L’Avenir Est Axé sur l’IA : Les Blockchains Doivent S’Adapter !

L’essor des agents AI : Révolution ou illusion ?

Depuis plusieurs décennies, chaque nouvelle technologie majeure redéfinit notre quotidien : l’ordinateur personnel dans les années 1980, Internet dans les années 1990, et le smartphone dans les années 2000. À l’aube de 2025, les agents d’intelligence artificielle suscitent une vague d’excitation au sein du monde technologique. La vraie question n’est plus de savoir si ces agents transformeront nos vies, mais plutôt combien de temps cela prendra.

État des lieux : les agents décentralisés sont encore absents

Pour comprendre les enjeux actuels, examinons les technologies disponibles. Sur les réseaux sociaux comme X/Twitter, vous avez probablement remarqué des bots comme Truth Terminal et Freysa. Bien qu’ils soient fascinants et engageants, ces dispositifs ne sont pas des agents décentralisés. Ils se révèlent être des bots semi-scriptés, sans véritable autonomie et incapables de prendre des décisions indépendantes. En conséquence, leur capacité d’apprentissage et d’adaptation en temps réel fait défaut.

Même les acteurs sérieux du domaine AI-Blockchain peinent à tenir leurs promesses concernant des agents véritablement décentralisés. Les blockchains traditionnelles, qui ne sont pas conçues pour traiter l’AI de manière native, entraînent souvent des compromis. Certaines projets se concentrent sur la vérification des résultats AI, garantissant leur crédibilité, mais manquent d’une utilité significative une fois ces résultats intégrés sur la chaîne.

Pourquoi la révolution des agents AI est-elle entravée ?

Les défis d’intégration de l’AI et de la blockchain reposent sur une structure Internet actuelle qui privilégie les utilisateurs humains. Cela est particulièrement vrai pour le Web3, où l’infrastructure blockchain, censée fonctionner en arrière-plan, se manifeste dans des interfaces utilisateur encombrées et des demandes manuelles de coordination entre chaînes. Les agents AI peinent à s’adapter à ces structures de données chaotiques, nécessitant une révision profonde de la manière dont ces systèmes interagissent.

Les prérequis pour le succès des agents AI

Pour que les agents décentralisés deviennent une réalité tangible, il est essentiel de transformer l’infrastructure qui les sous-tend. L’un des principaux défis est de permettre une communication fluide entre blockchain et AI. Alors que l’AI génère des résultats probabilistes nécessitant un traitement en temps réel, les blockchains exigent des résultats déterministes, limités par la finalité des transactions. Un pont doit être construit entre ces deux mondes, nécessitant des infrastructures sur mesure.

Dans ce contexte, la scalabilité est cruciale. Les blockchains traditionnelles sont généralement trop lentes pour répondre aux besoins des agents, qui doivent traiter des milliers, voire des millions, d’interactions en temps réel. Une nouvelle infrastructure doit ainsi permettre une programmabilité pour des tâches complexes et une scalabilité capable de supporter des millions d’interactions sans encombrer le réseau.

En lien avec cela, la programmabilité doit être améliorée. Les contrats intelligents d’aujourd’hui, qui fonctionnent sur des logiques rigides de type « si alors », ne peuvent pas gérer les flux de travail complexes nécessaires aux agents AI. Prenons l’exemple d’un agent gérant une stratégie de trading décentralisée; il ne suffit pas d’exécuter un ordre d’achat ou de vente, il doit analyser des données, valider son modèle et ajuster ses actions en fonction des conditions réelles.

L’importance de la fiabilité

La fiabilité est primordiale. Les agents AI seront bientôt chargés d’opérations à enjeux élevés, où des erreurs peuvent avoir des conséquences désastreuses. Actuellement, les systèmes sont sujets à des erreurs, en particulier lors de l’intégration des résultats issus des modèles de langage à grande échelle (LLM). L’infrastructure doit donc intégrer des garde-fous automatisés, des validations en temps réel et des mécanismes de correction des erreurs.

Une approche intégrée pour relever ce défi complexe

Qu’est-ce qu’une infrastructure centrée sur les agents pourrait ressembler ? Étant donné la complexité technique de l’intégration AI-blockchain, l’approche la plus efficace consiste en une solution complète sur mesure. Chaque couche de l’infrastructure, des mécanismes de consensus aux outils de développement, doit être optimisée pour les exigences spécifiques des agents autonomes.

Ces chaînes d’AI doivent également répondre aux risques uniques que pose l’intégration des LLM. Cela implique d’incorporer des sécurités à chaque niveau, depuis la validation des inférences jusqu’à la garantie d’alignement avec les objectifs définis par les utilisateurs. Parmi les fonctionnalités prioritaires figurent la détection des erreurs en temps réel, la validation des décisions et des mécanismes pour empêcher les agents d’agir sur des données défaillantes ou malveillantes.

De la narration à la construction de solutions

L’année 2024 a vu naître un engouement précoce autour des agents AI, mais 2025 sera l’année où l’industrie Web3 devra réellement en récolter les bénéfices. Cela nécessitera une réinvention radicale des blockchains traditionnelles, où chaque couche est conçue dans l’optique des agents AI. C’est ainsi que les agents pourront évoluer d’outils récréatifs à des opérateurs indispensables, redéfinissant des secteurs entiers et bouleversant notre conception du travail et du loisir.

Il devient de plus en plus évident que les entreprises qui privilégient des intégrations authentiques et puissantes entre AI et blockchain seront celles qui domineront le marché. Ce changement, passant de systèmes centrés sur l’humain à des systèmes centrés sur les agents, n’est pas une option ; c’est inévitable.