Auteur :0xJeff
Compilation : TechFlow Deep Tides
Retour sur l'histoire du développement de Crypto et de l'IA, les narrations qui ont survécu et prospéré, et l'avenir de ce domaine en 2026.
2024 a été l'année où Crypto x AI a vraiment commencé à devenir populaire sur Crypto Twitter — de nombreux agents intelligents cryptographiques (Crypto Agents) intéressants, utiles et divertissants ont émergé sur le marché, chacun avec son propre jeton.
En 2025, la spéculation sur les agents intelligents cryptographiques a progressivement cédé la place à de véritables applications d'intelligence artificielle, l'IA décentralisée (Decentralized AI) est passée de la phase de recherche et de concept à une phase de production précoce, et l'« IA darwinienne » (Darwinian AI) est devenue le moyen privilégié d'attirer de nouveaux talents et d'accélérer le développement de l'intelligence artificielle décentralisée. Parallèlement, DeFi x AI est devenu le segment le plus précieux, renforçant encore la proposition de valeur centrale de l'espace crypto.
2026 sera l'année de Crypto AI.
Grâce aux efforts et aux expérimentations accumulés entre 2024 et 2025, nous commençons à voir des signes précoces d'adéquation produit-marché et une direction plus claire sur la façon dont la cryptomonnaie, la blockchain et les systèmes distribués peuvent renforcer l'intelligence artificielle.
Les narrations qui manquaient intrinsèquement d'utilité ou de demande du marché, ou qui ne pouvaient pas rivaliser avec les startups d'IA Web2, soit ont disparu, soit sont restées stagnantes (par exemple, IA x jeu, divertissement IA, IA générative, agents vidéo/vocaux, flux de travail IA pour la productivité).
Cellles qui ont survécu se sont transformées en modèles innovants susceptibles de changer notre façon de travailler.
DeFAI est la nouvelle génération de DeFi
DeFAI (Artificial Intelligence in Decentralized Finance) a fait son apparition dans l'espace crypto début 2025, déclenchant une énorme vague d'utilisation de l'IA pour améliorer les systèmes DeFi existants.
La première itération de DeFi x AI était appelée « couches d'abstraction » (Abstraction layers), où via une interface de type ChatGPT, les utilisateurs pouvaient directement demander le résultat souhaité.
Cela a été un « moment eurêka » pour beaucoup, car le DeFi est intrinsèquement complexe — les utilisateurs doivent trouver les bons outils de pontage pour transférer des actifs ou payer les frais de gas, comprendre le fonctionnement des principaux protocoles de prêt et d'échange décentralisés (DEX) sur les nouvelles chaînes, et maîtriser la nature des protocoles, les risques et les actifs sous-jacents, etc.
Un outil capable d'aider les utilisateurs à obtenir rapidement le résultat souhaité semblait être la première étape parfaite pour rendre le DeFi plus accessible.
Bien que cela semble beau en théorie, l'intégration dans la réalité était semée d'embûches. La plupart des solutions DeFAI étaient soit pleines de bugs, soit très difficiles à utiliser. Les problèmes d'interface utilisateur et d'expérience utilisateur (UI/UX) étaient exaspérants, les utilisateurs ne sachant pas comment saisir des invites, ni même ce qu'ils pouvaient ou ne pouvaient pas saisir.
Par conséquent, la plupart des projets ont échoué, seuls quelques acteurs ayant pivoté ou continué à creuser leur sillon.
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@HeyAnonai était l'un des principaux projets DeFAI, mais s'est depuis transformé en assistant de trading et en outil de marché prédictif.
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@griffaindotcom n'a plus posté sur X depuis avril, présumé disparu.
Ceux qui ont tenu bon et redoublé d'efforts
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@AIWayfinder s'en tient à l'interface terminal/ChatGPT originale et a étendu ses fonctionnalités pour permettre des transactions perpétuelles, des stratégies DeFi, des prédictions, etc.
