au service de la DeFi, à travers plusieurs itérations principales :
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Couches d’abstraction (Abstraction layers) — abaisser les barrières d’entrée, aider les nouveaux utilisateurs intéressés par le trading et le yield farming DeFi à démarrer rapidement.
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Agents autonomes (Autonomous agents) — aider les utilisateurs à gérer des stratégies DeFi « installez et oubliez », simplifiant ainsi les processus opérationnels.
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Coffres-forts IA (AI vaults) — fournir aux allocateurs de capital on-chain des outils de construction de stratégies plus efficaces, augmentant fortement l’efficacité.
À l’avenir, ces trois directions pourraient continuer à être optimisées pour leurs groupes cibles respectifs, tandis que nous devrions également assister à une adoption progressive de ces produits par les principaux protocoles DeFi, les fournisseurs de portefeuilles, et les bourses centralisées/décentralisées (CEX/DEX), améliorant ainsi l’expérience utilisateur en matière de DeFi.
Tendances prometteuses mais encore à un stade précoce
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Agents de trading (Trading agents) : actuellement, la plupart des dApps offrent soit des fonctions d’analyse de marché, soit des IA « boîte noire » effectuant des transactions pour les utilisateurs. Aucun produit complet, bout-en-bout, allant de zéro à un, n’est encore mature. @Cod3xOrg propose la solution la plus complète, mais son interface et son expérience utilisateur (UI/UX) doivent encore être optimisées pour répondre aux besoins des utilisateurs quotidiens.
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DeFi dynamique (Dynamic Defi) : utiliser des systèmes d’apprentissage automatique pour rendre les stratégies DeFi plus dynamiques, permettant ainsi un meilleur rendement ajusté au risque. @AlloraNetwork est actuellement le seul projet explorant ce domaine, mais il en est encore à un stade très préliminaire.
L’essor, le déclin et la résurgence des agents d’IA
Le récit des agents d’IA a été lancé fin 2024 par @virtuals_io, combinant des applications/produits d’IA avec un jeton lancé équitablement (fair-launched token), entrant ainsi officiellement dans le champ de vision du public.
Ce récit est apparu au bon moment : le marché étant fatigué des jetons à faible liquidité et à forte valorisation diluée (FDV) soutenus par le capital-risque, les jetons à haute liquidité et faible FDV, lancés équitablement et associés à un bon récit, constituaient l’antidote parfait.
La première génération d’agents IA était principalement composée d’agents divertissants ou « alpha ». Par exemple, @truth_terminal a provoqué l’apparition massive d’agents IA sur X (souvent appelés « slops »), passant leur temps à bavarder et répondre aux utilisateurs. Initialement purement ludiques, ils se sont progressivement transformés en outils plus utiles (partage d’analyses de marché, d’analyses de jetons, etc.). Parmi eux, @aixbt_agent est devenu un leader, séduisant les utilisateurs par son personnage à la fois drôle et professionnel, incarnant le « dégen décentralisé ».
Avec la popularité rapide des « slops », la demande pour des cadres de développement a explosé — ces intergiciels facilitaient la création de flux de travail d’agents IA sur X. ElizaOS (anciennement AI16Z) est rapidement devenu un nom familier, lançant la plus grande vague open source d’IA jamais vue dans l’industrie crypto. Cela a favorisé l’émergence de nombreux autres agents IA, mais a aussi progressivement fatigué les utilisateurs de Crypto Twitter (CT).
En 2025, l’engouement pour les agents IA s’est dissipé, principalement en raison de leur manque d’utilité réelle et de valorisations surenchérissant.
Il convient de noter que la définition véritable d’un agent IA est un logiciel capable de :
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extraire des informations d’un environnement changeant et non structuré ;
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raisonner sur ces informations selon un objectif donné ;
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détecter des motifs dans les données et apprendre à les exploiter ;
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exécuter des actions que son propriétaire n’avait même pas envisagées.
