Analyse du point de vue d'investissement « AI × Crypto » d'A16z, et liste des 14 projets cryptographiques nécessaires aux Agents IA

Auteur : Stacy Muur, chercheuse en cryptographie

Traduction : Felix, PANews

Basé sur la logique d’investissement en trois points d’a16z “AI × Crypto”, la chercheuse en cryptographie Stacy Muur souligne que l’avenir de l’IA ne réside pas simplement dans l’amélioration de l’intelligence, mais dans la manière dont elle s’intègre à l’économie humaine. Dans ce processus, la blockchain est une infrastructure essentielle. Voici le détail du contenu.

Alors que les agents IA commencent à penser, agir et échanger de manière autonome, la question centrale devient : comment faire participer l’IA en toute sécurité aux activités économiques. La blockchain peut fournir la couche de coordination nécessaire, permettant aux agents autonomes de devenir des acteurs économiques fiables.

Cet article analysera les arguments d’investissement d’a16z “AI × Crypto” : “Connaître votre agent” (Know Your Agent, KYA) et la confiance cryptographique, pour voir comment faire collaborer les agents IA. De plus, il sera question de pourquoi les micro-paiements sont cruciaux pour une économie IA durable, et quels projets et infrastructures méritent d’être suivis.

Argument 1 : La blockchain comme infrastructure efficace pour la collaboration entre modèles et agents IA.

L’IA évolue progressivement vers la capacité de résoudre des problèmes que seuls quelques experts peuvent traiter. Récemment, ChatGPT 5.2 a réussi à résoudre un problème mathématique que seulement quelques centaines de personnes dans le monde pouvaient résoudre.

Autrefois, on reprochait souvent à l’IA ses “erreurs” fréquentes.

Mais avec ses progrès, ces “fautes” peuvent l’aider, comme lors de séances de remue-méninges humaines, à combiner des idées et établir des connexions. Pour libérer cette créativité à grande échelle, il faut dépasser un seul modèle et construire un système hiérarchique. Dans ce système, un premier IA génère librement des idées, un second les critique, un troisième en extrait l’essentiel, et un quatrième vérifie le résultat final.

Cependant, lorsque plusieurs IA collaborent, deux problèmes fondamentaux apparaissent :

Interopérabilité

Responsabilité

Les formats de modèles étant variés, l’absence de langage partagé ou de couche de contrôle rend la coordination difficile. Lorsqu’un IA propose une idée, qu’un autre l’améliore, et qu’un troisième la vérifie, il est difficile de distinguer qui doit recevoir le mérite, qui doit être rémunéré, et qui doit être tenu responsable.

Les cryptomonnaies et la blockchain peuvent précisément résoudre ce problème. Elles ne sont pas conçues comme des systèmes intelligents, mais comme une infrastructure enregistrant qui a fait quoi, quand, et la contribution de chaque participant. Grâce à des journaux vérifiables, des hash, des preuves et des mécanismes d’incitation automatiques, la cryptographie peut jouer le rôle de couche de comptabilité et de coordination, permettant à différents systèmes IA de collaborer.

Liste de suivi

1. Covalent : construit une architecture modulaire de données permettant aux agents IA d’utiliser des données blockchain partagées et vérifiables pour collaborer. Plusieurs agents peuvent utiliser son SDK IA et le flux de travail “Zero-Employee Enterprise” pour réaliser des tâches complexes, tandis que Block Specimens et GoldRush API assurent l’interopérabilité entre blockchain et outils. Cela fait de la blockchain la base de la disponibilité des données, de la vérification et des mécanismes d’incitation.

2. Allora : développe une couche de coordination décentralisée permettant à plusieurs modèles de collaborer sur des tâches très spécifiques pour obtenir de meilleurs résultats. Allora utilise la cryptographie pour coordonner la participation, vérifier les contributions, et assurer que différents agents IA collaborent de manière à rendre le système plus intelligent avec le temps.

3. Questflow : construit une couche d’orchestration on-chain où des agents IA autonomes peuvent communiquer, coordonner leurs actions et réaliser ensemble un flux de travail complet, plutôt que d’exécuter isolément une tâche unique. Le protocole d’orchestration multi-agents (MAOP) de Questflow permet à des groupes d’agents de raisonner, décider, agir et effectuer des paiements de manière coordonnée.

4. Gaia : fournit routage, équilibrage de charge et services de requête pour un grand nombre d’agents IA indépendants. Grâce à un environnement d’exécution standardisé (WasmEdge), une API compatible OpenAI, et la composition d’agents (LLMs + RAG + outils), Gaia résout le problème d’interopérabilité à grande échelle entre agents hétérogènes. Avec plus de 700 000 nœuds et un débit de plus de 29 000 milliards d’inférences, Gaia montre son potentiel dans des applications concrètes. La plateforme ne repose pas sur la confiance envers un fournisseur, mais utilise des mécanismes de protocole (identité on-chain, contrats hébergés, staking) pour introduire la responsabilité dans l’exécution des agents IA.