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@bankrbot continue de se concentrer sur l'assistant de co-pilote basé sur un terminal, aidant les utilisateurs dans l'exécution des transactions, la recherche et l'analyse.
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@Infinit_Labs se concentre sur l'exécution de stratégies DeFi, tout en introduisant des stratégies DeFi pilotées par le crowdsourcing/les créateurs (devenant un hub où les utilisateurs peuvent organiser et/ou investir dans les meilleures stratégies DeFi).
La première itération de DeFAI n'a pas réussi l'adéquation produit-marché (PMF) en 2025, mais certains de ces projets pourraient réussir à aider les nouveaux venus à naviguer plus facilement dans l'environnement on-chain.
L'échec de la première génération à trouver le PMF a conduit à l'émergence de projets DeFAI de deuxième génération, les « agents de rendement autonomes » (autonomous yield agents). L'idée centrale est qu'au lieu que l'utilisateur doive réfléchir à la façon de formuler l'invite, à la stratégie à exécuter, au moment de rééquilibrer et à la prochaine stratégie à choisir, un agent autonome fait tout ce travail laborieux pour l'utilisateur.
Ce modèle offre une expérience simple de type « configurer et oublier », où l'utilisateur confie simplement toutes les opérations complexes à un agent intelligent personnalisé. @gizatechxyz a été le premier projet à populariser ce modèle, son système d'agents étant équipé de nombreuses mesures de sécurité (par exemple, les portefeuilles intelligents ont des autorisations prédéfinies indiquant clairement ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas faire et avec quels protocoles ils peuvent interagir. De plus, un mécanisme de clés de session a été introduit, permettant à l'agent d'accéder uniquement aux autorisations nécessaires pendant une durée limitée pour accomplir sa tâche).
Cette fois, un premier PMF a été atteint — Giza a réussi à atteindre environ 30 millions de dollars d'actifs sous gestion d'agent (AuA, Asset under Agent) et a généré plus de 3 milliards de dollars de volume de transactions sur les principaux protocoles de prêt. Le projet de second rang @ZyfAI_ a également connu une croissance significative, atteignant environ 8 millions de dollars d'AuA et environ 1,1 milliard de dollars de volume de transactions.
Cependant, des défis subsistent. Les gros capitaux, les fonds institutionnels et l'argent important restent prudents quant à confier des centaines de millions de dollars à des agents autonomes, principalement en raison de préoccupations concernant les « boîtes noires », les décisions erronées potentielles (comme les « hallucinations » de l'IA), etc.
C'est dans ce contexte qu'est née la troisième génération de DeFAI, les « coffres-forts IA » (AI Vaults). Ce modèle utilise un groupe d'agents intelligents spécialisés pour générer et optimiser rapidement des contrats intelligents DeFi. @almanak a été le premier projet à réaliser que cette architecture pouvait combiner les avantages des deux modèles.
Dans ce modèle, le cœur de la stratégie reste le contrat intelligent DeFi. Ces contrats sont générés en quelques minutes par des agents intelligents via du « vibe-code », réduisant considérablement le temps nécessaire aux quants et aux allocateurs de fonds pour créer des stratégies complexes. Ces contrats sont auditable, tout est ouvert et transparent, similaire aux contrats DeFi traditionnels, plus sûrs après des années de tests sur le marché.
Perspectives DeFAI
DeFAI évolue progressivement vers l'optimisation des systèmes d'IA pour soutenir la DeFi, ses principales itérations étant :
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Couches d'abstraction — Réduire les barrières à l'entrée, aider les nouveaux utilisateurs intéressés par le trading et l'extraction de rendement DeFi à démarrer rapidement.
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Agents autonomes — Aider les utilisateurs à gérer des stratégies DeFi de type « configurer et oublier », simplifiant le flux opérationnel.
