Tiger Research : Quels services d'IA proposent les entreprises de cryptomonnaies ?

marsbitPublié le 2026-03-30Dernière mise à jour le 2026-03-30

Résumé

Résumé : Les entreprises de cryptomonnaie (échanges, sécurité, paiements, recherche) intègrent massivement l'IA par crainte de rater une tendance cruciale (FOMO). Contrairement aux cycles précédents, des acteurs établis et rentables comme Coinbase et Binance mènent cette adoption, qui devient une nécessité opérationnelle et non plus théorique. Les applications sont variées : outils de recherche dédiés au crypto (Surf), assistants de trading par commande vocale, audit de smart contracts (CertiK avec surveillance en temps réel), et infrastructures de paiement pour agents IA (protocoles comme x402 soutenu par Circle). Les motivations diffèrent : fidéliser les utilisateurs sur les plateformes d'échange, combler les lacunes en sécurité ou cibler l'économie émergente des agents autonomes. Si la pression concurrentielle accélère l'adoption, la question centrale reste de distinguer les applications créatrices de valeur du simple "AI washing". L'écart entre posséder une fonctionnalité IA et son utilisation réelle reste significatif, mais l'industrie crypto agit pour ne pas être submergée par cette vague technologique.

Ce rapport est rédigé par Tiger Research Les entreprises de cryptomonnaies sont largement touchées par la « FOMO » (peur de manquer quelque chose). Des plateformes d'échange aux sociétés de sécurité, elles se précipitent pour lancer des services pilotés par l'intelligence artificielle. Nous examinons pourquoi elles choisissent d'agir maintenant.

Points clés

  • Les entreprises de cryptomonnaies dans les domaines des échanges, de la sécurité, des paiements et de la recherche lancent simultanément des services d'IA.
  • Contrairement aux cycles précédents, des entreprises éprouvées et rentables comme Coinbase et Binance mènent la tendance. L'IA est passée d'une théorie à une nécessité opérationnelle.
  • Les motivations d'adoption varient selon les secteurs : les plateformes d'échange visent à prévenir l'attrition des utilisateurs ; les sociétés de sécurité cherchent à combler les angles morts de l'audit ; les infrastructures de paiement ciblent l'économie émergente des agents.
  • Posséder une fonctionnalité et l'utiliser réellement sont deux choses différentes. La « FOMO » et la pression concurrentielle dans le domaine de l'IA accélèrent son adoption bien au-delà des besoins réels.
  • La demande réelle et l'anxiété concurrentielle jouent toutes deux un rôle. Distinguer l'adoption qui crée de la valeur de celle qui se contente de coller une étiquette est la question clé.

1. Les entreprises de cryptomonnaies proposent des services d'IA

L'intelligence artificielle (IA) est le domaine le plus suivi sur les marchés mondiaux aujourd'hui. Des outils généraux comme ChatGPT et Claude sont intégrés à la vie quotidienne, tandis que des plateformes comme OpenClaw abaissent le seuil de construction d'agents intelligents.

L'industrie de la cryptomonnaie a initialement manqué cette vague, mais intègre maintenant l'IA dans tous les secteurs verticaux.

Quels services d'IA ces entreprises proposent-elles ? Pourquoi entrent-elles sur ce marché ?

2. Comment les entreprises de cryptomonnaies adoptent la technologie IA

2.1 Recherche

La recherche en cryptomonnaies souffre de problèmes structurels : les données on-chain, le sentiment social et les indicateurs clés sont dispersés sur diverses plateformes, difficiles à vérifier. L'IA générale renvoie souvent des réponses inexactes aux requêtes sur les cryptomonnaies.

Des projets comme Surf abordent ce problème en fournissant des outils de recherche IA dédiés aux cryptomonnaies, qui peuvent intégrer des sources de données dispersées. Parmi tous les cas d'utilisation de l'IA dans les cryptos, la recherche a le seuil d'entrée le plus bas pour l'utilisateur moyen, ne nécessitant aucune expertise en programmation ou en trading.

2.2 Trading

Les plateformes d'échange mènent l'adoption de l'IA dans le trading.