5. Sentient : construit le réseau d’intelligence ouverte GRID, où plus de 110 partenaires collaborent via un système unifié de modèles, agents, sources de données, outils et fournisseurs de puissance de calcul. GRID route chaque requête vers l’agent spécialisé le plus pertinent, puis fusionne les résultats pour produire une réponse cohérente.

Ce réseau est en ligne, avec plus de 110 partenaires, et fonctionne selon un modèle basé sur des tokens, où le staking et l’utilisation réelle orientent la récompense vers des résultats de valeur, alignant ainsi financement et utilité. En permettant aux agents de transiger directement en $SENT, la cryptographie devient la couche de coordination et d’incitation pour un développement durable à grande échelle de l’intelligence ouverte et en réseau.

Outre ces projets, deux articles de recherche intéressants méritent d’être mentionnés. Si vous souhaitez approfondir ces domaines, vous pouvez également consulter :

1. Système d’intelligence émergente (ISEK) : propose une structure de collaboration où humains et agents IA non seulement exécutent des tâches, mais découvrent, négocient, recrutent, exécutent, se règlent et donnent leur feedback via un protocole natif cyclique (publier → découvrir → recruter → exécuter → régler → feedback). La confiance, la mémoire et la motivation sont des éléments fondamentaux : chaque agent possède une identité vérifiable (carte agent / NFT), une réputation multidimensionnelle, et échange de la valeur via micro-paiements tokenisés selon la performance.

2. LOKA Protocol : cadre décentralisé pour une écosystème d’agents IA fiable et éthique

LOKA est une proposition académique visant à gouverner un large écosystème d’agents IA. Elle introduit une architecture hiérarchique où chaque agent possède une identité autonome (DID + attestations vérifiables), une communication perceptuelle en graphe, et un mécanisme de consensus décentralisé basé sur la morale, permettant aux agents de réfléchir à “ce qu’ils devraient faire”, pas seulement à “ce qu’ils peuvent faire”. LOKA explore comment utiliser des journaux on-chain, la pondération de réputation, voire la cryptographie post-quantique, pour intégrer directement responsabilité et normes éthiques dans la couche protocolaire.

Argument 2 : Les agents IA ont besoin d’identité, pas seulement d’intelligence accrue. “KYA” est un facteur manquant

Les agents IA jouent déjà un rôle dans l’économie réelle. Ils effectuent des paiements, réservent des services, échangent des actifs, négocient des transactions et gèrent des infrastructures financières clés via API, robots, scripts et automatisation. Ces agents sont suffisamment intelligents pour fonctionner normalement ; la question n’est plus leur intelligence. La véritable problématique concerne l’identité et la confiance. Lorsqu’un agent effectue un paiement, une commande ou signe un contrat, personne ne sait à qui appartient cette action, ce qu’il peut faire, ou qui en est responsable en cas d’erreur. C’est pourquoi les sites web et commerçants utilisent par défaut des CAPTCHA, des blocages IP et des protections contre les robots.

La solution est “KYA”. Les agents doivent disposer d’une identité cryptée et de preuves vérifiables, comme les humains ont une identité légale. Chaque agent doit posséder une clé de signature pour prouver son créateur, son représentant (personne, entreprise ou DAO), ses limites d’autorisation, et sa responsabilité en cas de dommage. Ces attestations précisent clairement les dépenses, transactions et accès aux données de l’agent, définissant ainsi la responsabilité.

Liste de suivi

1. Billions construit “KYA”, utilisant le SDK Agent JS, permettant à l’agent de générer sa DID (identité décentralisée), de prouver le contrôle via une signature cryptée, et de gérer ses clés via un système modulaire de gestion de clés (KMS). Plus de 2 372 153 utilisateurs ont déjà rejoint le projet.

En partenariat avec Privado ID (anciennement Polygon ID), Billions utilise une identité auto-hébergée basée sur la preuve à connaissance zéro pour une vérification de la vie privée inter-services, appareils et protocoles. Son jeton central, $BILL, est un ERC-20 à offre fixe, alimentant une économie de confiance : croissance du réseau → validation des activités → revenus → rachat on-chain → réduction de l’offre → augmentation de la valeur → croissance du réseau, combinant utilisation réelle et valeur à long terme.

2. cheqd.io : construit une infrastructure de confiance pour l’économie des agents, transformant KYA en produit tangible. Via ses solutions de confiance agentique, l’IA obtient une DID vérifiable, des credentials à granularité fine, des permissions et une certification, tous ancrés dans un registre de confiance immuable.

