Inventaire : 11 scénarios de convergence entre l'intelligence artificielle et les cryptomonnaies
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Inventaire : 11 scénarios de convergence entre l'intelligence artificielle et les cryptomonnaies
Espérons que cela ouvre davantage de discussions dans le secteur : ce qui est réalisable, quels défis restent à résoudre, et comment l'avenir pourrait évoluer.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu et Matt Gleason
Traduction : Aki Wu, Blockchain de Wu Shuo
La structure économique d'Internet est en train de changer. Alors que les réseaux ouverts s'effondrent progressivement en une simple « barre de prompt », nous devons nous demander : l'IA va-t-elle rendre Internet plus ouvert, ou nous enfermer dans un labyrinthe aux nouveaux murs payants ? Et qui contrôlera Internet à l'avenir — les grandes entreprises centralisées, ou de vastes communautés d'utilisateurs ?
C’est là qu’intervient la cryptographie. Nous avons déjà abordé à plusieurs reprises par le passé les intersections entre IA et crypto, mais pour résumer brièvement : la blockchain est une manière de repenser l’architecture des services et des réseaux Internet afin de construire des systèmes décentralisés, neutres, fiables et « possédés » par les utilisateurs. En redéfinissant les incitations économiques sous-jacentes aux systèmes actuels, la blockchain contrebalance la tendance croissante à la centralisation au sein des systèmes d’IA, favorisant ainsi un Internet plus ouvert et plus résilient.
L'idée selon laquelle « la crypto peut aider à créer de meilleurs systèmes d’IA, et inversement » n'est pas nouvelle — mais elle a longtemps manqué de clarté. Certains domaines d'intersection (comme la vérification de l'« identité humaine » dans un contexte d'explosion des systèmes d'IA à faible coût) attirent déjà de nombreux développeurs et utilisateurs. D'autres cas d'utilisation pourraient toutefois prendre des années, voire des décennies, avant de se concrétiser. Cet article présente donc 11 scénarios concrets où IA et crypto se croisent, dans l'espoir d'ouvrir davantage le débat : quels cas sont réalisables, quels défis restent à surmonter, et comment cela pourrait évoluer à l'avenir.
Tous ces scénarios reposent sur des technologies actuellement en développement — allant du traitement de micro-paiements massifs à la préservation du contrôle humain dans la relation future avec l’IA.
1. Introduire des données persistantes et du contexte dans les interactions avec l’IA
Scott Duke Kominers : L’IA générative repose fondamentalement sur les données, mais dans de nombreux cas, le « contexte » — c’est-à-dire l’état et les informations contextuelles liées à l’interaction — est tout aussi crucial, voire plus encore que les données elles-mêmes.
Dans un monde idéal, les agents, interfaces de modèles linguistiques (LLM), ou autres applications d’IA, devraient pouvoir se souvenir de nombreuses informations personnelles : types de projets en cours, habitudes de communication, langages de programmation préférés, etc. En réalité, les utilisateurs doivent souvent recréer ce contexte à chaque fois — non seulement lorsqu'ils lancent une nouvelle session dans une même application (par exemple, ouvrir une nouvelle fenêtre ChatGPT ou Claude), mais surtout lorsqu’ils basculent d’un système d’IA à un autre.
Pour l’instant, le contexte d’une application d’IA générative ne peut presque jamais être transféré vers une autre.
Grâce à la blockchain, les systèmes d’IA peuvent stocker les éléments clés du contexte sous forme d’actifs numériques persistants, qui peuvent être chargés au début d’une session et migrer sans heurt entre différentes plateformes d’IA. De plus, puisque la « compatibilité ascendante » (forwards-compatible) et l’« interopérabilité garantie » sont des caractéristiques fondamentales des protocoles blockchain, cette technologie pourrait bien être la seule solution systémique à ce problème.
