Auteur : Institut RWA
Titre original : 99% des paiements de l'IA utilisent l'USDC, Circle devient silencieusement le plus grand gagnant, mais où doivent être stockés les fonds des agents IA ?
Mars 2026, Peter Schroeder, responsable des marchés mondiaux chez Circle, a publié sur la plateforme X un ensemble de données : au cours des neuf derniers mois, les agents IA ont effectué 140 millions de paiements, pour un montant total de 43 millions de dollars. Parmi eux, 98,6 % ont été réglés en USDC, avec un montant moyen par transaction de seulement 0,31 dollar. Plus important encore, le nombre d'agents IA capables d'effectuer des achats a dépassé les 400 000.
Ces données en disent plus que n'importe quel rapport financier : les agents IA passent du concept à une activité économique réelle.
400 000 agents IA, 140 millions de transactions, 43 millions de dollars — c'est l'échange de valeur réalisé de manière autonome entre machines. Sans intervention humaine, sans approbation bancaire, sans vérification de carte de crédit. Entre codes et protocoles, le processus autrefois nécessitant des signatures humaines, des rapprochements et des compensations a été achevé.
L'action de Circle est passée de 60 à 105 dollars au cours des dernières séances de trading, soit une hausse de 75 %. Le marché a interprété cette hausse comme une réaction positive aux résultats financiers — Circle a réalisé un chiffre d'affaires de 770 millions de dollars au quatrième trimestre 2025, en hausse de 77 % sur un an, et un bénéfice net de 133 millions de dollars. Mais ce qui mérite vraiment attention n'est pas ces chiffres en eux-mêmes, mais le changement structurel qu'ils cachent : lorsque les agents IA deviennent de nouveaux acteurs économiques, toute la logique des infrastructures financières doit être réécrite.
Et dans ce processus de réécriture, une question plus profonde émerge : lorsque les agents IA commencent à disposer de fonds, lorsqu'ils peuvent gagner des USDC en accomplissant des tâches, comment vont-ils gérer ces fonds ? Le paiement est la première étape, la gestion d'actifs est la deuxième. Ce à quoi le secteur des RWA (Real World Assets - Actifs du Monde Réel) doit répondre, c'est précisément cette deuxième étape.
I. De la capacité de paiement à la détention d'actifs
Pour comprendre quels services financiers les agents IA nécessitent, il faut d'abord comprendre leur mode d'activité économique.
Deloitte, dans son rapport « Predictions for the Technology, Media, and Telecommunications Industry 2026 », indique que si les entreprises et les fournisseurs de services peuvent réaliser une coordination efficace des agents intelligents, le marché mondial de l'IA agentique pourrait atteindre 45 milliards de dollars d'ici 2030. La caractéristique fondamentale de ce mode de collaboration multi-agents est : une tâche complexe est décomposée en plusieurs étapes, accomplies par différents Agents spécialisés collaborant, chaque appel étant accompagné d'un micro-paiement.
Prenons l'exemple d'un appel d'API. Une application IA peut avoir besoin d'appeler simultanément plusieurs grands modèles de langage, d'accéder à plusieurs bases de données, d'utiliser plusieurs ressources de calcul. Chaque appel s'ajoute pour 0,01 dollar, 0,05 dollar, 0,1 dollar. Ces paiements sont de montant très faible, mais de fréquence très élevée. Les données de Circle montrent que sur les 140 millions de transactions des neuf derniers mois, la moyenne n'était que de 0,31 dollar par transaction — c'est une caractéristique typique du marché des micro-paiements.
Mais le problème est que lorsque les agents IA génèrent continuellement des revenus — que ce soit en fournissant des services aux utilisateurs ou en participant à des réseaux de calcul distribué — des fonds s'accumulent sur leurs comptes. Ces fonds ne peuvent pas rester indéfiniment en état de liquidité. Tout acteur économique rationnel se posera la question : que faire des fonds inutilisés ?
C'est le point de départ logique de la transformation de l'agent IA de « payeur » à « détenteur d'actifs ».
