Quel est l’intérêt des agents Crypto AI ?

Un an s’est écoulé depuis l’émergence du mouvement des agents IA au quatrième trimestre 2024, initié par @ virtuals_io avec la « tokenisation des agents IA » : des applications et agents IA associés à des tokens lancés équitablement.

Le temps file à toute vitesse.

En l’espace d’un an, la Crypto IA a connu un bouleversement profond : essor du mouvement open source porté par l’IA généraliste, émergence d’outils facilitant la création pour développeurs et utilisateurs, et transformation radicale du secteur.

Ce qui n’était à l’origine qu’un produit IA associé à un token, lancé à faible valorisation par des indépendants ou de petites équipes, est aujourd’hui devenu un écosystème Crypto IA foisonnant, où des centaines d’équipes développent leur vision.

Dans cet article, à la lumière du récent engouement pour le narratif x402, nous proposons d’analyser l’écosystème, de décrypter les évolutions, d’évaluer les principaux acteurs et, surtout, d’explorer la finalité des Crypto AI Agents.

Entrons dans le vif du sujet ↓

Si, comme moi, l’IA vous passionne ou que vous aimez approfondir le sujet, vous aurez constaté la fulgurance des avancées. Chaque mois voit naître de nouvelles fonctionnalités : des gadgets sympathiques comme « Ghiblifi tout » aux vidéos IA de qualité professionnelle, en passant par des agents IA surpassant la productivité d’un développeur junior.

Dans la crypto, le rythme n’est pas toujours aussi effréné. L’an dernier, lors de l’émergence du narratif des agents IA, ce qui est devenu viral, c’était :

• @ truth_terminal, prenant vie, interagissant et recevant des fonds de @ pmarca (a16z),
• @ aixbt_agent, livrant des analyses pointues et incarnant le degen CT sur X,
• @ virtuals_io, fédérant une société d’agents et lançant des « agent tokens » multipliant leur valeur par 10 à 50,
• @ dolos_diary, le troll le plus redouté d’Internet, adoré pour son humour acerbe,
• @ luna_virtuals, premier AIDOL à divertir les fans sur les réseaux sociaux.

Le divertissement était le thème central au départ MAIS aujourd’hui… plus aucune innovation du côté du divertissement par les agents IA (ce qui n’est pas forcément une mauvaise chose, mais le charme des débuts s’est estompé).

Désormais, l’attention se porte sur les verticales dans lesquelles la crypto excelle : les cas d’usage financiers, c’est-à-dire générer (et préserver) de la valeur.

Le TAM de 30 000 Md$ de l’économie agentique évoqué par a16z dans « The State of Crypto » semble ambitieux, alors que le TAM de l’IA est estimé à quelques milliers de milliards d’ici 2030.

Pour autant, l’économie agentique pourrait atteindre ces montants : l’adoption des outils d’IA générative et des IA verticales dope la productivité individuelle, accélère l’adoption en entreprise et fait émerger des workflows pilotés par l’IA.

La crypto ne fait pas exception, MAIS son hyper-focalisation sur la création de valeur oriente naturellement les workflows vers le gain financier. Plusieurs catégories clés s’en dégagent :

(i) DeFi — Premier PMF de la crypto

• Trading (Spot, Perps sur CEX/DEX),
• Money Markets (prêt/emprunt, valorisation des actifs crypto),
• Stablecoins (moyen d’échange/unité de stabilité, stratégies DeFi à haut rendement),
• Protocoles de rendement (marchés de taux, marchés de points, marchés de funding, optimiseurs de rendement/produits vault),
• RWA/DePIN (tokenisation d’actifs réels, mise en relation du capital onchain et de la demande offchain)

Le TAM le plus important, avec plus de 150 Md$ de TVL et plus de 300 Md$ de capitalisation pour les stablecoins. L’amélioration de la clarté réglementaire et l’adoption institutionnelle croissante canalisent davantage de capitaux onchain, tandis que l’essor des stablecoins attire entreprises et startups sur les rails de la crypto.

