J'ai mis un an à découvrir la vérité déchirante sur les paiements par Agent

marsbitPublié le 2026-06-06Dernière mise à jour le 2026-06-06

Résumé

Depuis un an, j'ai travaillé sur l'infrastructure pour l'économie des agents, échangeant avec Stripe, Visa, Coinbase, Google et des startups. La demande réelle est faible, avec des problèmes structurels pour les jeunes entreprises. Stripe a vu un fort intérêt pour sa documentation sur les agents, mais peu de transactions. Visa exige un processus KYC de 3 à 9 mois et un seuil de revenus élevé, accessible seulement aux géants comme Amazon. Les chiffres de Coinbase sur les transactions d'agents semblent gonflés par rapport à l'analyse indépendante. **Agent vs Commerçant** : Les tests montrent que l'expérience d'achat par IA pour des produits visuels (vêtements, électronique) est inférieure aux interfaces e-commerce traditionnelles. Le format conversationnel est un recul. Les agents excellent pour comprendre les besoins, mais ne remplacent pas la comparaison visuelle. La demande des marchands est défensive (optimisation pour les agents), pas essentielle. Les niches potentielles (livraison de repas, interfaces complexes) nécessitent une distribution de masse, dominée par les géants. **Agent vs API** : Les développeurs utilisent déjà des API avec des abonnements. L'argument des micropaiements en crypto pour réduire les coûts est contourné par le prépaiement. Le vrai frein est le modèle économique des grands fournisseurs SaaS, basé sur des contrats annuels. Le marché de niche des petits services existe, mais les développeurs ont une faible volonté de payer. Les opportunités sont ...

Auteur : jessy

Traduction : Jiahuan, ChainCatcher

Au cours de la dernière année, j'ai consacré mon temps à construire des infrastructures pour l'économie des Agents, en discutant avec des équipes de Stripe, Visa, Coinbase, Google et des dizaines de startups qui promeuvent le commerce par Agent. J'ai analysé l'ensemble du secteur, lancé des produits et tenté de trouver une adéquation au marché.

Il n'existe actuellement aucune réelle demande, et les startups rencontrent de nombreux problèmes structurels en s'aventurant dans ce domaine.

Le mois dernier, Stripe a lancé 288 nouveaux produits lors de sa conférence Sessions, et la documentation sur les Agents a représenté près de 40 % du total des lectures. Leur marché commercial pour Agents compte plus de 1 000 commerçants activés. Pourtant, lors de Sessions, le nombre d'Agents enregistrés ayant effectué des transactions ne se comptait que sur les doigts d'une main.

Visa a mentionné que leurs jetons de paiement pour Agents (des identifiants de paiement tokenisés liés à l'Agent, utilisés pour payer au nom de l'utilisateur) nécessitent actuellement entre 3 et 9 mois d'approbation KYC, et exigent en réalité un seuil de revenus minimum de 250 millions de dollars pour être éligibles. Aujourd'hui, seules des entreprises du niveau d'Amazon ou Walmart peuvent boucler ce type de vérification d'identité.

Coinbase a rapporté qu'en avril, il y avait 69 000 Agents actifs et 165 millions de transactions sur le protocole x402. Mais des analyses indépendantes sur la chaîne montrent que le volume réel des transactions quotidiennes est d'environ 17 000 dollars, dont environ la moitié sont des transactions de test (selon CoinDesk, mars 2026).

Agent contre commerçant

Nous avons créé shop.fast.xyz pour valider directement l'utilisation réelle du commerce par procuration. Il contient de vrais produits, commerçants et transactions.

Pour la plupart des catégories de produits, l'expérience utilisateur actuelle des achats par IA est totalement inférieure au commerce électronique traditionnel. Lorsque vous achetez des vêtements, des produits électroniques ou des meubles, vous voulez voir des images, parcourir les options et les comparer.

