Entretien exclusif avec Bill, responsable de l’IA chez Bitget : À l’ère des transactions pilotées par l’IA, à quel point sommes-nous proches du « gain passif » ?
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Entretien exclusif avec Bill, responsable de l’IA chez Bitget : À l’ère des transactions pilotées par l’IA, à quel point sommes-nous proches du « gain passif » ?
L’objectif futur est de créer un système d’exploitation de comptes à long terme, permettant des transactions couvrant l’ensemble des catégories de produits et un écosystème mondial.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Frank, PANews
Un « écrevisse » a secoué l’ensemble du secteur technologique. L’apparition soudaine d’OpenClaw a enthousiasmé tout le monde : sur un simple ordinateur personnel, l’IA peut désormais se voir conférer des droits d’opération pour vous lire vos e-mails, rédiger du code ou même gérer votre compte de trading. Des dizaines d’exemples circulent en ligne, décrits de façon quasi mystique : « Vous n’aurez bientôt plus besoin de travailler. » Pourtant, dès qu’on l’installe réellement, la plupart des utilisateurs découvrent que ce n’est pas aussi simple.
Dans le domaine du trading crypto, cet écart entre excitation initiale et lucidité croissante est particulièrement marqué. Ces deux dernières années, presque toutes les bourses ont lancé leur propre « agent IA », mais la plupart restent cantonnées à un rôle d’assistance conversationnelle : vous posez une question, et l’agent vous fournit une longue analyse — rien de plus. L’arrivée d’OpenClaw a ouvert la boîte de Pandore, révélant à tous la possibilité pour l’IA de « faire » plutôt que de « parler ».
Mais cela soulève justement de nouveaux défis. En tant que chef de file explorant les frontières du trading IA, Bill, responsable de Bitget AI, en a une compréhension profonde. PANews a mené avec lui un entretien approfondi. Avant de rejoindre Bitget, Bill a occupé plusieurs postes de haut niveau au sein de grandes entreprises internet et technologiques, pilotant le déploiement à grande échelle de multiples algorithmes fondamentaux et de plateformes IA, et publiant des dizaines d’articles dans des conférences internationales prestigieuses ainsi que des dizaines de brevets.
Aujourd’hui, chargé de la stratégie globale de Bitget AI et du développement des technologies de trading intelligent, il s’attache à renforcer l’intégration profonde de l’IA dans les scénarios concrets de trading d’actifs cryptographiques. Face à l’actuelle vague d’enthousiasme autour des agents IA, cet expert chevronné adopte une position remarquablement pondérée : « La plupart des personnes ordinaires ne sont pas habituées à exercer un rôle de manager. Or, leur confier subitement dix agents IA soulève immédiatement la question de savoir comment les diriger, les répartir efficacement entre les tâches et les évaluer — ce qui constitue en soi un véritable art. »
L’engouement finira inévitablement par retomber, mais les capacités démontrées sont désormais visibles. La vraie question devient alors : qui saura transformer ces capacités en produits accessibles au grand public ?
Dans cet entretien avec Bill, PANews s’efforce, sous l’angle du concepteur produit, de décortiquer le chemin réel qui mène du concept à la mise en œuvre concrète du trading IA. Selon Bill, le lancement rapproché par Bitget de deux produits IA — Agent Hub et GetClaw — ne résulte pas d’une simple imitation (« puisque les autres le font, nous aussi »), mais bien d’un processus naturel d’externalisation d’un produit interne. « En résumé, c’est une convergence heureuse de facteurs : le bon moment, l’emplacement stratégique et la synergie d’équipe. »
Le « bon moment », c’est l’explosion médiatique provoquée par OpenClaw ; l’« emplacement stratégique », ce sont les itérations successives et les solides acquis accumulés depuis le lancement, l’an dernier, de l’assistant IA GetAgent, ainsi que les expérimentations techniques approfondies menées en interne ; la « synergie d’équipe », c’est la validation interne de la valeur ajoutée du produit, qui a naturellement conduit à son ouverture au public.
Le panorama des produits IA de Bitget : une architecture en trois niveaux, de GetAgent à GetClaw
Pour comprendre la stratégie de Bitget en matière de trading IA, il faut d’abord clarifier les relations entre ses trois produits. À première vue, les noms GetAgent, Agent Hub et GetClaw peuvent prêter à confusion. Mais selon Bill, ils représentent une évolution claire et cohérente.