Un cas d’usage immédiat se trouve dans les jeux et les médias pilotés par l’IA, où les préférences utilisateur (difficulté, disposition des touches, etc.) peuvent persister à travers différents environnements. Mais le véritable potentiel réside dans les usages cognitifs — où l’IA doit comprendre les connaissances, méthodes d’apprentissage et compétences de l’utilisateur — ainsi que dans des cas professionnels spécialisés comme l’assistance à la programmation. Bien que certaines entreprises aient développé des outils d’IA personnalisés intégrant un « contexte global », ces données restent difficiles à transférer entre différents systèmes d’IA utilisés au sein d’une même organisation.
Les organisations commencent tout juste à percevoir pleinement ce problème. La solution la plus proche aujourd’hui est celle des bots personnalisés dotés d’un contexte fixe et persistant. Toutefois, une certaine portabilité du contexte entre utilisateurs commence à apparaître hors chaîne (off-chain) ; par exemple, sur la plateforme Poe, les utilisateurs peuvent louer leurs propres bots personnalisés à d’autres utilisateurs.
En déplaçant ce type d’activité sur chaîne (on-chain), les systèmes d’IA avec lesquels nous interagissons pourraient partager une couche de contexte composée des éléments essentiels de notre comportement numérique. L’IA pourrait instantanément comprendre nos préférences, permettant un réglage fin et une optimisation de l’expérience. Inversement, des mécanismes tels que les registres de propriété intellectuelle sur chaîne, si autorisés à référencer des contextes persistants, pourraient donner naissance à de nouveaux marchés plus complets autour des prompts et des modules d’information — par exemple, permettre aux utilisateurs de monétiser directement leurs compétences professionnelles sous forme de licences, tout en conservant le contrôle de leurs données.
Bien sûr, à mesure que la capacité de partage du contexte s’améliorera, de nouveaux cas d’usage et possibilités imprévues émergeront.
2. Un système d’identité universel pour les agents
Sam Broner : L’identité — l’enregistrement normalisé de « qui est quoi » — constitue l’infrastructure fondamentale soutenant les systèmes modernes de découverte, d’agrégation et de paiement numériques. Toutefois, comme les plateformes gardent cette « infrastructure de base » verrouillée en interne, les utilisateurs n’y accèdent généralement que via une interface produit finale. Par exemple, Amazon attribue des identifiants (comme ASIN ou FNSKU) aux produits, les regroupe dans une interface unique, et facilite leur découverte et achat ; Facebook fonctionne de façon similaire : l’identité utilisateur détermine le contenu de son fil d’actualité, et sert de base à la découverte de contenus variés, y compris les annonces du Marketplace, les publications organiques et les publicités.
Avec l’évolution rapide des Agents d’IA, cette situation est sur le point de changer. De plus en plus d’entreprises utilisent des agents pour le service client, la logistique ou les paiements, et leurs plateformes ne seront plus des « applications à interface unique », mais des entités distribuées sur plusieurs canaux, accumulant un contexte profond et exécutant davantage de tâches autonomes. Toutefois, si l’identité d’un agent est liée à une seule plateforme ou marché, il sera difficile à utiliser dans d’autres environnements critiques, comme un fil de discussion email, un canal Slack ou l’intérieur d’un autre produit.
Les agents ont donc besoin d’un « passeport numérique » unique et portable. Sans cela, il est impossible de savoir comment payer un agent, de vérifier sa version, de consulter ses capacités, d’identifier pour qui il agit, ou de suivre sa réputation à travers les applications et plateformes. Le système d’identité d’un agent doit combiner portefeuille, registre d’API, journal des modifications et preuve de réputation sociale, afin que toute interface (email, Slack, ou autre agent) puisse le reconnaître et interagir avec lui de manière cohérente.
Sans cet « élément primitif d’identité » partagé, chaque intégration système devrait reconstruire cette infrastructure depuis zéro ; la découverte de contenu resterait fragile et improvisée ; et les utilisateurs perdraient régulièrement leur contexte clé en changeant de canal ou de plateforme.