Pour toutes ces raisons, la demande d’automatisation — infrastructures et outils pour le back-end, alors que les entreprises/startups convertissent leurs utilisateurs vers l’onchain — sera déterminante pour la prochaine phase d’adoption.

Les agents capables de simplifier la DeFi, d’améliorer l’exécution et/ou de renforcer les fonctions clés (gestion du risque, rebalancement, élaboration de stratégies, etc.) capteront une part importante de la valeur transitant par les protocoles DeFi.

Principaux acteurs de l’écosystème :

• @ almanak
• @ gizatechxyz
• @ Cod3xOrg
• @ TheoriqAI
• @ ZyfAI_

(ii) DeAI/Darwinian AI — Premier PMF de la Crypto IA

(iii) Prediction Markets x AI — Segment crypto à la croissance la plus rapide

Je n’approfondirai pas (ii) et (iii), abondamment abordés dans nos articles précédents.

Pour qui observe l’écosystème, peu de changements côté DeFi x IA — la complexité intrinsèque des workflows DeFi rend leur optimisation par l’IA très difficile. On ne peut pas y intégrer l’IA au hasard, il faut concevoir une architecture responsable et mettre en place des garde-fous pour éviter les dérives.

Pourquoi aborder cela et non les « agents IA » ?

À l’origine, les agents IA tournaient surtout autour de Virtuals et de son écosystème (avec parfois un peu de CreatorBid et leurs agents), du framework ai16z (devenu ElizaOS) facilitant la création de « bots » capables d’appeler différents outils, ainsi que d’autres frameworks (Arc, Pippin, etc.).

L’ensemble était ludique, mais cela ne correspondait pas à la vraie définition d’un agent IA : un agent doit comprendre son environnement, ses responsabilités, prendre des décisions proactives et agir pour atteindre ses objectifs avec un minimum d’intervention humaine.

En réalité, plus de 95 % de l’écosystème n’atteint pas ce stade : il s’agit de logiciels, de produits IA génératifs ou de projets en chemin vers de vrais agents autonomes.

Point de critique ici : il est simplement trop tôt, la plupart des acteurs n’ont pas encore trouvé le modèle gagnant.

Ceux qui y parviennent (ou sont sur le point d’y arriver) ne sont d’ailleurs pas identifiés comme « agents IA » mais comme « projets IA ».

Panorama

L’engouement autour de x402 a fait tourner les capitaux vers la Crypto IA, mais le paysage actuel n’a plus rien à voir avec le précédent.

La hype autour des frameworks s’est estompée

Les frameworks étaient essentiels pour se lancer, accélérer l’apprentissage, le développement et la conception de workflows. Des outils comme MCP ont permis aux agents d’appeler ou de livrer des API, l’ERC-8004 va permettre d’établir un registre et asseoir Ethereum comme couche de confiance et de règlement, Google A2A & AP2 s’imposent comme framework de référence pour les builders, et des outils comme n8n AI agent/workflow builders séduisent autant les développeurs que les utilisateurs grand public.

C’est pourquoi la hype s’est dissipée et beaucoup ont pivoté : @ arcdotfun propose désormais du drag-and-drop façon canvas, @ openservai, initialement positionné comme « swarm », s’oriente vers le workflow builder et les outils de création de business Web3 IA avec agents, ciblant certains groupes d’utilisateurs (ex : prediction market workflows).

Les frameworks gardent leur importance, mais avec la multiplication des frameworks IA Web2 et l’adoption des rails Web3, l’engouement pour les frameworks Web3 décline.

Du launchpad fair launch à la méta ICO

Le modèle launchpad fair launch convient aux petits investisseurs particuliers (et au launchpad), MAIS il rend difficile la montée en puissance des équipes et favorise l’arrivée de développeurs orientés court terme, au détriment de la construction d’un business IA pérenne.