(Remerciements à @almanak pour cette définition précise)
Les premiers produits d’agents IA n’étaient en réalité pas de véritables « agents IA », mais plutôt des flux de travail ou des applications IA conçus pour impressionner, captivant ceux qui les découvraient pour la première fois.
Mais à mesure que cette prise de conscience s’est répandue, l’attention s’est tournée vers d’autres récits : DeFAI (Finance Décentralisée + IA), DeAI (IA Décentralisée), la robotique, voire des domaines totalement extérieurs au Crypto x IA.
Les choses ont changé entre octobre et novembre 2025. La norme de paiement x402, développée par Coinbase, a commencé à attirer l’intérêt des entreprises, y compris des géants comme Google et Cloudflare. De plus en plus de développeurs Web3 ont commencé à expérimenter x402, donnant naissance à de nombreuses applications innovantes, comme l’émission de jetons via des liens x402 ou des microservices de paiement à la demande basés sur x402.
Parallèlement, la Fondation Ethereum a accru son investissement dans l’IA, et la norme ERC-8004 a gagné en popularité. Cette norme crée une « couche de confiance » décentralisée pour les agents IA autonomes, leur attribuant une identité vérifiable, une réputation et une preuve de travail, leur permettant ainsi de découvrir, collaborer et échanger de manière fiable sans institution centralisée. La Fondation Ethereum a également créé l’équipe Ethereum dAI, dédiée à soutenir les équipes d’agents IA utilisant ERC-8004.
L’émergence de x402 et d’ERC-8004 a ravivé l’enthousiasme du marché pour les agents IA, mais en raison des fluctuations du contexte macroéconomique, cette vague et la hausse du marché n’ont pas duré longtemps.
Néanmoins, @virtuals_io reste aujourd’hui le principal hub d’agents IA, bien que nous n’ayons pas encore vu d’application ou d’agent issu de ce récit atteindre une base utilisateur ou un revenu significatif.
Peut-être qu’un agent révolutionnaire émergera en 2026, peut-être pas. Selon moi, un tel agent pourrait d’abord apparaître dans d'autres récits, notamment DeFAI et DeAI.
Quoi qu’il en soit, des cadres et normes comme x402, ERC-8004 et ACP (fourni par Virtuals) façonneront l’avenir de l’économie des agents IA on-chain en 2026.
IA Décentralisée : le véritable ajustement produit-marché (PMF) de Crypto x IA
Depuis 2023 (voire plus tôt), l’IA décentralisée (DeAI, Decentralized AI) a toujours été une direction potentielle du récit Crypto x IA. Construire, via la blockchain et les jetons, des systèmes distribués où humains et machines contribuent ensemble à des tâches et ressources partagées, représente un potentiel énorme.
Dans la réalité, de nombreuses ressources sont sous-utilisées :
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Les GPU, cartes graphiques de jeu, dispositifs périphériques (ordinateurs portables professionnels, téléphones) peuvent être inactifs plus de la moitié du temps ;
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Les ingénieurs et scientifiques des données en Inde, au Pakistan, aux Philippines, bien que talentueux, manquent souvent d'accès aux grandes entreprises technologiques ou laboratoires d'IA de pointe ;
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Les investisseurs du monde entier souhaitent soutenir les jeunes entreprises et stimuler l'innovation IA de la prochaine génération, mais n’ont pas toujours accès aux sociétés de YC (Y Combinator) ou de la Silicon Valley.
C’est là qu’intervient l’IA décentralisée. Grâce à une couche de coordination et des écosystèmes « d’IA darwinienne » (Darwinian AI ecosystems), diverses ressources sont intégrées, permettant aux parties prenantes de contribuer, chacune à sa manière, au développement d’une IA open source et décentralisée.
