Irys continue d'étendre l'infrastructure de données AI, les données programmables deviendront-elles la nouvelle orientation de la prochaine étape ?

Depuis 2026, les agents IA, les flux de travail automatisés et la narration IA sur la chaîne continuent de s'étendre, et l'attention du marché sur l'infrastructure IA commence également à évoluer, passant d'une simple capacité de modèle et de puissance GPU à la manière dont les données sont appelées, vérifiées, exécutées et collaborent. Dans ce contexte, l'IA Datachain renforcée par Irys et la voie des « données programmables » commencent à réintégrer la discussion sur l'infrastructure IA et l'écosystème des développeurs.

Contrairement aux projets de stockage décentralisé traditionnels qui résolvaient principalement la question de « comment conserver les données à long terme », ce que Irys tente actuellement de répondre est une autre problématique plus complexe : lorsque les agents IA commencent à participer aux transactions sur la chaîne, à l'exécution automatisée et à la collaboration inter-protocoles, les données restent-elles simplement des objets de stockage statiques, ou doivent-elles devenir des ressources pouvant être appelées, vérifiées et participant à l'exécution de la logique sur la chaîne par l'IA ? Ce changement fait que le positionnement du marché d'Irys évolue progressivement d'une infrastructure de stockage vers une couche d'exécution des données IA.

Irys poursuit récemment la promotion de la Datachain IA et de la voie des données programmables

Le changement central d'Irys au cours de la dernière année est que sa narration est clairement passée d'une infrastructure de stockage traditionnelle à une infrastructure de données IA.

Début 2025, Irys a lancé un réseau de test Programmable Datachain destiné aux scénarios IA, et a commencé à mettre à jour sa feuille de route autour de l'infrastructure native IA, de l'IA vérifiable et de la capacité d'exécution des données sur la chaîne. L'accent mis par l'équipe n'est plus uniquement sur le téléchargement et la conservation à long terme des données, mais sur la capacité des données à devenir des ressources sur la chaîne pouvant être directement appelées, vérifiées et exécutées par des contrats intelligents.

C'est aussi là que réside la véritable importance du concept de « données programmables ».

Autrefois, les données sur la chaîne étaient principalement enregistrées et conservées, mais avec l'émergence des flux de travail IA, les données commencent à assumer davantage de fonctions. Si un agent IA veut participer à des transactions automatisées, à la génération de contenu, à la prise de décision d’état ou à la collaboration inter-protocoles, il doit accéder en temps réel à des données fiables, et déclencher l’action suivante en fonction des résultats de ces données. Cela signifie que la couche de données évolue d’un « stockage passif » vers une « exécution active ».

Ce que Irys souhaite promouvoir, c’est essentiellement une structure de données capable de participer aux flux de travail IA.

Ce changement de direction distingue également Irys des chaînes de stockage traditionnelles. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la capacité de stockage et la conservation à long terme, Irys met désormais davantage l’accent sur la capacité d’exécution des données, la vérifiabilité des données et la collaboration automatisée sur la chaîne.

Après l’expansion de la popularité des agents IA, le marché commence à se concentrer sur la capacité d’exécution des données

Après l’expansion de la popularité des agents IA, l’attention du marché sur l’infrastructure IA évolue de manière significative.

Au début de 2024, lors du premier cycle haussier de l’IA, le marché se concentrait principalement sur la capacité des modèles, la performance en inférence et la puissance GPU. Que ce soit NVIDIA, TSMC ou les géants du cloud, la logique centrale tournait autour de « l’expansion des besoins en entraînement IA ». Mais avec l’entrée progressive des agents IA et des flux de travail automatisés dans les scénarios sur la chaîne, les développeurs ont commencé à réaliser que la simple capacité des modèles IA ne suffisait pas pour supporter des flux de travail IA complexes.

Pour que les agents IA participent réellement aux tâches sur la chaîne, plusieurs questions clés doivent être résolues :

• La source des données est-elle fiable ?
• Les données peuvent-elles être vérifiées en temps réel ?
• L’IA peut-elle appeler des données inter-protocoles ?
• Les données supportent-elles la collaboration et l’exécution sur la chaîne ?

Cela signifie que la fusion entre IA et crypto évolue d’une « compétition de modèles » vers une « compétition de structures de données ».

