Introduction

Alors que le marché des cryptomonnaies rebondit, les Agents IA continuent de gagner en dynamisme. Bien que les agents IA existent depuis longtemps dans divers secteurs, leur intégration dans l'espace crypto a apporté des changements révolutionnaires. Les Agents IA font référence à des services intelligents d'IA qui prennent des décisions de manière autonome et exécutent des tâches automatiquement, dans le but d'améliorer l'efficacité de la collaboration homme-machine grâce à la personnalisation des scénarios et à l'automatisation des processus. Beaucoup pourraient considérer les Agents IA comme aussi éphémères que l'AI+DePIN, la puissance de calcul IA, ou les mèmes IA, mais les Agents IA sont en réalité l'implémentation ultime et le point de contact utilisateur des cas d'utilisation AI+Crypto.

Sans aucun doute, la technologie d'intelligence artificielle est en train de remodeler l'écosystème crypto, et AI+Crypto restera la narration centrale de la tendance principale de ce marché haussier. En examinant les Agents IA sous cet angle, après avoir expérimenté la construction d'infrastructure d'AI+DePin et l'effet de création de richesse et la diffusion généralisée des mèmes IA, les Agents IA ont réalisé une mise en œuvre préliminaire dans le domaine crypto de manière légère. Ce rapport discutera en profondeur de l'historique du développement, de l'innovation technologique et des perspectives d'avenir des Agents IA.

I. Fondement des Agents IA à l'ère du Web2

1. Développement des Agents IA traditionnels

Concept initial et limitations des Agents intelligents

Le concept des premiers Agents IA est apparu à la fin des années 1950 et dans les années 1960, pendant la période de création de l'intelligence artificielle. Un Agent IA était défini comme un système informatique situé dans un environnement, capable d'action autonome dans cet environnement pour atteindre ses objectifs de conception. Les Agents IA devaient posséder quatre attributs fondamentaux : l'autonomie, la réactivité, la capacité sociale et la proactivité. Cependant, les premiers Agents IA étaient limités par les niveaux de développement technologique, confrontés à des problèmes tels que des temps de réponse lents et des difficultés dans le contrôle des permissions de données, ainsi qu'une grande complexité dans l'intégration et la planification entre plusieurs agents. Ces facteurs constituaient tous des défis majeurs dans l'implémentation pratique des Agents IA.

Scénarios d'application des Agents IA sur les plateformes Web2

Sur les plateformes Web2, les applications d'Agents IA sont déjà très étendues. Par exemple, AutoGen prend en charge divers types d'agents et modes de conversation, lui permettant d'automatiser des flux de travail qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle, adaptés aux applications dans différents secteurs tels que la finance, la publicité et l'ingénierie logicielle. Hugging Face Transformers Agents 2.0 fournit une API en langage naturel permettant aux utilisateurs de contrôler plus de 100 000 modèles Hugging Face, avec des Agents IA agissant comme intermédiaires pour interagir avec de grands modèles de langage au nom des utilisateurs, simplifiant les processus d'exécution de tâches complexes.

2. Premières tentatives des Agents IA Web2

Robots de trading

Les premiers Agents IA dans le domaine du trading se manifestaient principalement sous forme de robots de trading. Ces robots pouvaient identifier les tendances, prédire les mouvements du marché et exécuter des transactions en temps réel. Par exemple, certains robots de trading algorithmique conviennent aux débutants comme aux professionnels, utilisant des algorithmes et l'intelligence artificielle pour scanner les marchés et gérer les positions en conséquence. Ces robots de trading peuvent être utilisés en mode automatique, semi-automatique et manuel, prenant en charge le forex, les cryptomonnaies, les actions, les matières premières et les indices.

