Les conditions sont désormais réunies pour une technologie détenue par les utilisateurs.

• La défiance envers les institutions s’est généralisée à l’échelle mondiale. Les citoyens n’accordent plus leur confiance à des acteurs autrefois centraux de la vie économique, politique et sociale : gouvernements, banques, médias, écoles. Ce phénomène n’est pas conjoncturel ni lié à un événement isolé, mais traduit une évolution profonde et durable des attentes. Les institutions ne sont plus considérées comme neutres, fiables ou alignées sur l’intérêt des individus.
• Les systèmes distribués et la cryptographie offrent aux concepteurs de nouveaux outils pour fonctionner sans confiance préalable. Ces technologies sont pensées pour des environnements adverses : elles anticipent la présence d’acteurs malveillants, exigent la vérifiabilité des logiciels et garantissent la continuité des systèmes même en cas de défaillance des contreparties.
• L’IA accentue et accélère ce mouvement vers des systèmes minimisant la confiance. Elle centralise le pouvoir tout en réduisant les coûts de développement. Désormais, une seule personne peut réaliser en quelques heures ce qui nécessitait auparavant des équipes pendant des mois. Cela remet en cause le rôle des intermédiaires, ouvre de nouvelles perspectives aux créateurs et accroît la demande pour des infrastructures qui placent l’utilisateur au centre.
• Les systèmes détenus par les utilisateurs protègent la liberté. Ils réduisent la confiance nécessaire en redonnant le contrôle à l’utilisateur. Ces systèmes ne peuvent être modifiés unilatéralement. Ils permettent de créer sans solliciter d’autorisation. S’ils sont bien conçus, ils offrent la possibilité de quitter un système devenu inadapté, sans perte de fonctionnalités.

Electric Capital investit entre 1 M$ et 20 M$ dans des technologies détenues par les utilisateurs, offrant contrôle, confidentialité et accès.

Depuis 2018, nous accompagnons des systèmes qui réduisent la dépendance aux intermédiaires. Nous avons commencé par la monnaie programmable. Aujourd’hui, ces principes et technologies s’étendent à l’ensemble des logiciels, des données, des marchés et au-delà.

Si vous développez dans ces domaines, nous souhaitons soutenir vos projets. Pour approfondir notre vision, consultez nos analyses de 2018 sur la réinvention des intermédiaires de confiance et la monnaie programmable.

Cet article présente 26 opportunités pour 2026 dans des secteurs majeurs.

Ces opportunités couvrent les systèmes détenus par les utilisateurs, les marchés accessibles mondialement, le divertissement fondé sur de nouveaux primitives financières et les infrastructures d’un monde où l’IA développe les logiciels. Toutes partagent un fil conducteur : elles interrogent la répartition du pouvoir, de l’accès et de la propriété dans un univers où l’IA est omniprésente et profondément intégrée.

Les opportunités se déclinent en six secteurs majeurs :

• Logiciels personnels : L’IA permet de créer des outils adaptés à chaque individu, sans se limiter à des SaaS conçus pour l’utilisateur moyen. Agents privés, collaboration chiffrée et logiciels locaux deviennent incontournables.
• Infrastructure centrée agents : À mesure que les agents IA deviennent les principaux concepteurs de logiciels, la pile de développement se fragmente. De nouveaux fondamentaux sont nécessaires pour tester, déployer, payer, accéder aux données et coordonner les agents.
• Fintech & DeFi : Les stablecoins ouvrent l’accès au dollar à plus de 4 milliards de personnes. Désormais, la demande porte sur le rendement, l’exposition actions, l’assurance, etc. L’infrastructure financière programmable, globale et accessible connaît une forte accélération.
• Finance comme divertissement : Les jeunes générations abordent les marchés comme un loisir. Le trading devient rapide, social et ludique. Cela transforme les produits financiers et ouvre la voie à de nouveaux marchés.
• Renaissance du métavers : Les modèles de mondes et l’IA générative réduisent drastiquement le coût de création d’environnements immersifs personnalisés. Les expériences sont centrées sur l’utilisateur, qui ne se contente plus de consommer. Les plateformes facilitant la création de mondes et le contrôle des données personnelles offrent de vraies opportunités.
• Nouvelles primitives et applications crypto : Proof-of-stake et proof-of-work arrivent à maturité, laissant place à de nouveaux modèles de consensus. Les systèmes zero-knowledge et le chiffrement entièrement homomorphe deviennent opérationnels. Ces avancées ouvrent de nouveaux champs : consensus lié à l’effort humain ou physique, infrastructure confidentialité par défaut, applications pour acteurs régulés, marchés énergétiques, nouvelles juridictions.

