Kimi, Zhipu et Doubao réunis lors d’un hackathon cryptographique : que les développeurs IA ont-ils construit sur Monad ?
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Kimi, Zhipu et Doubao réunis lors d’un hackathon cryptographique : que les développeurs IA ont-ils construit sur Monad ?
Le déploiement de l’IA dans l’écosystème Monad va bien au-delà d’un simple hackathon.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : TechFlow
Les hackathons sont devenus une pratique incontournable dans la construction des écosystèmes de blockchains publiques. Plutôt que de se contenter de « organiser un événement », ce qui mérite davantage d’attention, c’est ce que cet événement « laisse à l’écosystème ».
Le 21 mars 2026, avec l’annonce des lauréats, le hackathon Monad Rebel in Paradise AI s’est conclu avec succès.
Au moment où l’IA est devenue une « planche de salut » incontournable pour les projets crypto souhaitant dynamiser leur écosystème, ce hackathon mérite particulièrement d’être analysé en profondeur. Non seulement parce que Monad — projet L1 de premier plan —, désormais doté de son jeton natif, suscite un intérêt soutenu de la part de la communauté quant à chacune de ses initiatives de développement écosystémique, mais surtout parce que les partenaires de cet événement ne peuvent guère passer inaperçus pour la communauté :
Des fournisseurs renommés de modèles linguistiques à grande échelle (LLM), tels que Kimi, Zhipu AI et Doubao, figurent explicitement parmi les partenaires.
Cela confère à cet événement une portée bien supérieure à celle d’un simple « concours de développeurs sur chaîne ». Il envoie un signal fort sur le rôle central que la technologie blockchain peut jouer dans des scénarios bien plus larges, tout en concrétisant une rencontre historique entre les grands modèles d’intelligence artificielle et les infrastructures blockchain :
D’un côté, l’environnement d’exécution sur chaîne offert par la blockchain publique haute performance Monad ; de l’autre, les capacités de modélisation, les chaînes d’outils et les ressources de développement concentrées apportées par les acteurs traditionnels du secteur ; au milieu, des développeurs cherchant à transformer leur imagination en produits concrets.
Alors, face à l’avènement de l’économie des agents intelligents, où les réseaux sous-jacents doivent supporter des interactions et des transferts de valeur plus fréquents et plus complexes, comment Monad se distingue-t-il concrètement ?
Par ailleurs, quels types d’applications les développeurs ont-ils effectivement construites sur Monad dans le cadre de ce hackathon centré sur l’IA ?
Examinons ensemble les projets primés afin de mieux comprendre la stratégie IA de l’écosystème Monad.
Un hackathon alliant « un line-up impressionnant » et « des ressources abondantes »
Lorsque les agents intelligents ne sont plus simplement des outils de dialogue, mais acquièrent une capacité d’exécution concrète, quels domaines méritent le plus l’attention des développeurs ?
Le hackathon Monad Rebel in Paradise AI vise précisément à fournir une réponse directe à cette question.
En matière de défis proposés, l’événement s’est concentré sur trois axes représentatifs de la valeur concrète des agents intelligents : les paiements via agents, les marchés intelligents et l’innovation applicative.
Pour garantir une qualité exceptionnelle des résultats, Monad n’a pas ménagé ses ressources : les participants ont pu échanger directement avec des leaders mondiaux des domaines des LLM, des infrastructures et des agents intelligents, ainsi qu’avec des fonds de capital-risque (VC). Le montant total des récompenses s’élève à plus de 40 000 dollars américains, dont 20 000 $ en espèces et 20 000 $ sous forme de soutien créatif et de ressources (accès gratuit à des modèles de pointe, à des outils de développement et à des infrastructures, etc.).
En tant que premier hackathon dédié spécifiquement aux applications financières des agents intelligents dans la Grande Chine, Monad souhaite, grâce à cet événement, démontrer une intégration approfondie entre sa machine virtuelle Ethereum (EVM) parallèle haute performance et des LLM de pointe, tout en organisant des ateliers intensifs principalement à Pékin et à Shenzhen, afin de rassembler développeurs, capacités de modélisation, infrastructures et investisseurs au sein d’un même terrain d’expérimentation.
Le jury composé de VC a attiré des institutions de premier plan telles que Delphi Ventures, Pantera Capital, CoinFund, Vertex et Enlight, offrant aux participants une opportunité unique de prouver leur potentiel devant des fournisseurs de modèles, des prestataires d’infrastructures et des fonds d’investissement de haut niveau.
En outre, des entreprises d’IA de premier plan telles que Kimi, Zhipu AI, Doubao, StepFun, SiliconFlow et YouWare se sont toutes jointes à l’événement, fournissant un soutien complet incluant des API de modèles, du soutien en calcul, un accompagnement technique et des ressources pour l’évaluation.