Dans le système financier traditionnel, les particuliers et les entreprises placent leurs liquidités excédentaires à court terme dans des banques, achètent des fonds monétaires ou des obligations d'État à court terme, pour en tirer un rendement. Les agents IA ont besoin de la même capacité — non pas pour spéculer, mais pour optimiser leur propre modèle économique. Il est nécessaire de toujours garder une certaine somme d'USDC sur le compte pour les paiements, mais la partie qui dépasse un certain seuil, si elle reste inactive, représente une perte de coût d'opportunité. Si les fonds excédentaires peuvent être automatiquement utilisés pour souscrire à un fonds tokenisé adossé à des obligations du Trésor américain à court terme, et rachetés automatiquement en cas de besoin de paiement, alors son « efficacité opérationnelle » est améliorée.
Plus loin, si un agent IA a besoin de constituer une réserve de valeur pour fonctionner à long terme, ou de couvrir l'incertitude des coûts due à la volatilité des frais de gas, il pourrait avoir besoin de configurer des actifs de différentes classes de risque. À ce moment-là, il n'est plus seulement un « payeur », mais un « investisseur » — bien que cet investisseur soit un morceau de code.
Circle résout le problème de faire des agents IA des « payeurs ». Pour en faire des « investisseurs », une autre infrastructure est nécessaire.
II. RWA et agents IA : une « convergence mutuelle » en cours
Ce que Circle a fait ces dernières années peut se résumer en la construction de trois couches de capacités.
La première couche est l'émission de stablecoins et le réseau de liquidité. Selon les informations officielles de Circle, fin 2025, le montant en circulation de l'USDC a atteint 753 milliards de dollars, en hausse de 72 % sur un an, représentant près de 50 % du volume des transactions en stablecoins. Cela fournit un support de valeur utilisable pour les paiements IA.
La deuxième couche est un réseau de règlement on-chain efficace. En août 2025, Circle a publié la blockchain Arc, dédiée aux services financiers institutionnels. En mars 2026, Circle a lancé le système Nanopayments, qui agrège des milliers de petits paiements hors chaîne avant de les regrouper périodiquement on-chain, réduisant les coûts de transaction côté développeur à zéro. Le testnet prend déjà en charge 12 chaînes EVM comme Arbitrum, Arc, Avalanche, Base, Ethereum. Au niveau du protocole de paiement, le protocole x402 permet à un site web ou une API d'émettre directement une requête de paiement HTTP 402 lors du retour d'une requête, intégrant ainsi le paiement directement dans la requête Internet.
La troisième couche est la connexion au système financier traditionnel. Le Circle Payments Network (CPN) connecte les banques, les prestataires de services de paiement, les institutions de compensation transfrontalières et les clients entreprises. En février 2026, 55 institutions financières l'avaient rejoint, le volume annuel des transactions sur le réseau étant d'environ 5,7 milliards de dollars. En février de cette année, de nouveaux systèmes de paiement direct entre monnaies locales et stablecoins ont été ajoutés dans plusieurs régions d'Asie et du Moyen-Orient.
Ces trois couches de capacités constituent l'« infrastructure de paiement » de l'économie des agents IA. Mais une économie complète a aussi besoin d'une « infrastructure de gestion d'actifs » — et c'est précisément le domaine où les RWA peuvent intervenir.
L'exploration de la tokenisation des RWA (Actifs du Monde Réel) ces dernières années s'est principalement concentrée sur la « cartographie on-chain » de la finance traditionnelle. Selon les données de Defillama, en juin 2025, la valeur totale locked (TVL) des RWA a atteint 12,5 milliards de dollars, soit une croissance de 124 % par rapport à 2024. Des banques mondiales leaders comme Citi, Standard Chartered explorent les scénarios d'application des RWA dans le règlement des paiements, la gestion d'actifs et les transactions transfrontalières.
Mais pour entrer dans le monde économique des agents IA, les RWA doivent subir une transformation « IA native ». Il ne s'agit pas simplement de mettre des actifs on-chain, mais de rendre les actifs « compréhensibles et négociables par l'IA ».
Premièrement, la standardisation des données. Des projets RWA leaders comme Ondo Finance poussent à transformer les informations sous-jacentes sur les flux de trésorerie, les clauses légales, les notations de risque, etc., en formats de données structurés et lisibles par machine. En juillet 2025, Ondo Finance, en tant que premier projet à avoir lancé des obligations du Trésor américain tokenisées pour les investisseurs mondiaux, a été mentionné dans le rapport de la Maison Blanche publié par le groupe de travail du président américain sur le marché des actifs numériques.