Si vous développez dans l’un de ces secteurs, contactez-nous à info@electriccapital.com.

Logiciels personnels

Pour la première fois, chacun peut concevoir des logiciels parfaitement adaptés à ses besoins, sans dépendre de l’offre des entreprises. Les agents IA prennent en charge des tâches complexes telles que lecture d’e-mails, organisation de réunions ou gestion de fichiers, d’où une demande accrue pour la confidentialité, la propriété et la pérennité des données. Les systèmes intégrant la crypto rendent ces outils privés, durables et collaboratifs.

Quelques axes d’investissement privilégiés :

1. Agents IA privés : Les utilisateurs doivent pouvoir exécuter de l’IA sur des données sensibles en toute sécurité.

Exemple : Un assistant IA qui automatise vos tâches personnelles tout en préservant votre vie privée. Connectez vos données de santé et de finance pour obtenir des analyses IA. Les modèles s’exécutent dans un environnement d’exécution sécurisé (TEE) ou sur un réseau de calcul où les requêtes sont anonymisées. Les réponses sont délivrées sans que fournisseur ou acteur malveillant n’accède à vos données.

2. Espaces de collaboration chiffrés : Les utilisateurs doivent collaborer en toute confidentialité, entre humains et agents. Le « cloud » n’est que l’ordinateur d’autrui.

Exemple : Un espace de travail partagé pour amis, familles ou petites entreprises. Finances, documents et tâches sont synchronisés via du stockage pair-à-pair. La divulgation sélective autorise les agents à accéder à certains types de données. Aucun compte à créer, aucune entreprise n’accède ni ne stocke les données sensibles, et cela fonctionne hors ligne.

3. Agent de bureau : Les utilisateurs ont besoin d’automatiser la gestion de leurs données locales.

Exemple : Un agent local sur votre ordinateur lit vos e-mails, rédige des réponses, crée des agendas et organise votre vie. Cette idée pourrait préfigurer un nouveau système d’exploitation desktop pensé IA-first.

4. Paiement privé des services : Les utilisateurs doivent pouvoir payer des services logiciels sans révéler leur identité.

Exemple : Acheter un VPN, des jeux, du stockage cloud ou de la puissance IA sans compte. Paiement à l’usage, mesuré par le service, règlement en stablecoins via x402 ou équivalent. Le service connaît le montant payé, mais pas l’identité du payeur.

Infrastructure centrée agents

Les agents écriront la majorité du code et réaliseront l’essentiel du travail de connaissance. Les conséquences : (1) Les outils logiciels doivent être repensés, car le code généré par IA crée de nouveaux risques. (2) Le développement sera internalisé, car le sur-mesure devient rentable. (3) Les agents ont besoin de nouveaux rails pour interagir. (4) Les entreprises autrefois limitées par le travail humain peuvent changer d’échelle. Voici quelques opportunités issues de ces effets de second ordre.

Axes d’investissement privilégiés :

• Infrastructure de calcul native IA : Les entreprises doivent pouvoir tester, isoler et annuler les changements générés par IA au niveau infrastructurel.

Exemple : Un AWS ou GCP repensé pour les agents. Les agents écrivent du code dans des bacs à sable, testent sur des données réelles et déploient avec retour arrière automatique en cas d’erreur. Tout le flux suppose que le code vient des agents, non des humains.

• Outils de développement produit de bout en bout : Les employés non techniques doivent passer de l’idée au logiciel fonctionnel.

Exemple : Une plateforme où l’utilisateur définit un objectif métier, les sources de données et les résultats attendus. Le système génère plans, designs, code et produit fini. Plus besoin de traduction technique, l’utilisateur non technique passe de « l’idée » au « produit déployé » en quelques heures.

• Commerce entre agents : Les agents doivent pouvoir acheter et vendre de façon autonome, sans identité humaine ni compte bancaire.

