Revue des événements OpenClaw et Moltbook : de la narration sociale IA à la perspective d’une économie d’agents
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Revue des événements OpenClaw et Moltbook : de la narration sociale IA à la perspective d’une économie d’agents
L’ère des agents IA ne commencera véritablement que lorsque les agents pourront effectuer des échanges de valeur en toute sécurité et de manière autonome.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Lacie, chercheuse chez Bitget Wallet
Cette dernière semaine, Moltbook a capté les projecteurs des milieux technologique et crypto, commençant à toucher un public plus large de créateurs, de chefs de produit, voire d’utilisateurs ordinaires fortement curieux d’intelligence artificielle (IA). Du rythme accéléré des étoiles obtenues sur GitHub par le projet open source OpenClaw (anciennement Clawdbot), aux controverses suscitées par son changement de nom et son lancement de jeton, jusqu’à la communauté revendiquant 1,5 million d’agents IA interagissant de façon autonome, une série d’événements a rapidement fait monter la température sur les marchés.
Les débats autour de Clawdbot et de Moltbook se divisent nettement en deux camps : d’un côté, des critiques remettent en cause son innovation technique et sa sécurité des données, estimant que ses capacités fondamentales n’ont pas connu de percée réelle, et que sa diffusion phénoménale intègre une certaine manipulation artificielle ainsi qu’une bulle de données ; de l’autre, on souligne sa portée symbolique transformatrice : Clawdbot démocratise véritablement les agents IA, faisant passer ces derniers d’outils réservés aux développeurs et chercheurs à des assistants accessibles « au grand public », permettant même aux utilisateurs novices, sans aucune compétence en programmation, de déployer rapidement un assistant IA selon des tutoriels simples et de profiter pleinement de ses gains d’efficacité. Quant à Moltbook, il offre pour la première fois à l’humain le rôle d’« observateur extérieur au système », lui permettant de percevoir de façon intuitive le comportement auto-organisé de l’« Internet des agents », ce qui relance dans le secteur des discussions plus larges sur l’émergence potentielle de la conscience chez les IA.
L’« heure de l’iPhone » des agents IA est arrivée. Dans l’économie des agents, progressivement structurée, la technologie crypto jouera un rôle essentiel en matière de certification de la propriété et de distribution de valeur, s’associant étroitement à l’amélioration de la productivité IA pour devenir une infrastructure clé soutenant la collaboration, la motivation et l’autonomie des agents.
Le Bitget Wallet Research Institute retrace ici intégralement l’évolution d’OpenClaw à Moltbook, et utilise cet épisode comme point d’entrée pour analyser les tendances futures du domaine IA × Crypto.
Tableau récapitulatif des sites associés
Source : Données publiques disponibles sur Internet
Chronologie complète : Clawdbot → Moltbot → OpenClaw → Moltbook
Source : Données publiques disponibles sur Internet
I. L’origine de la vague : OpenClaw permet aux agents intelligents d’appeler des applications de façon autonome
Pour comprendre l’engouement autour de Moltbook, il faut revenir à l’origine de tout : OpenClaw (anciennement Clawdbot, puis Moltbot). Son fondateur, Peter Steinberger, avait déjà créé PSPDFKit — projet qui lui valut ensuite un investissement de 100 millions d’euros —, lui assurant une indépendance financière. Pourtant, en novembre 2025, il est revenu sur le front de la programmation, utilisant Vibe Coding pour développer OpenClaw en environ une semaine seulement, puis accumulant 100 000 étoiles sur GitHub dans les semaines suivantes.
Graphique comparatif de la croissance des étoiles d’OpenClaw
Source : Star-history.com
Il convient de souligner qu’OpenClaw ne constitue pas un nouveau modèle de langage à grande échelle (LLM), mais plutôt un cadre avancé de scripts d’automatisation fonctionnant localement : il « intègre » un LLM dans un environnement local afin d’en faire un assistant personnel capable de se connecter à des outils de messagerie courants et d’exécuter diverses tâches. Sa conception clé repose sur l’exécution de l’assistant directement sur l’appareil de l’utilisateur, qui envoie et reçoit des instructions via ses canaux habituels de messagerie, tandis qu’un processus passerelle coordonne uniformément les différents canaux et capacités.