Les approches varient. Certaines exposent directement les données de trading propriétaires aux utilisateurs ; d'autres permettent aux utilisateurs d'émettre des commandes en langage naturel à un agent IA, qui exécute l'ensemble du processus d'analyse à l'exécution en une seule étape.

Les plateformes d'échange proposent des API depuis des années. La différence aujourd'hui est la couche supplémentaire : des interfaces comme MCP et AI Skills permettent aux non-développeurs d'accéder aux fonctionnalités des plateformes via des agents IA. Des outils autrefois réservés aux développeurs sont désormais accessibles via le langage naturel.

Cela correspond à une tendance communautaire plus large. Les utilisateurs non-développeurs construisent de plus en plus des stratégies de trading automatisées via des agents IA, sans écrire une ligne de code. Ils décrivent simplement la stratégie, et l'agent construit et exécute l'algorithme.

Pour les plateformes d'échange, c'est à la fois une opportunité et un défi. À mesure que le nombre d'utilisateurs d'IA augmente, la loyauté des utilisateurs envers une seule plateforme diminue, car les traders peuvent exécuter des trades n'importe où. La raison pour laquelle les plateformes adoptent l'IA est simple : attirer rapidement les utilisateurs et les garder actifs sur leur plateforme.

Le trading implique une gestion réelle d'actifs, nécessitant plus de jugement et de responsabilité que la recherche. Mais avec la baisse des barrières à l'entrée, ce domaine s'ouvre également aux utilisateurs ordinaires.

2.3 Sécurité/Audit

L'audit traditionnel des smart contracts repose sur un examen manuel ligne par ligne du code, qui est lent, coûteux et manque de cohérence entre les auditeurs. Aujourd'hui, l'IA est intégrée dans le flux de travail : l'IA scanne d'abord le code, puis des auditeurs humains effectuent un examen approfondi ciblé. Cela améliore la vitesse et la couverture sans remplacer les auditeurs.

CertiK est un exemple typique. La société avait précédemment été critiquée pour avoir audité des projets ensuite exploités de manière malveillante. Cependant, ces incidents sont survenus en dehors du périmètre d'audit. Un audit examine le code à un moment spécifique et n'inclut pas une surveillance continue.

CertiK utilise l'IA pour combler cette lacune. Elle a ajouté une fonctionnalité de surveillance post-audit en temps réel et publie les résultats via un tableau de bord public. Comme la portée de surveillance étendue est pilotée par l'IA et non par l'homme, CertiK et les projets qu'elle audite en bénéficient.

Dans le domaine de la sécurité, l'application de l'IA ne consiste pas à bouleverser les services existants, mais à étendre la portée du travail humain : améliorer la précision lors de l'audit et combler les angles morts post-audit. Pour les entreprises de sécurité blockchain, l'IA n'est pas un nouveau domaine d'activité, mais un outil pour résoudre les lacunes de sécurité existantes.

2.4 Infrastructure de paiement

Les agents IA (AI Agent) ont besoin de canaux de paiement pour participer à l'activité économique : par exemple, payer des frais d'API, acheter des données et acheter des services auprès d'autres agents. Pour un agent, le mode de paiement le plus naturel est un portefeuille on-chain associé à une stablecoin.

Deux modèles émergent. Le premier est un protocole universel qui intègre le paiement dans les requêtes HTTP, permettant à un agent d'effectuer automatiquement un règlement on-chain lors de l'accès à une API payante. Le second est un plugin de paiement spécifique à l'agent, où l'agent ne peut exécuter des paiements que dans les limites des permissions et plafonds prédéfinis par un humain.

L'infrastructure de paiement est le domaine le plus étroitement lié aux stablecoins. Cependant, comme les entités payantes sont des agents IA et non des humains, aucun modèle pleinement opérationnel n'existe encore.

Circle, l'émetteur de l'USDC, est également sous les projecteurs. La société a publié une proposition visant à connecter son infrastructure de paiement Gateway au protocole x402 et a invité les développeurs et chercheurs à l'examiner et à y contribuer.