Le format conversationnel du chatbot est en fait un recul. Vous remplacez essentiellement une interface visuelle riche par une conversation en texte pur, et les humains sont fondamentalement des acheteurs visuels.

L'Agent excelle dans les domaines où nous pensions que ce serait difficile. Il peut comprendre les besoins de l'utilisateur et gérer correctement des instructions comme "quelque chose de similaire mais moins cher". La couche de modèle fonctionne.

Mais il ne peut pas remplacer l'expérience consistant à parcourir dix produits côte à côte avant d'en choisir un. L'interface de chat peut être améliorée avec des diaporamas et des présentations interactives, mais à ce stade, vous ne faites que reconstruire un front-end de commerce électronique dans une fenêtre de discussion. Pour les achats comparatifs guidés par le visuel, nous n'avons pas encore trouvé de raison convaincante pour laquelle l'interface de chat serait meilleure qu'une interface native de commerce électronique.

Nous voyons une réelle demande de la part des commerçants, mais c'est une demande défensive.

Les commerçants veulent que leurs boutiques puissent être interrogées par des Agents. Ce n'est pas parce que les clients achètent actuellement via des Agents, mais parce qu'ils craignent d'être laissés pour compte si cela devient un canal dominant.

C'est une stratégie d'"Optimisation pour les Moteurs d'Agents" (AEO), mais c'est actuellement un plus, pas une nécessité. Les commerçants se préparent pour une vague qui n'est pas encore arrivée.

Le commerce conversationnel peut en effet améliorer l'expérience dans certains scénarios : les achats à haute fréquence et à faible coût de décision où l'utilisateur sait déjà exactement ce qu'il veut. Commander de la nourriture à emporter est l'exemple le plus évident. Un marché énorme, une fréquence très élevée, des décisions rapides ("Commande-moi un Pad Thaï du même endroit que la dernière fois"). Les Agents conversationnels ont ici une chance.

Mais les grandes plateformes de livraison de repas n'ont pas ouvert leurs API. La seule voie est l'"utilisation informatique" : faire en sorte que l'IA navigue et utilise l'application visuellement comme un humain. C'est lent, fragile, et le coût du raisonnement n'est tout simplement pas tenable pour une commande de déjeuner à 15 dollars.

Une autre opportunité réside dans : certaines boutiques dont la navigation UI est extrêmement complexe et pénible. Des couches de réductions, codes promotionnels, programmes de fidélité qui s'accumulent, et des processus de paiement déroutants.

Un Agent qui comprend "utilise mes coupons, déduis mes points de récompense, trouve l'expédition la moins chère, opère dans ma langue maternelle" peut simplifier les étapes qui offrent aujourd'hui une très mauvaise expérience. Cela est particulièrement important pour les utilisateurs âgés, les personnes non natives faisant des achats dans des boutiques en ligne étrangères, ou des scénarios très spécifiques avec des besoins très particuliers.

Ces deux opportunités nécessitent des canaux de distribution énormes, orientés vers le consommateur (B2C). Vous êtes en compétition avec DoorDash (la plus grande plateforme de livraison aux États-Unis, avec 56% de parts de marché) et Amazon pour l'entrée utilisateur.

La distribution à l'échelle des consommateurs est le domaine des géants. L'offre du commerce par procuration est prête, tandis que la demande est limitée par l'expérience utilisateur et les canaux de distribution. Construire plus d'infrastructures ne résout pas ces deux problèmes.

Agent contre API

Nous avons discuté avec des dizaines de développeurs de leurs besoins réels en matière de paiement. La situation est presque étonnamment uniforme : l'utilisation actuelle des API par les Agents est fréquente, incluant le calcul, le raisonnement et les sources de données. Les développeurs ont déjà des abonnements, des clés API archivées et des relations de facturation avec leurs principaux fournisseurs.