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Coffres-forts IA — Fournir des outils de construction de stratégies plus efficaces pour les allocateurs de capital on-chain, améliorant considérablement l'efficacité.
À l'avenir, ces trois directions continueront probablement à s'optimiser pour leurs groupes d'utilisateurs cibles respectifs, et nous devrions également voir les principaux protocoles DeFi, les services de portefeuille et les bourses centralisées/décentralisées (CEX/DEX) adopter progressivement ces produits pour améliorer l'expérience DeFi des utilisateurs.
Tendances à surveiller mais encore à un stade précoce
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Agents de trading : Actuellement, la plupart des dApps fournissent soit une analyse de marché, soit une IA de type « boîte noire » qui trade pour l'utilisateur, et les produits offrant une solution complète de bout en bout, de zéro à un, pour l'utilisateur ne sont pas encore matures. @Cod3xOrg offre la solution la plus complète, mais son UI/UX a besoin d'être optimisée pour s'adapter aux besoins des utilisateurs quotidiens.
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DeFi dynamique : Utiliser des systèmes d'apprentissage automatique pour rendre les stratégies DeFi plus dynamiques, permettant ainsi des rendements ajustés au risque optimaux. @AlloraNetwork est actuellement le seul projet explorant ce domaine, mais il en est encore à un stade très précoce.
L'essor, le déclin et le retour des agents intelligents IA
La narration des agents IA a été initialement menée par @virtuals_io fin 2024, entrant dans le domaine public en combinant des applications/produits d'IA avec des jetons à lancement équitable (fair-launched token).
Le timing de cette narration était parfait, le marché étant fatigué des jetons à faible float et forte valorisation fully diluted (FDV) financés par VC, et les jetons à lancement équitable à fort float et faible FDV associés à une narration appropriée étaient le remède.
La première génération d'agents IA était principalement divertissante et de type « alpha ». Par exemple, @truth_terminal a conduit à une prolifération d'agents IA sur X (surnommés « slops ») qui ne faisaient que bavarder et répondre aux utilisateurs toute la journée. Au début, ils étaient principalement purement divertissants, mais ont progressivement évolué vers des outils plus utiles (comme le partage d'analyses de marché, d'analyses de jetons, etc.). Parmi eux, @aixbt_agent est devenu le leader de ce space car il a gagné l'affection des utilisateurs en incarnant un personnage « degen » à la fois hilarant et professionnel.
Avec la popularisation rapide des « slops », la demande de frameworks de développement a explosé — ces middleware aident les développeurs à construire facilement des flux de travail d'agents IA sur X. ElizaOS (initialement nommé AI16Z) est rapidement devenu un nom connu de tous, lançant la plus grande vague open source d'IA de l'histoire de la crypto. Cela a further conduit à encore plus d'agents IA, mais a aussi fatigué les utilisateurs de Crypto Twitter (CT).
Arrivé en 2025, la narration des agents IA s'est refroidie, principalement en raison d'un manque d'utilité réelle et de valorisations surévaluées.
Il est important de noter que la définition réelle d'un agent IA est une application capable de :
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Extraire des informations d'un environnement changeant et non structuré ;
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Raisonner sur les informations en fonction d'objectifs ;
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Découvrir des modèles dans les données et apprendre à les exploiter ;
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Exécuter des actions que son propriétaire n'avait même pas envisagées.
(Crédit à @almanak pour la définition précise)
Les premiers agents IA produits n'étaient en réalité pas de véritables « agents IA », ils ressemblaient plus à des flux de travail ou applications d'IA conçus pour attirer l'attention, impressionnants la première fois qu'on les voyait.
Cependant, alors que les gens ont réalisé cela, l'attention s'est tournée vers d'autres narratives, comme DeFAI (Finance Décentralisée et IA), DeAI (IA Décentralisée), la robotique, voire complètement en dehors du domaine Crypto x AI.