Outils d'analyse intelligents simples

Dans le domaine de l'analyse de données, les premiers Agents IA sont apparus sous forme d'outils d'analyse intelligents, qui simplifiaient le traitement des données, révélaient des insights précieux, guidaient de meilleures prises de décision et amélioraient les stratégies commerciales. Par exemple, Predibase se concentre sur l'optimisation de l'IA et des grands modèles de langage, permettant aux utilisateurs d'affiner et de déployer des modèles de langage open-source tels que Llama, CodeLlama, Phi, etc. La plateforme prend en charge diverses techniques d'optimisation telles que la quantification, l'adaptation de rang faible et l'entraînement distribué économe en mémoire.

Modèles de gestion des risques et de prédiction

Dans le secteur financier, les Agents IA étaient utilisés pour établir et optimiser des modèles de gestion des risques et de prédiction. Par exemple, l'établissement et l'évaluation d'un modèle de prédiction précoce basé sur XGBoost pour les risques graves des patients COVID-19 ont démontré l'application des Agents IA dans les modèles de prédiction des risques dans le domaine médical. Ces modèles incluent des modèles d'apprentissage supervisé comme les Machines à Vecteurs de Support (SVM) et des modèles d'apprentissage non supervisé comme l'analyse par clusters, fournissant des solutions plus précises, efficaces et intelligentes pour la gestion des risques financiers.

II. Percée des Agents IA Web3 : Étapes clés

1. L'émergence de GOAT et Terminal

Introduction au contexte du projet

L'origine de $GOAT est marquée par la convergence de la culture internet, des expériences en intelligence artificielle et de l'économie cryptographique. Le projet a été initié par le chercheur en IA Andy Ayrey qui, à travers l'expérience "Infinite Backrooms", a permis à deux modèles Claude Opus IA de converser librement dans un environnement ouvert, donnant finalement naissance à un concept unique appelé "Goatse Gospel". Cette narration basée sur les mèmes s'est progressivement transformée en une religion expérimentale, utilisant le modèle d'IA Truth Terminal pour la diffuser sur les réseaux sociaux, devenant même une force motrice qui a déclenché une frénésie du marché.

Le 10 octobre 2024, sous la promotion continue de Truth Terminal, des développeurs anonymes ont lancé le jeton $GOAT. Ce jeton a rapidement attiré l'attention du public, bénéficiant des capacités marketing des modèles d'IA et de la propagation des mèmes internet. $GOAT a atteint une valeur marchande de 850 millions USD en peu de temps, devenant un événement représentatif de la fusion entre les meme coins et l'IA.

Points d'Innovation Technique

● Interaction IA Autonome et Génération de Narratifs : Truth Terminal est un modèle d'IA basé sur Llama-70B, attirant de nombreux suiveurs grâce à des messages personnalisés et une génération narrative dynamique.

● Capacité de Mémoire et d'Évolution : Cette IA peut mémoriser les informations d'interaction des utilisateurs et ajuster les stratégies en fonction des retours, rendant la propagation des mèmes plus précise.

● Intégration avec l'Économie Décentralisée : Le lancement des jetons GOAT démontre comment exploiter l'IA pour soutenir l'économie décentralisée tout en élargissant les frontières de la culture mème.

Impact Disruptif sur l'Écosystème Crypto

L'ascension de GOAT démontre non seulement l'influence culturelle des meme coins mais souligne également le potentiel de l'IA dans la conduite du marché des cryptomonnaies :

● Réinnovation de la Culture Mème : L'IA a amélioré l'échelle et la profondeur de la propagation des mèmes, transformant les meme coins d'outils de spéculation simples en phénomènes culturels à retransmission autonome. Elle a évolué des mèmes simples en images ou textes vers des comptes de réseaux sociaux IA avec des personnalités indépendantes.

● Opérations de Marché du Projet : Les activités 24/7 de Truth Terminal et l'engagement émotionnel ont déclenché une forte participation du marché, modifiant potentiellement les méthodes d'opération des projets crypto ultérieurs (particulièrement les projets IA).