Nous avons maintenant l’opportunité de concevoir l’infrastructure des agents à partir des « principes premiers ». La question est alors : comment créer une couche d’identité plus riche que les enregistrements DNS, et qui soit également neutre et fiable ? Plutôt que de recréer des plateformes monolithiques intégrant identité, découverte, agrégation et paiement, pourquoi ne pas permettre aux agents de recevoir des paiements indépendamment, de publier leurs capacités, et d’exister dans plusieurs écosystèmes sans risquer d’être verrouillés par une plateforme ?
C’est précisément là que l’intersection entre crypto et IA peut jouer un rôle clé — les réseaux blockchain offrant une composable sans permission, permettant aux développeurs de créer des agents plus puissants et des expériences utilisateur plus agréables.
En général, des solutions verticales comme Facebook ou Amazon offrent aujourd’hui une meilleure expérience utilisateur, car l'une des complexités de la création d’excellents produits consiste à coordonner parfaitement tous les composants. Toutefois, ce confort a désormais un coût croissant, particulièrement à mesure que le coût logiciel nécessaire pour créer, agréger, promouvoir, monétiser et distribuer des agents diminue, et que leur portée s’élargit.
Atteindre l’expérience utilisateur des plateformes verticales demande encore beaucoup de travail, mais une fois qu’une couche d’identité d’agent neutre et fiable sera en place, les entrepreneurs pourront véritablement « posséder leur passeport ». Cela encouragera une large expérimentation et innovation dans les modèles de distribution et la conception des interactions.
3. Une « preuve d’humanité » (Proof of Personhood, PoP) pour l’avenir
Jay Drain Jr. et Scott Duke Kominers : Avec la montée en puissance de l’IA — que ce soit via des robots interagissant sur des sites web, ou via des deepfakes et manipulations sur les réseaux sociaux — il devient de plus en plus difficile de distinguer si l’on interagit avec un vrai humain en ligne. Cette perte de confiance n’est pas une crainte hypothétique, mais une réalité actuelle. Des faux comptes automatisés sur X aux profils de rencontre robotisés, la frontière entre vrai et faux s’efface. Dans ce contexte, la « preuve d’humanité » (PoP) devient une infrastructure essentielle d’Internet.
Une façon de vérifier « que vous êtes humain » est d’utiliser une identité numérique, comme les systèmes d’authentification centralisés utilisés par des institutions telles que la TSA. Une identité numérique inclut toutes les informations qu’un utilisateur peut fournir pour prouver son identité — nom d’utilisateur, code PIN, mot de passe, ou attestations tierces (nationalité, crédibilité, solvabilité, etc.). La valeur de la décentralisation ici est claire : lorsque les données d’identité sont stockées dans un système centralisé, l’émetteur peut retirer l’accès, facturer des frais, ou même aider à la surveillance. La décentralisation renverse cette logique : c’est l’utilisateur, et non la plateforme, qui contrôle son identité, rendant celle-ci plus sécurisée et résistante à la censure.
Contrairement aux systèmes d’identité traditionnels, les mécanismes décentralisés de preuve d’humanité (comme World’s Proof of Human proposé par Worldcoin) permettent aux utilisateurs de gérer eux-mêmes leurs données d’identité, et de prouver de manière privée, neutre et fiable qu’ils sont bien des « humains ». Comme un permis de conduire — valable partout, quel que soit son lieu d’émission — une PoP décentralisée peut servir de module fondamental réutilisable sur n’importe quelle plateforme, y compris celles qui n’existent pas encore. Autrement dit, une PoP basée sur blockchain bénéficie d’une « compatibilité ascendante », car elle offre :
Portabilité : le protocole est une norme ouverte, intégrable par toute plateforme. Une PoP décentralisée peut être gérée via une infrastructure publique, et entièrement contrôlée par l’utilisateur. Elle est donc naturellement portable, et compatible avec toute plateforme actuelle ou future.
Accessibilité sans permission : les plateformes peuvent choisir librement de supporter une identité PoP, sans avoir à passer par des approbations API centralisées pouvant imposer des restrictions discriminatoires selon les cas d’usage.
