L’intelligence artificielle progresse constamment pour devenir partie intégrante des processus métier. Les blockchains bénéficient également de cette technologie, en particulier les agents IA capables d’automatiser toutes sortes de tâches exécutées onchain. Leur intégration peut être améliorée pour conduire à des cas d’utilisation plus efficaces.Des investisseurs en capital-risque se sont réunis pour explorer ce sujet. ils ont discuté de l’intersection des agents IA et de la crypto,de la manière dont les rails crypto peuvent améliorer le développement de l’IA et des potentiels éléments de rupture dans l’industrie.
« Nous avons besoin d’agents IA plus avancés sur le marché »
, a déclaré Ma.« Nous avons besoin d’agents IA capables de prendre des décisions complexes et d’interagir avec différentes plateformes. Actuellement,le marché est principalement rempli d’agents basiques et intermédiaires. »
Les cas d’utilisation réels
Ma a admis que les investisseurs considèrent souvent l’IA comme un simple mot à la mode, en particulier lorsque les fondateurs ne parviennent pas à expliquer clairement pourquoi l’IA est essentielle à leurs projets. Elle a souligné que les agents IA peuvent démontrer des cas d’utilisation spécifiques.
« Beaucoup d’agents IA peuvent être un excellent moyen de monétiser le contenu généré par les utilisateurs »
, a noté Zhang. « Beaucoup de ces projets sont vraiment axés sur la communauté. Par exemple, des frameworks comme Griffin AI ou OpenAI Swarm rendent les flux de travail plus efficaces et interagissent avec les gens de manière significative. »
« La DeFi et l’IA forment une paire solide »
, a ajouté Bayan. « Il ne s’agit pas seulement d’exécuter des transactions, il s’agit d’utiliser l’IA pour surveiller les positions, exécuter des snipers et agir lorsque vous êtes loin de votre écran. »
Ma a mentionné quelques projets DeFAI sur lesquels DWF Labs travaille. « HeyAnon combine l’IA conversationnelle avec l’agrégation de données en temps réel. Il aide les utilisateurs à gérer les opérations DeFi telles que le bridging, le swapping, le staking et l’emprunt, et à analyser les tendances en extrayant des informations de plateformes telles que Twitter, telegram, Discord et GitHub. »
« Un autre projet que nous suivons de près est AI16Z, qui redéfinit les modèles traditionnels de gestion de fonds. Leur agent IA est comme un gestionnaire de hedge fund virtuel : il ne se contente pas de suivre des règles prédéfinies, mais analyze le sentiment du marché, les données onchain et les conditions de tendance pour prendre des décisions »
, a-t-elle ajouté.
Les intervenants ont noté qu’il y a également une attention croissante à la façon dont les agents IA travaillent ensemble, en particulier à travers les flux de travail agentiques et les couches de coordination. Ces configurations déterminent si les agents agissent en séquence ou en parallèle et comment ils partagent les données et la mémoire pour atteindre des résultats. « C’est fascinant de penser à l’orchestration des agents »
, a déclaré Zhang. « À l’avenir, les gens pensent que plus de 90 % des fonctions d’une entreprise pourraient être gérées par des agents autonomes : administration, développement commercial, marketing, comptabilité, le tout automatisé. »
Les couches de coordination qui permettent aux agents de travailler ensemble efficacement deviendront un domaine d’intérêt clé,selon Zhang : « Nous avons besoin de frameworks où plusieurs agents peuvent organiser des tâches ensemble pour produire un résultat significatif. »
Elle a cité l’exemple de Nethermind, une L2 entièrement gérée par des agents autonomes : « Chaque agent s’enregistre onchain, et les transactions sont régies par un consensus entre les agents.Grâce au launchpad Nethermind, les développeurs peuvent personnaliser des chaînes gérées par des agents pour des cas d’utilisation spécifiques, ce qui ouvre de nombreuses possibilités pour la construction de systèmes entièrement autonomes adaptés à différents secteurs. »
En termes d’adoption institutionnelle,Bayan a cité l’incertitude réglementaire et les systèmes hérités profondément enracinés comme des obstacles clés. Il a suggéré une approche hybride, où les institutions continuent de s’appuyer sur les systèmes traditionnels tout en intégrant la blockchain dans certains domaines, comme un compromis plus prévisible. « Ils n’ont pas à tout miser, ils peuvent commencer par laisser certaines branches expérimenter les technologies décentralisées et construire à partir de là »
, a-t-il ajouté.
Il a ensuite cité CARV comme un exemple que les grandes institutions pourraient adopter : « Ils utilisent les données de la blockchain pour les avantages et les informations d’identification, mais s’appuient sur l’apprentissage automatique hors chaîne pour le calcul, ce qui est un excellent modèle de transition. »
L’avenir des agents IA
Selon Zhang, tous les projets d’agents IA n’ont pas besoin d’être lancés avec un token tout de suite. « Certains agents ont intérêt à être testés d’abord sur le marché. Obtenir les commentaires des clients et prouver le cas d’utilisation devrait précéder la conception de la tokenomics. Un token devrait améliorer l’écosystème et la gouvernance une fois que le modèle économique est établi »
, a-t-elle souligné.
« Je ne dis pas que les agents IA ne sont que des memecoins, mais 99 % du temps, les gens les traitent de cette façon parce qu’ils sont lancés par le biais de ventes communautaires »
, a poursuivi Ma. « D’un point de vue du capital-risque, nous voulons voir plus de projets d’IA construits pour une valeur à long terme avec des produits solides, des revenus réels et des flux de trésorerie récurrents. Nous avons besoin de produits avec une puissance durable, pas seulement quelque chose qui culmine au TGE et disparaît ensuite. Actuellement, très peu de projets parviennent réellement à une demande durable »
, a-t-elle souligné.