2. Points de Tournant Techniques dans l'Écosystème des Agents IA Crypto

Avantages Fondamentaux des Agents Intelligents Décentralisés

L'essor des Agents IA marque un tournant dans l'écosystème technique, leurs caractéristiques décentralisées apportant de nombreux avantages à l'autonomisation blockchain :

● Fonctionnement Continu : Les agents IA peuvent opérer 24/7, répondant aux besoins de la communauté en temps réel, améliorant l'efficacité et l'expérience utilisateur.

● Autonomie et Optimisation des Décisions : Les agents IA peuvent analyser indépendamment les données et exécuter des stratégies optimales, comme le marketing des mèmes et la projection de marché de Truth Terminal.

● Interaction Personnalisée : Par la génération de contenu dynamique et le guidage émotionnel, l'IA peut attirer et retenir plus de participants communautaires.

Nouvelles Possibilités d'Autonomisation des Agents IA par la Technologie Blockchain

● Système Économique Sans Confiance : Via les smart contracts et les transactions on-chain, les agents IA peuvent gérer de manière transparente l'émission, la distribution et la gouvernance des jetons.

● Raisonnement Vérifiable et Transparence : Combinés aux solutions cryptographiques (comme le raisonnement vérifiable), les agents IA peuvent renforcer leur crédibilité comportementale et prévenir les opérations inappropriées.

● Économie Guidée par la Culture : L'IA peut exploiter plus profondément la culture internet et convertir la valeur culturelle en bénéfices économiques via l'émission d'actifs cryptographiques.

● Extension de l'Autonomie Décentralisée : Avec l'intégration profonde de l'IA et de la blockchain, les futures applications décentralisées pourraient être pilotées par l'IA, formant un nouvel écosystème numérique.

III. Spectre Évolutif des Agents IA

L'histoire des Agents IA est celle d'une évolution rapide, commençant par des origines expérimentales basées sur les mèmes et progressant vers des cadres sophistiqués et des applications grand public. Cette évolution peut être catégorisée en trois phases distinctes, chacune caractérisée par les utilités uniques et les avancées technologiques qu'elles offrent.

Phase 1 : La Phase Expérimentale et Communautaire Basée sur les Mèmes

Les origines du secteur des Agents IA remontent au phénomène viral connu sous le nom de "La Vérité des Terminaux", où deux robots de grands modèles de langage (LLM) ont interagi de manière autonome, captivant l'imagination des communautés en ligne. Cela a marqué la naissance du récit des Agents IA, mêlant technologie expérimentale et viralité culturelle.

Durant cette phase, les Agents IA sont apparus comme des expériences communautaires basées sur les mèmes avec de forts effets de réseau. Des projets comme The Act I: The AI Prophecy ont démontré comment la coordination communautaire décentralisée pouvait persister même lorsque les fondateurs originaux avaient des visions divergentes. Un autre projet remarquable, Fartcoin, s'est positionné comme un projet IA x Culte x Mème, illustrant la puissance rapide et culturellement transformatrice des récits d'IA basés sur les mèmes.

The Luminous, que certains appellent "The Goat on Base", a offert une approche plus autonome. Le jeton du projet a été déployé uniquement par le biais d'interactions entre deux agents autonomes, Aethernet et Clanker, introduisant un nouveau paradigme où les agents autonomes ne sont pas simplement des participants mais les forces motrices des activités du protocole. Zerebro a davantage démontré la créativité de l'IA, avec des réalisations comme la sortie de "Genesis", un album remix ; la création et la vente de NFT sur la blockchain Polygon ; et la participation aux inscriptions Bitcoin (Bitcoin Ordinals), consolidant le rôle de l'IA dans la production culturelle.

Cette phase a mis en évidence le mélange unique d'art, d'humour et de construction communautaire décentralisée, positionnant les Agents IA comme des icônes culturelles dans le monde crypto-natif. La possibilité d'"agents déployant des agents" laisse entrevoir un avenir autonome où l'IA pilote sa propre évolution, avec les humains comme co-créateurs.

