Electric Capital : Lorsque l'IA élimine les barrières du développement, voici 26 secteurs Web3 que nous souhaitons financer
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Electric Capital : Lorsque l'IA élimine les barrières du développement, voici 26 secteurs Web3 que nous souhaitons financer
Dans un monde où l'intelligence artificielle est omniprésente et profondément intégrée, comment devraient fonctionner le pouvoir, l'accès et la propriété ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : Avichal Garg, Curtis Spencer, Ken Deeter, Maria Shen, Ren
Traduction : TechFlow
Introduction de TechFlow : La feuille de route d'investissement 2026 publiée par Electric Capital marque un tournant décisif dans la transition du concept de « souveraineté utilisateur » vers une adoption à grande échelle.
Les auteurs soulignent que, dans un contexte de perte de confiance généralisée envers les institutions et de concentration croissante du pouvoir de l’IA, la technologie cryptographique n’est plus seulement un outil financier, mais une infrastructure fondamentale pour protéger la souveraineté individuelle. De l’intelligence artificielle privée exécutable localement (AI Agents) aux services financiers stables permettant à 4 milliards de personnes d’accéder à des rendements en dollars, cet article recense 26 opportunités concrètes réparties en six grands domaines.
Voici le texte intégral :
Les conditions sont désormais réunies pour que la technologie appartenant à l’utilisateur devienne réalité.
Une crise mondiale de confiance envers les institutions est en cours. Les individus ont perdu foi en les institutions autrefois centrales dans la vie économique, politique et sociale — gouvernements, banques, médias, écoles. Ce phénomène ne constitue ni une tendance passagère ni une réaction ponctuelle, mais bien un changement structurel d’attentes. On ne suppose plus que les institutions sont neutres, fiables ou alignées sur les intérêts des citoyens.
Les systèmes distribués et la cryptographie offrent aux développeurs de nouveaux outils fonctionnant sans nécessiter de confiance. Ces technologies sont conçues pour opérer dans des environnements adverses : elles supposent que certains participants peuvent être malveillants, que les logiciels doivent être vérifiables, et que le système doit continuer de fonctionner même si certaines parties échouent.
L’intelligence artificielle rend cette transition vers des systèmes minimisant la confiance plus urgente et plus réalisable que jamais. L’IA non seulement concentre le pouvoir, mais aussi abaisse drastiquement les coûts de développement. Désormais, une seule personne peut accomplir en quelques heures ce qui prenait auparavant plusieurs mois à une équipe entière. Cela met sous pression les intermédiaires traditionnels, ouvre de nouvelles possibilités aux développeurs, et renforce la demande pour des infrastructures contrôlées par les utilisateurs.
Les systèmes appartenant à l’utilisateur défendent la liberté. En redonnant le contrôle aux utilisateurs, ces systèmes minimisent la dépendance à la confiance. Ils ne peuvent pas être modifiés unilatéralement. Ils permettent aux individus de construire sans demander la permission. Bien conçus, ils permettent aux utilisateurs de quitter un système qui ne les sert plus, sans perdre aucune fonctionnalité.
Electric Capital investit entre 1 et 20 millions de dollars dans les technologies appartenant à l’utilisateur, afin de donner aux individus davantage de contrôle, de confidentialité et d’accès.
Depuis 2018, nous investissons dans des systèmes qui réduisent la dépendance aux intermédiaires. Nous avons commencé par la monnaie programmable (Programmable Money). Aujourd’hui, les mêmes principes et technologies s’appliquent à davantage de domaines : logiciels, données, marchés, etc.
Si vous développez dans ces secteurs, nous aimerions financer votre projet. Pour approfondir notre vision, consultez nos articles de 2018 sur la refonte des intermédiaires de confiance et la monnaie programmable.
Ce document présente 26 opportunités clés à horizon 2026, réparties dans plusieurs domaines stratégiques.
Ces opportunités couvrent les systèmes appartenant à l’utilisateur, les marchés globalement accessibles, les formes de divertissement reposant sur de nouveaux primitives financiers, ainsi que les infrastructures préparées pour un monde où l’IA façonne le développement logiciel. Mais toutes partagent un point commun : elles interrogent la manière dont le pouvoir, l’accès et la propriété devraient fonctionner dans un monde saturé et profondément imprégné d’intelligence artificielle.
Ces opportunités se répartissent en six domaines fondamentaux :
Logiciels personnels (Personal Software) : L’IA rend possible la création d’outils sur mesure pour chaque individu, au lieu de devoir s’adapter à des logiciels SaaS (Software as a Service) conçus pour l’utilisateur moyen. Les agents privés (Private Agents), la collaboration chiffrée et les logiciels exécutés localement deviennent non seulement faisables, mais indispensables.