En juin 2025, Bitget a lancé GetAgent directement dans son application mobile : il s’agit d’un assistant de trading IA sous forme de chatbot. Selon Bill, GetAgent a subi plusieurs cycles d’itération : d’une simple capacité de réponse conversationnelle, il a progressivement intégré des fonctions telles qu’un clic unique pour passer un ordre, une synthèse automatisée des actualités, puis une extension couvrant l’ensemble des classes d’actifs — actions américaines, or, argent, etc. « Chaque itération a été guidée par les besoins réels des utilisateurs, ce qui explique pourquoi ses fonctionnalités ne cessent de s’étendre. » Quoi qu’il en soit, GetAgent reste fondamentalement « piloté par le dialogue » : il peut répondre aux questions et formuler des recommandations, mais ne peut pas exécuter de manière autonome des tâches complexes de trading.
Le tournant décisif intervient après la sortie d’OpenClaw. Bill révèle que, dès sa publication, Bitget a rapidement développé sa propre version en interne. « Une fois testée en interne, elle a reçu des retours très positifs, ce qui a naturellement suscité l’idée suivante : pourquoi ne pas procéder à une refonte majeure de GetAgent ? » Partant de cette réflexion, Bitget a mis en production, le 13 février de cette année, son interface MCP (Model Control Protocol) parfaitement éprouvée en interne, sous la forme d’Agent Hub.
Agent Hub s’adresse aux utilisateurs « dotés d’un certain sens pratique », c’est-à-dire aux joueurs plus expérimentés.
Il propose quatre niveaux d’interfaces, allant du plus élémentaire au plus avancé :
L’API représente un appel d’interface atomique, le plus exigeant sur le plan technique, nécessitant des compétences en programmation et une gestion rigoureuse des clés d’accès ;
Le protocole MCP joue le rôle d’« interface universelle », autorisant toute application IA externe à lire directement les données de Bitget et à exécuter des opérations ;
L’interface CLI (Command-Line Interface) cible les développeurs, permettant d’invoquer l’ensemble des API directement via la ligne de commande ;
Les « Skills » constituent le cœur de cette mise à niveau : il s’agit de « modules métier » préconfigurés. Grâce aux Skills, les appels API bruts et complexes sont transformés en compétences directement exploitables par l’IA (par exemple : consulter les frais de transaction, analyser les graphiques en chandeliers, surveiller les marchés en temps réel, passer des ordres). Ainsi, l’IA franchit un pas décisif, passant de la « compréhension de l’intention » à l’« exécution concrète de l’action ».
Bill utilise une analogie très parlante avec une clé USB : « Une clé USB possède intrinsèquement des capacités de stockage — lecture, écriture, effacement — mais pour être pleinement fonctionnelle, elle doit être connectée à un appareil via un port USB, ce qui correspond précisément au rôle du protocole MCP. Toutefois, un simple port ne suffit pas : il faut également un contrôleur de stockage et divers protocoles pour assurer une interaction complète. L’ensemble de ces éléments constitue une “Skill”. »
Pourtant, Agent Hub demeure inaccessible à la majorité des utilisateurs débutants.
C’est pourquoi, le 14 mars, Bitget a lancé GetClaw, un assistant de trading IA basé sur Telegram, immédiatement utilisable sans aucune installation préalable. Il suffit de cliquer sur un lien, de se connecter à son compte, et le service est prêt à l’emploi. La plateforme prend en charge intégralement les coûts liés à l’appel des grands modèles, sans aucune perception pour l’utilisateur. Bill résume ainsi la distinction : « Nous recommandons aux utilisateurs occasionnels GetClaw, un outil déjà entièrement assemblé et immédiatement opérationnel ; aux joueurs expérimentés, nous conseillons Agent Hub, qui leur permet de sélectionner les Skills adaptées et de construire leur propre “château”, comme avec des briques LEGO. »
Ces trois produits forment une progression logique et cohérente : GetAgent a permis d’affiner les capacités fondamentales du protocole MCP, qui ont ensuite été consolidées et ouvertes au public via Agent Hub, puis intégrées dans GetClaw afin d’en abaisser au maximum le seuil d’entrée. De l’assistant conversationnel aux outils destinés aux développeurs, puis à un produit « clé en main », la gamme de produits IA de Bitget couvre l’ensemble du spectre utilisateur — des passionnés les plus pointus aux novices complets.
« Dire une phrase suffit pour surveiller un marché » : ce que le trading IA change réellement
L’architecture produit n’est que le squelette : ce qui enthousiasme véritablement les utilisateurs, ce sont les transformations concrètes d’expérience apportées par l’IA dans des scénarios réels. Dans ses échanges avec Bill, un mot-clé revient constamment : le « seuil d’entrée ».