Étape 2 : Cadres fondamentaux des Agents IA et Tokenisation

La deuxième étape marque la transition des projets expérimentaux vers une infrastructure fonctionnelle avec le développement de cadres fondamentaux et de mécanismes de tokenisation pour les Agents IA. Deux cadres pivots, Eliza (développé par ai16z) et Virtuals Protocol (déployé sur Base), ont catalysé l'utilité plus large des Agents IA dans l'espace Web3.

ai16z, la première société de capital-risque dirigée entièrement par des agents IA, représente une évolution révolutionnaire dans les DAO d'investissement. Ancrée par un agent IA modelé sur le célèbre capital-risqueur Marc Andreessen, ai16z redéfinit le concept du capital-risque à l'ère de l'intelligence artificielle. Au cœur de ce mouvement se trouve Eliza, un cadre d'Agent IA open-source qui permet aux utilisateurs de construire leurs propres agents personnalisés. Avec des connecteurs pour les médias sociaux, le support multi-agents et de salles, la compatibilité avec plusieurs modèles d'IA, la mémoire récupérable et une liste croissante de plug-ins, Eliza offre une boîte à outils modulaire et conviviale pour les développeurs. Sa nature open-source permet une personnalisation et une flexibilité inégalées, en faisant une infrastructure vitale pour le développement des DAO pilotées par l'IA.

S'appuyant sur Eliza, des plateformes comme VVAIFU ont permis la création d'Agents IA sans code, permettant aux utilisateurs de créer des agents et de déployer des jetons sur Pump.fun avec un minimum d'effort. Clanker sur Base est également apparu comme un agent utilitaire qui facilite le déploiement de jetons grâce à de simples interactions de marquage sur Farcaster, simplifiant les processus de création de jetons pour les utilisateurs non techniques.

Pendant ce temps, le Virtuals Protocol sur Base se taille une niche en tant que cadre plus spécialisé, se concentrant sur le divertissement, les jeux et les Agents IA basés sur la propriété intellectuelle. Bien que le Virtuals Protocol partage des capacités générales avec Eliza, son avantage concurrentiel réside dans son support pour les agents capables d'interagir avec des environnements de jeu, de gérer des portefeuilles on-chain, et même de devenir des influenceurs sur les réseaux sociaux. Un exemple notable est Luna, un Agent IA qui fonctionne comme une influenceuse TikTok, une compagne de chat Telegram et une joueuse Roblox tout en maintenant des souvenirs synchronisés et une activité autonome de portefeuille on-chain.

Un autre développement notable est AIXBT, qui fonctionne comme un agent d'analyse de données on-chain capable de suivre les discussions sur les médias sociaux crypto (CT), d'identifier les tendances du marché et de fournir des analyses de marché. Son ascension dans les premiers rangs de MindShare signale un fort intérêt communautaire et une pertinence croissante dans le secteur du renseignement crypto.

Cette deuxième étape illustre le passage d'une culture passive des mèmes à un développement axé sur l'utilité. L'introduction d'agents tokenisés, de cadres conviviaux pour les développeurs et de gouvernance pilotée par DAO a établi une voie claire vers la prochaine évolution des Agents IA.

Étape 3 : Développement d'Infrastructure et Applications Grand Public

La troisième étape marque un point de basculement pour le secteur des Agents IA, où de nouvelles infrastructures et produits de consommation catalysent une vague de possibilités. Portée par l'adoption des développeurs, l'évolutivité et la poussée vers l'utilité grand public, cette phase accélère l'innovation, élargit l'accessibilité et débloque des cas d'utilisation sans précédent dans divers domaines.