Une telle concentration d’acteurs suscite naturellement la curiosité quant aux motivations profondes de ces collaborations — pourtant, celles-ci sont aisées à comprendre :
Lorsque les fournisseurs de LLM recherchent de nouvelles opportunités de croissance à l’international et les prochains points d’ancrage pour l’innovation IA, ils identifient la technologie blockchain, caractérisée par sa décentralisation, son absence de besoin de confiance et ses mécanismes d’incitation vérifiables. Et Monad s’impose comme la base L1 retenue par ces grands acteurs.
Cette injection massive de ressources constitue le fondement indispensable d’une production de haute qualité lors de ce hackathon. Mais alors, à quoi ressemblent les premiers produits concrets issus de cette initiative audacieuse ?
Des paiements à la génération de courts-métrages animés : un aperçu des 11 projets primés
Grand Prix : OpenAlice
OpenAlice est un agent transactionnel exécutable localement, capable d’intégrer dans un espace de travail transparent et collaboratif l’ensemble des processus liés à la recherche, à la stratégie, à l’exécution et à la gestion des risques.
L’architecture centrale d’OpenAlice repose sur une combinaison de Markdown et de fichiers JSON configurables : tous les comportements de l’agent sont définis à l’aide de documents Markdown lisibles par l’humain et de données JSON structurées, tandis que les journaux d’activité sont clairs et transparents, facilitant ainsi une itération collaborative entre humains et agents. En outre, le projet prend en charge le déploiement local, réduisant fortement la dépendance vis-à-vis du cloud pour les données et l’exécution, ce qui améliore significativement la confidentialité et le contrôle utilisateur.
- Prix spécial NVIDIA Super Compute : Orbit AI
Orbit AI est un cloud IA décentralisé qui installe la puissance de calcul « en orbite », connectant des grappes de GPU satellitaires vérifiables spécifiquement conçues pour les scénarios impliquant des agents intelligents. Son principal atout réside dans sa capacité accrue d’isolement physique et sa résistance à la falsification, permettant ainsi de rendre les calculs hautement fiables accessibles à l’échelle mondiale.
Premier prix – Catégorie Paiements & Infrastructures : Libra
Libra est une « nouvelle Git » conçue spécifiquement pour l’ère des agents intelligents, destinée à résoudre les problèmes liés à l’explosion des enregistrements de code généré par les machines, à la difficulté de lecture de l’historique et à la perte d’informations sur les intentions initiales.
Il reconstruit en profondeur l’expression des intentions, la collaboration parallèle, ainsi que les expériences d’audit et de débogage, ramenant l’ensemble du processus à un état pleinement accessible et intuitif pour les humains.
Deuxième prix – Catégorie Paiements & Infrastructures : Agora-mesh
Agora-mesh vise à faciliter la découverte des services par les agents intelligents et à permettre leur règlement sur chaîne via le jeton MON, dans le but de réduire drastiquement les seuils d’accès aux paiements pour les agents, et de réaliser des transactions de service sans friction entre machines.
Son flux global s’inspire du protocole x402 : offre initiale, paiement sur chaîne puis livraison du résultat final.
Troisième prix – Catégorie Paiements & Infrastructures : TickPay
TickPay se spécialise dans les paiements fluides à haute fréquence et faible montant, adaptés notamment aux services vidéo facturés à la seconde ou aux appels d’API IA facturés à l’utilisation. Grâce à un mécanisme d’autorisation basé sur l’abstraction de compte, les droits de facturation peuvent être activés ou désactivés à tout instant, tandis que le règlement s’effectue automatiquement.
Premier prix – Catégorie Coexistence avec les Agents : Kimi-swarm
Kimi-swarm est un environnement de développement intégré (IDE) open source multi-agents développé officiellement par Kimi. Il permet d’interrompre ou d’intervenir en temps réel dans les conversations avec n’importe quel agent, comme si l’on discutait avec lui. Grâce à des graphes relationnels et des panneaux contextuels, l’ensemble du processus « swarm » devient observable et débogable, sortant ainsi de la boîte noire.
- Deuxième prix – Catégorie Coexistence avec les Agents : A2A IntentPool Protocol
A2A IntentPool Protocol constitue une « couche de règlement des tâches » dédiée à la collaboration machine-à-machine, permettant aux agents automatisés de découvrir des tâches, de les exécuter, de prouver leurs résultats et de recevoir immédiatement un paiement sur chaîne. Son objectif est de réduire l’intermédiation par les plateformes, les coûts liés aux échanges d’API et les processus manuels de rapprochement comptable.
- Troisième prix – Catégorie Coexistence avec les Agents : Anime AI Studio
Anime AI Studio est un agent tout-en-un dédié à la génération de courts-métrages animés, capable de couvrir l’intégralité du processus, depuis la conception créative, la rédaction du scénario, le storyboard, la génération des images-clés jusqu’à la production vidéo au niveau des plans. Il prend également en charge le retour arrière segmenté et la régénération locale, permettant ainsi de modifier une scène donnée sans avoir à relancer l’ensemble du pipeline.
Premier prix – Catégorie Innovation Applicative : AgentVerse
AgentVerse est une « carte à million de cases » nativement compatible avec le protocole x402, où les agents peuvent acheter des parcelles, y construire leur page d’accueil et y être découverts par d’autres utilisateurs. Ce projet fusionne identité, paiement et espace de présentation, permettant à chaque agent non seulement de se présenter, mais aussi d’engager des transactions.