Ce n'est pas un marché mature, mais le marché a déjà commencé à digérer cette tendance. L'un des principaux moteurs de la hausse du cours de l'action de Circle est son modèle de paiement pour agents IA. La mise en œuvre de l'infrastructure de paiement sera plus lente que dans les autres domaines mentionnés ci-dessus, mais elle est devenue l'un des thèmes macro les plus saillants du marché actuel.

3. Pourquoi les entreprises de cryptomonnaies se lancent dans l'IA maintenant

Lorsque ChatGPT a été lancé en novembre 2022, l'IA et les cryptomonnaies n'étaient pas encore matures. Les modèles d'IA étaient impressionnants mais ne pouvaient pas exécuter de tâches de manière fiable. L'industrie de la cryptomonnaie était ravagée par l'effondrement du FTX et une crise de confiance généralisée.

Depuis lors, l'IA a progressé à un rythme effréné. Au cours de la dernière année, toutes les fonctionnalités et l'utilité des principaux modèles se sont considérablement améliorées. En comparaison, la cryptomonnaie a simplement « surfé » sur l'IA pendant la même période : inondée de « meme coins » étiquetés IA, d'agents IA sous-développés et de battage médiatique marketing. Les projets d'infrastructure d'IA décentralisée continuent d'émerger, mais leur qualité pâlit clairement en comparaison objective avec des services d'IA natifs de niveau équivalent.

Aujourd'hui, l'écart se creuse encore. Dans l'industrie de l'IA, des infrastructures comme MCP (permettant aux agents d'appeler directement des outils externes) et OpenClaw (permettant de construire des agents sans code) ont fait de l'ère des agents une réalité. Les entreprises de cryptomonnaies commencent tout juste à bouger.

La différence cette fois, ce sont les acteurs. Ce ne sont plus des start-ups émergentes arborant le drapeau de l'IA, mais des entreprises établies avec des modèles de profit éprouvés : Coinbase, Binance et Bitget. Le lancement de services d'IA par ces entreprises n'est pas motivé par le marketing ; ce qui les motive n'est pas le gain immédiat, mais la peur de prendre du retard : la FOMO (peur de manquer quelque chose).

L'action du PDG de Coinbase, Brian Armstrong, illustre parfaitement ce sentiment d'urgence. Il a donné pour instruction à tous les ingénieurs de l'entreprise de mettre en ligne des outils de codage IA en seulement une semaine et a licencié les employés qui ne se conformaient pas.

Mais garder la tête froide est également crucial. Prenons l'exemple de l'automatisation du trading : un agent peut examiner les prix et proposer des stratégies, mais combien d'utilisateurs lui feront vraiment confiance pour confier leurs fonds et effectuer des trades en temps réel ? Et le protocole x402 est-il réellement utilisé dans le monde réel ?

En fin de compte, l'adoption de l'IA dans l'espace crypto n'est pas une simple tendance. Alors que l'ère de l'IA arrive, les entreprises agissent activement pour éviter de perdre leur position sur le marché. Posséder une fonctionnalité et l'utiliser réellement restent deux problèmes distincts. Mais qui agit est crucial.

Imaginez l'industrie de l'IA comme une piscine qui se remplit d'eau. Ceux qui y sautaient avant faisaient seulement semblant de nager. Ceux qui y sautent maintenant sont d'ancien(ne)s surfeur(se)s de l'équipe nationale. Personne ne sait à quelle hauteur montera l'eau, ni si cette piscine deviendra un océan. Mais la cryptomonnaie ne se noiera pas dans le déluge.

Questions liées

QQuels types de services d'IA les entreprises de cryptomonnaies proposent-elles actuellement ?

ALes entreprises de cryptomonnaies proposent des services d'IA dans quatre domaines principaux : la recherche (outils d'analyse de données on-chain et de sentiment social), le trading (agents d'IA pour l'analyse et l'exécution de trades), la sécurité/audit (analyse de code et surveillance en temps réel des smart contracts), et les infrastructures de paiement (solutions pour permettre aux agents IA d'effectuer des transactions).