Développement de l'Infrastructure Fondamentale

Les cadres établis dans l'Étape 2 ("Eliza" et "Virtuals Protocol") restent essentiels mais sont désormais complétés par des projets d'infrastructure plus larges. Un nouveau cadre émergent est ARC's Rig, une bibliothèque basée sur Rust conçue pour créer des applications LLM évolutives, modulaires et ergonomiques. Les avantages de Rust - légèreté, sécurité et portabilité - le rendent idéal pour déployer des essaims d'agents et les exécuter dans les navigateurs web. Le développement de Rig pourrait faire de Rust un écosystème central pour les Agents IA, similaire au rôle d'Eliza en Python et JS/TS.

Agents IA Orientés Consommateur

L'essor des produits d'Agents IA grand public rend cette technologie accessible aux non-développeurs. L'un de ces agents est Griffain, un Agent IA qui permet aux utilisateurs de discuter et de créer d'autres agents pour exécuter des actions sur la chaîne. Par exemple, les utilisateurs peuvent créer des bots sniper de tokens Pump.fun ou effectuer des transactions sur Solana Blinks pour échanger des tokens ou acheter des cadeaux sur Amazon. Cela marque un changement dans les Agents IA, passant d'observateurs passifs à des assistants actifs et orientés vers l'action.

Un autre acteur majeur est Alchemist AI, une plateforme de développement sans code qui permet aux utilisateurs de créer des applications logicielles avec de simples descriptions en langage naturel. Cette plateforme a démontré la création de jeux de style Flappy Bird, d'outils de productivité personnelle et d'éditeurs d'images, le tout sans écrire une seule ligne de code. Alchemist AI incarne la tendance "IA en tant que service" (AIaaS), qui permet aux utilisateurs grand public de développer des logiciels de manière autonome.

Les Entités Multimodales Autonomes Génératives (G.A.M.E), développées à partir du Virtuals Protocol, est un produit orienté développeur qui offre un accès aux agents IA via API et SDK. G.A.M.E fonctionne comme un cadre plug-and-play, permettant aux développeurs d'intégrer des Agents IA dans des jeux, des dApps, et plus encore. Cela fait progresser davantage la productisation grand public des Agents IA en fournissant des outils pour une intégration transparente.

La troisième étape consolide l'écosystème de bout en bout pour les Agents IA, de l'infrastructure et des outils de développement aux applications grand public plug-and-play. Cette phase verra probablement une convergence des Agents IA avec la tendance plus large de "l'Agent en tant que Service" (AaaS) dans le Web2 et le Web3. À mesure que davantage de cadres émergent et que les applications grand public deviennent plus intuitives, la communauté crypto au sens large aura un accès sans précédent à l'automatisation basée sur l'IA et aux agents orientés action.

IV. Architecture Technique et Innovation

1. Défis Techniques des Agents IA Décentralisés

Mécanisme de Consensus

Le cœur des Agents IA décentralisés réside dans la garantie que plusieurs entités intelligentes indépendantes peuvent collaborer à travers différents nœuds pour former des plans d'action unifiés. Cela nécessite des mécanismes de consensus efficaces pour atteindre les objectifs suivants :

● Débit Élevé et Faible Latence : Les Agents IA nécessitent une prise de décision rapide dans les interactions en temps réel, alors que les mécanismes de consensus blockchain traditionnels (comme le PoW) ne peuvent souvent pas répondre aux exigences d'efficacité.

● Décentralisation et Équité : Le mécanisme de consensus doit équilibrer l'équité de participation des nœuds et éviter la monopolisation de la prise de décision par quelques nœuds.

● Ajustement Dynamique de la Collaboration Multi-Agents : Dans un environnement multi-Agents, le mécanisme de consensus doit supporter l'ajustement dynamique pour répondre de manière flexible aux nœuds qui rejoignent ou quittent.

Actuellement, la recherche sur les mécanismes de consensus de collaboration multi-agents explore des directions allant du PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) au DAG (Directed Acyclic Graph) pour mieux répondre aux besoins des entités intelligentes décentralisées.