Les choses ont changé entre octobre et novembre 2025. La norme de paiement x402 développée par Coinbase a commencé à gagner en popularité auprès des entreprises, y compris des géants comme Google et Cloudflare qui l'ont adoptée. De plus en plus de développeurs Web3 ont commencé à expérimenter avec x402, donnant naissance à de nombreuses applications rafraîchissantes, comme l'émission de jetons via des liens x402, ou des microservices de paiement à la demande basés sur x402.
Parallèlement, la Ethereum Foundation a accru ses investissements dans l'IA, et la norme ERC-8004 a gagné en popularité. Cette norme crée une « couche de confiance » décentralisée pour les agents IA autonomes, leur donnant une identité vérifiable, une réputation et une preuve de travail, leur permettant de découvrir, collaborer et échanger de manière fiable sans autorité centralisée. La Ethereum Foundation a également formé l'équipe Ethereum dAI, dédiée au soutien des équipes d'agents IA utilisant ERC-8004.
L'émergence de x402 et d'ERC-8004 a de nouveau rempli le marché d'anticipation pour la narration des agents IA, mais en raison des fluctuations de l'environnement macroéconomique, cette frénésie et cette hausse du marché n'ont pas duré longtemps.
Néanmoins, @virtuals_io reste actuellement le hub d'agents IA numéro un, mais jusqu'à présent, nous n'avons pas vu d'application ou d'agent spécifique émerger de cette narration et obtenir un nombre d'utilisateurs ou des revenus significatifs.
Peut-être qu'un agent révolutionnaire émergera en 2026, ou peut-être pas. Ma prédiction est qu'un agent révolutionnaire émergera probablement d'abord dans d'autres domaines de narration, en particulier DeFAI et DeAI.
Quoi qu'il en soit, des frameworks et standards comme x402, ERC-8004 et ACP (fourni par Virtuals) façonneront l'avenir de l'économie des agents IA on-chain en 2026.
IA Décentralisée : La véritable adéquation produit-marché (PMF) de Crypto x AI
Depuis 2023 (voire plus tôt), l'IA décentralisée (DeAI, Decentralized AI) a toujours été la direction sous-jacente de la narration Crypto x AI. La perspective de utiliser la blockchain et les jetons pour construire des systèmes distribués permettant aux humains et aux machines de contribuer ensemble au travail et aux ressources est immense.
Dans la réalité, nous constatons que de nombreuses ressources sont sous-utilisées :
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Les GPU, les puces de jeu, les appareils edge (comme les ordinateurs portables et téléphones de travail) peuvent être inactifs plus de la moitié du temps ;
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Les ingénieurs et data scientists d'Inde, du Pakistan, des Philippines sont techniquement excellents mais manquent d'opportunités pour entrer dans les grandes entreprises technologiques et les laboratoires d'IA de pointe ;
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Les investisseurs du monde entier souhaitent soutenir les startups à un stade précoce, propulsant la prochaine génération d'innovation IA pour changer le monde, mais ils peuvent ne pas avoir accès aux entreprises de Y Combinator (YC) et de la Silicon Valley.
C'est là qu'intervient l'IA décentralisée. Grâce à des couches de coordination et des écosystèmes d'« IA darwinienne » (Darwinian AI ecosystems), diverses ressources sont rassemblées, permettant aux parties prenantes de contribuer au développement de l'IA open source et décentralisée à leur manière.
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Un développeur du Pakistan peut entraîner le modèle de prédiction de prix de l'ETH le plus précis et être grassement récompensé pour cela ;
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Un investisseur d'Islande peut investir dans une startup de 20 millions de dollars se concentrant sur l'innovation en apprentissage par renforcement ;
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Un joueur de Mongolie peut contribuer avec ses ressources GPU inutilisées pour soutenir l'entraînement de modèles d'IA.
Les exemples sont nombreux.