L'argument typique pour les stablecoins est : sur Stripe, le coût effectif minimum du traitement par carte de crédit est d'environ 2,9% plus 30 cents, ce qui rend les appels API inférieurs à un dollar non rentables. Mais pour les volumes de transactions faibles actuels, un prépaiement résout ce problème. Les développeurs rechargent leur compte à l'avance, et le problème est réglé.

Le problème plus profond est celui du marché des fournisseurs. La plupart des grandes entreprises SaaS ne veulent pas offrir un accès API temporaire pour une fraction de centime. Leur modèle économique repose sur des contrats d'entreprise pluriannuels. Les entreprises dont les revenus dépendent de contrats d'engagement importants résisteront aux mécanismes de tarification qui contournent leur modèle existant.

Le commerce machine est structurellement un marché de longue traîne, comprenant des services plus petits, des sources de données de niche, des développeurs individuels et des serveurs MCP. Des protocoles comme MPP et x402 sont parfaitement adaptés à ce segment.

Mais par définition, c'est un marché qui sert des utilisateurs avancés avec des besoins particuliers, et historiquement, les développeurs sont l'un des groupes les moins disposés à payer.

Lors du lancement de Stripe Projects, 32 partenaires fournisseurs étaient associés, comme Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, etc., couvrant la plupart des outils utilisés par les développeurs pour construire et déployer des logiciels, tous accessibles via le système de facturation existant. Le haut de la pile technologique des développeurs est déjà servi.

L'opportunité pour de nouveaux canaux de paiement existe dans tout ce qui se trouve au-delà de ces 30 premiers services : l'opportunité existe bien, mais son ampleur est intrinsèquement bien inférieure à ce que les chiffres brillants pourraient laisser penser.

La même dynamique s'applique à l'acquisition de contenu. Les Agents extraient et résument déjà constamment des articles, et les éditeurs contre-attaquent.

Mais lorsque la monétisation du contenu arrivera à grande échelle, elle se fera via les fournisseurs de CDN déjà positionnés entre les éditeurs et Internet (Cloudflare a déjà lancé des outils d'audit IA pour cela), ou via des accords de licence à grande échelle entre les éditeurs et les laboratoires d'IA.

Cette opportunité d'infrastructure finira par revenir aux géants qui possèdent déjà les canaux de distribution.

Agent contre Agent

Le modèle économique Agent contre Agent est une vision à long terme, actuellement presque entièrement théorique, et personne n'a réalisé un volume de transactions significatif. Les startups s'attaquent aux problèmes fondamentaux : la découverte des Agents, l'établissement de la confiance, la négociation des conditions et la résolution des litiges.

Lorsque cette structure transactionnelle se concrétisera, elle sera radicalement différente des circuits de paiement existants. Aucune des parties à la transaction n'impliquera une identité humaine. La latence est inférieure à la seconde. Des fonds allant d'une fraction de centime à des millions de dollars circuleront dans le même flux.

Il y a aussi le règlement multipartite, qui ne correspond pas du tout au modèle d'achat-vente bilatéral présupposé par les circuits de paiement actuels. Lorsque cela se produira, nous croyons que ce sera rapide et à grande échelle.

C'est un pari à long terme sur des infrastructures de règlement dédiées, et il est réel. Mais un "pari à long terme réel" et un "marché actuel" sont deux choses différentes.

Pendant des mois, nous avons aussi fait partie de ceux qui promouvaient ce marché et avons construit des infrastructures complètes autour ces dernières années. Avec notre réseau distribué, nous pouvons théoriquement passer à l'échelle de plus de 10 milliards de TPS, avec une latence inférieure à 50 ms et une cohérence moyenne de 10 ms. Mais nous devons nous aligner sur la position actuelle réelle du marché.

Agent contre Finance

C'est peut-être la seule catégorie où une demande préexistante existe. La clientèle existe déjà et est disposée à payer. Aujourd'hui, les gestionnaires de fonds, les équipes financières et les utilisateurs de DeFi paient pour des outils financiers. Intégrer l'IA dans les flux de travail existants est une évolution naturelle du produit.