Bayan a fait écho à ce sentiment, soulignant l’importance de la facilité d’utilisation pour les utilisateurs finaux et les développeurs : « Les utilisateurs ne devraient même pas se rendre compte qu’ils utilisent la blockchain ou le Web3. Le prochain moment décisif sera lorsque les grandes entreprises Web2 commenceront à utiliser le calcul basé sur la blockchain. Cela doit sembler facile. »
Zhang a souligné une tendance à utiliser des agents IA (ou des bots) pour simplifier les flux de travail et s’intégrer étroitement aux plateformes que les utilisateurs utilisent déjà, telles que les médias sociaux : « Des fonctions telles que les paris sociaux ou les informations sur la santé peuvent être facilement fournies par un bot alimenté par l’IA au sein de Twitter ou d’autres plateformes de médias sociaux. »
« Je pense que très bientôt, nous verrons des produits très puissants soutenus par des bots pilotés par l’IA et des agents IA rationalisés »
, a-t-elle conclu.
L’Intersection de l’IA et la Crypto : Analyse et perspectives d’experts
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est en constante progression et s’intègre de plus en plus aux processus métier. Les blockchains, en particulier, bénéficient de cette technologie, notamment grâce aux agents IA capables d’automatiser les tâches “onchain”. Des investisseurs en capital-risque se sont réunis pour explorer ce sujet, discutant de l’intersection entre les agents IA et la crypto, de l’amélioration du développement de l’IA grâce aux “rails crypto” et des potentiels changements disruptifs de l’industrie.
Les Défis Actuels et le besoin d’agents IA avancés
L’un des principaux défis est le manque d’agents IA avancés sur le marché. Les experts notent que les agents actuels sont souvent basiques ou intermédiaires, limitant leur capacité à prendre des décisions complexes et à interagir avec diverses plateformes.
Cas d’utilisation réels de l’IA en crypto et blockchain
Les agents IA montrent des cas d’utilisation spécifiques et prometteurs :
Monétisation du contenu généré par les utilisateurs: Les agents IA facilitent l’efficacité des flux de travail et améliorent les interactions communautaires.
Finance Décentralisée (DeFi): L’IA permet de surveiller les positions, exécuter des stratégies de trading (sniping) et agir en l’absence de l’utilisateur.
Gestion de fonds virtuelle: Les agents IA analysent le sentiment du marché, les données onchain et les tendances pour prendre des décisions de gestion de portefeuille.
Les Défis et Opportunités d’Adoption
Les incertitudes réglementaires et les systèmes hérités enracinés ralentissent l’adoption institutionnelle. Une approche hybride est suggérée, intégrant progressivement la blockchain.
L’Importance de la Coordination et de l’Orchestration
La capacité des agents IA à coopérer est cruciale.Le futur réside dans l’orchestration des agents, où diverses fonctions d’une entreprise pourraient être automatisées, grâce à des flux de travail agentiques et des couches de coordination.
L’avenir des agents IA et les tendances clés :
L’importance de la valeur à long terme : les projets d’IA doivent fournir des produits solides et des revenus réels pour une demande durable.
La simplification de l’expérience utilisateur : Il faut que l’utilisation de l’IA et de la blockchain soit transparente pour les utilisateurs finaux et les développeurs.
L’intégration avec les plateformes existantes : Les agents IA intégrés aux médias sociaux pour offrir des services tels que les paris sociaux ou des informations sur la santé.
FAQ
Q: Qu’est-ce qu’un agent IA dans le contexte de la blockchain?
R: Un agent IA est un program informatique autonome capable d’automatiser des tâches sur une blockchain.
Q: Quels sont les principaux cas d’utilisation des agents IA en crypto?
R: Monétisation de contenu,DeFi (trading automatisé et gestion de positions),gestion de fonds virtuelle.
Q: Quels sont les défis d’adoption des agents IA?
R: Incertitudes réglementaires, systèmes hérités et manque d’agents IA avancés.
Q: Quelle est l’approche d’adoption institutionnelle suggérée?
R: Une approche hybride, intégrant progressivement la blockchain tout en conservant les systèmes traditionnels.
Q: Quel est l’avenir des agents IA dans le secteur de la crypto ?
R: Agents IA intégrés aux plateformes existantes, simplification des flux de travail et accent sur la valeur à long terme et la facilité d’utilisation.
Tableau récapitulatif : Principaux aspects de l’IA et de la Crypto
| Aspect | Description | enjeux principaux | Opportunités |
| :——————————- | :————————————————————————————————————————————- | :————————————————————————————————————————————- | :————————————————————————————————————- |
| Agents IA | Programmes autonomes automatisant les tâches sur la blockchain. | Manque d’agents avancés, complexité des interactions. | Monétisation de contenu, defi, gestion de fonds. |
| Cas d’utilisation | defi, gestion de fonds virtuelle, monétisation du contenu. | Adopter des règles de trading avec le marché. | Analyse de données, exécution de stratégies, simplification des processus.|
| Adoption institutionnelle | Approche hybride, intégration progressive de la blockchain avec les systèmes existants. | Incertitude réglementaire,systèmes hérités,nécessité de transparence pour l’utilisateur. | Amélioration de l’efficacité, réduction des coûts, développement de nouveaux modèles économiques. |
| Coordination des agents | Flux de travail agentiques et couches de coordination pour optimiser le fonctionnement. | Architecture d’IA complexe, nécessité d’offrir des produits qui fonctionnent et qui sont adoptables. | Automatisation des processus, optimisation des ressources. |
| Tendances futures | Transparence pour les utilisateurs, valeur à long terme. | Facilité d’utilisation,besoin de produits solides avec des revenus réels. | Intégration avec les plateformes existantes,simplification des flux de travail,automatisation des tâches. |