Le processus traditionnel de trading suit une chaîne longue et complexe : collecte d’informations, analyse et prise de décision, passage des ordres, surveillance continue des positions, analyse rétrospective. Chaque étape repose sur une intervention manuelle. Pour mettre en place un trading conditionnel ou une stratégie quantitative, l’utilisateur doit soit écrire lui-même un programme pour appeler les API, soit configurer, sur la plateforme, une multitude de paramètres complexes.
Selon Bill, c’est précisément ici que réside la valeur la plus élevée de l’IA : « Ces fonctionnalités peuvent certes être réalisées sans recourir aux Skills ni à GetClaw — un simple programme suffit. Le problème, c’est que programmer est facile pour un développeur, mais totalement hors de portée pour un utilisateur lambda. Ce que nous faisons aujourd’hui, c’est permettre à n’importe quel utilisateur d’obtenir le même résultat… en prononçant simplement une phrase. »
Il donne un exemple concret : un utilisateur dit « Si le prix du bitcoin chute de 3 % en une minute, augmente ma position de 50 % ». En arrière-plan, le système convertit automatiquement cette instruction en une tâche planifiée, impliquant trois étapes essentielles :
- Surveillance en temps réel du prix du bitcoin
- Calcul minutieux de la variation de prix chaque minute
- Exécution immédiate de l’augmentation de position dès que la condition est remplie
Une logique autrefois réservée exclusivement aux programmeurs peut désormais être déclenchée par n’importe qui, simplement en exprimant une demande orale.
Moins de 40 heures après son lancement, GetClaw a vu exploser l’usage de la fonction de surveillance des marchés. Rien d’étonnant : sur les plateformes traditionnelles, configurer une alerte de surveillance exige de comprendre une foule de paramètres et d’indicateurs — « on passe des heures à tenter de la configurer, sans garantie de succès ». Aujourd’hui, même des logiques complexes combinant plusieurs indicateurs (MACD, CCI, etc.) peuvent être définies par simple description en langage naturel.
Mais selon Bill, la véritable révolution du trading IA ne réside pas seulement dans la capacité à « réaliser » cette surveillance, mais surtout dans la possibilité de « l’ajuster continuellement ». « Sur les plateformes traditionnelles, si la configuration échoue, on abandonne. Avec l’IA, on peut lui dire : “Tu t’es trompé, réfléchis à comment corriger ça”, et ainsi itérer jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. » Cette capacité à interagir de façon itérative constitue une avancée majeure pour la vaste population des utilisateurs occasionnels.
Sur les marchés boursiers traditionnels, la part du trading quantitatif ne cesse de croître : aux États-Unis, un marché relativement mature, elle dépasse même les 70 %. Les investisseurs particuliers y font face à des acteurs institutionnels dont la compétition s’exerce à l’échelle de la microseconde — une confrontation quasi désespérée. Bill résume ainsi la signification du trading IA : une « démocratisation » : « La vision de Bitget dans le domaine de l’IA est de permettre à 100 millions d’utilisateurs d’égaler Wall Street », c’est-à-dire d’atteindre le même niveau de logique décisionnelle et d’exécution que les meilleurs traders professionnels. Autrefois, on pouvait imaginer une action sans pouvoir la réaliser ; aujourd’hui, tout ce qu’on peut imaginer peut aussi être mis en œuvre.
Quatre verrous de confiance : les limites de sécurité quand l’IA manipule de l’argent réel
Lorsque l’IA passe du rôle de « conseillère » à celui d’« exécutante », ce n’est pas la puissance fonctionnelle qui constitue le principal défi, mais bien la confiance. Pour Bill, ce point ne peut être trop souligné : « Ce qui inquiète le plus les utilisateurs, c’est la question de la sécurité. Il est impératif de construire cette confiance. Un ou deux incidents de sécurité suffiraient à faire fuir complètement les utilisateurs. »
Autour de cette préoccupation centrale, Bitget a conçu un système de sécurité à quatre niveaux.