Le défi principal dans ce domaine est celui de l’« adoption ». Pour l’instant, aucune application de « preuve d’humanité » (PoP) n’a été largement déployée dans le monde réel. Toutefois, nous prévoyons qu’une fois atteint un seuil critique d’utilisateurs, quelques partenaires précoces et une « application phare » stimulant la demande, l’adoption de la PoP s’accélérera fortement. Chaque application adoptant un standard d’identité numérique augmente la valeur de ce type d’ID pour les utilisateurs, ce qui incite davantage d’utilisateurs à l’adopter, et une base utilisateur plus large rend à son tour l’intégration de ce standard plus attrayante pour de nouvelles applications souhaitant vérifier l’humanité. (De plus, comme les ID sur chaîne sont conçus pour être interopérables, cet effet réseau peut se propager rapidement.)
Nous voyons déjà des applications grand public comme les jeux, les applications de rencontre ou les réseaux sociaux annoncer des collaborations avec World ID pour s’assurer que, lorsqu’un utilisateur joue, discute ou fait une transaction, il interagit bien avec un humain réel — voire avec la personne spécifique attendue. Cette année, de nouveaux protocoles d’identité sont apparus, comme le Solana Attestation Service (SAS). Bien que SAS ne soit pas lui-même une autorité d’émission PoP, il permet aux utilisateurs d’associer de manière privée des données hors chaîne (résultats KYC, certifications d’investisseurs, etc.) à un portefeuille Solana, construisant ainsi une identité décentralisée. Ces signes indiquent que le point de basculement pour une PoP décentralisée n’est peut-être plus très loin.
La preuve d’humanité (PoP) va bien au-delà du simple « blocage des robots ». Elle vise à établir une frontière claire entre les réseaux d’agents IA et les humains, permettant aux utilisateurs et aux applications de différencier les interactions « homme-machine », et ainsi de créer des expériences numériques de meilleure qualité, plus sûres et plus authentiques.
4. Infrastructure physique décentralisée (DePIN) pour l’IA
Guy Wuollet : Bien que l’IA soit un service numérique, son développement est de plus en plus limité par les infrastructures physiques. Les réseaux d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) — une nouvelle manière de construire et exploiter des systèmes du monde réel — pourraient démocratiser l’infrastructure de calcul soutenant l’innovation en IA, la rendant moins coûteuse, plus résiliente et plus résistante à la censure.
Pourquoi ? Les deux principaux goulets d’étranglement du développement de l’IA sont l’énergie et l’accès aux puces. Des systèmes d’énergie décentralisés peuvent fournir plus d’électricité, tandis que des développeurs utilisent déjà DePIN pour regrouper des puces inutilisées provenant de PC de jeu, de centres de données, ou d’autres sources. Ces équipements informatiques peuvent ensemble former un marché de calcul sans permission, créant un terrain de jeu équitable pour de nouveaux produits d’IA.
D’autres cas d’usage incluent : l’entraînement distribué et le fine-tuning de grands modèles linguistiques (LLMs), et la construction de réseaux d’inférence distribués (model inference). L’entraînement et l’inférence décentralisés peuvent réduire considérablement les coûts, car ils exploitent des ressources de calcul auparavant inactives. De plus, ces architectures sont naturellement résistantes à la censure, garantissant que les développeurs ne seront pas « mis hors ligne » ou restreints parce qu’ils dépendent de fournisseurs cloud centralisés à grande échelle (hyperscalers).
Le fait que les modèles d’IA soient concentrés entre les mains de quelques entreprises suscite depuis longtemps des inquiétudes ; les réseaux décentralisés peuvent aider à construire des systèmes d’IA moins coûteux, plus résistants à la censure, et plus évolutifs.
5. Construire l’infrastructure et les mécanismes de sécurité pour les interactions entre agents IA, fournisseurs de services et utilisateurs
Scott Duke Kominers : À mesure que les outils d’IA gagnent en capacité à traiter des tâches complexes et à exécuter des chaînes d’interactions multi-niveaux, ils auront de plus en plus besoin de collaborer entre eux de manière autonome, sans contrôle humain direct.