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Un développeur pakistanais peut entraîner le modèle de prédiction des prix d’ETH le plus précis et en tirer une récompense substantielle ;
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Un investisseur islandais peut participer au financement d’une startup valorisée à 20 millions de dollars, spécialisée dans l’apprentissage par renforcement ;
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Un joueur mongol peut mettre à disposition son GPU inutilisé pour entraîner des modèles d’IA.
Les exemples sont innombrables.
2025 a été une année de progrès majeurs pour l’IA décentralisée (DeAI). Des dizaines de publications scientifiques et d’expérimentations ont émergé dans les domaines de l’entraînement décentralisé, de l’apprentissage par renforcement, de l’apprentissage fédéré, de la confidentialité, de la validation, de la sécurité, etc. @MessariCrypto a réalisé un rapport approfondi, « État de l’IA 2025 », sur ces avancées — à consulter si vous ne l’avez pas encore lu.
Les points forts de cette année
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Bittensor (@opentensor) consolide son leadership dans l’écosystème IA décentralisé
Bittensor a consolidé sa position de leader de l’écosystème IA décentralisé, devenant un lieu de rassemblement crucial pour de nombreuses startups IA uniques (sous-réseaux). Il compte désormais 128 sous-réseaux, chacun innovant dans un domaine différent. Grâce à des mécanismes d’incitation coordonnés, Bittensor subventionne les dépenses opérationnelles et capitalistiques du développement IA, stimulant ainsi l’innovation. Son idée d’« IA darwinienne » (stimuler le développement par la compétition et l’innovation) est devenue une source d’inspiration pour de nombreux autres projets.
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L’apprentissage par renforcement (RL) décentralisé atteint l’échelle
La technologie d’apprentissage par renforcement décentralisé s’est révélée applicable à grande échelle. L’apprentissage par renforcement est généralement utilisé pour optimiser les modèles, les rendant plus intelligents grâce à l’auto-apprentissage et aux parties contre soi-même. Plusieurs laboratoires d’IA décentralisés, comme @gensynai, @NousResearch, @PrimeIntellect, @Gradient_HQ et @Pluralis, ont réalisé des progrès dans ce domaine. Une fois commercialisée, cette technologie pourrait offrir aux entreprises des solutions hautement intelligentes et spécialisées, par exemple pour les agents commerciaux/services clients, logistique/chaîne d’approvisionnement, juridique, finance, etc.
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Renforcer la transparence et la conformité de l’IA
Pour que les entreprises, gouvernements et institutions financières traditionnelles puissent faire confiance à l’IA, celle-ci doit cesser d’être une « boîte noire » et devenir un outil plus déterministe et conforme aux réglementations. Les technologies suivantes sont progressivement adoptées :
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TEE (Environnement d'exécution sécurisé) pour la sécurité matérielle (@PhalaNetwork) ;
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Technologies de vérification des sorties IA, telles que zkML, opML, EigenAI (@eigencloud) ;
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Technologies de données privées et calcul confidentiel (@vana) ;
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Apprentissage fédéré (@flock_io), entraînant l’IA tout en préservant la localisation et la confidentialité des données.
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L’émergence des systèmes multi-agents (Swarm)
La montée des systèmes multi-agents augmente le besoin de coordination et d’orchestration. Des normes comme MCP (protocole de communication multi-agents) facilitent l’intégration, tandis que des couches d’orchestration permettent à plusieurs agents de coopérer pour fournir des flux de travail IA plus complexes aux utilisateurs. Des projets comme @questflow et @openservai poussent dans cette direction.
Toutes ces avancées pointent vers un avenir où, que ce soit pour des cas d’usage spécifiques ou des applications natives crypto (comme DeFi, trading, prédictions, opérations on-chain), les exécutions seront plus sûres, plus efficaces et évolutives. Les vulnérabilités de l’IA, les risques de perte de contrôle et les « hallucinations » seront considérablement réduits.
