Crypto n'est pas mort, elle a simplement cédé ses talents à l'IA

Auteur｜Xinyang & Ethan @ IOSG

En 2026, la courbe d’activité GitHub de la communauté open source Crypto a réalisé une étonnante « mise en place de fondations ». Après avoir culminé à 45K développeurs actifs mensuels en 2022, elle est retombée à environ 23K, cette réduction en chiffres ronds ayant suscité sur les réseaux sociaux des discussions sur « l’épuisement des narratifs ». Cependant, en décomposant la section de cette courbe, ce que l’on voit n’est pas une contraction de l’industrie, mais une profonde « déleveraging des talents ».

▲ Source : Electric Capital Developer Report, basé sur Crypto Ecosystems Github

Qui est parti ? Qui reste ?

Les principaux départs concernent les nouveaux arrivants. En février 2024, le nombre de nouveaux développeurs atteignait 5462, avant de chuter fortement, avec un taux de churn de 52 % en moins d’un an. La majorité de ces personnes ont rejoint l’industrie durant le marché haussier, en travaillant sur des contrats de mint NFT, en forkant des protocoles DeFi, ou en créant le frontend pour de nouveaux L2. Ces postes dépendent fortement de la hype du marché : quand celle-ci s’éteint, les projets cessent leur activité, et les postes disparaissent avec eux. Selon les données, la contribution en code des nouveaux n’a jamais dépassé 25 % du total, ces personnes n’étant pas dès le départ dans le cercle central de l’industrie.

▲ Newcomers arrivent avec le marché haussier, s’en vont lors du marché baissier ; les développeurs expérimentés (plus de 2 ans) atteignent de nouveaux records durant la même période

Source : Electric Capital Developer Report

De l’autre côté, les développeurs avec plus de deux ans d’expérience n’ont pas diminué, mais ont au contraire atteint un sommet historique, contribuant à environ 70 % du volume de code. Maria Shen, GP chez Electric Capital, affirme très simplement : « Quand on regarde le groupe des développeurs établis, il est en croissance, et cela semble très sain. »

Ils restent non pas parce qu’ils n’ont pas d’autres options.

Techniquement, le cœur du travail dans la crypto aujourd’hui concerne des infrastructures fondamentales qui nécessitent souvent plusieurs années d’expérience pour être maîtrisées : développement de protocoles, audits de sécurité, architectures cross-chain. Ces tâches requièrent une accumulation de compétences sur plusieurs années, et ne peuvent pas simplement être éliminées quand la hype retombe.

Économiquement, beaucoup de vétérans détiennent encore des tokens non vestés, des droits de gouvernance ou des parts dans des protocoles. Leur expérience dans l’industrie a créé de véritables barrières et rendements. En termes de répartition écologique, ils votent avec leurs pieds : le nombre de développeurs sur Bitcoin a augmenté de 64,3 % en deux ans, Solana de 11,1 %, tandis que Cosmos a chuté de 51,1 %, Polkadot de 46,9 %. Les vétérans migrent vers des écosystèmes avec de vrais utilisateurs et revenus, laissant derrière eux ceux qui ne tiennent que par la narration.

▲ Source : Coincub Web3 Jobs Report 2025

Source : Web3.Career

La mutation de la structure des postes confirme cette tendance. En 2025, parmi les nouveaux postes Web3, la catégorie la plus représentée n’est pas celle des développeurs, mais celle de la gestion de projets et programmes, avec plus de 27 %. Pour une industrie réputée pour sa technicité, c’est contre-intuitif, mais la logique derrière est simple : l’industrie passe de la phase de construction à celle d’exécution, avec plus d’une centaine de chaînes à intégrer. Les clients institutionnels, une fois entrés, ont des exigences très différentes en matière de conformité et de sécurité. La gouvernance DAO doit équilibrer des intérêts divergents. Il ne s’agit pas de gestion de projets traditionnelle, mais de coordination et de jugement dans un environnement encore en formation.

Malgré une apparente contraction, la densité du cœur de l’industrie augmente. La même période de bear market en 2018-2019 a aussi vu une fuite massive de développeurs, mais a aussi donné naissance à des projets phares comme Uniswap, Aave, OpenSea, qui ont défini la tendance haussière 2020-2021. Les bâtisseurs qui restent disposent d’infrastructures plus matures, et l’ère de l’IA leur offre une scène encore plus grande qu’auparavant.

