Le cycle de l'IA est arrivé, les entrepreneurs Web3 doivent-ils se reconvertir à l'IA ?

« Tu as élevé des homards ? » Récemment, chez les Web3ers, cette phrase est probablement la salutation la plus courante.

Au début de 2026, après que le robot du Gala du Printemps chinois a fait sensation sur scène, la nouvelle génération d’AI Agent, représentée notamment par OpenClaw, est devenue le nouveau jouet dans le monde de la technologie. 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 entière de « employés numériques ». Récemment, un concept fréquemment évoqué sur diverses plateformes Internet, celui de la « société unipersonnelle », consiste en une personne qui, via un flux de travail alimenté par une IA, peut réaliser en une seule personne ce qui nécessitait 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 un nouveau slogan : « Web4.0 ».

En voyant cela, une sensation de déjà-vu se fait sentir.

On dit que la mode est cyclique, mais on pourrait aussi dire que le monde de la technologie (ou celui de la cryptomonnaie) l’est tout autant. Rappelez-vous, en 2022, lors du début du marché baissier, ChatGPT a explosé du jour au lendemain, et l’IA est devenue le sujet de conversation incontournable. Le Web3 n’a pas été en reste, et rapidement, de nouveaux concepts ont émergé : AI Agent, trader IA, stratégies automatisées, etc. Il semblait qu’en touchant un peu à l’IA, on pouvait inventer une nouvelle histoire à chaque fois. Mais cette effervescence n’a pas duré longtemps. Lorsque le marché cryptographique a repris de la vigueur, l’attention est rapidement revenue à la cryptomonnaie elle-même.

Et en 2025, avec une nouvelle tendance baissière dans le marché crypto, Web3 a cherché de nouveaux concepts pour prendre le relais.

Mais selon Portal Labs, le problème se trouve justement là. Lorsqu’un récit commence à devenir populaire, beaucoup d’équipes Web3 ne font pas tant des jugements techniques ou commerciaux, mais plutôt des jugements narratifs : le concept qui marche, c’est celui qu’on adopte. Et souvent, cela se solde par des échecs —

Beaucoup d’équipes découvrent en avançant dans leur projet que, si les concepts peuvent être rapidement assemblés, la mise en œuvre concrète est beaucoup plus difficile. Où sont les utilisateurs ? Quels sont les scénarios 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. Certains restent bloqués au stade de la démo, d’autres sont à peine lancés sans trouver d’utilisateurs, et certains disparaissent tout 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 choses subsistent réellement.

C’est pourquoi il devient difficile de choisir : continuer à approfondir le Web3 ou se tourner vers l’IA. La première option est peu attrayante, le marché étant difficile et l’investissement risqué sans garantie de retour ; la seconde, sans base solide, paraît incertaine. Les barrières technologiques, la structure des talents et l’environnement concurrentiel de l’IA diffèrent de ceux du Web3. Beaucoup de compétences, d’expériences produits et de ressources communautaires accumulées ces dernières années dans le cadre du cryptomonde reposent sur cet écosystème. Se lancer à fond dans l’IA, c’est comme entrer dans un tout nouveau domaine, totalement inconnu. Du potentiel des modèles, aux ressources en données, en passant par les équipes d’ingénierie, tout doit être reconstruit.

De plus, le secteur de l’IA est déjà très saturé. Qu’il s’agisse des grandes entreprises de modèles, des acteurs traditionnels de l’Internet ou de nombreuses startups, tous investissent massivement dans ce domaine. Pour une équipe Web3, se lancer dans ce marché uniquement parce que le récit a changé peut rapidement révéler un manque d’avantages technologiques ou de ressources sectorielles.

En réalité, pour beaucoup d’équipes Web3, il existe une voie praticable : continuer à suivre leur propre chemin dans le Web3, tout en réfléchissant à ce que la cryptomonnaie peut apporter à l’écosystème de l’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 ? Sont-elles fiables et conformes ? 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 les Agents se répartissent-ils les tâches ? Comment se fait la rémunération après l’exécution ? Ces questions touchent en réalité à la gestion 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 sur le réseau, 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 relever de l’IA, trouvent souvent des solutions dans l’écosystème crypto. Que ce soit par des réseaux d’incitation aux données, des systèmes d’identité sur la blockchain ou des réseaux de paiement ouverts, ces axes ont été explorés par le Web3 ces dernières années.

Si une équipe Web3 souhaite vraiment s’engager dans ces directions, plusieurs points doivent être clarifiés en amont.

Tout d’abord, il faut évaluer la capacité technique de l’équipe. La diversité des compétences 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 ces dernières années 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 les protocoles ou infrastructures blockchain, elle peut se concentrer sur l’environnement d’exécution des Agents, comme l’identité sur la chaîne, la gestion des permissions, les protocoles d’exécution des tâches ou la facturation automatique. Pour ceux 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 capacités, par exemple pour améliorer l’analyse de données, automatiser la gestion ou réaliser des tâches auparavant manuelles.

Ensuite, il faut vérifier l’existence de scénarios concrets. 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 avec enthousiasme, mais si personne ne paie pour le produit, si le besoin n’est pas clairement défini, le projet risque de rester au stade de la théorie. Certains concepts, comme « IA + Web3 », « économie des Agents » ou « trader IA », sont très discutés, mais en réalité, peu d’utilisateurs stables existent. À l’inverse, des besoins plus « terre à terre » — traitement de données, automatisation, filtrage d’informations, exécution de tâches — persistent dans la pratique. Lorsqu’on envisage une nouvelle direction IA, il vaut mieux analyser si le scénario est un problème métier durable, si des gens paient déjà pour y répondre, et si l’IA peut réellement améliorer l’efficacité dans ce domaine. Si ces conditions sont réunies, le projet a plus de chances de passer du récit à la réalité.

Enfin, il faut aussi disposer des ressources nécessaires pour s’y engager concrètement.

Les questions de données, d’identité et de paiement ne sont pas seulement techniques, mais aussi liées aux ressources du réseau.

Par exemple, sans une source de données fiable et un flux constant d’utilisateurs contribuant ces données, il sera difficile de créer un véritable effet de réseau, même si la technologie est prête. 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 peut pas se former. La même logique s’applique aux paiements : si les Agents doivent effectuer des microtransactions fréquentes, il faut un système de paiement adapté, mais celui-ci ne prend tout son sens que si un grand nombre d’Agents et de services coexistent.

Pour beaucoup d’équipes Web3, l’enjeu n’est pas tant de savoir si le secteur a du potentiel technologique, mais plutôt si elles peuvent faire partie intégrante de ce réseau. Disposent-elles déjà de sources de données, d’un écosystème de développeurs ou d’applications concrètes ? Ces éléments détermineront si le projet peut réellement s’insérer dans l’infrastructure de l’IA, plutôt que de rester au stade conceptuel.