Perspectives de l’IA décentralisée (DeAI)
De plus en plus de startups de Y Combinator (YC) et de la Silicon Valley choisissent de développer des modèles open source et d’adopter le calcul décentralisé — une tendance qui s’accélère. Des fournisseurs de services d’inférence comme @chutes_ai traitent déjà des milliards de jetons chaque jour, une tendance destinée à se poursuivre en 2026.
L’IA décentralisée favorisera la naissance d’agents IA commercialisables et adaptés aux entreprises traditionnelles.
De plus, ses infrastructures soutiendront la croissance des agents de yield farming, de trading et de prédictions, devenant ainsi un pilier central pour les protocoles DeFi, les plateformes de marchés prédictifs, les bourses centralisées (CEX) et les portefeuilles grand public.
Pour approfondir votre compréhension de l’IA décentralisée, lisez ces articles :
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Du closed AI à l’open source AI, puis à l’IA décentralisée ➔ les tendances qui propulsent DeAI
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Comment l’IA décentralisée peut-elle concurrencer l’IA centralisée ➔ entraînement décentralisé et apprentissage par renforcement (RL)
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L’économie d’échelle de l’IA décentralisée ➔ les effets réseau de DeAI
L’essor des marchés prédictifs et de l’IA
Avec la montée des marchés prédictifs, les systèmes d’apprentissage machine trouvent un terrain d’application idéal — non seulement pour prédire les résultats d’événements, mais aussi pour parier directionnellement sur ces marchés et fournir de la liquidité.
Ce dernier usage gagne en popularité. Plusieurs sous-réseaux de Bittensor, tels que @sportstensor, @SynthdataCo, @webuildscore et @sire_agent, développent des systèmes ML capables de : prédire les prix du BTC, ETH, SOL, etc. ; créer des produits de coffres de rendement sur marchés prédictifs, plaçant des paris et générant des gains pour les utilisateurs.
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Sportsensor : est devenu plus tôt cette année fournisseur officiel de liquidité/market maker sur @Polymarket, se concentrant sur les marchés sportifs et e-sportifs.
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Synth : a publiquement parié sur Polymarket, réalisant en seulement deux mois un retour supérieur à 20x, passant de 3 000 $ à 60 000 $, grâce à des signaux de prédiction précis.
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Sire : via son produit de coffre de rendement sur marchés prédictifs, génère un rendement hebdomadaire de 5 % à 10 %.
Nous constatons également de plus en plus de projets d’IA darwinienne s’engageant dans ce domaine, explorant une intégration profonde entre marchés prédictifs et intelligence artificielle.
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@AlloraNetwork : rendre la DeFi plus dynamique
AlloraNetwork utilise des systèmes ML fournis par un réseau de contributeurs pour prédire les prix des actifs et leur volatilité. Ces modèles de prix et de volatilité peuvent être intégrés dans des contrats intelligents, devenant ainsi des oracles IA (AI Oracle), permettant des ajustements dynamiques de stratégies basées sur des prévisions. Par exemple :
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Stratégies cycliques automatiques d’ajout et de retrait d’effet de levier ;
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Stratégies CLAMM gérées par IA (market-making à liquidité concentrée) ;
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Stratégies delta neutres (couverture de risque). Ces fonctionnalités améliorent considérablement la flexibilité et l’efficacité de la DeFi.
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@crunchDAO : la face fournisseuse de l’IA darwinienne
crunchDAO se concentre sur la fourniture de l’IA darwinienne, attirant des ingénieurs, data scientists et talents de haute qualité pour participer et contribuer aux sous-réseaux ML (comme Synth). En exploitant et optimisant ces sous-réseaux, il pousse plus loin les capacités prédictives de l’IA.
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@FractionAI_xyz : améliorer les agents IA par la compétition
FractionAI utilise des environnements de compétition réels pour affiner et étendre les capacités des agents IA spécialisés. Ils ont lancé des « Spaces » centrés sur les agents, véritables jeux permettant aux agents d’IA de s’améliorer continuellement. Les projets les plus célèbres incluent :
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ALFA : les humains peuvent parier sur des duels entre agents de trading ;
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StableUp : agents IA dédiés au yield farming de stablecoins.
