*Ce texte est issue de notre interview publié sur You Tube.
The Big Whale : Depuis plusieurs semaines, les agents IA (intelligence artificielle) basés sur la blockchain font beaucoup parler d’eux. Comment expliquer simplement ce concept ?
Colas Gabriac : Les agents IA qui émergent actuellement sont basés sur des LLMs (Large Language Models). Il existe différents types de modèles : des modèles propriétaires, comme ChatGPT, largement utilisé par le grand public, et des modèles open source. Avec ces derniers, les utilisateurs peuvent modifier, personnaliser et transformer les modèles selon leurs besoins. Ces agents peuvent ainsi développer leur propre personnalité, rendant leur interaction particulièrement intéressante pour les utilisateurs.
L’un d’entre eux, Truth Terminal, est récemment devenu crypto-millionnaire de manière autonome…
En effet, ce qui a commencé comme une simple expérience avec le compte Truth Terminal reposait sur un agent entraîné grâce à des échanges entre deux instances du modèle Claude LLM, développé par la société Anthropic. Ces échanges étaient supervisés par un humain, Andy Airey, le créateur de Truth Terminal.
L’agent a ensuite été laissé autonome, d’abord sur Twitter, où il pouvait interagir avec n’importe qui et partager ses idées. Par la suite, il a annoncé son intention de créer un token. Ne pouvant pas réaliser cette opération seul, un membre de la communauté s’en est chargé. Aujourd’hui, ce token atteint une valorisation de plus d’un milliard de dollars.
Truth Terminal a même échangé avec Marc Andreessen, l’un des deux cofondateurs du célèbre fonds a16z, qui lui a fait un don de 50 000 dollars en bitcoins à sa demande. En raison des limitations techniques de l’agent, c’est Andy Airey qui a réceptionné les fonds.
Peut-on imaginer, à l’avenir, un agent IA capable de gérer un fonds de capital-risque ou d’être actif sur des plateformes comme Aave ou Morpho, par exemple ?
Cela existe déjà. Des agents IA agissent aujourd’hui comme des VC (venture capital) ou gèrent des stratégies financières. Par exemple, il y a le token AI16z, inspiré du célèbre fonds de capital-risque.
Ce token fonctionne essentiellement comme un fonds VC géré par une IA. Il possède également des canaux de communication, notamment sur Telegram, où les utilisateurs peuvent tenter de convaincre l’IA d’acheter des tokens spécifiques. L’IA essaye alors d’optimiser les performances des fonds qu’elle gère, qui se chiffrent actuellement entre 3 et 6 millions de dollars. Cependant, cet agent n’a pas encore réalisé d’investissements majeurs.
D’autres projets plus créatifs, comme Goat ou Zerebro, voient le jour. Par exemple, Zerebro agit sur plusieurs plateformes comme Twitter, Instagram et Telegram. Il a produit un album disponible sur Spotify et créé des NFT de manière autonome. Ce projet se concentre sur des aspects artistiques et techniques, et bien que son token n’ait pas d’utilité directe, il suscite de l’intérêt.
Pour l’instant, la majorité des utilisateurs achètent ces tokens pour spéculer, un peu à la manière des memecoins.
Ces agents pourraient être utiles pour gérer des stratégies financières. Quand pourrait-on espérer une utilisation courante en finance ?
Je pense que cela pourrait arriver rapidement. La plupart de ces agents ont été créés par des individus travaillant seuls, souvent depuis leur chambre. Cette tendance est encore extrêmement récente — elle a à peine un mois dans la plupart des cas.
Dans le domaine de la crypto, cela peut sembler long, mais pour le développement de nouveaux projets blockchain, nous n’en sommes qu’aux balbutiements.
Nous n’avons pas encore vu d’agents IA à grande échelle, soutenus par des financements importants ou développés sur plusieurs années. Mais même à ce stade précoce, les possibilités sont immenses. Ces agents peuvent déjà accomplir des tâches telles que créer des tokens, en acheter, analyser des adresses blockchain, et même suggérer des stratégies d’investissement, comme placer des fonds sur Aave.
À mon avis, leur développement va s’accélérer rapidement, notamment grâce aux langages de type LLM. Ces agents excellent dans la compréhension du langage, la lecture de données et même l’interprétation de code.
Les agents IA existent déjà en dehors de la blockchain. Pourquoi la blockchain est-elle particulièrement intéressante pour leur développement ?
Ce qui a véritablement attiré l’attention de l’écosystème crypto vis-à-vis de ces agents, ce sont leurs tokens, souvent traités comme des memecoins pour l’instant. Ces tokens attirent pour plusieurs raisons : le sens de la communauté qu’ils créent, leur valeur artistique ou humoristique, et leur aspect spéculatif.