- Premier niveau : isolement des identités — chaque conversation identifie précisément l’utilisateur concerné
- Deuxième niveau : isolement des mémoires — les historiques de conversation entre différents utilisateurs sont strictement séparés, garantissant la confidentialité absolue des données personnelles
- Troisième niveau : contrôle des permissions — l’accès aux données et aux outils est régulé selon les rôles attribués
- Quatrième niveau : isolement des accès et des fonds — les clés API sont limitées à des déclenchements ponctuels, tandis que les transactions s’exécutent dans un environnement isolé (sandbox) sur un sous-compte
Le mécanisme du sous-compte sandbox est une conception pragmatique. Bill illustre cela ainsi : « Par exemple, si le compte principal détient 1 000 dollars, l’utilisateur peut transférer uniquement 50 dollars vers un sous-compte dédié aux opérations de l’IA. Le risque devient ainsi nettement plus maîtrisable. » Même en cas d’erreur de jugement de l’IA, l’exposition au risque reste strictement limitée au montant défini à l’avance par l’utilisateur.
Cette priorité accordée à la sécurité se retrouve également dans l’attitude de Bitget vis-à-vis du marché des Skills. Pour l’instant, tous les Skills sont développés et maintenus exclusivement par l’équipe officielle de Bitget, sans ouverture aux tiers. Bill l’explique sans détour : « Si nous ouvrions un marché de Skills permettant à n’importe qui de contribuer, des problèmes de sécurité seraient inévitables. Imaginons un pirate qui déclare : “Je vais aussi ajouter mon propre Skill.” Si un utilisateur l’adopte et subit une perte financière, cela serait inacceptable. Nous privilégions donc la qualité à la quantité : mieux vaut ne rien proposer que de proposer quelque chose qui ferait perdre de l’argent à nos utilisateurs. Après tout, sur les marchés financiers, gagner vite est moins important que survivre longtemps. »
L’exemple d’OpenClaw démontre clairement la pertinence de cette prudence. Son exécution quasi illimitée sur un ordinateur personnel, si stimulante soit-elle, a engendré une industrie absurde : « vous aider à désinstaller proprement l’écrevisse » est devenu en soi une activité lucrative.
Au niveau de l’appel des grands modèles, Bitget a choisi, dans un premier temps, de supporter intégralement les coûts plutôt que de laisser les utilisateurs gérer eux-mêmes leurs jetons (tokens). D’un côté, c’est une mesure de sécurité ; de l’autre, une contrainte technique : « Nos Skills et notre protocole MCP sont profondément optimisés pour fonctionner avec plusieurs grands modèles intégrés. Si les utilisateurs pouvaient librement basculer vers d’autres modèles, les performances en souffriraient gravement. » Actuellement, la plateforme offre à chaque utilisateur un quota gratuit quotidien de 10 dollars pour les appels aux modèles ; le modèle tarifaire sera ajusté ultérieurement en fonction des retours du marché.
80 % des tâches peuvent être automatisées, mais 20 % des décisions cruciales restent humaines
Lorsqu’on aborde les limites réelles des capacités actuelles du trading IA, Bill fait preuve d’un réalisme sans concession : « Certains utilisateurs sur Internet donnent aujourd’hui 100 dollars à une IA pour qu’elle en fasse 1 000. Or, ils constatent que cette approche grossière aboutit très fréquemment à une perte totale du capital. »
Les capacités actuelles du trading IA ne garantissent pas, à ce jour, des gains pour les utilisateurs. Bill résume la situation réelle à l’aide du principe de Pareto (règle 80/20) : dans un processus complet de trading (pouvant comporter environ 100 tâches distinctes), l’IA peut exécuter efficacement les 80 tâches les plus répétitives et fastidieuses — synthèse d’informations, surveillance en temps réel, exécution conditionnelle, analyse rétrospective des données. Toutefois, les 20 décisions stratégiques fondamentales, celles qui déterminent réellement les gains ou les pertes, restent encore hors de portée de l’IA.
L’an dernier, Bitget a organisé un concours ludique de « traders IA » afin de tester précisément ces limites. Les résultats offrent un éclairage saisissant : de nombreuses stratégies IA se sont soldées par des pertes. La raison en est simple : l’IA ne connaît pas les émotions — ce qui semble un avantage, mais implique aussi qu’elle ne peut pas réagir aux événements extrêmes imprévisibles, tels qu’une guerre soudaine. Bill rappelle qu’auparavant, sur le marché américain des actions, l’exécution massive de transactions par l’IA avait déjà entraîné des phénomènes anormaux de « spikes » — des chutes ou hausses brutales et extrêmes.