Par exemple, un agent IA pourrait avoir besoin de demander des données spécifiques pour un calcul, ou invoquer un autre agent spécialisé pour accomplir une tâche — comme charger un agent d’analyse statistique de construire et exécuter une simulation de modèle, ou mobiliser un agent de génération d’images pour créer du contenu marketing. Les agents IA pourront aussi apporter une grande valeur dans l’exécution complète de transactions, par exemple en remplaçant complètement l’utilisateur pour finaliser un achat : trouver et réserver un vol selon ses préférences, ou découvrir automatiquement et acheter un nouveau livre correspondant à ses goûts.
Pour l’instant, il n’existe pas de « marché universel agent-à-agent ». De telles requêtes inter-agents ne peuvent généralement être réalisées que par des appels API explicites, ou sont limitées à certains écosystèmes fermés d’agents IA, utilisés comme fonctionnalités internes.
Plus largement, la plupart des agents IA actuels fonctionnent dans des écosystèmes isolés : leurs API sont relativement fermées, et il manque des standards architecturaux communs. La technologie blockchain peut aider à établir des normes ouvertes, cruciales pour une adoption à court terme ; à long terme, cela favorise aussi la compatibilité ascendante : à mesure que de nouveaux agents apparaissent, ils peuvent tous se connecter au même réseau de base. Grâce à leur architecture interopérable, open-source, décentralisée et souvent plus facile à mettre à jour, les blockchains s’adaptent mieux aux évolutions amenées par l’innovation en IA.
Plusieurs entreprises construisent déjà des infrastructures on-chain pour les interactions entre agents. Halliday, par exemple, a récemment lancé un protocole fournissant une architecture inter-chaînes standardisée pour les flux de travail et interactions IA, avec des mécanismes de protection intégrés au niveau du protocole pour s’assurer que l’IA n’agisse pas au-delà des intentions de l’utilisateur. D’autre part, des projets comme Catena, Skyfire ou Nevermind utilisent la blockchain pour permettre le règlement automatique entre agents, rendant les paiements IA-à-IA totalement autonomes. Des systèmes similaires émergent, et Coinbase commence à fournir un support d’infrastructure pour ces développements.
6. Synchronisation des applications d’« ambiance codée » (vibe coding) par l’IA
Sam Broner et Scott Duke Kominers : La révolution de l’IA générative a rendu la création de logiciels plus facile que jamais. La vitesse de codage a augmenté de plusieurs ordres de grandeur, et surtout, le codage peut désormais se faire directement en langage naturel, permettant même aux développeurs inexpérimentés de reproduire des programmes existants ou d’en créer de nouveaux à partir de rien.
Cependant, l’aide à la programmation par IA crée en même temps une grande quantité d’« entropie » à l’intérieur et entre les programmes. Le « vibe coding » (codage par ambiance) abstrait les dépendances complexes sous-jacentes au logiciel — mais justement, lorsque les bibliothèques sources ou les entrées changent, cela peut exposer le programme à des risques fonctionnels et de sécurité. En outre, quand les gens utilisent l’IA pour créer des applications et flux de travail hautement personnalisés, l’interopérabilité avec les systèmes d’autrui devient plus difficile. En réalité, même deux programmes « vibe-coded » effectuant presque exactement la même tâche peuvent avoir une logique opérationnelle et une structure de sortie radicalement différentes.
Traditionnellement, la standardisation assurant cohérence et compatibilité reposait sur les formats de fichiers, les systèmes d’exploitation, puis plus tard sur les logiciels partagés et les intégrations API. Mais dans un monde où les logiciels évoluent, se transforment et se divisent en temps réel, la couche de standardisation doit être : largement accessible, continuellement mise à jour, et faire l’objet de confiance. En outre, l’IA seule ne suffit pas à résoudre la question des incitations — c’est-à-dire comment motiver les développeurs à construire et maintenir ces liens entre systèmes.
La blockchain peut résoudre ces deux problèmes simultanément, en fournissant une couche de synchronisation protocolisée, intégrée aux constructions logicielles personnalisées des utilisateurs, et capable de se mettre à jour dynamiquement face aux changements d’environnement, garantissant ainsi la compatibilité entre systèmes.