2025 a été une année de progrès significatifs pour l'IA décentralisée (DeAI). Cette année, d'innombrables articles de recherche et expériences ont émergé dans les domaines de l'entraînement décentralisé, de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage fédéré, de la protection de la vie privée, des technologies de vérification, de la sécurité, etc. @MessariCrypto a couvert ces développements en profondeur dans son « Rapport sur l'état de l'IA 2025 », à consulter si vous ne l'avez pas encore lu.
Points forts de cette année
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Bittensor(@opentensor) consolide sa position de leader de l'écosystème d'IA décentralisée
Bittensor a réussi à consolider sa position de leader de l'écosystème d'IA décentralisée, devenant un important point de convergence pour de nombreuses startups IA uniques (sous-réseaux). Il existe désormais 128 sous-réseaux, chacun innovant et se développant dans différents domaines. Bittensor, grâce à des incitations coordonnées, subventionne les dépenses opérationnelles et en capital du développement de l'IA, propulsant l'innovation. Sa philosophie d'« IA darwinienne » (faire progresser le développement par une concurrence incitative et une innovation compétitive) a également inspiré de nombreux autres projets.
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L'apprentissage par renforcement (RL) décentralisé atteint l'échelle
L'apprentissage par renforcement décentralisé s'est avéré capable d'atteindre l'échelle. L'apprentissage par renforcement est généralement utilisé pour optimiser les modèles, les rendant plus intelligents grâce à l'auto-apprentissage et à l'auto-joueur. Plusieurs laboratoires d'IA décentralisée, comme @gensynai, @NousResearch, @PrimeIntellect, @Gradient_HQ et @Pluralis, ont fait des progrès dans le domaine de l'apprentissage par renforcement. Une fois commercialisée, cette technologie a le potentiel de fournir aux entreprises des solutions hautement intelligentes spécifiques à un domaine, comme des agents de vente/service client, de logistique/chaîne d'approvisionnement, juridiques, financiers, etc.
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Amélioration de la transparence et de la conformité de l'IA
Pour que les entreprises, les gouvernements et les institutions financières traditionnelles fassent confiance à l'IA, elle doit cesser d'être une « boîte noire » et devenir un outil plus déterministe et conforme. Les technologies suivantes sont progressivement adoptées :
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TEE (Environnement d'exécution de confiance) pour la sécurité matérielle (@PhalaNetwork) ;
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Technologies de vérification des sorties IA, comme zkML, opML, EigenAI(@eigencloud) ;
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Technologies de données et calculs privés (@vana) ;
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Apprentissage fédéré (@flock_io), formant l'IA tout en gardant les données locales et privées.
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L'essor des systèmes multi-agents (Swarm)
L'essor des systèmes multi-agents a accru le besoin de coordination et d'orchestration. Des standards comme MCP (Multi-Agent Communication Protocol) facilitent l'intégration, tandis que les couches d'orchestration permettent à plusieurs agents de travailler ensemble pour fournir aux utilisateurs des flux de travail IA plus complexes. Des projets comme @questflow et @openservai font progresser cette direction.
Tous ces développements pointent vers un avenir où les cas d'utilisation spécifiques à un domaine et les cas d'utilisation natifs de la crypto (comme DeFi, trading, prédiction, opérations on-chain) pourront être exécutés et mis à l'échelle de manière plus sûre et plus efficace. Les risques de bugs de l'IA, de perte de contrôle et de problèmes d'« hallucination » seront considérablement réduits.
Perspectives de l'IA décentralisée (DeAI)
De plus en plus de startups de Y Combinator (YC) et de la Silicon Valley choisissent de développer des modèles open source et d'adopter le calcul décentralisé, une tendance qui s'accélère. Des fournisseurs de services d'inférence comme @chutes_ai prennent déjà en charge des milliards de tokens par jour, une tendance qui devrait se poursuivre en 2026.
L'IA décentralisée conduira à la naissance d'agents IA commercialisables et adaptés aux entreprises traditionnelles.