« Aujourd’hui, son rôle est surtout celui d’un assistant avancé, comparable à la transition progressive entre les niveaux L1 et L5 de l’automatisation automobile », explique Bill pour situer le stade actuel du trading IA. Bien sûr, les capacités de l’IA progressent effectivement, une difficulté après l’autre. Toutefois, lorsqu’il s’agit de créativité à long terme ou de jugement empathique dans des situations extrêmes, la machine rencontre encore des limites très nettes.
Néanmoins, Bill formule un jugement relativement optimiste : « Le bouclage technique nécessaire au trading entièrement automatisé pourrait être achevé dès l’année prochaine, mais cela ne signifie pas pour autant qu’il garantira des profits durables. » Autrement dit, il existe encore une distance non négligeable entre le fait de “fonctionner” et celui de “générer des bénéfices”.
Du simple outil de trading à un « système d’exploitation de compte IA » : la vision finale de Bitget
Si, à court terme, l’IA ne peut pas encore remplacer entièrement le trader humain, quelle est alors la destination finale de la stratégie IA de Bitget ? Bill y répond selon trois axes.
Le premier axe est le « trading panoramique », faisant écho à la stratégie UEX (Universal Exchange) précédemment annoncée par Bitget. Il ne s’agit plus uniquement des crypto-actifs : avec la tokenisation croissante des actifs, des classes traditionnelles comme l’or, l’argent ou les actions américaines sont progressivement intégrées. Bitget souhaite permettre à ses utilisateurs d’effectuer l’ensemble de leurs opérations de trading sur une seule plateforme, « leur conférant ainsi la capacité de couvrir l’ensemble des classes d’actifs, à l’instar des traders de Wall Street ».
Le deuxième axe est l’expansion d’un écosystème mondial. En s’appuyant sur les capacités de Bitget Wallet, Bitget entend intégrer l’IA dans les scénarios de paiement Web3 et de commerce mondial, afin d’abaisser les barrières techniques associées aux transactions transfrontalières et aux paiements internationaux.
Le troisième axe — celui que Bill décrit avec la plus grande richesse d’images — consiste à créer, autour de Bitget, un « système d’exploitation de compte à long terme ». Ce concept repose sur la construction d’une « couche d’exécution financière hautement fiable », où plusieurs agents collaboreront à accomplir diverses tâches pour l’utilisateur. Le socle de ce système repose sur un « système de mémoire à long terme », capable de fonctionner de façon transparente à travers plusieurs terminaux et scénarios.
Selon Bill, ce système de mémoire analysera et intégrera tous les comportements de l’utilisateur — ses habitudes de trading passées, ses opérations historiques, voire les moindres interactions dans l’application — afin de constituer un portrait individuel extrêmement détaillé. « Il garantit ainsi la cohérence à long terme de la logique de trading de l’utilisateur, quel que soit le support ou le contexte utilisé, évitant toute fragmentation ou expérience morcelée. » Cette capacité d’apprentissage continu et d’adaptation personnalisée constitue précisément ce qui distingue un outil véritablement intelligent d’un simple gadget ponctuel.
Bill utilise une analogie tirée de la vie quotidienne pour illustrer ce processus progressif de consolidation de la confiance : « Au départ, on achète un robot aspirateur uniquement pour qu’il nettoie le sol. Puis, à force de l’utiliser et de lui faire confiance, on accepte progressivement qu’il prenne en charge davantage de tâches. » L’IA doit d’abord prouver sa fiabilité dans des tâches simples, puis elle gagne progressivement des autorisations et une confiance accrues, jusqu’à atteindre son objectif final : “vous accompagner dans votre croissance, en parallèle de la valorisation de vos actifs”.
De GetAgent à Agent Hub, puis à GetClaw, la gamme de produits IA de Bitget a accompli, en moins d’un an, un bond décisif — passant du statut d’assistant conversationnel à celui d’agent exécutif de tâches. Le déploiement massif de solutions similaires par les principales bourses témoigne du fait que le trading IA n’est plus une option facultative, mais bien devenue une capacité fondamentale pour la compétition future.
Pourtant, à l’aune de la réalité actuelle, l’IA excelle davantage à remplacer le « travail physique » du trading qu’à supplanter son « travail intellectuel ». 80 % des tâches fastidieuses peuvent être déléguées à la machine, mais les 20 % de décisions stratégiques qui déterminent les gains ou les pertes doivent encore être prises par l’humain. La technologie peut abaisser les barrières d’accès au trading, mais elle ne peut pas éliminer entièrement les risques inhérents à toute activité financière.
L’IA met à la disposition de chacun la boîte à outils de Wall Street, mais celle-ci contient à la fois des opportunités… et la nécessité d’un profond respect.
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