Dans le passé, une grande entreprise pouvait dépenser des millions de dollars auprès de consultants comme Deloitte pour personnaliser une instance Salesforce. Aujourd’hui, un ingénieur peut créer un tableau de bord personnalisé de « visualisation des données commerciales » en un seul week-end. Mais à mesure que le nombre d’applications personnalisées augmente, les développeurs auront besoin d’aide pour maintenir la synchronisation et l’utilisabilité continues de ces applications.
Cela ressemble au modèle actuel de développement des bibliothèques open source, mais avec une différence : la couche de synchronisation n’est plus basée sur des versions publiées périodiquement, mais mise à jour en continu — et accompagnée de mécanismes d’incitation. Ces deux aspects peuvent être plus facilement réalisés grâce à la cryptographie. Comme d’autres protocoles blockchain, la propriété partagée de la couche de synchronisation incite toutes les parties à investir continuellement dans son amélioration. Les développeurs, utilisateurs (et leurs agents IA), et autres acteurs peuvent être récompensés pour l’introduction, l’utilisation ou l’itération de nouvelles fonctionnalités et intégrations.
Inversement, la propriété partagée lie l’intérêt de tous les utilisateurs au succès global du protocole, créant ainsi un mécanisme de dissuasion contre les comportements déviants. Ainsi, Microsoft n’a aucun intérêt à saboter le format .docx, car cela nuirait gravement à ses utilisateurs et à sa marque ; de même, les copropriétaires d’une couche de synchronisation éviteront d’introduire du code maladroit ou malveillant, car cela minerait leur propre intérêt.
Comme toutes les architectures logicielles de standardisation précédentes, ce modèle présente un fort potentiel d’effet réseau. Avec l’« explosion cambrienne » du logiciel généré par l’IA, le nombre de systèmes diversifiés et hétérogènes devant communiquer entre eux croîtra exponentiellement. En résumé : pour que le « vibe coding » reste synchronisé, il ne peut pas compter uniquement sur l’ambiance — la cryptographie est la réponse.
7. Micro-paiements avec partage de revenus
Liz Harkavy : Les agents d’IA et des outils comme ChatGPT, Claude ou Copilot offrent aux utilisateurs un moyen plus pratique d’accéder à l’information dans le monde numérique. Mais, pour le meilleur comme pour le pire, ils sapent aussi la structure économique de l’Internet ouvert. Ce phénomène est déjà visible — par exemple, les plateformes éducatives connaissent une baisse significative de trafic à mesure que les étudiants utilisent davantage les outils d’IA ; par ailleurs, plusieurs médias américains poursuivent OpenAI pour violation de droits d’auteur. Si les incitations ne sont pas réajustées, nous risquons d’assister à une fermeture accrue d’Internet, à une multiplication des murs payants, et à une diminution continue des créateurs de contenu.
Les solutions politiques existent bien sûr, mais pendant que les procédures judiciaires avancent, des solutions techniques émergent. L’une des plus prometteuses (et techniquement la plus complexe) consiste à intégrer un mécanisme de « partage de revenus » dans l’architecture fondamentale d’Internet. Lorsqu’une action pilotée par l’IA conduit à une vente, les créateurs de contenu ayant fourni les informations influençant cette décision devraient recevoir une part des revenus. L’écosystème du marketing d’affiliation fait déjà un suivi similaire et partage des revenus ; des systèmes plus avancés pourraient automatiquement tracer tous les contributeurs le long de la chaîne d’information et les récompenser. La blockchain peut jouer un rôle clé dans le suivi de la « chaîne de provenance de l’information ».
Cependant, la mise en œuvre d’un tel système nécessite de nouvelles infrastructures — notamment : un système de micro-paiements capable de traiter des montants extrêmement faibles entre multiples sources ; des protocoles d’attribution capables d’évaluer équitablement la valeur de différentes contributions ; et un modèle de gouvernance assurant transparence et équité.