Que portent ceux qui restent ?

Quelles compétences particulières le secteur crypto a-t-il forgées chez ses bâtisseurs ? Pour répondre, il faut revenir aux principes fondamentaux de la blockchain : dans les cycles haussiers et baissiers, ce secteur fonctionne toujours selon la même règle de base : le code est la loi, l’exécution est la décision finale.

En 2016, l’incident The DAO, où un attaquant a exploité une faille de récursion pour dérober 36 millions de dollars, illustre cela. Le code n’avait pas de bug, la logique s’est déroulée comme prévu, mais les limites n’avaient pas été anticipées par les concepteurs. En 2021, le pont cross-chain Poly Network a été attaqué, transférant 610 millions de dollars en quelques heures. Aucun plateforme ne peut arrêter le processus, aucune institution ne peut annuler ou poursuivre en justice. C’est cette caractéristique structurelle qui distingue la crypto : zéro tolérance aux erreurs, intervention quasi inexistante après coup.

Ce contexte a forgé une capacité rare dans d’autres industries : construire, à partir de règles absentes ou faibles, des systèmes opérationnels que des étrangers acceptent de faire fonctionner.

Cette capacité comporte deux niveaux. D’abord, établir la confiance à partir de zéro, sans dépendre d’autorités externes, en utilisant uniquement le code et les mécanismes pour inciter des inconnus à y déposer leurs actifs réels. Ensuite, faire des jugements dans un environnement d’incertitude technique et économique, sans cadre réglementaire, sans données historiques, sans standards sectoriels, mais en concevant des systèmes fonctionnels.

Les exemples dans la crypto sont nombreux. Uniswap ne dispose pas d’une garantie d’entreprise, pas de KYC, pas de service client. Tout utilisateur dépose ses fonds dans une pool de liquidité, en se fiant uniquement à quelques centaines de lignes de code et à un mécanisme économique, réalisant des milliards de dollars de volume quotidien. MakerDAO n’a pas de soutien d’une banque centrale, pas d’assurance des dépôts, mais maintient la stabilité du DAI uniquement via la gouvernance on-chain et la mécanique de collatéralisation. Pendant l’été DeFi, c’était encore plus extrême : absence de cadre réglementaire, d’audits, de données historiques, mais des bâtisseurs ont conçu des AMM, des protocoles de prêt, des mécanismes de yield farming, en quelques mois, pour atteindre des dizaines de milliards de TVL. La capacité de concevoir ces systèmes, à différents niveaux (protocoles, applications, gouvernance), repose sur un même principe fondamental.

L’ère de l’IA reproduit cette problématique structurelle. La décision des modèles est opaque, leurs résultats ne peuvent pas être vérifiés indépendamment. Les agents IA commencent à exécuter des transactions, à allouer des fonds, sans cadre de règles ou de contraintes existantes. Les grandes entreprises de modèles contrôlent à la fois le modèle et ses évaluations, et les utilisateurs manquent de moyens efficaces pour vérifier. La puissance de calcul est concentrée dans quelques grands acteurs, ce qui crée des monopoles de prix lors de pics de demande. Ces enjeux pointent tous vers une même question centrale : la confiance dans les systèmes autonomes, qui se répète à plus grande échelle avec l’IA.

Les bâtisseurs crypto, dans un environnement sans règles externes, ont déjà traité ces problématiques depuis plusieurs années. La différence, c’est que ce n’était pas sur la couche protocolaire, mais dans l’IA. Et certains ont déjà transféré directement leurs compétences crypto dans l’IA, avec des résultats.

Comment ces compétences seront-elles revalorisées à l’ère de l’IA ?

Les exemples de transfert crypto vers IA se multiplient, mais en y regardant de près, ce qu’ils emportent n’est pas identique.

