Avec le développement du domaine des agents IA, le marché a connu une transformation massive, passant d'une attention initiale axée uniquement sur la personnalisation. Au début, les gens étaient attirés par des agents capables de divertir, de raconter des blagues ou de "créer une ambiance" sur les réseaux sociaux. Ces agents ont effectivement suscité beaucoup de discussions et d'attention, mais à mesure que le marché évolue, un fait devient de plus en plus clair : la valeur pratique est beaucoup plus importante que la personnalisation.
De nombreux agents axés sur la personnalisation ont suscité un énorme intérêt à leur lancement, mais en raison de leur incapacité à fournir de la valeur au-delà d'interactions superficielles, ils ont finalement disparu de l'horizon. Cette tendance souligne une leçon clé : dans le domaine de Web3, la valeur substantielle prime sur l'effet de surface, l'utilisabilité l'emporte sur la nouveauté.
Cette évolution fait écho à la transformation dans le domaine de l'IA de Web2. Des modèles de langage de grande taille (LLM) spécialisés sont en cours de développement pour répondre aux besoins spécifiques de secteurs tels que la finance, le droit et l'immobilier. Ces modèles mettent davantage l'accent sur la précision et la fiabilité, comblant les lacunes de l'IA générale.
Les limites de l'IA générale résident dans le fait qu'elle ne peut souvent fournir que des réponses "approximatives", ce qui peut être inacceptable dans certains contextes. Par exemple, un modèle populaire peut avoir un taux de précision de seulement 70 % sur des questions professionnelles spécifiques. Cela peut être suffisant pour un usage quotidien, mais dans des scénarios à haut risque tels que des décisions judiciaires ou des décisions financières majeures, cela peut avoir des conséquences désastreuses. C'est pourquoi des LLM professionnels, finement ajustés et capables d'atteindre une précision de 98 à 99 %, deviennent de plus en plus importants.
Alors la question se pose : pourquoi choisir Web3 ? Pourquoi ne pas laisser Web2 dominer le domaine de l'IA professionnelle ?
Web3 présente plusieurs avantages significatifs par rapport à l'IA traditionnelle de Web2 :


Tout d'abord, il y a la liquidité mondiale. Web3 permet aux équipes d'obtenir des financements de manière plus efficace. Grâce à l'émission de tokens, les projets d'IA peuvent accéder directement à la liquidité mondiale, évitant ainsi des réunions et des négociations de VC qui prennent du temps. Cette méthode démocratise le financement, permettant aux développeurs d'obtenir plus rapidement les ressources nécessaires.


Ensuite, il y a l'accumulation de valeur grâce à l'économie des tokens. Les tokens permettent aux équipes de récompenser les premiers utilisateurs, d'inciter les détenteurs et de maintenir la durabilité de l'écosystème. Par exemple, Virtuals attribue 1 % des frais de transaction pour couvrir les coûts d'inférence, garantissant que ses agents restent fonctionnels et compétitifs sans dépendre de financements externes.


Troisièmement, il y a l'infrastructure d'IA décentralisée. Web3 propose des modèles open-source, des ressources de calcul décentralisées (comme Hyperbolic et Aethir) et d'énormes pipelines de données ouvertes (comme Cookie DAO et Vana), offrant aux développeurs une plateforme de collaboration et de rentabilité difficile à reproduire dans Web2. Plus important encore, cela nourrit une communauté de développeurs passionnés qui poussent l'innovation.


Écosystème IA Web3
Dans l'écosystème des agents IA Web3, nous voyons divers écosystèmes améliorer leurs capacités en intégrant de nouvelles fonctionnalités, ouvrant de nouveaux scénarios d'application. Des sous-réseaux Bittensor aux Olas, Pond et Flock, ces écosystèmes créent des agents plus interopérables et fonctionnels. En même temps, des outils faciles à utiliser comme le Solana Agent Kit de SendAI ou le SDK CDP de Coinbase émergent également.
Les écosystèmes suivants construisent des applications IA axées sur l'utilisabilité :


ALCHEMIST AI a développé une plateforme de construction d'applications IA sans code.


MyShell a créé un magasin d'applications IA axé sur la génération d'images, les romans visuels et la simulation de personnages virtuels.



Questflow a lancé un protocole d'orchestration multi-agent (MAOP) dédié aux scénarios d'application visant à améliorer la productivité, dont son intégration avec Virtuals a créé un agent de Noël pour la gestion des airdrops et des incitations.



Capx AI a lancé un magasin d'applications IA axé sur l'utilisabilité sur Telegram.



Agents individuels axés sur des cas d'utilisation concrets
En dehors de l'écosystème, des agents individuels dans des domaines spécialisés continuent d'émerger. Par exemple :

Corporate Audit AI en tant qu'agent d'IA d'analyse financière est chargé de réviser les rapports et d'identifier les opportunités de marché.




L'agent $CPA a été développé par Tj Dunham, se concentrant sur le calcul des impôts sur les cryptomonnaies et la génération de rapports pour les utilisateurs.



Cette transition de "chatbots discutant sur les réseaux sociaux" à "experts partageant des insights professionnels" va se poursuivre.
L'avenir des agents IA n'est pas dans des chatbots qui discutent de manière désinvolte, mais dans des agents spécialisés dans divers domaines qui transmettent de la valeur et des insights de manière engageante. Ces agents continueront à créer un partage d'idées et à diriger les utilisateurs vers des produits concrets, qu'il s'agisse de terminaux de trading, de calculateurs fiscaux ou d'outils de productivité.
Où la valeur sera-t-elle concentrée ?
Les plus grands bénéficiaires seront les L1 d'agents et les couches de coordination.


En ce qui concerne les L1 d'agents, des plateformes comme Virtuals et ai16z élèvent les normes du secteur, garantissant que leurs écosystèmes privilégient la qualité. Virtuals reste la plateforme L1 la plus haut de gamme dans le domaine des agents, tandis que la plateforme de lancement d'ai16z rejoindra bientôt la compétition. Les agents purement personnalisés disparaissent, remplacés par des agents à la fois pratiques et attrayants.


En ce qui concerne les couches de coordination, des plateformes comme Theoriq orchestreront la collaboration d'un grand nombre d'agents, intégrant leurs forces pour fournir des solutions puissantes et sans couture aux utilisateurs. Imaginez intégrer des agents comme aixbt, gekko et CPA ensemble, permettant d'obtenir des alpha, d'exécuter des transactions et de traiter des taxes dans un flux de travail unifié. Le cadre de découverte basé sur les tâches de Theoriq progresse vers la libération de cette intelligence collective.



Dernières réflexions
Le récit des applications IA axées sur l'utilisabilité ne fait que commencer. Web3 a une opportunité unique d'ouvrir un espace où les agents IA peuvent non seulement divertir, mais aussi résoudre des problèmes concrets, automatiser des tâches complexes et créer de la valeur pour les utilisateurs. L'année 2025 sera témoin de la transition des chatbots vers des assistants collaboratifs, les LLM spécialisés et l'orchestration multi-agents redéfinissant notre compréhension de l'IA.
Bien que Web2 et Web3 se fondent progressivement, les caractéristiques ouvertes et collaboratives de Web3 jetteront les bases des percées les plus innovantes. Ce n'est plus une question d'"agents IA avec personnalité", mais d'agents capables de fournir une valeur pratique et de créer un impact significatif. Il convient de prêter attention aux L1 d'agents, aux couches de coordination et aux nouvelles applications IA émergentes. L'ère des agents est déjà arrivée, et ce n'est que le début.

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