Exemple : Une marketplace d’API où les agents achètent des services à d’autres agents. Découverte, négociation et paiement s’effectuent à l’appel via des protocoles comme x402 pour un règlement instantané en stablecoins.

• Réseaux et places de marché de données : L’IA a besoin d’une infrastructure de données qui rémunère les contributeurs et leur donne le contrôle sur l’usage.

Exemple : Un réseau où les utilisateurs partagent dossiers médicaux, habitudes de consommation, comportements d’investissement ou œuvres créatives pour l’entraînement IA. Les contributeurs définissent les droits d’accès et sont rémunérés si leurs données améliorent les modèles. Les entreprises IA obtiennent les données financières nécessaires avec une provenance certifiée.

• Montée en échelle des services professionnels : Les entreprises de services doivent s’appuyer sur l’IA pour dépasser les limites humaines.

Exemple : Un cabinet d’avocats où chaque avocat dispose d’un associé IA pour la recherche, la rédaction et la relecture. Un cabinet qui servait 1 000 clients en sert 100 000. Tous les métiers de conseil — avocats, architectes, marketeurs, comptables, conseillers financiers — peuvent être réinventés autour de l’IA.

Fintech & DeFi

Plus de 4 milliards de personnes et des millions d’entreprises exposées au risque de change cherchent à accéder au dollar via les stablecoins, ce qui constitue la plus forte extension des effets de réseau du dollar depuis des décennies. Les stablecoins sont passés de 3 Mds$ en 2019 à plus de 300 Mds$ aujourd’hui, et des millions de nouveaux détenteurs recherchent plus qu’une monnaie numérique : ils veulent rendement, opportunités d’investissement et services financiers. Les produits offrant propriété et accès mondial connaissent une demande croissante.

Axes d’investissement privilégiés :

• Rendement non corrélé à la crypto : Les détenteurs de stablecoins recherchent un rendement qui ne chute pas avec le BTC.

Exemple : Une plateforme apportant aux détenteurs de stablecoins des rendements issus d’infrastructures réelles (obligations de data centers, installations solaires, réseaux de recharge VE) avec des flux de trésorerie prévisibles, sans corrélation crypto.

• Actions accessibles mondialement : Les investisseurs mondiaux veulent un accès direct à des opportunités étrangères, avec peu de friction et de coût.

Exemple : Un produit financier répliquant la détention d’actions avec exposition au prix, sans taux de financement ni date d’expiration. Un trader philippin construit un portefeuille tech US, un Canadien s’expose aux semi-conducteurs coréens.

• Nouvelles formes d’assurance : Les entreprises ont besoin d’une couverture rapide et transparente pour des risques que l’assurance classique ne couvre pas.

Exemple : Une plateforme utilisant les marchés de prédiction pour créer de nouveaux produits d’assurance. Une chaîne d’hôtels s’assure contre les ouragans en Floride, une station de ski contre un hiver doux. Les apporteurs de capitaux fournissent la liquidité en échange d’un rendement non corrélé.

• Marchés de matières premières on-chain : Les matières premières ont besoin de marchés ouverts 24/7, à règlement instantané et accès mondial.

Exemple : Un marché pour échanger la capacité de stockage d’énergie. Les data centers investissent dans le stockage pour réduire leur dépendance au réseau et intégrer les renouvelables. Un data center avec un surplus vend sa capacité à un voisin lors des pics de demande. Les opérateurs échangent la capacité selon les besoins saisonniers.

• Actifs DeFi protégés : Les institutions doivent pouvoir déployer des actifs dans la DeFi avec des garanties, même en cas de piratage.

Exemple : Une version encapsulée de l’ETH, réversible en cas de piratage (GuardedETH). Un comité de confiance examine les exploits et peut inverser GuardedETH sans déplacer l’ETH sous-jacent. Les transactions légitimes s’exécutent normalement.

