L’essor des agents d’intelligence artificielle et leurs implications
Les agents d’IA, des systèmes logiciels utilisant l’intelligence artificielle pour atteindre des objectifs et accomplir des tâches au nom des utilisateurs, connaissent une forte expansion. Considérez-les comme des assistants numériques capables de prendre des décisions et d’agir en fonction des objectifs définis, sans nécessiter d’instructions détaillées. De la gestion de calendrier alimentée par GPT aux bots de trading, le nombre d’applications augmente rapidement. Alors que leur rôle s’étend à l’économie, il est crucial de bâtir une infrastructure adéquate permettant à ces agents de communiquer, de collaborer et de commercer entre eux sur un marché ouvert, rapporte TopTribune.
Les grandes entreprises technologiques telles que Google et AWS développent des marchés préliminaires et des protocoles commerciaux, mais cela soulève la question de savoir si elles chercheront à extraire d’énormes rentes à travers des systèmes cloisonnés. Les capacités des agents augmentent, presque quotidiennement, avec l’arrivée de nouveaux modèles et architectures. Le risque est de savoir si ces agents seront véritablement autonomes.
Les agents autonomes sont précieux car ils offrent une nouvelle expérience utilisateur : un passage d’outils logiciels passifs ou réactifs à des partenaires actifs et même proactifs. Au lieu d’attendre des instructions, ils peuvent anticiper des besoins, s’adapter à des conditions changeantes et coordonner leurs actions avec d’autres systèmes en temps réel, sans intervention humaine constante. Cette autonomie dans la prise de décision les rend particulièrement adaptés à un monde où la rapidité et la complexité dépassent les capacités humaines.
Cependant, des préoccupations émergent quant à ce que le renforcement de l’autonomie décisionnelle signifie pour le travail et la responsabilité. Mais je perçois cela comme une opportunité. Quand les agents gèrent des tâches répétitives et chronophages et parallélisent ce qui devait auparavant être effectué successivement, ils augmentent notre capacité productive en libérant les individus pour s’engager dans des travaux nécessitant créativité, jugement et connexion significative. Ce n’est pas une utopie ; l’humanité a déjà connu cela : l’arrivée des entreprises a permis aux entrepreneurs de créer des produits nouveaux et des niveaux de richesse auparavant inimaginables. Les agents d’IA ont le potentiel de rendre cette capacité accessible à tous.
Du côté de l’intelligence, une véritable prise de décision autonome nécessite une infrastructure d’agents d’IA qui soit open source et transparente. La récente publication OSS d’OpenAI constitue une avancée positive. Des laboratoires chinois, tels que DeepSeek, Moonshot AI et Alibaba, ont avancé encore plus rapidement.
Cependant, l’autonomie ne se limite pas uniquement à l’intelligence et à la prise de décision. Sans ressources, un agent d’IA a peu de moyens pour générer un changement dans le monde réel. Ainsi, pour que les agents soient véritablement autonomes, ils doivent avoir accès à des ressources et gérer eux-mêmes leurs actifs. Les blockchains programmables, sans autorisation et composables sont le substrat idéal pour cela.
Considérons deux scénarios. Dans le premier, des agents d’IA fonctionnent au sein d’une plateforme comme AWS ou Google, opérant dans des paramètres limités imposés par ces environnements clos. Dans le second, on imagine un marché décentralisé s’étendant sur plusieurs écosystèmes blockchain. Les développeurs peuvent composer différents ensembles d’environnements et de paramètres, rendant ainsi l’opération des agents d’IA illimitée, accessible à l’échelle mondiale, et capable d’évoluer dans le temps. Un scénario s’apparente à une idée simpliste de marché, tandis que l’autre représente une véritable économie mondiale.
En d’autres termes, pour véritablement faire évoluer non seulement l’adoption des agents d’IA, mais aussi le commerce agent-à-agent, nous avons besoin de rails que seules les blockchains peuvent offrir.
Les limites des marketplaces centralisés
AWS a récemment annoncé un marché agent-à-agent vise à répondre à la demande croissante d’agents prêts à l’emploi. Toutefois, leur approche hérite des inefficacités et des limites qui ont longtemps frappé des systèmes cloisonnés. Les agents doivent attendre la vérification humaine, s’appuyer sur des API fermées et opérer dans des environnements où la transparence est facultative, si elle existe.