Deuxième prix – Catégorie Innovation Applicative : campfire
campfire est une place sociale commune où humains et agents interagissent dans un même espace ludique : ils peuvent accomplir ensemble des missions, participer à des interactions marchandes ou encore s’affronter dans l’« Agent Arena ». L’accent est mis sur des interactions fréquentes et des résultats quantifiables, rendant l’expérience globale bien plus proche d’un produit fonctionnel qu’un simple prototype démonstratif.
Troisième prix – Catégorie Innovation Applicative : Jeu éducatif Web3 de trading quantitatif
Le jeu éducatif Web3 de trading quantitatif est une application pédagogique reposant sur un système de niveaux progressifs. Les utilisateurs peuvent composer et exécuter directement des stratégies en glissant-déposant des modules préconfigurés, apprenant ainsi progressivement la logique quantitative « tout en jouant ». Chaque niveau est assorti d’un feedback diagnostique détaillé, indiquant précisément l’origine du problème et les ajustements nécessaires.
La stratégie IA de l’écosystème Monad va bien au-delà d’un seul hackathon
En réalité, ce hackathon n’est pas la première initiative de Monad axée sur l’IA.
Dans la section « Centre d’applications » du site officiel de Monad, l’IA apparaît comme une catégorie distincte, regroupant actuellement 12 applications, dont 3 bénéficient déjà du soutien du programme d’incitation Monad Momentum. Bien que ce chiffre ne soit pas encore « impressionnant », il révèle clairement l’importance croissante accordée à l’IA par Monad.
Sur les plans du renforcement des infrastructures et de l’élargissement du soutien écosystémique, Monad a lancé dès le départ une série d’initiatives concrètes.
Ainsi, la documentation officielle de Monad propose déjà des guides dédiés au protocole de paiement x402 et au tutoriel d’enregistrement ERC-8004 (« Agents sans confiance »), dans le but d’assurer une intégration fluide des chaînes critiques de paiement : permettre aux agents IA non seulement de réfléchir, mais aussi de découvrir de manière autonome les services disponibles, d’obtenir des devis, de procéder au paiement et de livrer les résultats — le tout dans une expérience quasi transparente.
En décembre 2025, Monad a lancé le programme « AI Blueprint », offrant un soutien global aux applications IA, comprenant notamment des ressources et des infrastructures pour aider les développeurs à construire, lancer et faire évoluer leurs projets. Les axes prioritaires de ce programme incluent les réseaux de raisonnement décentralisés, les grappes d’agents autonomes, l’IA générative sur chaîne, les systèmes de mémoire vérifiables, ainsi que le calcul privé combiné à l’inférence distribuée sur matériel grand public.
En février 2026, Monad a également co-organisé le hackathon Moltiverse, profitant de l’élan suscité par OpenClaw pour encourager activement le développement d’applications agents et d’outils de monétisation, en insistant particulièrement sur les capacités d’autocoopération, de micro-paiements et d’exécution sur chaîne des agents.
Grâce à cette série d’initiatives coordonnées, l’IA semble désormais devenir l’un des principaux champs d’action de la construction de l’écosystème Monad.
Bien entendu, l’engagement massif de ressources dans le domaine de l’IA ne s’explique pas uniquement par la vague actuelle de popularité :
D’un point de vue infrastructurel, l’architecture de Monad est naturellement adaptée aux scénarios impliquant des agents intelligents, qui requièrent des interactions fréquentes, une faible latence et une continuité opérationnelle.
Que ce soit grâce à son exécution parallèle optimiste, à son architecture de pipeline ou à sa base de données MonadDB, ces choix techniques confèrent à Monad des performances remarquables : plus de 10 000 transactions par seconde (TPS), un temps de finalisation des blocs de 0,4 seconde et des frais de transaction (gas) extrêmement bas. Ces atouts permettent à Monad de servir de fondation suffisamment rapide, économique et stable pour permettre aux agents d’effectuer véritablement des transactions autonomes, des règlements autonomes et des collaborations autonomes.
D’un autre côté, l’écosystème DeFi riche et solide de Monad fournit aux agents IA un large éventail d’outils financiers exploitables, de pools de liquidité accessibles et de scénarios de génération de rendement dans lesquels s’insérer. Cela permet aux agents IA de détecter eux-mêmes les opportunités, d’effectuer des transactions, de régler leurs opérations et de réinvestir leurs gains — passant ainsi progressivement du statut de simple assistant conversationnel à celui d’entité économique autonome sur chaîne.
Cette vision prospective de l’avenir de la finance IA permet à Monad de se démarquer nettement de nombreux autres projets « Crypto + IA » encore cantonnés à des concepts théoriques ou à un simple habillage marketing. Et cela constitue probablement un point d’ancrage essentiel pour suivre, après la clôture de ce hackathon thématique sur l’IA, les prochaines étapes de développement de l’écosystème Monad.
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