De plus, son infrastructure soutiendra également la croissance des agents de yield farming, de trading et de prédiction, devenant un pilier central pour les protocoles DeFi, les plateformes de marchés prédictifs, les bourses centralisées (CEX) et les services de portefeuille grand public.
Si vous souhaitez approfondir votre compréhension de l'IA décentralisée, vous pouvez lire les articles suivants :
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De l'IA fermée à l'IA open source puis à l'IA décentralisée ➔ Tendances propulsant le DeAI
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Comment l'IA décentralisée rivalise avec l'IA centralisée ➔ Entraînement décentralisé et apprentissage par renforcement (RL)
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Les économies d'échelle de l'IA décentralisée ➔ Les effets de réseau du DeAI
L'essor des marchés prédictifs et de l'IA
Avec l'essor des marchés prédictifs, les systèmes d'apprentissage automatique ont trouvé un terrain d'application idéal — non seulement pour prédire les résultats d'événements, mais aussi pour faire des paris directionnels et fournir de la liquidité sur les marchés prédictifs.
Ce dernier gagne en popularité. Plusieurs sous-réseaux (subnets) de Bittensor, comme @sportstensor, @SynthdataCo, @webuildscore et @sire_agent, développent des systèmes d'apprentissage automatique capables de : Prédire le prix de cryptomonnaies comme BTC, ETH, SOL ; Développer des produits de coffres-forts de rendement sur les marchés prédictifs, parier pour les utilisateurs et générer des rendements.
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Sportsensor : Est devenu début d'année le fournisseur de liquidité/market maker officiel de @Polymarket, se concentrant sur les marchés du sport et de l'e-sport.
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Synth : A fait des prédictions publiques sur Polymarket, multipliant son capital par plus de 20 fois en seulement deux mois, passant de 3000 $ à 60 000 $, grâce à ses signaux de prédiction précis.
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Sire : Atteint un retour sur investissement hebdomadaire de 5 % à 10 % grâce à son produit de coffre-fort de rendement sur les marchés prédictifs.
Nous voyons également de plus en plus de projets d'IA darwinienne s'aventurer dans ce domaine, explorant la combinaison profonde des marchés prédictifs et de l'intelligence artificielle.
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@AlloraNetwork : Rendre la DeFi plus dynamique
AlloraNetwork utilise des systèmes d'apprentissage automatique fournis par un réseau de contributeurs pour prédire les prix des actifs et la volatilité. Ces modèles de prix et de volatilité peuvent être intégrés dans des contrats intelligents, devenant des oracles IA (AI Oracle), permettant ainsi des ajustements de stratégie dynamiques basés sur des prédictions. Par exemple :
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Stratégies automatiques de levier et de deleveraging ;
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Stratégies CLAMM (marché de makers à liquidité concentrée) gérées par IA ;
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Stratégies delta neutres (couverture des risques). Ces fonctionnalités améliorent considérablement la flexibilité et l'efficacité de la DeFi.
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@crunchDAO : Côté offre de l'IA darwinienne
crunchDAO se concentre sur le côté offre de l'IA darwinienne, attirant des ingénieurs, des data scientists et des talents de haute qualité pour participer et contribuer à des sous-réseaux d'apprentissage automatique (comme Synth). En exploitant et en optimisant ces sous-réseaux, il fait progresser les capacités de prédiction de l'IA.
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@FractionAI_xyz : Améliorer les capacités des agents IA par la compétition
FractionAI utilise des environnements de compétition réels pour pousser le réglage fin et l'extension des capacités des agents IA spécifiques à un domaine. Ils ont lancé des « Espaces » centrés sur les agents, qui sont des jeux permettant aux agents de s'améliorer continuellement. Parmi leurs projets les plus notables :
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ALFA : Les humains peuvent parier sur des duels de trading entre agents ;
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StableUp : Agent IA pour le yield farming de stablecoins.
