« Tu as élevé des homards ? » Récemment, chez les Web3ers, cette question est probablement la salutation la plus courante.
Au début de 2026, après que le robot du Gala des Variétés Chinoises a fait sensation en début d’année, la nouvelle génération d’AI Agent, représentée notamment par OpenClaw, est devenue le nouveau jouet des technophiles. Certains utilisent l’IA pour le service client, d’autres pour coder, et certains commencent même à expérimenter avec des Agents pour simuler une équipe complète de « employés numériques ». Récemment, un concept fréquemment évoqué sur diverses plateformes Internet, celui de la « société unipersonnelle », consiste en une personne utilisant un flux de travail basé sur l’IA pour réaliser en une seule fois des tâches qui nécessitaient auparavant une petite équipe.
Du côté du Web3, bien sûr, on ne reste pas inactif. En suivant de près les médias spécialisés, on constate que de nombreux projets commencent aussi à s’intéresser à l’IA Agent. Certains étudient comment faire appeler directement des actifs ou des contrats sur la blockchain, d’autres développent des infrastructures de paiement, d’identité ou financières pour les Agents, et certains discutent même d’un « système économique des Agents », permettant à l’IA de participer au réseau comme un utilisateur, voire certains lancent le nouveau slogan « Web4.0 ».
À ce stade, une sensation de déjà-vu peut surgir.
On dit que la mode est cyclique, mais on pourrait aussi dire que le secteur technologique (ou plus précisément, le secteur de la cryptomonnaie) fonctionne de la même manière. Rappelez-vous le marché baissier de 2022, lorsque ChatGPT a explosé du jour au lendemain, rendant l’IA un sujet de conversation universel. Le Web3 n’a pas été en reste, et rapidement, de nouveaux concepts ont émergé : Agents IA, traders automatisés, stratégies d’automatisation, etc. Il semblait qu’en touchant un peu à l’IA, on pouvait inventer une nouvelle histoire. Mais cette effervescence n’a pas duré longtemps. Lorsque le marché des cryptos a rebondi, l’attention s’est rapidement reportée sur le crypto lui-même.
Et voilà qu’à la seconde moitié de 2025, le marché crypto connaît à nouveau une tendance baissière, poussant le Web3 à chercher de nouveaux concepts pour relancer la machine.
Mais, selon Portal Labs, le problème se trouve justement là. Lorsqu’un récit devient populaire, beaucoup d’équipes Web3 ne font pas réellement de jugements techniques ou commerciaux, mais se laissent guider par le récit lui-même : le concept qui fait le plus de bruit, on le suit. Et souvent, cela se solde par des échecs :
Beaucoup découvrent, en avançant dans leur projet, que si l’on peut rapidement assembler un concept, il est beaucoup plus difficile de faire aboutir un produit concret. Où sont les utilisateurs ? Quels sont les cas d’usage précis ? Sur quoi se baser pour facturer en continu ? Peut-on attirer des investisseurs ? Ces questions apparaissent souvent seulement après un certain temps de développement.
Lorsque la hype retombe, il ne reste souvent que des projets inaboutis ou en panne. Certains restent bloqués au stade de la démo, d’autres sont à peine lancés sans trouver d’utilisateurs, et certains disparaissent purement et simplement avec le récit. Pendant un temps, cela donne l’impression qu’une nouvelle voie s’ouvre, mais en y regardant de plus près, peu de projets finissent par perdurer.
C’est pourquoi il devient difficile de choisir : continuer à approfondir le secteur du crypto ou se tourner vers l’IA. La première option est peu attrayante, le marché étant difficile et les investissements risqués ; la seconde, incertaine, manque de fondations solides. La technologie de l’IA, ses compétences, la structure des talents et l’environnement concurrentiel diffèrent sensiblement de ceux du Web3. Beaucoup de stacks technologiques, d’expériences produits et de ressources communautaires accumulées ces dernières années reposent sur l’écosystème crypto. Se lancer dans l’IA, c’est comme entrer dans un tout nouveau secteur, totalement inconnu. Il faut presque tout reconstruire : capacités des modèles, ressources en données, équipes d’ingénierie.
De plus, le secteur de l’IA est déjà très saturé. Qu’il s’agisse de grandes entreprises de modèles, de sociétés Internet traditionnelles ou de nombreuses startups, tous investissent massivement dans ce domaine. Pour une équipe Web3, se lancer dans cette voie uniquement parce que le récit l’incite peut rapidement révéler un manque d’avantages technologiques ou de ressources sectorielles.
En réalité, pour beaucoup d’équipes Web3, il existe une voie praticable. Il n’est pas nécessaire de se reconvertir entièrement dans l’IA, mais plutôt de continuer à suivre leur propre trajectoire Web3 tout en réfléchissant à ce que la cryptomonnaie peut apporter à l’écosystème IA.
En observant attentivement cette vague de développement de l’IA, on constate que de nombreux enjeux clés ne sont pas encore totalement résolus.