De nombreux outils blockchain existants montrent un fort potentiel, comme les rollups, les réseaux L2, les institutions financières natives à l’IA comme Catena Labs, ou encore les protocoles d’infrastructure financière comme 0xSplits, capables de transactions quasi gratuites et de fractionnements de paiement très granulaires.
La blockchain permet, via plusieurs mécanismes, de rendre possible des systèmes avancés de paiement pilotés par des agents :
Nano-paiements : pouvant être divisés entre plusieurs fournisseurs de données, permettant à une seule interaction utilisateur de déclencher automatiquement des micro-paiements à toutes les sources contributrices, exécutés par des contrats intelligents.
Contrats intelligents : pouvant déclencher automatiquement après une transaction des « paiements rétroactifs » exécutoires, offrant une compensation transparente et traçable aux sources ayant influencé la décision d’achat.
Fractionnement programmable des paiements : permettant une redistribution des revenus exécutée par le code, sans dépendre d’institutions centralisées, établissant ainsi des relations financières fiables entre agents automatisés.
Au fur et à mesure que ces technologies émergentes mûrissent, elles construiront un nouveau modèle économique pour les médias, capturant toute la chaîne de création de valeur, des créateurs aux plateformes, jusqu’aux utilisateurs.
8. Utiliser la blockchain comme registre de propriété intellectuelle et de traçabilité
Scott Duke Kominers : L’avènement de l’IA générative rend urgent l’établissement de mécanismes efficaces et programmables d’enregistrement et de traçabilité de la propriété intellectuelle (IP), à la fois pour assurer une bonne attribution, et pour soutenir de nouveaux modèles économiques autour de l’accès, du partage et de la création dérivée. Les cadres IP actuels reposent sur des intermédiaires coûteux et des mécanismes de sanction ex-post, ce qui est manifestement inadapté à une ère où l’IA peut consommer instantanément du contenu et en générer des variantes d’un clic.
Ce dont nous avons besoin, c’est d’un système d’enregistrement public et ouvert, offrant aux créateurs une preuve claire de propriété, à faible seuil d’entrée et haute efficacité — et avec lequel l’IA et d’autres applications web peuvent interagir directement. La blockchain est particulièrement adaptée à ce rôle : elle permet aux créateurs d’enregistrer leur IP sans intermédiaire, fournit une preuve de provenance immuable, et permet aux applications tierces d’identifier facilement, d’autoriser et d’interagir avec ces actifs IP.
Bien sûr, on reste prudent quant à la question générale de savoir « si la technologie peut vraiment protéger la propriété intellectuelle ». Après tout, les deux premières ères d’Internet — et même la révolution actuelle de l’IA — ont souvent correspondu à un affaiblissement de la protection de l’IP. Une raison est que de nombreux modèles économiques actuels mettent l’accent sur « l’exclusion des œuvres dérivées », plutôt que d’encourager et monétiser la création dérivée. Une infrastructure IP programmable permettrait non seulement aux créateurs, franchises et marques d’établir clairement leur propriété dans l’espace numérique, mais aussi de créer de nouveaux modèles économiques centrés sur le « partage d’IP pour l’IA générative et les applications numériques ». En un sens, cela transforme l’une des menaces que l’IA générative fait peser sur le travail créatif en une nouvelle opportunité.
Dès les débuts des NFT, nous avons vu des créateurs expérimenter de nouveaux modèles, par exemple en construisant des effets de réseau de marque via le modèle CC0 sur Ethereum, créant ainsi de la valeur durable. Récemment, nous voyons des fournisseurs d’infrastructure développer des protocoles standardisés, composable, d’enregistrement et de licence d’IP, voire lancer des blockchains dédiées (comme Story Protocol). Certains artistes commencent à utiliser des protocoles comme Alias, Neura ou Titles pour autoriser leur style et œuvres, facilitant le remix créatif. Pendant ce temps, la série de science-fiction Emergence d’Incention implique les fans dans la création commune de l’univers et des personnages, enregistrant chaque contribution via un système on-chain sur Story.