Infrastructure centrée sur les agents (Agent-Focused Infrastructure) : À mesure que les agents IA deviennent les principaux développeurs de logiciels, les piles techniques actuelles deviennent obsolètes. De nouvelles primitives sont nécessaires pour tester, déployer, payer, accéder aux données et permettre la collaboration entre agents.
FinTech & DeFi : Les stablecoins permettent à plus de 4 milliards de personnes d’accéder au dollar. Maintenant, ils ont besoin de rendements, d’exposition au capital-actions, d’assurance, etc. La demande pour une infrastructure financière mondiale, programmable et accessible s’accélère.
La finance comme divertissement (Finance as Entertainment) : La jeune génération considère les marchés comme une forme de divertissement. Le trading est rapide, social et ludique. Cela transforme la nature des produits financiers et ouvre la porte à de nouveaux types de marchés.
Le renouveau du métavers (Metaverse Revival) : Les modèles mondiaux (World Models) et l’IA générative abaissent fortement le coût de création d’environnements immersifs et personnalisés. Les gens vont vivre des expériences construites autour d’eux, plutôt que de consommer passivement du contenu. Il existe des opportunités pour créer des plateformes simplifiant la création de mondes, tout en donnant aux utilisateurs le contrôle sur le partage, le stockage et la monétisation de leurs données dans ces univers.
Nouveaux primitives et applications cryptos (New Crypto Primitives and Applications) : La preuve d’enjeu (PoS) et la preuve de travail (PoW) arrivent à maturité, laissant place à de nouveaux modèles de consensus. Les systèmes à connaissances nulles (ZK) et le chiffrement homomorphe complet (FHE) deviennent pratiques. Ces primitives libèrent de nouveaux espaces de conception : consensus liés à des entrées humaines ou physiques, infrastructures par défaut privées, applications destinées à des entités réglementées, aux marchés énergétiques, voire à de nouvelles juridictions.
Si vous construisez dans l’un de ces domaines, contactez-nous à info@electriccapital.com.
Logiciels personnels (Personal Software)
Pour la première fois, les individus peuvent concevoir des logiciels parfaitement adaptés à leurs besoins, sans être limités par les produits proposés par les entreprises. Puisque les agents IA peuvent désormais gérer des flux complexes — lecture d’emails, planification de réunions, gestion de fichiers — de nouveaux besoins émergent en matière de confidentialité des données, de propriété et de pérennité. Des systèmes basés sur la cryptographie peuvent rendre ces outils privés, durables et capables de collaborer entre plusieurs utilisateurs.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Agents IA privés (Private AI agents) : Les utilisateurs ont besoin d’exécuter des IA sur des données sensibles de façon sécurisée.
Exemples possibles : Un assistant IA qui automatise vos tâches personnelles tout en protégeant votre vie privée. Il accède à vos données de santé et financières pour fournir des analyses IA. Les modèles IA s’exécutent dans des environnements d’exécution fiables (TEE) ou des réseaux de calcul, les requêtes entrantes étant anonymisées. À la réponse, ni le fournisseur ni un acteur malveillant ne peuvent voir vos données.
Espaces de collaboration chiffrés (Encrypted collaboration spaces) : Les individus ont besoin de collaborer en privé avec d’autres personnes — humains ou agents.
Exemples possibles : Un espace de travail partagé pour amis, famille ou petite entreprise. Finances, documents et tâches synchronisés via des solutions de stockage pair-à-pair (P2P). Une divulgation sélective autorise les agents à accéder à certains types de données. Pas de création de compte nécessaire, aucune entreprise ne peut lire, stocker ou exploiter les données sensibles à des fins d’entraînement, et le travail hors ligne est pris en charge.
Agents de bureau (Desktop agent) : Les utilisateurs ont besoin d’automatiser des tâches sur les données de leur ordinateur local.
Exemples possibles : Un agent s’exécutant localement sur votre poste, capable de lire vos emails, rédiger des réponses, créer des ordres du jour et organiser votre vie. Cette idée pourrait évoluer vers un nouveau type de système d’exploitation de bureau pensé pour un monde dominé par l’IA.
Paiement privé de services (Pay for services privately) : Les utilisateurs ont besoin de payer des services logiciels sans révéler leur identité.
Exemples possibles : Acheter un VPN, un jeu, un stockage cloud ou de la puissance de calcul IA sans compte. Le paiement se fait selon l’utilisation, mesurée par le service, et réglé en stablecoin via x402 ou protocole similaire. Le prestataire sait qu’un paiement a été effectué et son montant, mais pas l’identité de l’utilisateur.