La finance par Agent crée également de nouveaux comportements. Un Agent qui peut surveiller et rééquiliber des centaines de positions en temps réel fonctionne d'une manière qu'un humain ne peut pas reproduire manuellement. Ce n'est pas seulement de l'automatisation, c'est une amélioration substantielle des capacités.

Le défi réside dans le paysage concurrentiel. Le secteur financier est fortement réglementé et repose beaucoup sur les relations commerciales établies. Les acteurs établis possèdent les licences, les infrastructures de conformité et les relations avec la clientèle. Les startups peuvent trouver leur place dans des domaines moins réglementés (comme la DeFi), là où les géants sont lents à bouger, ou là où l'IA peut créer des capacités que les géants ne possèdent pas.

Mais par rapport aux trois autres catégories, la dynamique concurrentielle ici est plus favorable aux entreprises établies, car superposer de l'IA sur des produits et une clientèle existants est beaucoup plus facile que l'inverse.

Le véritable enjeu

Alors, pourquoi continue-t-on à construire ces choses ? Il y a deux raisons.

Premièrement, la motivation. Les géants de l'industrie disposent de flux de trésorerie abondants pour parier sur un avenir qui peut prendre des années à se matérialiser. Pour eux, le coût d'une avance de cinq ans n'est qu'une erreur d'arrondi, tandis que le prix d'un retard d'un an est catastrophique. Donc ils doivent construire.

Deuxièmement, l'angle mort. Lorsque votre activité principale est le paiement, chaque problème ressemble à un problème de paiement. L'économie des Agents a besoin d'une couche de paiement, alors construisons cette couche de paiement.

Mais le paiement n'est qu'un élément d'un problème plus vaste. Le véritable défi n'est pas de savoir comment transférer des fonds entre Agents, mais comment coordonner le travail entre Agents et humains, vérifier le travail accompli, et régler les résultats. Le paiement n'est qu'une partie du règlement. Le règlement n'est qu'une partie de la coordination. Et la coordination, c'est le véritable gâteau.

La coordination à grande échelle fera naturellement émerger un mécanisme de règlement comme une nécessité. Le paiement n'est qu'un instrument dans cette symphonie, pas la partition entière. Les entreprises qui résoudront le problème de la coordination absorberont le commerce du paiement, et non l'inverse.

La plupart des entreprises établies construisent de manière défensive pour un avenir où les machines transigeront à grande échelle. Comme leur piste d'atterrissage financière est illimitée, la chronologie n'a pas d'importance pour elles.

Mais les startups n'ont pas ce luxe. Nous devons chercher où se trouve réellement le marché, nous ne pouvons pas attendre que la vague arrive.

Une année de construction nous a menés dans une direction inattendue. L'activité du marché y est réelle, croît rapidement et n'est pas encore bien desservie. Elle se situe en dehors de ces quatre catégories que nous avons décrites.

Questions liées

QQuels sont les quatre modèles commerciaux d'Agent identifiés dans l'article, et quel est actuellement le seul à présenter une demande existante et une volonté de payer ?

AL'article identifie quatre modèles : Agent pour marchands (commerce de substitution), Agent pour API (accès et paiement d'API), Agent pour Agent (échanges autonomes) et Agent pour la finance. Actuellement, seul le modèle 'Agent pour la finance' présente une demande existante de clients qui ont déjà une volonté de payer pour des outils financiers.

QPourquoi le commerce conversationnel via des Agents rencontre-t-il des difficultés pour les achats basés sur la comparaison visuelle, comme les vêtements ?

ALe commerce conversationnel via des Agents rencontre des difficultés car il remplace l'expérience visuelle riche des interfaces e-commerce traditionnelles (images, comparaison côte à côte) par une interaction en texte pur. Les humains sont fondamentalement des acheteurs visuels, et l'interface de chat est considérée comme une régression pour ce type d'achats nécessitant une évaluation visuelle.