Grâce au serveur MCP (protocole de contexte de modèle), l’agent peut lire/écrire son identité, émettre et présenter des credentials vérifiables, et prouver son créateur, ses permissions et sa crédibilité.

3. Vouched.ID : construit une pile technologique KYA axée sur la sécurité, la responsabilité et la conformité. Via MCP-I (protocole de contexte de modèle — identité), l’agent peut obtenir une identité cryptée vérifiable, une autorisation humaine, des restrictions opérationnelles contextuelles, et une traçabilité complète.

Ce stack s’associe à knowthat.ai (registre public de réputation des agents) et Vouched Agentic Bouncer (intercepteur d’agents non autorisés ou usurpateurs), pour assurer un déploiement sécurisé des IA autonomes dans un environnement réglementé.

4. ERC-8004 (agent sans confiance) : standard proposé par Ethereum (EIP), encore en discussion, visant à réaliser “KYA” au niveau protocolaire. Il définit comment un agent IA peut posséder une identité on-chain vérifiable, une réputation et une preuve d’exécution, permettant aux utilisateurs et services de vérifier l’autorisation et la fiabilité sans plateforme centralisée. Cet EIP est activement conçu et discuté par l’équipe Ethereum Foundation, avec la participation de Coinbase, MetaMask et autres.

Argument 3 : La blockchain permet des micro-paiements en temps réel, basés sur l’usage, pour rémunérer automatiquement les créateurs lors de l’utilisation de contenus par IA ou outils, assurant une répartition équitable et transparente des revenus.

Des outils IA comme ChatGPT, Claude ou Copilot facilitent l’usage, mais bouleversent aussi le modèle de revenus du web ouvert. Avant : recherche → clic → revenus pour le site.

Aujourd’hui : question → lecture par l’IA → réponse → baisse du trafic et des revenus du site.

Cela crée une “taxe invisible” : l’IA consomme de l’information sans rémunérer les créateurs. Si cela perdure, les sites perdent du trafic, les revenus publicitaires chutent, les créateurs arrêtent de produire, le web ouvert se dégrade, et paradoxalement, cela prive l’IA de données nouvelles et de haute qualité. La législation peut intervenir, mais le progrès est lent. Il faut donc des solutions technologiques et incitatives.

Il faut passer à un modèle de rémunération basé sur l’usage, où chaque utilisation par l’IA donne lieu à une rémunération automatique en temps réel pour le créateur. Le contenu sera payé en fonction du nombre d’utilisations par l’IA (comme Spotify par flux, YouTube par vue), plutôt qu’un simple accord de licence fixe.

Ce modèle s’appuie sur micro-paiements et nano-paiements, où l’IA crédite ses sources et répartit proportionnellement de petites sommes via des algorithmes mathématiques, plutôt que par attribution manuelle. Par exemple : site A contribue à 20 %, site B à 30 %, site C à 50 %, et le paiement est effectué en proportion.

La blockchain et la cryptomonnaie jouent ici un rôle clé ; via des contrats intelligents, les paiements automatisés sont intégrés directement dans le réseau, permettant à l’IA de continuer à fournir ses services tout en rémunérant équitablement ses créateurs.

Liste de suivi

1. Catena Labs : construit une institution financière native de l’IA, conçue pour la participation directe des agents IA à l’économie. Avec l’open source Agent Commerce Kit (ACK), elle fournit un portefeuille, une identité vérifiable, des canaux de paiement et un contrôle des dépenses basé sur des règles, permettant à l’agent d’effectuer ses paiements et encaissements de façon autonome. ACK supporte les paiements en stablecoins sur testnet, les micro-paiements et les échanges entre agents, permettant une rémunération automatique lors de l’utilisation de données, contenus ou services.

2. x402 : intègre des micro-paiements quasi sans friction dans les requêtes HTTP standards, permettant à l’agent IA de payer immédiatement pour contenu, API ou puissance de calcul. KITE AI étend cette primitive de paiement en une couche d’exécution complète, créant une blockchain pour que des agents IA autonomes puissent régler de manière fiable et à grande échelle des transactions à la demande. KITE permet à l’agent IA d’utiliser le format x402, une identité native d’agent et des stablecoins pour payer automatiquement les créateurs, services et autres agents lors de chaque consommation.

3. Alsa : construit une couche native de paiement et de facturation IA, où l’agent ne paie que lors de l’exécution d’une opération, avec un seul compte, token et API. Elle supporte les micro-paiements à la demande, avec une infrastructure blockchain à faible latence et de nouvelles normes de paiement côté agent.

Plus de 10,5 millions de transactions x402 ont été traitées (environ 16 % de l’activité du réseau, principalement sur Base), avec des plans d’expansion vers Solana et Polygon, montrant que les micro-paiements IA natifs peuvent fonctionner à grande échelle et de manière fiable.