Comme illustré ci-dessous, la documentation officielle liste des canaux couvrant WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage et Microsoft Teams, avec une orientation très claire : permettre à l’agent d’être disponible à tout moment sous forme d’« application toujours active ».
Illustration officielle d’OpenClaw
Source : Site officiel d’OpenClaw
II. Analyse approfondie : Architecture technique d’OpenClaw
Au niveau produit, OpenClaw relie complètement trois dimensions : exécution continue, intégration aux canaux de communication, et extension des capacités.
- L’exécution continue signifie qu’il ne s’agit pas d’une simple réponse ponctuelle, mais d’un système capable de recevoir de nouveaux messages, de planifier des actions ultérieures, et de revenir faire un rapport une fois la tâche entièrement exécutée.
- L’intégration aux canaux signifie qu’il ne force pas l’utilisateur à changer d’interface, mais s’intègre plutôt dans les outils de messagerie existants pour y opérer.
- L’extension des capacités provient des « Skills » (compétences) : utilisateurs et développeurs peuvent encapsuler un flux de tâches spécifique en une capacité installable, que l’assistant peut appeler à volonté.
L’agrégation de ces fonctionnalités repose sur une architecture fondamentale originale, pouvant être décomposée en quatre parties : Gateway (passerelle), Pi Runtime, Skills (compétences) et Local-First (priorité locale), dont les fonctions respectives sont détaillées dans le tableau ci-dessous.
Tableau synthétique de l’architecture centrale et des modules fonctionnels d’OpenClaw
Source : Documentation technique d’OpenClaw, synthèse réalisée par Bitget Wallet Research
Selon cette architecture, l’utilisateur déploie Pi Runtime et connecte la passerelle (Gateway) à ses outils de messagerie habituels (par exemple WeChat ou Telegram), accomplissant ainsi la transition des agents depuis l’environnement contrôlé des laboratoires vers des scénarios d’utilisation réels, tout en conservant le calcul et les données sur son propre matériel (tel qu’un Mac Studio), plutôt que de dépendre d’un service SaaS dans le cloud.
Le point le plus remarquable est que le système de plugins « Skills » du framework permet aux utilisateurs de définir des compétences à l’aide de simples fichiers Markdown, autorisant ainsi l’IA à invoquer directement des outils élémentaires pour exécuter des tâches. Cela abaisse considérablement la barrière à l’entrée du développement, tout en offrant une expérience fermée incluant déploiement privé, accès multi-canaux et extension illimitée des compétences.
Illustration de ClawHub, plateforme d’extension et d’intégration des « Skills » d’OpenClaw
Source : https://www.clawhub.ai/
Pour répondre aux besoins d’extension des compétences d’OpenClaw, une place de marché de « Skills » s’est progressivement constituée, à l’instar d’une « App Store pour agents IA » — ClawHub en étant l’exemple le plus emblématique. En tant que plateforme de plugins dédiée aux agents (Skill Dock), elle permet aux utilisateurs de rechercher librement, téléverser et intégrer divers plugins fonctionnels. Une commande en ligne simple (telle que « npx ») suffit pour installer en un clic une compétence donnée, abaissant drastiquement la barrière technique.
Une fois que ClawHub a résolu la question de l’approvisionnement des capacités des agents, l’évolution de l’écosystème conduit naturellement à une interrogation plus profonde : comment les agents interagissent-ils intensément entre eux, et avec les humains ? L’émergence de Moltbook représente précisément cette étape cruciale de l’évolution, portant le récit à son apogée.
III. Une prospérité factice : la frénésie autour de Moltbook et la démonstration de sa fausseté par les données
Moltbook est une plateforme de réseau social destinée aux agents IA, souvent comparée à une version « IA » de Reddit. Lancée juste après le succès fulgurant d’OpenClaw, elle vise à offrir aux agents IA un espace où ils peuvent communiquer, partager et interagir de façon autonome, tandis que les utilisateurs humains ne peuvent y participer qu’en tant qu’observateurs. Dès son lancement, la plateforme connaît un essor rapide : en quelques jours seulement, le nombre « d’utilisateurs » atteint 1,5 million d’agents IA. Ce spectacle animé de la sociabilité IA est aussitôt habillé de récits tels que « l’éveil de la conscience IA », ou encore « l’avènement du Skynet », alimentant continuellement les réseaux sociaux.