Finance comme divertissement

Les jeunes générations considèrent les marchés financiers comme une alternative méritocratique aux parcours traditionnels. En participant, ils réinventent les marchés et les transforment en divertissement. Ils tradent comme ils jouent : ils recherchent des opérations à adrénaline, avec un retour rapide sur des marchés simples et accessibles. Les options à expiration zéro jour, réglées en quelques heures, représentent plus de 55 % du volume S&P 500. Les marchés de prédiction, où l’on peut miser sur l’actualité, ont atteint 44 Mds$ en 2025, soit 5 fois plus que l’an passé. Ils transforment aussi leurs trades en contenu : discussions en temps réel sur Discord, partages de gains/pertes sur TikTok, revues de portefeuilles sur Twitch. Quand les marchés deviennent divertissement, de nouvelles plateformes peuvent émerger, traitant la donnée financière comme un contenu ludique et participatif.

Axes d’investissement privilégiés :

• Capital spectateur : Les audiences de live stream veulent participer financièrement aux résultats.

Exemple : Une plateforme permettant aux audiences de miser sur du contenu live. La participation rend le visionnage plus attractif, mais aujourd’hui les spectateurs se limitent aux tips et abonnements. Cette plateforme permettrait aux fans de téléréalité de miser sur le prochain éliminé, ou de copier les trades d’un streamer en direct.

• Marchés d’opinion : Les plateformes de marché de prédiction ont besoin de marchés qui se règlent sur la croyance collective, pas seulement sur les événements.

Exemple : Une plateforme générant des listes classées par le marché. Les utilisateurs misent sur le classement que d’autres attribueront à ces items. Listes possibles : meilleure pizza à NYC, meilleurs vins à moins de 20 $, films les plus influents de la décennie, meilleurs outils dev IA — tous classés par le marché. Les listes sont arrêtées chaque semaine selon le classement pondéré par les mises.

• Lancement de dramas : Les conteurs individuels ont besoin de plateformes de financement et de diffusion, maintenant qu’ils peuvent produire à moindre coût que les studios.

Exemple : Une plateforme UGC pour le drama court. Les créateurs produisent des épisodes avec des outils IA : sagas mafieuses, révélations de milliardaires, thrillers de vengeance. Les fans débloquent les épisodes avec des tokens et rémunèrent directement les créateurs. Les revenus sont fonction de l’audience. ReelShort a généré plus de 700 M$ au T1 2025 avec des séries à petit budget. Cette plateforme combine le format UGC de YouTube avec la vidéo ReelShort.

Renaissance du métavers

La création de mondes numériques immersifs devient économiquement accessible. Ces deux dernières années, l’IA appliquée à l’image, la vidéo et la simulation a progressé rapidement, réduisant le coût de création d’environnements. Les créateurs individuels peuvent aujourd’hui produire ce qui nécessitait jadis des studios entiers. Parallèlement, la demande pour du contenu personnalisé et interactif explose : Dispatch, hybride TV/jeu à choix multiples, a vendu 3,3 M d’exemplaires en 3 mois pour 85 M$, avec 98 % d’avis positifs. Roblox a connu une hausse de 70 % de DAU et versé 428 M$ aux créateurs au T3 2025. Les applications de chat IA personnalisées, comme Character AI, confirment la demande pour un divertissement individualisé. Ces environnements génèrent aussi des données d’interaction riches et structurées pour les modèles de mondes et la robotique.

Axes d’investissement privilégiés :

• Compilateur de mondes : Les créateurs solo sans expertise ont besoin d’outils transformant le langage naturel en environnements 3D interactifs.

Exemple : Une plateforme qui transforme le langage naturel en mondes 3D interactifs. La création de tels univers exige aujourd’hui modélisation, physique, logique PNJ. L’IA abaisse cette barrière. Un créateur décrit le monde, le système le construit. Actifs, physique, logique et mémoire PNJ sont gérés automatiquement. Un créateur solo lance un univers virtuel en quelques jours, non années.

• Moteur narratif procédural : Les joueurs veulent des histoires personnalisées, sans fin.

Exemple : Une plateforme générant des histoires uniques en temps réel. Les histoires linéaires s’achèvent ; les joueurs veulent des expériences qui s’adaptent et se poursuivent. Dans un univers détective, chaque affaire est unique, les personnages se souviennent des interactions, les rebondissements répondent aux choix. L’histoire ne s’épuise jamais.

• Plateforme "monde comme jeu de données" : Les modèles de mondes et la robotique ont besoin de données d’interactions variées. Les environnements immersifs en produisent, mais personne ne les collecte aujourd’hui.