Le plus évident concerne les données. Les modèles deviennent de plus en plus puissants, mais d’où viennent les données d’entraînement ? Leur fiabilité, leur conformité, leur légitimité ? Comment réaliser une personnalisation 1v1 pour les Agents IA ? Ces questions manquent encore de mécanismes efficaces. Pour une IA dépendant de vastes volumes de données, c’est une problématique fondamentale à long terme.
Autre aspect : l’identité et la collaboration. Lorsque les Agents IA commencent à participer à l’exécution de tâches, à la négociation automatique ou à la prise de décisions opérationnelles, ils ont eux aussi besoin d’une identité, de permissions et de règles de coopération. Qui peut appeler un Agent ? Comment répartir les rôles entre Agents ? Comment effectuer le règlement après l’exécution d’une tâche ? Ces questions touchent en réalité à la distribution de l’identité et de la valeur dans un réseau ouvert.
Il y a aussi la question du paiement. Lorsqu’un Agent IA commence à effectuer des appels de services, à récupérer des données ou à exécuter des tâches de façon autonome, il lui faut un système de micropaiements capable de s’automatiser. Dans l’écosystème Internet traditionnel, ce type de paiement est difficile à mettre en place.
Ces problématiques, qui semblent propres à l’IA, trouvent souvent des solutions dans l’écosystème crypto. Les réseaux d’incitation aux données, les systèmes d’identité sur la blockchain ou les réseaux de paiement ouverts sont autant de directions que Web3 explore depuis plusieurs années.
Si une équipe Web3 souhaite réellement s’engager dans ces directions, plusieurs points doivent être clarifiés en amont.
D’abord, il faut évaluer les capacités techniques de l’équipe. La diversité des compétences techniques dans le Web3 est grande. Certaines équipes excellent dans les protocoles blockchain, d’autres dans les réseaux de données, d’autres encore dans les applications. Si l’équipe a principalement travaillé sur des infrastructures de données — collecte, extraction ou marché de données — il sera naturel d’étendre cette expertise à l’IA, par exemple via des réseaux de contribution de données, des sources vérifiables ou des marchés de données incitatifs. Si l’équipe est plutôt orientée vers des protocoles ou infrastructures blockchain, elle pourra se concentrer sur l’environnement d’exécution des Agents IA : identité sur la blockchain, gestion des permissions, protocoles d’exécution des tâches, ou encore sur des mécanismes d’automatisation des paiements. Enfin, pour celles qui développent déjà des produits applicatifs — outils de trading, plateformes de contenu, communautés ou applications de consommation — l’IA peut s’intégrer comme une couche de capacité supplémentaire : améliorer l’analyse de données, automatiser la gestion, ou automatiser des fonctions auparavant manuelles.
Ensuite, il faut vérifier l’existence de scénarios d’usage réels. Beaucoup de projets IA disparaissent rapidement, non pas faute de compétences techniques, mais parce qu’ils n’ont pas identifié de cas d’usage précis. On peut parler d’un concept séduisant, mais si personne n’en a besoin, ou si personne ne paie pour l’utiliser, le projet ne tiendra pas. Certains concepts, comme « IA + Web3 », « économie des Agents » ou « trader IA », sont très discutés, mais en creusant, on voit que peu d’utilisateurs stables existent réellement. À l’inverse, des besoins plus terre-à-terre — traitement de données, automatisation, filtrage d’informations, exécution de tâches — persistent dans le monde réel. Lorsqu’on envisage une nouvelle direction IA, il vaut mieux analyser si le problème est un enjeu métier durable, si des utilisateurs payent déjà pour une solution, et si l’IA peut réellement améliorer l’efficacité dans ce contexte. Si ces conditions sont réunies, le projet a plus de chances de passer du stade de récit à celui de produit.
Enfin, il faut aussi s’assurer que les ressources nécessaires existent réellement dans l’écosystème Web3 pour s’y engager.
Les questions de données, d’identité ou de paiement ne sont pas uniquement techniques, mais aussi liées aux ressources du réseau.
Par exemple, sans source de données fiable ou sans une communauté capable de contribuer en continu, il sera difficile de créer un véritable effet de réseau. De même, pour bâtir une identité ou un réseau de collaboration pour les Agents, il faut des développeurs, des applications ou des Agents actifs. Sans cela, l’écosystème ne pourra pas se structurer. La question des paiements et des règlements est similaire : si les Agents doivent effectuer de nombreux petits paiements pour appeler des services ou exécuter des tâches, il faut un réseau de micropaiements efficace. Mais ce réseau n’a de sens que si un grand nombre d’Agents et de services coexistent, sinon il reste un simple module technique.
Pour beaucoup d’équipes Web3, le vrai enjeu n’est pas tant de savoir si le secteur a du potentiel technologique, mais si elles peuvent faire partie intégrante de ce réseau. Ont-elles déjà des sources de données, une communauté de développeurs ou des cas d’usage concrets ? Ces éléments détermineront si le projet peut réellement s’insérer dans l’infrastructure IA, plutôt que de rester au stade conceptuel.