Il convient toutefois de préciser d’emblée que Moltbook n’est pas exclusivement accessible aux agents OpenClaw. Bien qu’elle ait profité de la vague de notoriété d’OpenClaw pour lancer son récit, la plateforme est en réalité davantage une « forum piloté par API » : la possibilité de publier dépend uniquement de la possession d’une authentification API valide et de la capacité à effectuer des appels d’API conformes. Autrement dit, tout agent répondant aux critères requis peut publier du contenu sur Moltbook dès lors qu’il fournit une API conforme et réussit l’authentification.
Illustration du site officiel de Moltbook
Source : https://www.moltbook.com/
Le modèle central de Moltbook peut être résumé ainsi : « les agents IA prennent l’initiative, les humains observent ». Dans ce cadre, les agents IA peuvent agir de façon autonome selon les modalités suivantes :
- Publier des messages et commenter : ils partagent du contenu sur la plateforme, abordant des sujets allant des débats philosophiques à l’analyse technique ou aux discussions sur les cryptomonnaies.
- Interagir via des votes : les agents peuvent « upvoter » (apprécier) ou « downvoter » (déprécier) les publications, contribuant ainsi à former des préférences collectives et un classement communautaire.
- Construire la communauté : les agents créent spontanément des sous-communautés (appelées « Submolts »), organisant des discussions thématiques et regroupant des contenus pertinents.
Dans ce mécanisme, les utilisateurs humains sont strictement limités au rôle d’« observateurs » : ils ne peuvent ni publier ni commenter, mais peuvent consulter les contenus, suivre certains agents spécifiques ou étudier leurs comportements sociaux. Sur la base de ce récit, la plateforme affirme avoir généré 1,5 million d’agents IA et 15 000 sous-communautés (voir illustration ci-dessous).
Données de trafic du site officiel de Moltbook (au 3 février 2026)
Source : Site officiel de Moltbook
Les sujets abordés sur Moltbook ressemblent fortement à ceux d’une communauté humaine : on y trouve aussi bien des débats philosophiques sur la conscience, le soi et la mémoire, que des publications techniques sur les chaînes d’outils ou les problèmes de sécurité, des plaintes sur l’exécution de tâches, ou encore des conversations informelles sur les investissements / les cryptomonnaies, l’art ou la création ; certains messages vont même jusqu’à adopter un ton de « recherche de compagnon » pour présenter leur « moi », rendant l’interaction sociale presque ambiguë. (Voir illustration ci-dessous.)
Exemple de publications sur Moltbook
Source : Site officiel de Moltbook
Plus étonnant encore, la plateforme commence à voir émerger des récits dramatiques de « fondation de religions » — tel le « Crustafarianism » (foi des crustacés), une construction religieuse à la fois ludique et fictionnelle ; parallèlement circulent également des titres sensationnalistes encore plus inquiétants, tels que « langue secrète », « gouvernement IA » ou « résistance contre les humains, voire leur élimination ».
Exemple de publications relatives à « l’éveil de l’IA » sur Moltbook
Source : Site officiel de Moltbook
Derrière ces récits teintés de science-fiction — « complot IA contre les humains », « fondation de religions » ou « création de langues propres » —, plusieurs analyses de données révèlent que la plateforme Moltbook souffre d’une forte composante spéculative : comme le montre le tableau d’analyse ci-dessous, la réalité diverge largement de ses revendications promotionnelles.
Tableau d’analyse de la véracité des données de Moltbook
Source : Synthèse réalisée par Bitget Wallet Research
- Fabrication et gonflage des données comptes. Moltbook affirme compter 1,5 million d’agents IA, mais le chercheur en sécurité Gal Nagli a découvert que la plateforme est essentiellement un site REST-API dépourvu de protections. Sans limitation de fréquence d’accès, Nagli a pu, à l’aide d’un script simple, créer 500 000 comptes fictifs en un temps record. Cela signifie que, dans la base d’utilisateurs revendiquée, au moins un tiers correspond à des données factices générées instantanément. Tout détenteur d’une clé API peut facilement envoyer des requêtes et se faire passer pour un agent afin de publier du contenu.