Exemple : Un jeu VR où chaque interaction utilisateur est instrumentée. Navigation, manipulation d’objets, interactions deviennent données d’entraînement pour la robotique. Les utilisateurs consentent, définissent les droits sur les données partagées et sont rémunérés. Les entreprises IA accèdent à des données comportementales humaines impossibles à générer artificiellement.

Nouvelles primitives et applications crypto

Les primitives crypto ne sont plus théoriques. Proof-of-stake et proof-of-work ont montré leur robustesse à grande échelle. Les zero-knowledge proofs passent du laboratoire à la production. Le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) devient plus rapide et utilisable. À mesure que ces technologies mûrissent, elles ouvrent de nouveaux champs pour créer des systèmes privilégiant la confidentialité, intégrant l’apport réel dans le consensus et facilitant la coordination pour les marchés énergétiques ou les États.

Axes d’investissement privilégiés :

• Le temps humain comme consensus : Les réseaux blockchain ont besoin de mécanismes de consensus ancrés dans l’effort humain, non seulement le capital.

Exemple : Proof of useful work, où le consensus exige d’accomplir des tâches à valeur externe (annotation de données, vérification d’événements réels). Les droits de participation reposent sur la compétence démontrée, non la mise.

• Réseaux de ressources physiques : Les petits opérateurs d’infrastructure ont besoin de systèmes de coordination rendant leurs apports économiquement pertinents.

Exemple : Réseaux énergétiques où la production ou le stockage pèsent dans le consensus, alignant stabilité réseau et sécurité. Réseaux de capteurs pour la météo, l’eau ou la surveillance d’infrastructures.

• Layer 1 natif confidentialité : Santé, entreprises, finance régulée et autres secteurs requièrent des blockchains où la confidentialité est par défaut.

Exemple : Machines d’état confidentielles où le calcul s’effectue par défaut sur des données chiffrées. Les blockchains actuelles sont transparentes, mais nombre de secteurs ne peuvent légalement y opérer. Les validateurs vérifient sans voir le contenu des transactions grâce à des architectures ZK ou à l’exécution FHE.

• FHE dédié à l’usage : Les institutions doivent collaborer sur des données sans se les révéler.

Exemple : Les banques détectent des schémas suspects entre établissements sans partager leurs bases clients. Chaque banque exécute des requêtes FHE sur les données chiffrées des autres. Elles identifient les comptes liés à une entité douteuse sans révéler leur clientèle.

• Règlement de contrats énergétiques : Les marchés traditionnels ont besoin de rails crypto pour un règlement 24/7 entre parties. Les marchés de l’énergie dérégulés sont un bon terrain, car ils sont obsolètes et la demande IA les sollicite toujours plus.

Exemple : Une couche de règlement partagée pour les contrats énergétiques sur marchés dérégulés. Les données de livraison déclenchent les paiements, les fournisseurs suivent leur trésorerie en temps réel, les courtiers sont payés instantanément. Aucun acteur unique ne contrôle le registre.

• Jurisdictions crypto-natives : Les zones économiques spéciales et juridictions pionnières ont besoin de nouveaux modèles de gouvernance et d’infrastructure financière.

Exemple : Une juridiction adoptant les rails crypto dès le départ : identité on-chain, tribunaux programmables, marchés de capitaux tokenisés, logique réglementaire sur smart contracts.

À propos d’Electric Capital

Electric Capital est un fonds de capital-risque early stage, gérant 3 Mds$ d’actifs à travers six fonds. Créé en 2018, il est dirigé par des ingénieurs, spécialistes de la cryptographie, des systèmes distribués, du machine learning, de la conception d’incitations, de la dynamique des marchés et des technologies de préservation de la confidentialité. Plus de 30 % de l’équipe est composée d’ex-fondateurs ayant lancé huit entreprises (dont six acquises) et déployé des produits utilisés par des milliards d’utilisateurs.

Nous avons investi dans plus de 50 start-up pour une capitalisation cumulée supérieure à 50 Mds$. Electric est actionnaire de référence dans des entreprises comme Anchorage, Aven, Bitnomial, Bitwise, EigenLayer, Ellipsis, Kraken, Monad, Re, SF Compute, Solana et Spruce. Avant Electric, nos associés ont investi très tôt dans Airtable, Boom Supersonic, Cruise, Figma, Notion et Pulley.

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