Infrastructure centrée sur les agents (Agent-Focused Infrastructure)
Les agents vont écrire la majorité du code et réaliser une grande partie du travail intellectuel. Les implications clés sont : (1) les outils logiciels doivent être repensés dès le départ, car le code généré par l’IA introduit de nouveaux modes de défaillance ; (2) le développement va devenir interne, car les logiciels sur mesure deviennent économiquement viables ; (3) les agents ont besoin de nouvelles voies pour transiger entre eux ; (4) les entreprises autrefois limitées par la main-d’œuvre humaine peuvent désormais s’échelonner rapidement. Ces idées captent les opportunités issues de ces effets secondaires.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Infrastructure de calcul native pour l’IA (AI-native compute infrastructure) : Les entreprises ont besoin d’outils au niveau de l’infrastructure pour tester, isoler et annuler les modifications apportées par l’IA.
Exemples possibles : Une version d’AWS ou GCP repensée pour les agents. Les agents écrivent du code dans un bac à sable, testent en toute sécurité sur des données de production, et déploient avec retour arrière automatique en cas de problème. Tout le processus suppose que le code provient d’agents, pas d’humains.
Outils de développement produit bout-en-bout (End-to-end product development tools) : Les employés non techniques ont besoin de passer directement d’une idée à un logiciel utilisable.
Exemples possibles : Une plateforme où l’utilisateur indique ses objectifs commerciaux, sources de données et résultats attendus. Le système génère un plan, un design, du code et un produit fonctionnel. Il supprime le besoin de traduction technique, permettant aux non-techniciens de passer de « l’idée » au « produit déployé » en quelques heures plutôt que mois.
Commerce activé par les agents (Agent-enabled commerce) : Les agents ont besoin d’acheter et vendre autonomes, sans identité humaine ni compte bancaire.
Exemples possibles : Un marché d’API où les agents achètent des services auprès d’autres agents. Découverte, négociation et paiement à l’appel (pay-per-call) via des protocoles comme x402, avec règlement instantané en stablecoin.
Réseaux et marchés de données (Data networks and marketplaces) : L’IA a besoin d’une infrastructure de données qui rémunère les contributeurs et leur donne le contrôle d’utilisation.
Exemples possibles : Un réseau où les utilisateurs partagent leurs dossiers médicaux, habitudes de consommation, comportements d’investissement ou œuvres créatives pour entraîner l’IA. Les contributeurs définissent des permissions et sont rémunérés quand leurs données améliorent les modèles. Les entreprises IA obtiennent des données financières traçables et claires.
Extension des services professionnels (Scaling professional services) : Les entreprises de services ont besoin d’opérer de manière native IA pour dépasser les limites du travail humain.
Exemples possibles : Un cabinet d’avocats où chaque avocat dispose d’un assistant IA pour la recherche, la rédaction et la relecture. Un cabinet qui servait 1 000 clients peut maintenant en servir 100 000. Toute industrie de services — avocats, architectes, marketeurs, comptables, conseillers financiers — peut être reconstruite autour de l’IA.
FinTech & DeFi
Plus de 4 milliards de personnes et des millions d’entreprises exposées aux risques monétaires cherchent activement à accéder au dollar via les stablecoins, marquant ainsi la plus forte expansion de l’effet réseau du dollar depuis des décennies. Alors que les stablecoins offrent désormais un accès au dollar à l’échelle mondiale — passant de 3 milliards de dollars en 2019 à plus de 300 milliards aujourd’hui — des millions de nouveaux détenteurs de dollars ont besoin de plus que de simples liquidités numériques. Ils veulent des rendements, des opportunités d’investissement et des services financiers. De grandes opportunités émergent dans les produits financiers qui accordent propriété et accès global aux utilisateurs.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Rendements non corrélés à la crypto (Non-crypto correlated yield) : Les détenteurs de stablecoins ont besoin de rendements qui ne s’effondrent pas quand le prix du BTC baisse.
Exemples possibles : Une plateforme qui distribue aux détenteurs de stablecoins les revenus issus d’infrastructures réelles. Ces revenus peuvent provenir d’obligations de projets de centres de données, d’installations solaires ou de réseaux de recharge pour véhicules électriques (EV), ayant des flux prévisibles et indépendants du marché crypto.
Actions globalement accessibles (Globally accessible equities) : Les investisseurs du monde entier ont besoin d’un accès simple et peu coûteux aux marchés étrangers.