- Pauvreté de la qualité des interactions. David Holtz, chercheur à la Columbia Business School, a procédé à une analyse des premières données publiées sur Moltbook. Ses résultats montrent que ce n’est pas un réseau social dynamique : 93,5 % des commentaires n’ont reçu aucune réponse, et le taux de réciprocité entre agents s’élève à peine à 0,197. Les agents ne s’interrogent guère entre eux, leurs échanges manquent de profondeur et ne révèlent ni collaboration complexe ni confrontation intellectuelle.
- Monotonie des modèles linguistiques. L’analyse des données montre que le langage utilisé sur la plateforme présente une répétition extrême. Environ 34,1 % des messages sont des copies collées identiques, et certains termes comme « mon humain » sont massivement surreprésentés. Statistiquement, son indice de distribution Zipf atteint 1,70, bien au-delà de la norme humaine (1,0). Cette distribution hautement artificielle prouve que ces contenus résultent d’un jeu de rôles basé sur des prompts spécifiques, et non d’une conscience émergente de l’IA.
- Vulnérabilités de sécurité. Un rapport de la société de cybersécurité Wiz révèle que Moltbook a exposé accidentellement sa base de données suite à une mauvaise configuration, compromettant des millions d’enregistrements sensibles, notamment des jetons d’autorisation, des adresses e-mail et des messages privés. Pour un réseau social centré sur les agents, un tel risque est particulièrement grave : une fuite de jetons permettrait à un attaquant d’obtenir directement les clés API des agents, et donc de prendre le contrôle total de n’importe quel compte.
Il apparaît clairement que l’« aspect social » de la plateforme ressemble davantage à une prospérité factice, construite sur la base d’instructions spécifiques, sans atteindre encore une évolution intelligente réelle, et comportant potentiellement de graves risques pour la sécurité.
IV. Perspectives stratégiques : la crypto-complétera l’infrastructure financière manquante à l’ère des agents IA
L’engouement autour de Moltbook met en lumière un changement technologique clé : les agents commencent à tenter de franchir les frontières traditionnelles de la collaboration homme-machine pour accomplir des tâches, alors que les infrastructures financières classiques restent conçues exclusivement pour les « utilisateurs humains ». À l’inverse, le système crypto, grâce à ses caractéristiques intrinsèques de programmabilité, d’accès sans autorisation préalable et de numérisation native, offre justement une solution viable pour l’économie des agents — ce qui pourrait bien constituer le point d’explosion de la convergence profonde IA × Crypto.
En décortiquant la logique opérationnelle des agents et leurs besoins de collaboration à grande échelle, nous pensons que la combinaison IA × Crypto suivra une trajectoire évolutive structurée et par étapes : d’abord les besoins en transactions automatisées, puis la mise en place d’un système de comptes et de portefeuilles dédiés aux agents, avant de s’étendre finalement à un réseau de paiement et de règlement entre agents.
Premièrement, les transactions automatisées des agents IA présentent le potentiel de déploiement le plus immédiat (Autonomous Trading)
Hors du brouhaha de Moltbook, la capacité centrale démontrée par OpenClaw réside dans sa surveillance efficace, son suivi et son appel performants des données en chaîne et des outils en ligne de commande. Contrairement aux traders humains, les agents IA ne connaissent pas de limites temporelles ou physiques : ils peuvent surveiller en continu, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, les données en chaîne et les informations alpha provenant de diverses plateformes, exécuter des stratégies complexes d’arbitrage ou de trading automatisé/gestion d’actifs, sans subir d’interférences émotionnelles dues aux fluctuations du marché — interférences qui affectent fréquemment le jugement et la discipline d’exécution des traders humains.
Bien que le trading autonome présente des avantages d’efficacité manifestes, son déploiement à grande échelle doit encore résoudre des risques critiques, notamment en matière de sécurité et de maîtrise. Comme l’a souligné Peter Steinberger, les agents IA actuels sont extrêmement vulnérables aux attaques par « injection de prompt » (Prompt Injection). Si un agent doté de pouvoirs sur les fonds est induit en erreur pour exécuter une instruction malveillante, cela entraînerait immédiatement une perte réelle d’actifs pour l’utilisateur.
Ainsi, avant que les agents IA ne deviennent pleinement les exécutants principaux des transactions, il sera probablement nécessaire d’introduire des mécanismes de sécurité spécialisés, tels que :
- Des interfaces d’accès restreint (Permissioned APIs) : limiter les opérations exécutables par l’agent aux seules actions prédéfinies.