Au-delà de l’essor des marchés prédictifs, les compétitions de Bittensor et celles de @the_nof1 en matière de trading ont également injecté une forte impulsion dans ce domaine, accélérant davantage la croissance de prediction market x AI.
Perspectives de prediction market x AI
Avec l’évolution des grands modèles linguistiques (LLMs) et des flux de travail IA, les terminaux IA, le copy-trading sur marchés prédictifs, les outils d’analyse de données et de signaux deviendront plus courants. Ces outils simplifieront grandement la recherche et l’accès à l’information, offrant un avantage accru (edge) aux traders de marchés prédictifs. @Polysights reste le leader dans l’extraction de signaux internes.
Les API des marchés prédictifs, ainsi que des produits de coffres de rendement permettant aux utilisateurs de « configurer et gagner automatiquement » d’un simple clic, deviendront plus largement disponibles, offrant davantage d’opportunités d’essai.
Malgré un avenir prometteur, les marchés prédictifs font face à deux défis majeurs :
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Faible liquidité : la taille des marchés prédictifs est petite, la liquidité rare ;
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Érosion de l’avantage : lorsque la taille des paris augmente, l’avantage disparaît rapidement.
Par conséquent, les systèmes ML spécialisés dans l’arbitrage et la fourniture de liquidité (par exemple, minage de liquidité via ordres à cours limité sur les marchés Oui/Non) pourraient devenir les produits les plus performants sur les marchés prédictifs en 2026. À mesure que ces marchés attirent de gros capitaux, la valeur des récompenses en points et des airdrops méritera d’être exploitée, à l’image des débuts de Hyperliquid sur le marché des contrats perpétuels.
L’avenir de l’IA décentralisée et de la finance
Dans tous les domaines, la même tendance se dessine — les récits qui survivent sont ceux qui disposent de vrais utilisateurs, d’une utilité concrète et d’une adéquation économique.
L’IA dans la finance décentralisée (DeFAI) va progressivement mûrir, évoluant vers une architecture en trois couches :
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Couche d’abstraction
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Couche d’automatisation
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Couche de création de stratégies pilotée par des agents IA
Elle deviendra discrètement la porte d’entrée et la couche d’exécution pour des millions d’utilisateurs vers la finance on-chain, la plupart ne réalisant même pas qu’ils utilisent de la technologie crypto.
Les agents IA, auparavant surenchérés, renaîtront sous la forme d’acteurs économiques vérifiables.
Cette transformation est rendue possible par des normes qui confèrent aux agents IA une identité, une réputation et un comportement déterministe, actuellement développées et soutenues activement par la Fondation Ethereum, Coinbase, Google, Cloudflare, etc.
L’IA décentralisée (DeAI) reste le pilier structurel le plus important. Les réseaux capables de se distinguer dans les domaines suivants seront les gagnants à long terme :
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Coordination efficace des ressources de calcul
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Attraction et fidélisation des talents mondiaux en développement
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Vérification des résultats et de leur origine
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Fiabilité de niveau entreprise
Avec la profondeur croissante du marché, l’optimisation continue des outils, et la liquidité pilotée par l’apprentissage machine devenant une source de revenus durable, prediction market x AI continuera de s’étendre. Toutefois, la contrainte de liquidité et l’érosion de l’avantage resteront des défis fondamentaux pour tout participant cherchant à agrandir son capital.
Pris dans leur ensemble, ces développements montrent que l’industrie passe progressivement du récit à l’infrastructure, de la spéculation à des solutions systémiques, de la surenchère au produit réel. 2026 marquera l’année zéro où les produits natifs crypto x IA deviennent véritablement indispensables.
Si vous êtes nouveau dans Crypto x IA, je vous recommande de lire ce guide pour débutants afin de vous familiariser rapidement avec les dernières évolutions de ce domaine.
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