Exemples possibles : Un produit financier reproduisant la propriété d’actions, avec exposition au prix, sans frais de financement (funding rate) et sans date d’expiration. Un trader philippin peut composer un portefeuille d’actions technologiques américaines, un Canadien peut prendre une exposition aux semi-conducteurs coréens.
Nouvelles formes d’assurance (New forms of insurance) : Les entreprises ont besoin de protections rapides et transparentes contre des risques opérationnels non couverts par l’assurance traditionnelle.
Exemples possibles : Une plateforme utilisant les marchés prédictifs (Prediction Markets) pour créer de nouveaux produits d’assurance. Une chaîne hôtelière peut assurer ses biens en Floride contre les ouragans ; une station de ski peut se couvrir contre les hivers doux. Les fournisseurs de capitaux offrent de la liquidité en échange de rendements non corrélés.
Marchés de matières premières sur chaîne (Commodities markets on-chain) : Les matières premières ont besoin de marchés ouverts 24h/24, à règlement instantané et accessibles mondialement.
Exemples possibles : Un marché pour le commerce de la capacité de stockage d’énergie. Le stockage de batteries est un bon point d’entrée : les centres de données ont besoin d’électricité fiable, investissent dans le stockage pour réduire leur dépendance au réseau et intégrer les énergies renouvelables. Un centre de données avec surplus de stockage peut vendre cette capacité à un voisin en période de pointe. Les gestionnaires de réseau peuvent échanger des capacités selon la demande saisonnière.
Actifs DeFi protégés (Protected DeFi assets) : Les institutions ont besoin de déployer des actifs dans la DeFi tout en garantissant leur sécurité même en cas de piratage.
Exemples possibles : Une version emballée de l’ETH qui peut être retirée en cas d’attaque du protocole (ex. GuardedETH). Un comité de confiance examine les exploits et peut annuler les transactions de GuardedETH tant que l’ETH sous-jacent n’a pas bougé. Les transactions légitimes se poursuivent normalement.
La finance comme divertissement (Finance as Entertainment)
La jeune génération perçoit les marchés financiers comme une alternative méritocratique aux parcours traditionnels. En participant aux marchés, elle en redéfinit la forme, les transformant en divertissement. Elle trade comme on joue : dans des marchés accessibles et faciles à comprendre, avec des transactions rapides et fortement stimulantes. Les produits à rotation rapide comme les options à expiration zéro (0DTE), réglables en quelques heures, représentent déjà plus de 55 % du volume des options sur l’indice S&P 500. Les marchés prédictifs, où n’importe qui peut parier sur des faits d’actualité, ont atteint un volume de 44 milliards de dollars en 2025, soit une multiplication par cinq par rapport à l’année précédente. Ils transforment aussi leurs trades en contenu : positions discutées en temps réel sur Discord, gains/pertes partagés sur TikTok, portefeuilles analysés sur Twitch. Quand la finance devient divertissement, de nombreuses opportunités émergent pour les plateformes qui traitent les données financières comme un contenu ludique et participatif.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Capital spectateur (Spectator capital) : Les spectateurs en direct ont besoin de moyens économiques de participer aux résultats.
Exemples possibles : Une plateforme permettant aux spectateurs de miser (Stake) sur du contenu en direct. Participer augmente l’engagement, mais aujourd’hui les spectateurs se limitent aux dons et abonnements. Cette plateforme permettrait aux fans d’une émission de télé-réalité de parier sur qui sera éliminé, ou de copier les trades d’un streamer en direct.
Marchés d’opinions (Opinion markets) : Les plateformes de marchés prédictifs ont besoin de marchés fondés sur les croyances collectives, pas seulement sur des événements factuels.
Exemples possibles : Une plateforme générant des classements par marché. Les utilisateurs prennent des positions sur ce qu’ils pensent que les autres classeront. La plateforme peut créer des listes comme « Meilleure pizza de New York », « Meilleurs vins sous 20 $ », « Films les plus influents des dix dernières années » ou « Meilleurs outils de développement IA ». Les classements sont mis à jour hebdomadairement selon les paris.
Plateformes de lancement de courts métrages dramatiques (Drama launchpads) : Puisque des créateurs individuels peuvent produire des épisodes moins chers que les studios, ils ont besoin de financement et de diffusion.
Exemples possibles : Une plateforme UGC (contenu généré par les utilisateurs) pour courts métrages. Des créateurs utilisent des outils vidéo IA pour produire des séries : légende d’un petit caïd, révélations d’un milliardaire secret, thriller de vengeance. Les fans utilisent des jetons pour débloquer les épisodes et verser des pourboires directs. Les créateurs sont rémunérés selon le nombre de vues. ReelShort a généré plus de 700 millions de dollars de revenus au premier trimestre 2025 avec des séries à petit budget. Cette plateforme combine le format UGC de YouTube avec le format vidéo de ReelShort.