La voie la plus immédiate est la migration directe de matériel et d’expérience. Les fondateurs de CoreWeave — Michael Intrator, Brian Venturo et Brannin McBee — ont commencé en 2017 à miner de l’éther avec des GPU, passant d’une machine à plusieurs milliers. En 2022, ils ont arrêté le minage, deux mois avant la sortie de ChatGPT. Leurs GPU sont devenus une capacité d’IA, et en mars 2025, ils ont été introduits en bourse à Nasdaq, avec une valorisation d’environ 23 milliards de dollars, atteignant un pic de près de 70 milliards. Alex Atallah, cofondateur d’OpenSea, ayant travaillé sur l’agrégation et le routage d’actifs très hétérogènes dans le marché NFT, a appliqué cette expérience à la gestion du routage de modèles IA, créant OpenRouter, qui sert aujourd’hui plus de 5 millions de développeurs, valorisé à 500 millions de dollars.

Une autre migration, plus stratégique, est celle d’Ilya Polosukhin, co-auteur du papier Transformer, qui a quitté Google pour explorer des applications IA en langage naturel. Lors du développement, il a rencontré un problème pratique : comment payer des travailleurs de la donnée dans le monde entier, souvent sans comptes bancaires. La blockchain est devenue la solution idéale pour ce paiement transfrontalier. Aujourd’hui, NEAR se transforme en plateforme d’infrastructure IA, axée sur l’IA détenue par l’utilisateur et le machine learning confidentiel décentralisé (DCML), permettant d’utiliser des services IA sans exposer ses données. L’expérience de NEAR en architecture décentralisée est devenue un atout difficile à copier. Sean Neville, co-fondateur de Circle, a quitté pour créer Catena Labs, une banque native IA, en transférant sa compréhension des stablecoins vers des scénarios financiers IA, avec un financement de 18 millions de dollars en seed, mené par a16z crypto. Nader Dabit, développeur senior chez Aave et Lens Protocol, a pivoté vers Cognition, apportant son expérience dans la construction d’écosystèmes de développeurs crypto vers l’outil d’agent IA.

Ce qu’ils emportent, ce n’est pas seulement du hardware GPU ou un réseau utilisateur, mais aussi l’intuition dans la conception de mécanismes, l’expérience dans la construction d’écosystèmes, et le jugement pour bâtir des systèmes crédibles à partir de rien dans un environnement d’incertitude réglementaire et économique. Ces compétences répondent précisément aux trois lacunes structurelles rencontrées à grande échelle par l’IA.

L’agrégation et l’optimisation de la puissance de calcul

La puissance de calcul est le principal goulot d’étranglement pour la montée en puissance de l’IA. La formation et l’inférence nécessitent d’énormes GPU, la demande fluctue, les fournisseurs cloud sont coûteux et en file d’attente, et les entreprises ne veulent pas stocker leur hardware. Deux enjeux majeurs : comment agréger et répartir cette puissance, et comment l’utiliser efficacement. Les bâtisseurs crypto ont une expérience directement transférable dans ces deux domaines.

Hyperbolic s’attaque à la distribution et à la confiance. Jasper Zhang, fondateur, a introduit dans l’IA un mécanisme décentralisé : des tokens incitent des propriétaires de GPU à contribuer leur capacité inutilisée. La question clé est la confiance : comment croire qu’un calcul effectué par un nœud inconnu est correct ? La solution PoSP, utilisant l’échantillonnage aléatoire et la théorie des jeux, rend la sincérité une stratégie dominante, sans vérification exhaustive, à faible coût, scalable, et fiable. Ce mécanisme s’inspire directement de la logique de vérification crypto des comportements des nœuds inconnus.

MoonMath, quant à lui, s’attaque à l’efficacité. Anciennement Ingonyama, spécialisé dans l’accélération ZK, il a amélioré la vitesse de génération de preuves ZK par plusieurs fois sous contraintes extrêmes. Aujourd’hui, il se concentre sur la couche de performance physique IA : accélération de modèles de diffusion vidéo (LiteAttention), décomposition en rang faible des couches FFN (LiteLinear), accélération du rétropropagation (BackLite). La même capacité fondamentale sous-tend ces avancées : faire tourner les mathématiques plus vite sous contraintes extrêmes. La trajectoire a changé, mais l’expérience accumulée reste précieuse.