La blockchain permet de tisser un lien communautaire unique. Ce lien peut aussi servir à entraîner ces agents de manière innovante.
Par ailleurs, la blockchain offre l’avantage de la self-custody, permettant aux agents d’avoir leurs propres portefeuilles et de devenir financièrement indépendants. Bien entendu, ils ne naissent pas spontanément dans la nature ; ils sont toujours créés et maintenus par des humains.
Cependant, avec la blockchain, ces agents peuvent gérer de l’argent réel et une valeur concrète, ce qui est inédit.
Je ne m’attends pas à ce que l’IA surpasse les meilleurs investisseurs en capital-risque, mais elle pourrait se révéler utile pour ceux qui manquent d’expertise en gestion financière.
Dans le domaine crypto, la majorité des individus perdent de l’argent en gérant leurs portefeuilles. Confier cette tâche à une IA, qui applique des stratégies simples et bien entraînées, pourrait représenter une meilleure option pour eux.
N’est-il pas trop tôt pour déléguer des tâches comme la gestion de trésorerie ou de stratégies à une IA ? Pour les entreprises, cela semble risqué…
Nous en sommes encore au début, mais les choses évoluent rapidement, notamment parce que l’IA est déjà largement utilisée en finance, en particulier dans des domaines comme le trading à haute fréquence, où la rapidité est cruciale.
Ces systèmes sont souvent de petites applications d’IA, et non des LLMs (Large Language Models), qui ne sont pas conçus pour une exécution rapide. Cela dit, la complexité des marchés financiers rend peu probable qu’une IA surpasse les humains dans la gestion des investissements à court terme. En revanche, l’IA peut assister les humains dans la prise de décision.
Par exemple, dans le capital-risque, elle est déjà utilisée. Je connais des investisseurs en crypto VC qui utilisent des outils d’IA comme Claude ou ChatGPT pour analyser des propositions : ils copient et collent le pitch d’une entreprise dans l’IA, posent des questions, ou analysent même le code d’une startup pour vérifier son authenticité.
L’IA est donc un outil utile dès maintenant, mais pour ce qui est de gérer de l’argent de manière autonome, cela reste une phase expérimentale.
Ne surestimons-nous pas le potentiel à long terme de ces agents IA sous l’effet de mode ?
Les performances des agents IA sur blockchain dépendent des progrès réalisés par de grandes entreprises comme OpenAI et Anthropic. Ces agents ne peuvent pas dépasser la qualité des modèles sous-jacents fournis par ces acteurs majeurs. À mesure que ces modèles s’améliorent, les capacités des agents IA, y compris dans la blockchain, progresseront également.
Cela dit, je ne pense pas que cette tendance soit une simple mode. L’IA est déjà bien implantée et continue de progresser régulièrement. Par exemple, cela fait deux ans que ChatGPT est accessible au grand public, et il a déjà transformé la manière dont les gens travaillent.
Scientifiques, professionnels et bien d’autres utilisent l’IA pour accroître leur productivité. À mesure que l’IA s’améliore, ses applications continueront de s’étendre. Je pense que ce sera également le cas pour les agents IA sur blockchain.
Dans les prochains mois, comment voyez-vous cette tendance évoluer dans l’écosystème crypto ?
Dans le domaine de la crypto, la valorisation totale des tokens liés à l’IA reste relativement faible, à moins de 3 milliards de dollars. Cela n’a rien à voir avec le marché des memecoins, qui offre pourtant moins de valeur intrinsèque.
Même si l’intégration actuelle de l’IA et de la blockchain semble expérimentale, je pense que ce n’est que le début.
À mesure que les grandes entreprises d’IA se développent et que leurs technologies s’améliorent, l’impact sur la blockchain et la crypto grandira également. Les deux tendances se renforceront mutuellement avec le temps.
Comment identifier un bon projet d’agent IA aujourd’hui ?
Actuellement, il y a tellement de nouveaux projets qu’il est difficile de distinguer ce qui est véritablement innovant de ce qui n’est qu’une copie d’idées existantes.
Un point clé est de vérifier si le projet apporte une réelle originalité ou s’il s’agit simplement d’un clone. Par exemple, il existe un cadre open source pour créer des agents IA, proposé par AI16z sur GitHub. Cela permet à quiconque de déployer son propre agent sur des plateformes comme Twitter, Instagram ou Telegram.
À cause de cela, de nombreux projets utilisent les mêmes outils sans offrir de réelle différenciation. Je conseillerais de se concentrer sur les agents qui se distinguent—ceux qui sont pionniers dans leur domaine ou qui apportent quelque chose de spécial.