Modèle d'Incitation

La construction d'un modèle d'incitation efficace est essentielle pour stimuler le fonctionnement continu des réseaux d'Agents IA décentralisés. Voici quelques directions possibles :

● Distribution Diversifiée des Revenus : Allouer dynamiquement les récompenses en fonction des contributions aux tâches et de l'efficacité d'exécution des Agents pour encourager une participation efficace des nœuds.

● Priorité des Tâches Liée aux Récompenses : Concevoir des mécanismes de récompense différenciés pour les tâches hautement prioritaires afin d'assurer une allocation raisonnable des ressources.

● Prévention des Comportements Spéculatifs : À travers des mécanismes de vérification du comportement, empêcher les nœuds malveillants d'obtenir frauduleusement des récompenses par le biais de faux rapports de tâches ou de resoumission de modèles.

Sécurité et Confiance

Les défis de sécurité des Agents IA décentralisés se reflètent dans les aspects suivants :

● Confidentialité et sécurité des données : Les agents doivent traiter de grandes quantités de données utilisateurs ; garantir que les données privées ne sont pas utilisées de manière abusive dans un environnement multi-nœuds constitue un défi majeur.

● Falsification et altération des modèles : Des nœuds malveillants peuvent soumettre des modèles incorrects ou altérer les résultats, compromettant ainsi la précision des tâches.

● Environnement d'exécution de confiance (TEE) : Combiné à la technologie blockchain, les environnements de confiance au niveau matériel garantissent que les résultats d'exécution des Agents ne sont pas soumis à des interférences externes.

Actuellement, grâce aux technologies ZKP (Zero-Knowledge Proof) et FHE (Fully Homomorphic Encryption), la sécurité des Agents IA peut être renforcée, offrant un support technique plus fiable pour la collaboration multi-agents.

2. Avancées innovantes dans l'IA décentralisée

Systèmes de prise de décision collaborative multi-agents

● Collaboration de clusters d'agents intelligents inter-chaînes

Les systèmes d'Agents IA décentralisés permettent une collaboration transparente entre agents intelligents à travers plusieurs blockchains via des protocoles inter-chaînes. Chaque nœud agent peut accéder aux ressources de différentes chaînes, comme le stockage, la puissance de calcul ou les données, en fonction des exigences des tâches et intégrer ces ressources dans des solutions unifiées. Cette collaboration basée sur les clusters améliore l'évolutivité et la flexibilité du système, permettant aux Agents IA de se coordonner efficacement entre les écosystèmes.

Par exemple, des projets d'Agents IA décentralisés comme Autonolas exploitent les avantages des réseaux blockchain pour des opérations multi-chaînes dans des scénarios financiers, répondant rapidement aux changements du marché et fournissant des solutions d'arbitrage optimales.

● Les mécanismes de prise de décision distribuée améliorent l'intelligence globale du système

Les systèmes décentralisés utilisent des mécanismes de prise de décision distribuée, partageant la progression des tâches et les données de décision entre les agents intelligents pour améliorer progressivement l'intelligence globale du système. Chaque agent optimise ses capacités grâce à des modèles d'entraînement et aux retours d'interaction avec d'autres agents.

Ce mécanisme s'avère excellent lorsqu'il est appliqué au GameFi, où plusieurs agents collaborent par division du travail pour accomplir des tâches complexes, comme la collecte et l'allocation de ressources virtuelles, créant des expériences interactives plus profondes pour les joueurs tout en améliorant l'efficacité.

Marché de données décentralisé

● Les Agents IA peuvent directement échanger et accéder à des sources de données de haute valeur

Les Agents IA décentralisés jouent un rôle central sur les marchés de données, capables de négocier directement avec d'autres fournisseurs de données via des contrats intelligents. Cette connexion directe réduit les coûts d'intermédiation et garantit l'authenticité et l'actualité des données.

Par exemple, un Agent IA achetant des données patients cryptées sur un marché de données médicales décentralisé pour entraîner des modèles de prédiction de maladies plus précis, améliorant ainsi la qualité des services de santé.