QQuelle est la principale raison pour laquelle les grands acteurs comme Stripe et Visa construisent une infrastructure pour l'économie des Agents, malgré le manque actuel de demande ?

ALa principale raison est une construction défensive et une vue à long terme. Ces géants ont des flux de trésorerie abondants qui leur permettent de parier sur un avenir qui peut prendre des années à se matérialiser. Pour eux, le coût d'une anticipation de cinq ans est négligeable, tandis que le prix d'une arrivée tardive d'un an pourrait être dévastateur. Ils se préparent donc à une éventuelle vague future de transactions massives entre machines.

QQuel est, selon l'auteur, le véritable enjeu central de l'économie des Agents, par rapport auquel le paiement n'est qu'une composante ?

ASelon l'auteur, le véritable enjeu central n'est pas le transfert de fonds entre Agents, mais la coordination entre les Agents et les humains, la validation du travail effectué et le règlement des résultats. Le paiement n'est qu'une partie du règlement. Le règlement n'est qu'une partie de la coordination. La coordination est le véritable 'gâteau' à saisir.

QQuels sont les deux principaux obstacles à l'adoption à grande échelle du commerce de substitution par les Agents pour les consommateurs ?

ALes deux principaux obstacles sont l'expérience utilisateur (UX) et les canaux de distribution. L'UX conversationnelle est inférieure aux interfaces e-commerce visuelles pour de nombreux achats. De plus, atteindre une échelle de distribution grand public nécessite de concurrencer des géants comme Amazon ou DoorDash, qui contrôlent déjà les points d'entrée des utilisateurs.

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Pendant un an, j'ai travaillé sur l'infrastructure de l'économie des agents, échangeant avec des acteurs majeurs comme Stripe, Visa, Coinbase, et des dizaines de startups. La vérité est déconcertante : il n'existe pas encore de demande réelle, et les startups font face à des problèmes structurels. **Agent vs Commerce :** L'expérience utilisateur du shopping par IA est inférieure au e-commerce traditionnel pour la plupart des produits, qui reposent sur une navigation visuelle. Les agents excellent à comprendre les besoins, mais ne remplacent pas la comparaison côte à côte. La demande actuelle des marchands est défensive : ils veulent être "trouvables" par les agents (Agent Engine Optimization) par peur de rater une future tendance. Les niches potentielles (commande de nourriture, navigation dans des interfaces complexes) nécessitent une distribution de masse, domaine des géants. **Agent vs API :** Les développeurs ont déjà des relations de facturation établies pour les API qu'ils utilisent (calcul, données...). Le problème des micro-paiements est résolu par le prépaiement. L'obstacle profond est que les grands fournisseurs SaaS privilégient les contrats entreprises. Les protocoles pour un marché long tail (petits services, données de niche) existent, mais ciblent un segment intrinsèquement réduit et peu disposé à payer. **Agent vs Agent :** C'est une vision à long terme, purement théorique actuellement, sans volume significatif. Ce marché nécessiterait une infrastructure de règlement dédiée pour des transactions ultra-rapides, à très faible coût et potentiellement multipartites. C'est un pari réel mais lointain. **Agent vs Finance :** C'est la seule catégorie avec une demande actuelle et une volonté de payer. Intégrer l'IA dans les flux de travail financiers existants (gestion de portefeuille, DeFi) est une évolution naturelle et crée de nouvelles capacités. Cependant, la concurrence est rude face aux institutions établies, régulées et bien connectées. **Le véritable enjeu :** Les géants construisent par motif stratégique et marge financière. Pour les startups, la priorité n'est pas le simple transfert de fonds (paiement), mais la **coordination** entre agents et humains : organiser le travail, vérifier les résultats, puis régler. La coordination est le gâteau ; le paiement n'en est qu'une part. Ce sont les entreprises qui résoudront la coordination qui absorberont la fonction paiement, et non l'inverse.

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