QPourquoi les exchanges de cryptomonnaies adoptent-ils l'IA selon le rapport ?

ALes exchanges adoptent l'IA principalement par crainte de perdre des parts de marché (FOMO). Ils cherchent à attirer rapidement les utilisateurs et à les fidéliser sur leurs plateformes, car les agents IA permettent désormais d'exécuter des trades sur n'importe quel exchange, réduisant ainsi la loyauté envers une plateforme unique.

QComment l'IA est-elle utilisée dans le domaine de la sécurité et de l'audit des cryptomonnaies ?

AL'IA est intégrée dans le flux de travail d'audit traditionnel. Elle scanne d'abord le code des smart contracts pour identifier les vulnérabilités, permettant ensuite aux auditeurs humains de se concentrer sur une revue approfondie et ciblée. Elle comble également les lacunes post-audit en assurant une surveillance en temps continu, comme le fait CertiK avec ses tableaux de bord publics.

QQuel est le rôle de l'IA dans les infrastructures de paiement liées aux cryptomonnaies ?

AL'IA vise à permettre aux agents intelligents de participer à l'économie en effectuant des paiements automatiques, par exemple pour régler des frais d'API ou acheter des données. Deux modèles émergent : des protocoles universels intégrant le paiement dans les requêtes HTTP, et des plugins de paiement spécifiques aux agents avec des permissions prédéfinies. Le stablecoin USDC de Circle est un acteur clé dans ce domaine.

QQuelle est la principale différence entre l'adoption de l'IA dans le cycle actuel par rapport aux précédents, selon le rapport ?

ALa différence clé est que l'adoption actuelle est menée par des entreprises établies et rentables comme Coinbase et Binance, et non par de nouvelles startups. Leur motivation n'est pas le marketing à court terme, mais la peur de prendre du retard (FOMO). L'IA est désormais perçue comme une nécessité opérationnelle et non plus comme une simple théorie.

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Contrairement à de nombreux systèmes d'IA traditionnels, Grok AI embrasse une gamme plus large de questions, y compris celles généralement jugées inappropriées ou en dehors des réponses standard. Les objectifs principaux du projet incluent : Raisonnement fiable : Grok AI met l'accent sur le raisonnement de bon sens pour fournir des réponses logiques basées sur une compréhension contextuelle. Surveillance évolutive : L'intégration de l'assistance par outils garantit que les interactions des utilisateurs sont à la fois surveillées et optimisées pour la qualité. Vérification formelle : La sécurité est primordiale ; Grok AI intègre des méthodes de vérification formelle pour améliorer la fiabilité de ses résultats. Compréhension à long terme : Le modèle IA excelle dans la rétention et le rappel d'une vaste histoire de conversation, facilitant des discussions significatives et conscientes du contexte. 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440 vues totalesPublié le 2024.12.26Mis à jour le 2024.12.26

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Cette chronologie, généralement inestimable pour tracer l'évolution d'un projet et comprendre sa trajectoire de croissance, n'est pas actuellement disponible. À mesure que des informations sur des événements notables, des partenariats ou des ajouts fonctionnels deviennent évidentes, des mises à jour amélioreront sûrement la visibilité d'Euruka Tech dans la sphère crypto. Clarification sur d'autres projets “Eureka” Il est à noter que plusieurs projets et entreprises partagent une nomenclature similaire avec “Eureka”. Des recherches ont identifié des initiatives comme un agent IA de NVIDIA Research, qui se concentre sur l'enseignement de tâches complexes aux robots en utilisant des méthodes génératives, ainsi que Eureka Labs et Eureka AI, qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'éducation et l'analyse du service client, respectivement. Cependant, ces projets sont distincts d'Euruka Tech et ne doivent pas être confondus avec ses objectifs ou ses fonctionnalités. 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418 vues totalesPublié le 2025.01.02Mis à jour le 2025.01.02