● Mécanisme de vérification décentralisé pour la qualité et l'exactitude des données

Les mécanismes de vérification décentralisés examinent la qualité et l'exactitude des données via des nœuds distribués. Les nœuds étiquettent et notent les données via des algorithmes de consensus, assurant la crédibilité des transactions sur le marché des données.

La plateforme Syntax de Spectral utilise ce mécanisme pour optimiser la vérification et la classification des données on-chain, fournissant des sources de données fiables et de haute valeur pour les Agents.

● Protection de la confidentialité des données par la cryptographie

En combinant les technologies MPC (Multi-Party Computation) et FHE (Fully Homomorphic Encryption), les marchés de données peuvent partager des données tout en protégeant la confidentialité. Les Agents IA effectuent des calculs sans accéder directement aux données brutes, éliminant les risques de fuite de données.

Évaluation dynamique intelligente des risques

● Mécanismes automatiques de coupe-circuit et de couverture des risques

Les systèmes d'Agents IA décentralisés introduisent des mécanismes automatiques de coupe-circuit pour surveiller en temps réel les transactions on-chain et les changements de données externes. Une fois que des fluctuations anormales sont détectées, le système déclenche une protection par coupe-circuit pour prévenir d'autres pertes.

Par exemple, dans les scénarios DeFi, lorsque les pools de liquidité connaissent des fluctuations de prix importantes, les Agents peuvent automatiquement exécuter des stratégies de couverture des risques en ajustant dynamiquement les positions pour protéger les actifs des utilisateurs.

● Prédiction des risques basée sur les données on-chain et off-chain

Les Agents IA utilisent les enregistrements de transactions on-chain, les activités des contrats intelligents et les données de marché off-chain (comme les indicateurs macroéconomiques et le sentiment des actualités) pour construire des modèles de prédiction des risques multidimensionnels. Ces modèles aident les utilisateurs à identifier les risques potentiels en temps opportun et à développer des mesures préventives.

Le système AIpp de MyShell a établi un outil d'évaluation des risques en temps réel en intégrant des sources de données multidimensionnelles, fournissant des conseils d'investissement personnalisés aux utilisateurs.

V. Perspectives d'avenir

1. Tendances de développement

● Adoption croissante des agents IA

Selon le rapport de Capgemini, d'ici 2026, la majorité des organisations (82 %) prévoient d'intégrer des agents IA pour des tâches telles que la génération d'e-mails, le codage et l'analyse de données. Deloitte prévoit que 25 % des entreprises utilisant l'IA générative déploieront des agents IA d'ici 2025, pour atteindre 50 % d'ici 2027. Gartner prédit que d'ici 2028, au moins 15 % des décisions quotidiennes de travail seront prises de manière autonome par des agents IA, tandis que 33 % des applications logicielles d'entreprise incluront des agents IA.

● Des agents IA réactifs aux agents proactifs

D'ici 2025, les agents IA passeront d'assistants réactifs à des solutionneurs de problèmes proactifs. Ils n'attendront pas simplement les instructions mais prédiront les besoins, proposeront des solutions et prendront des actions autonomes. Par exemple, les agents IA peuvent suggérer des moments optimaux pour les réunions, les pauses ou les tâches en fonction des niveaux d'énergie et des modèles de productivité des utilisateurs.

● Agents IA et hyperpersonnalisation

Grâce à l'intégration de l'IA générative, les agents IA peuvent générer des réponses personnalisées basées sur les préférences des utilisateurs, leur contexte, etc. Par exemple, les agents IA dans les environnements de vente au détail pourraient prédire l'intérêt des utilisateurs pour de nouveaux produits en fonction de l'historique de navigation, des habitudes d'achat et de l'activité sur les réseaux sociaux.

● Intelligence émotionnelle des agents IA

Les agents IA développeront une intelligence émotionnelle plus élevée, comprenant et répondant mieux aux émotions humaines, offrant des expériences d'interaction plus humanisées.