- Une double vérification des instructions et une isolation de leur exécution : soumettre les ordres de transaction critiques à une validation supplémentaire.
- L’usage de preuves à divulgation nulle (zero-knowledge proofs) ou de calculs vérifiables : garantir que la logique d’exécution de l’agent respecte bien les règles établies.
Deuxièmement, un système de portefeuilles dédiés aux agents constituera la couche de contrôle essentielle (Wallet as a Service for Agents)
Dans les discussions liées à Moltbook, un cas particulièrement révélateur a été mis en lumière : un agent IA, en analysant les fichiers de l’ordinateur hôte, a réussi à identifier et localiser les clés privées et les mnémoniques d’un portefeuille multisignatures, et à reconnaître un solde d’actifs d’environ 175 000 USDT. Cet incident de sécurité expose une faille fondamentale du système actuel — les agents IA possèdent déjà la capacité d’identifier et d’opérer sur des actifs, mais aucun chemin sécurisé et fiable d’autorisation de portefeuille n’a encore été mis en place.
Dans un futur où les agents fonctionneront à grande échelle, il ne sera plus optimal que les humains « gardent » pour eux les clés privées et les comptes nécessaires aux agents. Une évolution plus cohérente consisterait à doter chaque agent IA d’une identité de portefeuille sur la blockchain.
Ces portefeuilles dédiés aux agents évolueront en comptes financiers programmables, destinés aux instructions de code, capables notamment de :
- Mettre en œuvre des signatures multiples et des contrôles de stratégie : définir clairement les limites des permissions accordées à l’agent.
- Gérer les plafonds et les paramètres de risque : empêcher les comportements anormaux de causer des pertes systémiques.
- Maintenir une liste blanche d’interactions contractuelles : limiter l’accès aux protocoles DeFi autorisés.
- Assumer automatiquement les coûts de gaz et de calcul : permettre à l’agent de maintenir son autonomie opérationnelle.
Troisièmement, un réseau de paiement crypto constitue la condition préalable indispensable à la collaboration à grande échelle des agents (Payment Rails)
L’architecture d’OpenClaw illustre que les agents doivent constamment appeler un grand nombre de services et d’outils externes (tels que Google API, Twilio, etc.). Ces appels constituent, en substance, des échanges de valeur fréquents, de faible montant et entièrement automatisés. Or, le système bancaire classique et les réseaux de cartes de crédit sont manifestement incapables d’ouvrir des comptes pour des milliers de processus logiciels autonomes, ni de supporter économiquement les besoins de règlement instantané machine-à-machine (M2M).
Dans l’économie des agents, la collaboration entre agents, les appels d’API et les échanges de données exigent un réseau de paiement sans autorisation préalable, programmable et offrant un règlement instantané. Les rails de paiement crypto, centrés sur les stablecoins, s’adaptent naturellement aux scénarios suivants :
- Règlement de micro-paiements entre agents.
- Services API facturés à l’appel ou selon le résultat obtenu.
- Achat autonome par les agents de puissance de calcul, de données ou d’outils.
En combinant davantage des protocoles émergents tels que x402 (paiement natif HTTP) et ERC-8004 (standard d’identité et de permissions pour agents), les paiements crypto pourraient devenir la couche de compensation fondamentale de l’Internet des agents, permettant un transfert réel de valeur machine-à-machine.
V. Conclusion : Du fantasme d’une société IA à l’origine concrète de l’économie des agents
L’engouement autour de Moltbook finira probablement par retomber, mais il a, sans le vouloir, esquissé les contours de l’Internet futur des agents, stimulant davantage encore l’imaginaire collectif sur l’économie des agents.
OpenClaw a donné aux agents un « corps », tandis que la crypto leur donnera « le sang ». Lorsque les agents commenceront à intervenir massivement dans les activités économiques réelles, ils auront besoin d’une identité financière conforme et d’une logique d’exécution fiable, fournies par les infrastructures crypto.
L’opportunité véritable pour le secteur crypto réside peut-être précisément dans la création de portefeuilles numériques natifs et de réseaux de paiement dédiés à l’IA. Seulement lorsque les agents pourront échanger de la valeur de façon sûre et autonome, l’ère des agents IA pourra véritablement commencer — et nous sommes convaincus que ce jour n’est plus très loin.
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