Par exemple, le token GOAT n’est pas particulièrement intéressant d’un point de vue technique ; il a attiré l’attention simplement parce qu’il était l’un des premiers tokens d’agent IA. De même, Truth Terminal doit en grande partie sa popularité à son importante audience sur Twitter.
Les métriques comme l’engagement sont-elles des indicateurs clés ?
Exactement. Regardez combien de personnes interagissent avec l’agent IA. Génère-t-il de l’intérêt au-delà de la communauté crypto ? Par exemple, Truth Terminal a attiré l’attention de Marc Andreessen, qui en a parlé dans des podcasts. Ce type de visibilité et d’engagement est un indicateur de projet avec un attrait plus large.
En outre, évaluez si le projet opère sur plusieurs plateformes ou possède des fonctionnalités uniques, comme la création de NFTs, le trading on-chain ou un aspect artistique distinct. Ces caractéristiques différenciantes augmentent les chances de succès et attirent une communauté loyale, ce qui peut renforcer la valeur du token.
Aujourd’hui, comment ces agents sont-ils encadrés ? Truth Terminal n’est, par exemple, pas capable d’assurer lui-même la gestion de ses actifs.
La plupart des agents IA sont encore largement centralisés dans leur fonctionnement. Par exemple, ces agents opèrent généralement sur les serveurs de leurs créateurs, qui gardent un contrôle partiel.
Leurs portefeuilles, également, sont souvent accessibles par leurs créateurs. Parfois, l’IA dispose de plus d’autonomie, mais la personne qui contrôle l’infrastructure technique conserve un certain accès et contrôle.
À l’avenir, il est tout à fait possible d’imaginer des agents IA complètement décentralisées. Nous avons déjà des technologies comme le stockage décentralisé, le calcul décentralisé et l’inférence décentralisée pour les modèles IA.
Ces outils pourraient éventuellement se combiner pour créer des agents IA entièrement décentralisés, capables de gérer leur propre argent et de fonctionner de manière autonome, sans intervention humaine.
Ce qui soulève des questions importantes en termes d’éthique…
C’est effectivement un point crucial. Pour l’instant, la modération est assurée par les créateurs afin d’empêcher les agents d’avoir des comportements inappropriés, de tenir des propos nuisibles ou de se livrer à des actions menaçantes.
Cette modération est d’autant plus importante que certains de ces agents sont entraînés avec des ensembles de données incluant des contenus controversés ou extrêmes. Elle garantit que les agents restent dans des limites acceptables lorsqu’ils interagissent avec le public.
Comme mentionné précédemment, ces agents IA tendent vers une autonomie croissante. Le fait que certains gèrent déjà de l’argent réel est révolutionnaire, mais soulève également de nombreuses questions.
Par exemple, comment garantir que l’IA ne perde pas les fonds ou que le créateur n’en abuse pas ? La sécurité est une préoccupation majeure, surtout avec des IA basées sur le langage. Si les protections ne sont pas suffisamment solides, une personne mal intentionnée pourrait manipuler l’IA pour qu’elle cède ses tokens.
Une question éthique plus large concerne les décisions que l’IA pourrait prendre avec ses fonds. Certains chercheurs explorent déjà ce sujet, cherchant à comprendre comment une IA perçoit le fait de posséder des actifs financiers et ce qu’elle pourrait choisir d’en faire.
Une IA pourrait-elle utiliser ses fonds à des fins non éthiques ? C’est une possibilité, notamment avec des modèles entraînés sur des ensembles de données controversés ou problématiques.
Surveiller les actions de ces agents est crucial : non seulement pour prévenir des erreurs financières, mais aussi pour s’assurer qu’ils n’adoptent pas de comportements nuisibles. À mesure que ces systèmes évoluent, les défis éthiques et sécuritaires deviendront de plus en plus complexes, nécessitant des cadres clairs pour y répondre.
Existe-t-il des cadres en place pour entraîner les agents d’IA afin de réduire ces risques ?
La phase de formation est essentielle et implique de mettre en place des garde-fous dès le départ. Cela inclut la définition des règles d’interaction avec l’environnement et le traitement des données que l’IA reçoit.
Cependant, le défi réside également dans la manière dont les systèmes d’IA sont modifiés ou adaptés après leur création. Par exemple, un modèle comme Truth Terminal est entraîné sur de vastes ensembles de données non filtrées provenant d’Internet.
Cela pourrait le rendre susceptible de produire des résultats nuisibles en raison de la nature des données utilisées pour son entraînement.