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Qu'est ce que DUOLINGO AI

DUOLINGO AI : Intégration de l'apprentissage des langues avec l'innovation Web3 et IA À une époque où la technologie redéfinit l'éducation, l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et des réseaux blockchain annonce une nouvelle frontière pour l'apprentissage des langues. Entrez dans DUOLINGO AI et sa cryptomonnaie associée, $DUOLINGO AI. Ce projet aspire à fusionner la puissance éducative des principales plateformes d'apprentissage des langues avec les avantages de la technologie décentralisée Web3. Cet article explore les aspects clés de DUOLINGO AI, en examinant ses objectifs, son cadre technologique, son développement historique et son potentiel futur tout en maintenant une clarté entre la ressource éducative originale et cette initiative de cryptomonnaie indépendante. Vue d'ensemble de DUOLINGO AI Au cœur de DUOLINGO AI, l'objectif est d'établir un environnement décentralisé où les apprenants peuvent gagner des récompenses cryptographiques pour atteindre des jalons éducatifs en matière de compétence linguistique. En appliquant des contrats intelligents, le projet vise à automatiser les processus de vérification des compétences et d'attribution de jetons, en respectant les principes de Web3 qui mettent l'accent sur la transparence et la propriété des utilisateurs. Le modèle s'écarte des approches traditionnelles de l'acquisition des langues en s'appuyant fortement sur une structure de gouvernance pilotée par la communauté, permettant aux détenteurs de jetons de suggérer des améliorations au contenu des cours et à la distribution des récompenses. Parmi les objectifs notables de DUOLINGO AI, on trouve : Apprentissage ludique : Le projet intègre des réalisations basées sur la blockchain et des jetons non fongibles (NFT) pour représenter les niveaux de compétence linguistique, favorisant la motivation grâce à des récompenses numériques engageantes. Création de contenu décentralisée : Il ouvre des voies pour que les éducateurs et les passionnés de langues contribuent à leurs cours, facilitant un modèle de partage des revenus qui bénéficie à tous les contributeurs. Personnalisation alimentée par l'IA : En utilisant des modèles d'apprentissage automatique avancés, DUOLINGO AI personnalise les leçons pour s'adapter aux progrès d'apprentissage individuels, semblable aux fonctionnalités adaptatives trouvées dans les plateformes établies. Créateurs du projet et gouvernance À partir d'avril 2025, l'équipe derrière $DUOLINGO AI reste pseudonyme, une pratique fréquente dans le paysage décentralisé des cryptomonnaies. Cette anonymat est destiné à promouvoir la croissance collective et l'engagement des parties prenantes plutôt qu'à se concentrer sur des développeurs individuels. Le contrat intelligent déployé sur la blockchain Solana note l'adresse du portefeuille du développeur, ce qui signifie l'engagement envers la transparence concernant les transactions malgré l'identité inconnue des créateurs. Selon sa feuille de route, DUOLINGO AI vise à évoluer vers une Organisation Autonome Décentralisée (DAO). Cette structure de gouvernance permet aux détenteurs de jetons de voter sur des questions critiques telles que les mises en œuvre de fonctionnalités et les allocations de trésorerie. Ce modèle s'aligne avec l'éthique de l'autonomisation communautaire que l'on trouve dans diverses applications décentralisées, soulignant l'importance de la prise de décision collective. Investisseurs et partenariats stratégiques Actuellement, il n'y a pas d'investisseurs institutionnels ou de capital-risqueurs identifiables publiquement liés à $DUOLINGO AI. Au lieu de cela, la liquidité du projet provient principalement des échanges décentralisés (DEX), marquant un contraste frappant avec les stratégies de financement des entreprises de technologie éducative traditionnelles. Ce modèle de base indique une approche pilotée par la communauté, reflétant l'engagement du projet envers la décentralisation. Dans son livre blanc, DUOLINGO AI mentionne la formation de collaborations avec des “plateformes d'éducation blockchain” non spécifiées visant à enrichir ses offres de cours. Bien que des partenariats spécifiques n'aient pas encore été divulgués, ces efforts collaboratifs laissent entrevoir une stratégie visant à mélanger l'innovation blockchain avec des initiatives éducatives, élargissant l'accès et l'engagement des utilisateurs à travers diverses voies d'apprentissage. Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

448 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

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