a16z : Trois tendances de l'intelligence artificielle en 2026
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a16z : Trois tendances de l'intelligence artificielle en 2026
La montée des agents d'intelligence artificielle exerce une « taxe invisible » sur le web ouvert, perturbant fondamentalement sa base économique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : a16z crypto
Traduction : TechFlow
Cette année, l'IA assumera des tâches de recherche substantielles
En tant qu'économiste mathématicien, au début de l'année 2025, il m'était difficile de faire comprendre à un modèle d'IA grand public le déroulement de mon travail ; mais dès novembre 2025, je pouvais déjà donner à ces modèles des instructions abstraites comparables à celles que j'adresserais à un doctorant… et parfois obtenir en retour des réponses originales et correctes. Au-delà de mon expérience personnelle, l'IA est de plus en plus utilisée dans la recherche, en particulier dans les domaines exigeant du raisonnement. Ces modèles aident directement aux découvertes scientifiques, voire résolvent seuls des problèmes complexes comme ceux du concours Putnam (peut-être l'examen de mathématiques universitaires le plus difficile au monde).
Il reste incertain dans quels domaines précis cette assistance apportera le plus de valeur, ni exactement comment elle sera mise en œuvre. Toutefois, je prévois que cette année, la recherche assistée par IA encouragera et récompensera un nouveau style de recherche « polyvalente » : centrée sur l’élaboration de relations entre idées, capable de tirer rapidement des inférences à partir de réponses encore hypothétiques.
Ces réponses peuvent ne pas être entièrement précises, mais elles orientent néanmoins la recherche dans la bonne direction (du moins selon une certaine structure topologique). Ironiquement, cela revient presque à exploiter la puissance des « hallucinations » du modèle : lorsqu’un modèle est « suffisamment intelligent », lui offrir un espace abstrait pour stimuler sa pensée peut produire des résultats dénués de sens — mais parfois aussi des découvertes révolutionnaires, tout comme les humains sont souvent plus créatifs lorsqu’ils ne suivent pas une logique linéaire ou une direction claire.
Ce type de raisonnement nécessite un nouveau style de flux de travail avec l’IA — bien plus complexe qu’une simple interaction « agent à agent », il s’agit plutôt d’un modèle de collaboration « agent imbriqué dans un agent ». Dans ce cadre, des modèles de différents niveaux aident le chercheur à évaluer les propositions des premiers modèles, afin d’en extraire progressivement l’essentiel. J’utilise déjà personnellement cette méthode pour rédiger des articles, tandis que d’autres l’appliquent à la recherche de brevets, à la création de nouvelles formes artistiques, voire (malheureusement) à la découverte de nouvelles vulnérabilités dans les contrats intelligents.
Toutefois, pour exploiter efficacement ces combinaisons d’agents imbriqués dans la recherche, nous avons besoin d’une meilleure interopérabilité entre modèles, ainsi que d’un système permettant d’identifier et de rétribuer correctement chaque contribution d’un modèle — des défis que la technologie blockchain pourrait aider à résoudre.
— Scott Kominers (@skominers), membre de l’équipe de recherche cryptographique d’a16z, professeur à la Harvard Business School
Du « Know Your Customer » (KYC) au « Know Your Agent » (KYA) : l’évolution de la vérification d’identité
Le goulot d’étranglement de l’économie des agents n’est plus l’intelligence, mais l’authentification. Dans le secteur des services financiers, le nombre d’« identités non humaines » dépasse désormais celui des employés humains de 96 fois — or, ces « identités » restent des fantômes exclus du système bancaire.
L’infrastructure clé manquante est précisément le « Know Your Agent » (KYA). De même que les humains ont besoin d’un score de crédit pour obtenir un prêt, les agents auront besoin de justificatifs cryptographiquement signés pour effectuer des transactions — des justificatifs liant chaque agent à son mandant, à ses contraintes et à ses responsabilités. Tant que cette infrastructure n’existera pas, les entreprises continueront de bloquer ces agents derrière leurs pare-feu.
Les acteurs ayant mis des décennies à construire les infrastructures KYC doivent désormais, en quelques mois seulement, trouver comment mettre en place le KYA.
— Sean Neville (@psneville), cofondateur de Circle, architecte de l’USDC ; PDG de Catena Labs
Résoudre la « taxe invisible » imposée aux réseaux ouverts : le défi économique à l’ère de l’IA
L’essor des agents d’IA impose une « taxe invisible » aux réseaux ouverts, bouleversant fondamentalement leur base économique. Ce déséquilibre provient d’un fossé croissant entre la « couche contextuelle » (context layer) et la « couche d’exécution » (execution layer) d’Internet : actuellement, les agents d’IA extraient des données depuis des sites web financés par la publicité (couche contextuelle), offrant commodité aux utilisateurs tout en contournant systématiquement les sources de revenus qui soutiennent le contenu (publicité, abonnements, etc.).
Pour éviter le lent déclin des réseaux ouverts (et protéger la diversité des contenus qui alimentent l’IA), nous devons déployer à grande échelle des solutions techniques et économiques. Celles-ci pourraient inclure de nouveaux modes de contenu sponsorisé, des systèmes de micro-attribution ou d'autres modèles innovants de financement. Or, les accords d’autorisation actuels pour l’IA se sont révélés financièrement insoutenables, ne compensant qu’une faible partie des pertes subies par les producteurs de contenu à cause du détournement de trafic par l’IA.
Le Web a urgemment besoin d’un nouveau modèle techno-économique permettant un flux automatique de la valeur. La transformation clé de l’année à venir consistera à passer de modèles statiques d’autorisation à des mécanismes de compensation basés sur l’utilisation en temps réel. Cela implique de tester et d’étendre des systèmes capables — grâce par exemple à des nano-paiements soutenus par la blockchain et à des normes d’attribution sophistiquées — de récompenser automatiquement chaque entité ayant contribué à la réussite d’une tâche accomplie par un agent d’IA.
— Liz Harkavy (@liz_harkavy), membre de l’équipe d’investissement cryptographique d’a16z
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