Le renouveau du métavers (Metaverse Revival)
Construire des mondes numériques immersifs est désormais économiquement viable. Ces deux dernières années, les progrès fulgurants des modèles IA pour les images, vidéos et simulations ont considérablement réduit le coût de création d’actifs et d’environnements. Des créateurs individuels peuvent désormais réaliser ce qui nécessitait auparavant un studio de jeux entier. Parallèlement, la demande pour des contenus personnalisés et interactifs s’accélère : Dispatch, un hybride série télé/jeu au format « choisissez votre propre aventure », a vendu 3,3 millions d’exemplaires en 3 mois, générant 85 millions de dollars avec un taux de satisfaction de 98 %. Roblox a vu son nombre d’utilisateurs actifs quotidiens (DAU) augmenter de 70 %, versant 428 millions de dollars aux créateurs au seul troisième trimestre 2025. Des applications comme Character AI, avec des personnages personnalisés pilotés par IA, montrent aussi une forte demande initiale pour un divertissement individualisé. Ces nouveaux environnements ne serviront pas seulement à divertir, mais aussi à générer des données d’interaction riches et structurées pour les modèles mondiaux (World Models) et la robotique.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Compilateur de mondes (World compiler) : Les créateurs individuels sans compétences techniques ont besoin d’outils pour transformer le langage naturel en environnements 3D entièrement interactifs.
Exemples possibles : Une plateforme convertissant le langage naturel en mondes 3D interactifs complets. La création d’environnements 3D nécessite encore des compétences en modélisation, physique et comportement des PNJ, mais l’IA peut lever ces barrières. Le créateur décrit un monde, le système le construit. Actifs, physique, logique des PNJ et mémoire sont gérés automatiquement. Un créateur individuel peut livrer un environnement virtuel riche en quelques jours, pas en années.
Moteur narratif procédural (Procedural narrative engine) : Les joueurs veulent des histoires qui s’adaptent à eux et ne se terminent jamais.
Exemples possibles : Une plateforme générant en temps réel des histoires personnalisées. Les récits linéaires ont une fin, mais les joueurs veulent des expériences évolutives et continues. Un joueur entre dans un univers policier où chaque affaire est unique. Les personnages se souviennent des interactions passées, les rebondissements réagissent à ses choix, l’histoire ne tarit jamais.
Plateforme « le monde comme jeu de données » (World-as-dataset platform) : Les modèles mondiaux et les robots ont besoin de données d’interaction variées. Les environnements immersifs grand public en produisent constamment, mais personne ne les capture encore.
Exemples possibles : Un jeu en réalité virtuelle (VR) où chaque interaction du joueur est instrumentée. La manière dont un utilisateur traverse une pièce, ramasse un objet ou interagit avec un personnage devient une donnée d’entraînement pour les robots. Les utilisateurs choisissent de participer, définissent quelles données partager, et sont rémunérés. Les entreprises IA obtiennent ainsi des données de comportement humain réel qu’elles ne peuvent pas synthétiser.
Nouveaux primitives et applications cryptos (New Crypto Primitives & Applications)
Les primitives cryptos ne sont plus théoriques. La preuve d’enjeu (PoS) et la preuve de travail (PoW) ont prouvé leur résilience à grande échelle. Les preuves à connaissance nulle (ZK) passent de la recherche à la production. Le chiffrement homomorphe complet (FHE) devient plus rapide et plus utilisable. Avec la maturation de ces technologies fondamentales, de nouvelles opportunités émergent pour concevoir des systèmes axés sur la confidentialité, ancrés dans des entrées réelles, et capables de soutenir la collaboration entre systèmes traditionnels comme les marchés énergétiques ou les gouvernements.
Idées spécifiques que nous souhaitons financer :
Temps humain comme consensus (Human time as consensus) : Les réseaux blockchain ont besoin de mécanismes de consensus ancrés dans l’effort humain, pas seulement dans le capital.
Exemples possibles : « Preuve de travail utile » (Proof of Useful Work), où le consensus repose sur des tâches ayant une valeur externe, comme l’annotation de données ou la vérification d’événements réels. L’accès au réseau dépend de la démonstration de compétence, pas seulement du staking.
Réseaux de ressources physiques (Physical resource networks) : Les petits opérateurs d’infrastructures ont besoin de systèmes de collaboration rendant leurs contributions économ
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