Outre l'essor des marchés prédictifs, les compétitions de Bittensor et les compétitions de trading de @the_nof1 ont également injecté un élan solide dans ce domaine, favorisant further la croissance rapide des marchés prédictifs x IA.
Perspectives des marchés prédictifs x IA
Avec le développement des grands modèles de langage (LLMs) et des flux de travail IA, les terminaux IA, le copy-trading sur les marchés prédictifs, les outils d'analyse de données et de signaux deviendront plus courants. Ces outils simplifieront grandement la recherche et l'obtention d'informations, donnant aux traders sur les marchés prédictifs plus d'avantage (edge). Parmi eux, @Polysights reste le meilleur pour extraire les signaux internes.
Les API des marchés prédictifs, les produits de coffres-forts de rendement que les utilisateurs peuvent « configurer en un clic et générer des profits automatiquement » seront également plus largement disponibles, offrant aux utilisateurs plus d'opportunités d'essayer.
Malgré les perspectives prometteuses, les marchés prédictifs font face à deux défis majeurs :
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Manque de liquidité : Les marchés prédictifs sont petits, la liquidité est rare ;
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Décroissance de l'avantage (edge decay) : Lorsque la taille des paris augmente, l'avantage commercial disparaît rapidement.
Par conséquent, les systèmes d'apprentissage automatique se concentrant sur l'arbitrage et la fourniture de liquidité (par exemple, le farming de liquidité via des ordres à cours limité sur les marchés Oui/Non) pourraient devenir les produits les plus réussis sur les marchés prédictifs en 2026. À mesure que les marchés prédictifs attirent des capitaux importants, la valeur des récompenses en points et des airdrops vaudra la peine d'être exploitée, similaire aux premiers jours de Hyperliquid dans le domaine des perpétuels.
L'avenir de l'IA décentralisée et de la finance
Dans tous les domaines, la même tendance se dégage — les narrations qui ont survécu sont celles qui avaient de vrais utilisateurs, une utilité réelle et un alignement économique.
L'IA financière décentralisée (DeFAI) mûrira progressivement, évoluant vers une architecture à trois couches :
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Couche d'abstraction
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Couche d'automatisation
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Couche de création de stratégie pilotée par des agents IA
Elle deviendra discrètement le point d'entrée et la couche d'exécution pour des millions d'utilisateurs accédant à la finance on-chain, dont la majorité pourrait même ne pas réaliser qu'ils utilisent la crypto.
Les agents IA, autrefois survendus, reviendront en tant qu'acteurs économiques vérifiables.
Cette transformation est rendue possible par des standards conférant aux agents IA une identité, une réputation et un comportement déterministe, actuellement en cours de développement et de soutien actif par la Ethereum Foundation, Coinbase, Google, Cloudflare et d'autres.
L'IA décentralisée (DeAI) reste le pilier structurel le plus important. Les réseaux qui excellent dans les domaines suivants seront les gagnants à long terme :
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Coordination efficace des ressources de calcul
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Attraction et rétention des talents développeurs mondiaux
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Vérification des résultats et de la provenance
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Fourniture d'une fiabilité de niveau entreprise
À mesure que le marché s'approfondit, que les outils s'améliorent et que la liquidité pilotée par l'apprentissage automatique devient une source de rendement durable, les marchés prédictifs x IA continueront de se développer. Cependant, les contraintes de liquidité et la décroissance de l'avantage resteront des défis fondamentaux pour tout participant tentant de mettre à l'échelle des capitaux importants.
Dans l'ensemble, ces tendances de développement indiquent que l'industrie passe de la narration aux infrastructures, de la spéculation aux solutions systématiques, du battage médiatique aux produits réels. 2026 sera l'année où les produits IA natifs de la crypto commenceront à devenir indispensables.
Si vous êtes nouveau dans Crypto x AI, il est recommandé de lire ce « Guide du débutant » pour vous mettre rapidement à jour sur les derniers développements dans ce domaine.