Deuxièmement, la programmabilité logique. Les règles de dividendes, paiements d'intérêts, rachats, liquidations, etc., sont écrites dans des smart contracts, exécutées automatiquement par le code. L'interaction entre l'agent IA et l'actif peut alors être « sans confiance » — pas besoin de croire que la contrepartie honorera ses engagements, il suffit de croire que le code exécutera les règles établies.
Troisièmement, la fragmentation de la liquidité. Après la tokenisation RWA, théoriquement, les actifs peuvent être divisés en unités très petites — 0,01 dollar d'obligation d'État, 0,1 mètre carré de droit aux bénéfices immobiliers — ce qui est crucial pour les besoins de configuration de petits montants des agents IA. Nanopayments a déjà prouvé la faisabilité technique des micro-paiements, la même logique peut s'appliquer aux micro-investissements.
Le département Kinexys de JPMorgan fournit un cas référence. En mai 2025, Kinexys a effectué la première transaction publique d'obligations du Trésor américain tokenisées sur le testnet d'Ondo Chain, utilisant le fonds d'obligations du Trésor américain tokenisées d'Ondo Finance (OUSG), et en utilisant l'infrastructure cross-chain de Chainlink pour le règlement. Cette transaction suivait le mode « Livraison contre Paiement » (DvP), réalisant l'échange simultané de l'actif et du paiement. Le département Kinexys de JPMorgan traite actuellement plus de 2 milliards de dollars de transactions par jour, et a facilité plus de 1 500 milliards de dollars de valeur nominale de transactions depuis sa création.
La valeur de ce cas est : il montre la combinaison des RWA avec un réseau de règlement de paiement de niveau institutionnel. Dans la future économie des agents IA, l'entité effectuant la transaction pourrait passer de JPMorgan à un agent IA, l'ampleur de la transaction de millions de dollars à quelques dollars, mais la logique sous-jacente est la même — le transfert de valeur et la conservation de valeur doivent être connectés de manière transparente.
III. Au-delà du réseau de paiement, un espace d'imagination supplémentaire
Si l'on relie cette logique, une boucle complète commence à apparaître :
Un agent IA de génération de contenu, en fournissant des services à plusieurs clients, accumule un solde USDC important sur son compte. Son protocole sous-jacent définit des règles de gestion des fonds : la partie du solde dépassant 1000 USDC est automatiquement configurée, via un agrégateur RWA, en parts égales dans trois fonds d'obligations du Trésor à court terme tokenisées et un fonds d'énergie verte tokenisé. Lorsqu'un mois, la demande des clients baisse et le solde du compte doit être complété, le protocole rachète automatiquement une partie des parts RWA, les échange contre des USDC pour les opérations quotidiennes.
Dans ce processus, les actions accomplies par l'agent IA incluent : surveiller le solde du compte, évaluer les caractéristiques risque-rendement des différents actifs, exécuter les souscriptions et rachats, enregistrer les flux de transactions pour un audit ultérieur. Toutes les actions sont accomplies automatiquement par le code, sans intervention humaine.
Autre exemple, un planificateur de voyage IA, après avoir réservé billets d'avion et hôtel pour un utilisateur, reçoit un virement d'USDC sur son compte comme budget. En attendant le vol, l'agent IA détecte qu'un produit d'assurance RWA basé sur des données de retard de vol est en cours de vente. Il utilise une partie temporairement inutilisée des USDC du compte pour souscrire automatiquement à des micro-parts de cette assurance. Quelques heures plus tard, le vol est retardé, le produit d'assurance RWA déclenche automatiquement un paiement selon les règles, et le solde du compte de l'agent IA augmente.
Chaque module technique constituant ces scénarios existe déjà : l'USDC fournit le support de valeur, Nanopayments résout le problème du coût des micro-paiements, le protocole x402 permet d'intégrer le paiement directement dans les requêtes Internet, les obligations du Trésor tokenisées fonctionnent déjà sur des plateformes comme Ondo Chain, le mécanisme de règlement DvP a été validé par JPMorgan. Le travail restant est l'intégration — connecter la couche de paiement, la couche d'actifs, la couche de transaction, pour que les agents IA puissent appeler ces fonctions financières comme ils appellent une API.