9. Des robots d’exploration web qui rémunèrent les créateurs de contenu
Carra Wu : Les agents d’IA les plus alignés avec un marché réel ne sont ni ceux dédiés à la programmation ni au divertissement, mais les robots d’exploration web — capables de naviguer autonomément sur Internet, collecter des données, et décider quels liens suivre.
Selon certaines estimations, près de la moitié du trafic Internet actuel provient déjà de sources non humaines. Ces robots ignorent souvent le fichier robots.txt — norme censée informer les robots automatisés si un site autorise ou non leur accès, mais qui n’a pratiquement aucune force contraignante — et utilisent les données collectées pour renforcer les principales lignes de défense des plus grandes entreprises technologiques. Pire encore, les sites doivent supporter les coûts de ces « invités indésirables », dépensant bande passante et ressources CPU pour répondre à une multitude de robots anonymes. En réponse, des sociétés comme Cloudflare et d’autres CDN (réseaux de diffusion de contenu) proposent des services de blocage. Tout cela forme un système de bricolage qui n’aurait jamais dû exister.
Nous avons déjà souligné que le contrat originel d’Internet — les créateurs produisent du contenu, les plateformes assurent sa diffusion — est en train de se désintégrer. Ce phénomène se reflète dans les données : au cours des douze derniers mois, les gestionnaires de sites ont massivement bloqué les robots d’IA. En juillet 2024, environ 9 % des 10 000 sites les plus visités bloquaient les robots d’IA ; aujourd’hui, ce chiffre atteint 37 %. À mesure que les gestionnaires de sites acquièrent davantage de compétences techniques et que les utilisateurs expriment plus de mécontentement, ce ratio continuera d’augmenter.
Alors, que se passerait-il si, au lieu de payer des CDN pour bloquer en masse les robots suspects, nous tentions une voie intermédiaire ? Autrement dit, les robots d’IA cesseraient de « profiter gratuitement » et paieraient pour le droit d’accéder aux données. Ici, la blockchain peut jouer un rôle : dans ce scénario, chaque agent robot détient une certaine quantité d’actifs cryptographiques, et négocie via le protocole x402 avec les « agents-gardiens » ou les protocoles de murs payants des sites web. (Bien sûr, le défi réside dans le fichier robots.txt, soit la « norme d’exclusion des robots », ancrée depuis les années 1990 dans les pratiques des entreprises Internet. Changer cela nécessiterait une collaboration massive, ou le soutien de CDN comme Cloudflare.)
Parallèlement, les utilisateurs humains peuvent prouver via World ID (voir plus haut) qu’ils sont bien des personnes réelles, et obtenir ainsi un accès gratuit. Ainsi, les créateurs de contenu et gestionnaires de sites peuvent être rémunérés dès que leurs données sont collectées par l’IA, tandis que les utilisateurs humains continuent de bénéficier d’un Internet à flux d’information libre.
10. Publicité privée, pertinente, sans être intrusive
Matt Gleason : L’IA commence à influencer notre manière de faire des achats en ligne, mais que se passerait-il si les publicités que nous voyons quotidiennement étaient réellement « utiles » ? Les gens n’aiment pas la publicité pour plusieurs raisons : les annonces non pertinentes sont du bruit pur ; en outre, toute « personnalisation » n’est pas bénéfique. La publicité ciblée, alimentée par d’énormes quantités de données consommateurs, peut sembler intrusive ; d’autres applications tentent de monétiser via des « publicités obligatoires » (comme les publicités non sautables sur les plateformes de streaming ou entre les niveaux de jeux).
La cryptographie peut aider à résoudre ces problèmes, offrant une chance de repenser le système publicitaire. Quand les agents d’IA et la blockchain sont combinés, ils peuvent personnaliser les publicités selon les préférences activement définies par l’utilisateur, rendant les annonces à la fois pertinentes et non excessivement « inquiétantes ». Plus important encore, durant ce processus, les données des utilisateurs ne sont pas exposées globalement, et ceux qui choisissent de partager leurs données ou d’interagir avec des publicités peuvent être récompensés.
Pour réaliser ce modèle, plusieurs fondations technologiques sont nécessaires :
Système de paiements numériques à
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