Gouvernance IA et conception de mécanismes d’incitation

Lorsque plusieurs agents IA collaborent pour exécuter des tâches, comment garantir qu’ils ne détruisent pas le système en poursuivant leurs propres objectifs ? Chaque agent cherche à maximiser sa propre fonction d’utilité, sans garantie que l’ensemble reste cohérent. Leur vitesse d’exécution dépasse largement la capacité d’intervention humaine.

C’est une problématique que les bâtisseurs crypto ont déjà traitée dans la gouvernance DAO et la tokenomics : faire en sorte que des parties aux intérêts divergents, sans autorité centrale, suivent un système préétabli. La réponse crypto est l’économie mécaniste : les violations entraînent des coûts réels, inscrits dans le code, et exécutés automatiquement.

EigenLayer a adapté cette mécanique à l’IA. Par le mécanisme de restaking, les nœuds doivent déposer des actifs avant de participer, et toute violation entraîne une punition automatique, avec des coûts réels. EigenCloud étend cette logique à la vérifiabilité des calculs et à la gouvernance des agents IA, qui doivent rester dans des limites prédéfinies. La contrainte économique est plus fiable que la simple éthique.

Paiements autonomes pour agents IA

Une question encore plus fondamentale : comment un agent paie-t-il ? Le paiement traditionnel est conçu pour l’humain : il faut ouvrir un compte, autoriser un transfert, attendre. L’agent ne peut pas attendre, il peut faire des centaines de requêtes par seconde, avec des micro-paiements. Les pipelines classiques échouent dans ce contexte.

Les stablecoins et la règle on-chain, infrastructure crypto native, supportent la programmabilité, l’absence d’autorisation, et la disponibilité 24/7. Ces caractéristiques sont essentielles pour le paiement agent. La seule chose manquante est un protocole pour connecter stablecoin et workflow d’agent.

x402, lancé par Coinbase en mai 2025, active le code d’état HTTP 402 pour intégrer directement le paiement en stablecoin dans la requête HTTP. L’agent envoie la requête et paie en même temps, sans compte, en environ deux secondes. En avril 2026, plus de 165 millions de transactions ont été traitées, pour un volume total d’environ 50 millions de dollars, avec 69 000 agents actifs (données : x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP sont déjà intégrés. Le paiement agent devient une filière à part entière, avec un trafic réel.

Ces trois axes répondent aux trois lacunes structurelles rencontrées lors de la montée en puissance de l’IA : agrégation et efficacité du calcul, incitations à la collaboration multi-agent, infrastructure de paiement autonome. Ces problématiques n’ont pas de solutions toutes faites dans l’architecture logicielle classique, mais dans la crypto, elles ont déjà été traitées.

Le nouveau rôle du bâtisseur : de créateur de contrats à concepteur de règles pour l’IA

La montée en puissance de l’IA crée un nouveau déficit fonctionnel : celui de la capacité à concevoir des mécanismes de confiance dans des systèmes autonomes. Ce n’est pas un manque de compétences techniques, mais de personnes capables de définir des règles de confiance dans des systèmes auto-organisés. Quand la cible passe de l’humain à l’IA, le rôle du crypto builder est en train d’être redéfini.

Voici un tableau comparatif des changements de paradigmes fonctionnels :

Ce qui différencie ces deux paradigmes, ce n’est pas la stack technologique, mais la manière de construire la confiance et la logique d’exécution des règles. Avant l’IA, le crypto builder traitait d’interactions avec des participants humains, avec des règles inscrites dans des contrats, sans marge d’erreur, avec des frontières relativement claires. À l’ère IA-native, quand l’interaction se fait avec des agents autonomes, il faut gérer l’imprévisibilité de leur comportement, leur vitesse d’exécution qui dépasse le délai d’intervention humaine, et redéfinir la frontière du système dans un contexte d’incertitude accrue. La fonction du crypto builder évolue de « rédacteur de contrats sécurisés » à « concepteur de mécanismes de confiance pour systèmes autonomes IA ».