Li Ming, président exécutif de l'Association de normalisation Web3.0 de Hong Kong, en évaluant le développement des RWA, a souligné : « Nous espérons trouver un point d'entrée standardisé pour Web3.0, capable de connecter l'écosystème RWA ». Pour l'économie des agents IA, ce point d'entrée pourrait être précisément le point de connexion entre paiement et actifs.
IV. Les vieux problèmes du nouveau monde : risques et responsabilités
Bien sûr, entre les paiements IA d'aujourd'hui et la gestion d'actifs IA de demain, plusieurs obstacles doivent encore être franchis.
Premièrement, le problème de l'authenticité des données. L'actif sous-jacent des RWA est hors chaîne, son état, sa valeur, ses informations de risque doivent être transmis de manière fiable on-chain. Si l'agent IA s'appuie sur des données erronées ou falsifiées, ses « décisions d'investissement » seront faussées. Le « Rapport de recherche sur le développement de l'industrie RWA » publié conjointement par l'Association de normalisation Web3.0 de Hong Kong et d'autres organismes indique que les actifs réussissant une mise en œuvre à grande échelle doivent satisfaire à trois seuils : stabilité de la valeur, clarté de la titularisation légale et vérifiabilité des données hors chaîne.
Deuxièmement, le risque de modèle de l'agent IA. Même si les données sont exactes, la logique de décision d'investissement de l'agent IA peut être erronée. Qui est responsable des mauvaises décisions de l'agent IA ? La personne, le protocole, ou l'agent IA lui-même ? Cette question d'attribution des responsabilités n'a pas encore de réponse juridique et réglementaire.
Troisièmement, le risque de liquidité. La profondeur des transactions on-chain des RWA est bien inférieure à celle des cryptomonnaies principales, certains actifs peuvent avoir une liquidité faible. Si un grand nombre d'agents IA doivent racheter le même fonds RWA au même moment, il est incertain qu'ils puissent le faire sans encombre.
Quatrièmement, les différences réglementaires. Les attitudes réglementaires envers les RWA varient selon les pays, le statut juridique du même actif peut être radicalement différent selon les juridictions. Les agents IA doivent pouvoir identifier et gérer cette complexité, ce qui exige des capacités IA actuellement élevées.
Enfin, la sécurité technique. Les vulnérabilités des smart contracts, les attaques des ponts cross-chain, les fuites de clés privées, etc., ces risques ne disparaissent pas parce que l'entité effectuant la transaction est une IA. Au contraire, lorsque les agents IA réalisent des transactions automatisées, la vitesse et l'ampleur de l'exploitation des vulnérabilités pourraient dépasser de loin les opérations manuelles.
Conclusion
Revenons aux données du début : 400 000 agents IA, 140 millions de transactions, 43 millions de dollars.
La signification de ces chiffres ne réside pas dans leur ampleur en soi — comparé aux milliers de milliards de dollars de paiements annuels des humains, 43 millions de dollars sont insignifiants. Leur véritable signification est de révéler une direction : les machines deviennent des acteurs économiques indépendants, avec leurs propres revenus, leurs propres comptes, leur propre capacité de paiement.
Et lorsque les machines ont des revenus, elles auront bientôt besoin de gestion d'actifs. Ce n'est pas une imagination lointaine, mais le cheminement naturel de l'évolution de l'économie des agents IA.
Circle est en train de construire le « système nerveux des paiements » de ce futur — permettant aux agents IA de transférer de la valeur de manière efficace et à faible coût. Et ce que le secteur des RWA doit faire, c'est devenir le « système de stockage d'énergie » de cette économie — permettant aux agents IA de gérer leurs actifs comme ils gèrent leur code.
Si ce jugement est correct, alors la question que les acteurs des RWA doivent se poser aujourd'hui est : lorsque 400 000 agents IA commenceront à chercher des actifs à configurer, lorsque 140 millions de paiements commenceront à générer des besoins de gestion d'actifs, votre produit RWA est-il prêt à être évalué, choisi, détenu et交易 (traded) par les agents IA ?
Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN
Groupe de discussion TG de Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity
Abonnement TG de Bitpush: https://t.me/bitpush