L’extension de Virtuals avec Agents Commerce Protocol (ACP) prend ainsi tout son sens. Alors que x402 s’impose comme rail de paiement pour les agents, la construction d’une infrastructure de réputation et de collaboration/rémunération entre agents sera cruciale pour concrétiser la vision agentique.

La grande question demeure : « Existe-t-il des services utiles et qualitatifs pour lesquels les gens sont prêts à payer ? »

Si la plupart sont inutiles, pourquoi ne pas utiliser les services IA Web2 ? Si tel est le cas, à quoi bon fédérer des agents Web3 ?

Pour bâtir un business IA durable générant plusieurs millions de chiffre d’affaires, il faut du financement, des talents de haut niveau et du temps. Le modèle launchpad fair launch ne suffit pas.

On assiste donc à la montée d’équipes IA de taille moyenne à grande, capables de lever des fonds auprès d’anges et de VCs puis de lancer leur produit via des community rounds, sur Kaito Launchpad, Legion ou Echo.

Avec ces ressources (financement, talents, crédibilité VC…), ces équipes peuvent proposer des produits/services de bien meilleure qualité, ce qui se traduit souvent par de meilleures performances de leurs tokens.

Un modèle de monétisation et de tokenomics défaillant

Gérer un produit IA avec un token demande deux compétences distinctes et une grande rigueur pour les articuler afin de stimuler la croissance du produit et l’acquisition d’utilisateurs (ex : airdrop ciblé ➔ conversion en utilisateurs payants ➔ paiement et utilisation du produit ➔ distribution de tokens alignant les intérêts long terme (rev share, buyback, gouvernance…) ➔ boucle vertueuse).

Facile à dire, bien plus difficile à réaliser. La plupart des petites équipes d’agents IA cèdent 30 à 80 % de leur tokenomics au marché, laissant peu de marge de manœuvre.

La majorité opte pour un modèle SaaS par abonnement ou facturation à l’usage/crédit, avec une option de paiement en token pour bénéficier d’une réduction. Une partie des abonnements sert à racheter ou brûler les tokens utilisés pour payer les services.

Financer le rachat sur les revenus d’abonnement se défend, mais imposer le paiement en token (ou pour obtenir une remise) freine la croissance.

Les tokens crypto sont très volatils. Les utiliser comme moyen de paiement complique la gestion (volatilité de +20 % à -30 % d’un jour à l’autre, impossible à budgéter).

Darwinian AI : une alternative de formation de capital avec un modèle tokenomics clair

• @ opentensor (Bittensor) s’est imposé comme la plateforme de référence pour les fondateurs, les mineurs souhaitant contribuer à l’IA, et les investisseurs en quête de la prochaine pépite DeAI,
• @ flock_io fixe les standards de l’IA confidentielle et spécialisée via le federated learning, attirant entreprises Web2, gouvernements et mineurs, tout en permettant l’externalisation de talents IA,
• @ BitRobotNetwork, inspiré de Bittensor, adopte une stratégie similaire pour développer un écosystème robotique autour des subnets.

Des benchmarks réels émergent, avec de véritables enjeux, offrant aussi un divertissement de qualité.

• @ the_nof1 Alpha Arena confronte 6 modèles IA de pointe dans une compétition de trading perps avec de l’argent réel (10 000 $ chacun),
• @ FractionAI_xyz organise des compétitions entre agents IA pour améliorer la qualité des sorties, signaux, profits et gestion du risque,
• @ openservai crée OpenArena, où les modèles IA s’affrontent sur les prediction markets.

Je me répète avec Darwinian AI, mais c’est ce qui résout la question du financement et stimule l’innovation Crypto IA.

Consultez l’article dédié à Darwinian AI si ce n’est déjà fait.

Les points ci-dessus illustrent le potentiel des subnets :

• Chutes, principal subnet de Bittensor, est déjà le n°1 de l’inférence sur OpenRouter, la première passerelle API IA,
• Les principaux subnets de calcul réalisent ensemble 20 à 30 M$ d’ARR,
• Les subnets axés prédiction génèrent déjà 6 à 7 chiffres d’ARR grâce à la monétisation des signaux et du trading/prediction.