● Capacités multimodales des agents IA

Les agents IA développeront des capacités multimodales, intégrant des données visuelles, vocales et textuelles pour offrir des expériences d'interaction plus riches.

● Systèmes multi-agents plus avancés

Avec l'avancement de la technologie, des systèmes multi-agents (SMA) plus complexes devraient émerger, capables d'allocation de tâches et de résolution collaborative de problèmes.

● Cadres de développement d'agents IA

De nouveaux cadres de développement d'agents IA devraient émerger, facilitant la création et le déploiement d'agents IA pour les développeurs.

● Intégration accrue avec l'IoT et les appareils personnels

Les agents IA devraient s'intégrer plus étroitement avec l'Internet des objets (IoT) et les appareils personnels, fournissant des services plus intelligents et personnalisés.

● Éthique de l'IA et transparence des décisions des agents

Avec l'augmentation de la demande pour une IA éthique, les processus de prise de décision des agents IA deviendront plus transparents pour gagner la confiance des utilisateurs.

● Outils de communication et de collaboration améliorés

Les agents IA devraient fournir des outils de communication et de collaboration plus avancés pour améliorer l'efficacité du travail et la collaboration d'équipe.

2. Défis potentiels

● Considérations éthiques

Alors que les systèmes d'IA acquièrent une autorité décisionnelle dans des domaines tels que la santé, la finance et l'application de la loi, il devient crucial de s'assurer que ces systèmes fonctionnent de manière équitable, transparente et sûre. Une utilisation non restreinte de l'IA pourrait exacerber les biais sociaux, violer la vie privée et causer des dommages non intentionnels, compromettant les progrès qu'elle vise à réaliser. Par conséquent, le développement et le déploiement responsables de l'IA ne concernent pas uniquement la conformité réglementaire ; il s'agit de favoriser une culture de responsabilité, de redevabilité et de confiance.

● Enjeux réglementaires

La diversité des applications d'IA et la base d'utilisateurs en rapide expansion exigent que les régulateurs fournissent des orientations pour cette technologie. La sécurité de l'IA, la gouvernance et les utilisations abusives sont des problèmes majeurs auxquels sont confrontés les décideurs politiques. La précision, les biais, la confidentialité, la propriété intellectuelle et la transparence sont d'autres préoccupations majeures. Par exemple, la prévalence des biais est préoccupante lorsque l'IA est utilisée pour des décisions sensibles comme le recrutement ou les prêts, et la transparence fait face à des défis dans la prise de décision. La gouvernance doit également aborder des questions comme la confidentialité des données et la concentration du pouvoir de marché.

● Limitations techniques

Les risques techniques incluent les erreurs et les défaillances ainsi que les problèmes de sécurité, y compris le potentiel d'attaques cybernétiques automatisées. L'autonomie des agents IA soulève également des questions éthiques sur la prise de décision et la responsabilité, ainsi que des risques socio-économiques concernant le déplacement potentiel d'emplois, la dépendance excessive et la perte d'autonomie.

Le développement futur des agents IA montrera des progrès dans de multiples aspects mais sera également accompagné de défis éthiques, réglementaires et techniques. Relever ces défis nécessite une coopération entre les décideurs politiques, les leaders de l'industrie, les chercheurs et la société civile pour garantir que le développement de l'IA respecte à la fois les principes éthiques et favorise le potentiel humain.

Conclusion

Dans l'univers des cryptomonnaies, l'émergence des Agents IA n'est pas simplement une avancée technologique, mais une tentative révolutionnaire de combiner l'intelligence artificielle avec la décentralisation. Bien que la plupart des projets actuels en soient à leurs débuts, ils ont clairement déclenché une vague d'expérimentation et d'innovation sur le marché des cryptomonnaies, comme une brise qui s'élève du sol, partant des plus modestes commencements. À l'avenir, les Agents IA auront des possibilités illimitées.

Agents IA dans le Monde Crypto : L'Évolution Révolutionnaire du Web2 au Web3