Les grandes institutions commencent à refléter cette évolution dans leurs recrutements :

▲ Recrutements de Q1 2026 dans les principales bourses, axés sur l’IA / données

Source : Gate Research Institute

Les recrutements des grandes bourses et institutions en 2026 illustrent cette tendance : ils ne cherchent plus seulement des ingénieurs IA ou des développeurs crypto, mais des profils capables de faire le pont entre les deux, maîtrisant à la fois la dynamique de gouvernance et d’incitation on-chain, et intégrant profondément des outils IA dans les workflows crypto, tout en concevant des mécanismes pour aligner agents, régulateurs et utilisateurs sur le long terme.

Les investissements suivent cette logique. Paradigm prépare un nouveau fonds de 1,5 milliard de dollars, couvrant crypto, IA et robotique. Haun Ventures a levé 1 milliard de dollars pour son deuxième fonds, focalisé sur l’infrastructure financière combinant crypto et IA, notamment pour l’autonomie des agents IA dans leurs transactions et paiements. a16z crypto a bouclé un fonds de 2,2 milliards de dollars (Crypto Fund V), dédié à 100 % à la crypto. Face à la complexité et à l’opacité croissante de l’ère IA, ils misent sur la transparence, la vérifiabilité et la décentralisation, en appliquant ces principes à la crypto. Selon PitchBook, en 2025, environ 40 % des investissements VC dans la crypto aux États-Unis ont concerné des sociétés mêlant IA et crypto, contre moins de 20 % en 2024.

Même si le crypto builder se tourne vers l’IA, les chemins empruntés diffèrent selon le contexte de marché. Aux États-Unis, avec un cadre réglementaire plus clair, l’innovation protocolaire a trouvé un espace de survie. La densité du réseau de capitaux est élevée, la voie de la conception à la financement courte, la tolérance à l’erreur plus grande. Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual — tous conçoivent de nouveaux mécanismes dès zéro, plutôt que d’intégrer des solutions existantes. Les grands VC ont publié des papiers d’investissement sur la vérification, la coordination d’agents, la décentralisation du ML, et soutiennent la recherche en phase initiale.

En Asie, la situation est différente. Singapour et Hong Kong jouent plutôt un rôle de régulation et de relais pour les fonds institutionnels, avec un cadre plus conservateur. La tolérance à l’innovation protocolaire y est limitée. Les bâtisseurs crypto ayant une expérience en IA privilégient souvent l’application ou la fusion industrielle — en utilisant leur base d’utilisateurs, leur capacité de paiement ou leurs données pour accéder rapidement à des produits IA.

Ce n’est pas une question de compétences, mais de signaux de marché et de contexte réglementaire qui orientent différemment la trajectoire : l’Amérique favorise l’innovation de mécanismes fondamentaux et la recherche précoce, l’Asie mise sur la conformité, la monétisation rapide, et l’intégration avec l’industrie traditionnelle.

Revenons à cette courbe GitHub. La baisse du nombre de développeurs actifs de 45K à 23K peut sembler indiquer un déclin. Mais parmi ceux qui restent, la part des développeurs établis atteint un record, et ils migrent vers des écosystèmes avec de vrais utilisateurs, tout en étant revalorisés à l’aune de l’IA comme jamais auparavant. Lorsqu’IA rencontre des défis structurels comme l’agrégation de puissance, le paiement autonome, la vérification des données et des décisions, la sensibilité aux règles, à la motivation et à la véracité, ces bâtisseurs, à l’intersection de la crypto et de l’IA, mobilisent des compétences de longue date dans la conception de mécanismes, la gestion de la motivation et la vérification de la vérité — des capacités rares dans l’ère de l’IA.

En tant qu’investisseur depuis 2017 dans l’infrastructure crypto, IOSG ne se contente pas d’observer. Nous avons investi dans EigenLayer avant que son mécanisme de restaking ne soit largement reconnu, dans MoonMath lors de ses premiers tours pour la migration ZK vers l’IA, et en 2024 dans Hyperbolic, convaincus que la vérification crypto-native est la clé pour résoudre la confiance dans la puissance de calcul décentralisée. La logique derrière ces investissements est claire : les enjeux de confiance, de coordination et de vérification rencontrés à grande échelle par l’IA finiront par nécessiter les mécanismes que la crypto a déjà développés. La convergence crypto et IA n’est pas une simple narration, mais une opportunité structurelle en train de se réaliser.