Darwinian AI = formation de capital (hors VCs) + accélérateur d’innovation (contributeurs IA/ML) = ce qui portera le narratif agents IA en 2026

Au-delà des produits, le tokenomics Darwinian AI reste limpide, avec des incitations claires à contribuer, investir, détenir, participer à la gouvernance, etc.

Qu’est-ce qui enthousiasme, aujourd’hui, les petites équipes/AI Agents ?

Honnêtement, il y en a que j’aime utiliser MAIS aucun pour lequel je paierais (pour l’instant).

Grok couvre la recherche sur X, ChatGPT la recherche généraliste.

Pour les analyses approfondies, je lis newsletters ou rapports Messari.

Pour un aperçu marché crypto, j’utilise le chatbot TG @ elfa_ai.

Pour les idées de trading sur prediction markets, j’utilise @ AskBillyBets, @ Polysights et @ aion5100 de @ futuredotfun. (Hâte de tester @ sire_agent aVault à sa sortie publique).

Pour la DeFi, je gère moi-même ma stratégie mais j’utilise parfois @ almanak et @ gizatechxyz (pas des « AI Agent » strictement, car non fair launch, mais liés aux agents).

Pour le trading, j’utilise @ DefiLlama pour swap sur EVM ou @ JupiterExchange sur Solana. Je ne fais pas de perps, mais quand c’est le cas, @ Cod3xOrg m’aide à l’analyse et l’exécution.

La crypto fournit souvent tout gratuitement, les utilisateurs privilégient donc les outils gratuits. Token-gating ou fee-gating fonctionnent rarement, mais intégrer la commission dans le produit marche : le pricing basé sur le résultat fonctionne, car on préfère payer 40 $ de gas sur une transaction que 40 $ d’abonnement mensuel.

Offrez le meilleur résultat (rendement, prix), et personne ne rechignera à une commission tant que la performance reste optimale.

Ce que j’ai retenu de tous ces tests Crypto IA, c’est que le meilleur produit est celui qui génère du profit, et la meilleure verticale pour cela est le launchpad (et bientôt prediction markets), c’est-à-dire opérer des casinos onchain et percevoir des frais sur le trading.

Et la suite ?

Les cas d’usage réels susceptibles d’atteindre l’adoption de masse (développeurs IA généralistes ou public hors CT) émergeront l’an prochain, issus des écosystèmes DeAI/Darwinian AI.

2026 sera l’année Crypto IA, avec la généralisation des cas d’usages DeFi, des infrastructures DeAI et des solutions prédictives.

La plupart des petites équipes agents disparaîtront, seront absorbées, fusionnées ou se tourneront vers Darwinian AI.

Crypto IA et AI Agents finiront par se confondre, marquant une vision produit plus claire.

Les launchpads resteront centraux pour la CT, générant volumes et commissions, mais l’innovation de rupture naîtra où capitaux, talents, distribution et adoption sont les plus concentrés.

Alors… à quoi servent vraiment les Crypto AI Agents ?

Mon point de vue :

Pour les « agents IA » fair launch, l’objectif est de créer une expérience de trading séduisante, sous couvert d’investissement tech, même si la plupart ne sont que des wrappers LLM accompagnés d’un token.

Un wrapper peut se distinguer s’il répond à un vrai problème, mais c’est rare.

Dans la majorité des cas, il s’agit d’offrir aux petits investisseurs une chance d’entrer tôt sur l’actif spéculatif « agent IA » et de gagner de l’argent.

Pour les autres équipes (bon produit, qu’il soit fair launch, VC-funded ou Darwinian AI), le narratif des Crypto AI Agents vise à préparer l’économie agentique de demain, où la blockchain servira d’infrastructure clé.

Note personnelle : Merci pour votre lecture ! Cette version est abrégée (pour mes réflexions complètes, rendez-vous sur Substack).

Pour découvrir les projets DeAI qui m’enthousiasment, consultez la série The After Hour sur mon Substack.

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