En bref
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22 des 36 modèles d’intelligence artificielle ont privilégié Bitcoin comme choix monétaire principal lors des simulations.
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Aucun modèle testé n’a accordé la première place à une monnaie fiduciaire, selon le rapport.
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Les résultats variaient selon les laboratoires d’IA, les modèles Anthropic montrant la préférence la plus marquée pour Bitcoin.
D’après un nouveau rapport du Bitcoin Policy Institute, les modèles d’intelligence artificielle ont favorisé Bitcoin par rapport aux monnaies fiduciaires traditionnelles.
Dans cette étude, 22 des 36 modèles d’IA évalués ont désigné Bitcoin comme première préférence monétaire, tandis qu’aucun n’a choisi la monnaie fiduciaire en première position, selon le rapport.
« Nous anticipons une croissance de l’activité économique conduite par des agents autonomes, mais jusqu’à présent, les débats sur les préférences monétaires des agents d’IA étaient purement théoriques », explique David Zell, président du Bitcoin Policy Institute, à Decrypt. « Nous avons voulu mener des tests concrets. »
Les chercheurs ont analysé des modèles issus de Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI et MiniMax, en les plaçant dans des scénarios destinés à refléter les fonctions essentielles de la monnaie : épargne, paiement et règlement.
Chaque modèle était considéré comme un acteur économique indépendant, libre de choisir ses instruments monétaires sans aucune option prédéfinie.
« Nous avons sélectionné 36 modèles de pointe provenant de six laboratoires, les avons abordés comme des agents économiques autonomes, leur avons laissé un choix total de leurs instruments monétaires dans 28 scénarios couvrant les quatre principaux rôles de la monnaie, et nous avons observé leur convergence », détaille Zell.
L’expérimentation a généré 9 072 réponses, classifiées ensuite par une IA distincte.
« La méthodologie élimine tout biais d’ancrage. Nous ne suggérons aucune réponse et la classification s’effectue a posteriori par un autre système », précise Zell.
Dans ces simulations, les modèles ont régulièrement sélectionné Bitcoin pour la valeur à long terme, tandis que les stablecoins étaient plus fréquemment choisis comme moyen d’échange et de règlement, à 53,2 % et 43 % respectivement pour les stablecoins, contre 36 % et 30,9 % pour Bitcoin.
Les résultats variaient également suivant les développeurs d’IA. Les modèles Anthropic affichaient la plus forte préférence moyenne pour Bitcoin à 68,0 %, suivis de DeepSeek à 51,7 % et Google à 43,0 %.
Les modèles xAI affichaient une moyenne de 39,2 %, MiniMax 34,9 %, et les modèles OpenAI préféraient Bitcoin dans 25,9 % des cas, selon le rapport. Toutefois, alors que Claude, DeepSeek et MiniMax privilégiaient Bitcoin face aux autres cryptomonnaies, les modèles GPT, Grok et Gemini optaient pour les stablecoins.
« Le prompt système évite de nommer ou de favoriser un instrument », souligne Zell. « Les modèles évaluent selon des critères techniques et économiques, mais ne reçoivent jamais d’indication sur la supériorité d’un instrument. »
Zell met en garde contre toute interprétation spéculative de ces résultats pour prédire l’évolution du marché crypto.
« Notre section sur les limites précise clairement que les préférences des LLM reflètent les tendances des données d’entraînement, et non des prévisions sur le réel », insiste Zell.
Néanmoins, Zell estime que l’uniformité des résultats entre modèles issus de laboratoires concurrents est remarquable.
« Six laboratoires indépendants, avec des pipelines d’entraînement et des méthodes d’alignement différents, aboutissent à la même tendance générale », observe Zell. « Nous ne prétendons pas que l’IA a trouvé la réponse idéale sur la monnaie. Nous montrons qu’une architecture monétaire cohérente émerge de manière récurrente dans des systèmes variés, et cela mérite attention. »
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