Particulièrement dans des scénarios comme le trading automatisé, les marchés prédictifs, les réseaux de collaboration IA et les systèmes d’identité sur la chaîne, les données ne sont plus seulement des matériaux d’entrée, mais influencent directement les résultats d’exécution des agents IA. Si les données ne peuvent pas être vérifiées, tracées ou participent à la logique sur la chaîne, les agents IA risquent de rester au stade de la démonstration conceptuelle.

La capacité d’exécution des données qu’Irys met en avant est donc une réponse à cette évolution, réintégrant la discussion avec les développeurs. Par rapport aux flux de travail IA Web2 traditionnels, les scénarios IA sur la chaîne exigent une transparence accrue, une vérifiabilité et une capacité de collaboration inter-application, ce qui correspond à la direction que Irys cherche à explorer.

Pourquoi la notion de données programmables commence-t-elle à entrer dans la discussion de l’écosystème des développeurs ?

L’émergence de « données programmables » dans la discussion de l’écosystème des développeurs ne s’explique pas uniquement par une mise à jour conceptuelle, mais parce que les flux de travail IA deviennent de plus en plus complexes.

Auparavant, la compétition dans l’infrastructure blockchain tournait principalement autour de :

• l’efficacité du consensus
• la disponibilité des données
• la capacité de stockage
• la scalabilité

Mais avec l’expansion des scénarios IA, les développeurs ont commencé à réaliser que les données elles-mêmes doivent aussi posséder des capacités d’interaction renforcées.

Si un agent IA doit fonctionner sur le long terme, il doit accéder en continu aux données sur la chaîne et hors chaîne ; pour automatiser des tâches, il doit pouvoir juger de la véracité des données ; pour la collaboration entre agents, il faut que les données soient composables et synchronisées en état. Cela implique que les données ne sont plus simplement « lues », mais qu’elles entrent dans tout le processus d’exécution.

La voie des « données programmables » proposée par Irys vise fondamentalement à faire en sorte que les données participent à la logique des contrats intelligents, plutôt que de rester uniquement au niveau du stockage. Si cette approche se concrétise, la valeur de la couche de données ne se limitera plus à « stocker des informations », mais s’étendra à la crédibilité des flux de travail IA, à l’automatisation et à la collaboration inter-protocoles.

C’est aussi la raison pour laquelle de plus en plus de développeurs commencent à se concentrer à nouveau sur la problématique des structures de données.

Une évolution importante dans le secteur de l’infrastructure IA est que le marché commence à réévaluer : à l’avenir, ce dont les applications IA ont réellement besoin, ce ne sont pas seulement des modèles et de la puissance de calcul, mais de nouvelles structures d’exécution des données.

Les changements dans la direction concurrentielle d’Irys face à Arweave et Celestia

La direction concurrentielle d’Irys est désormais nettement différente de celle des chaînes de stockage traditionnelles et des projets modulaires de DA.

Auparavant, le marché considérait souvent Irys et Arweave comme étant sur la même voie, car tous deux impliquaient le stockage de données et la structure de données sur la chaîne. Mais à mesure qu’Irys renforce sa voie Datachain IA, sa logique concurrentielle s’éloigne de l’infrastructure de stockage traditionnelle.

Arweave privilégie le stockage à long terme, Celestia se concentre sur la couche modulaire de DA, et des projets comme EigenDA ou Avail mettent l’accent sur la disponibilité des données pour Rollup. En comparaison, Irys met désormais davantage l’accent sur :

• l’appel de données IA
• la capacité d’exécution des données
• la vérifiabilité IA
• l’automatisation des flux de travail sur la chaîne

Cette différence indique qu’Irys cherche à s’insérer dans une infrastructure davantage orientée IA-native.

Particulièrement après l’expansion continue de la popularité des agents IA, le marché commence à rediscuter : à l’avenir, l’IA aura-t-elle besoin d’une couche d’exécution de données indépendante ? Si les flux de travail IA deviennent de plus en plus dépendants de la vérification et de la collaboration automatisée sur la chaîne, les structures traditionnelles de stockage ou de DA pourraient ne pas suffire, ce qui explique aussi l’intérêt croissant pour la voie d’Irys.

Mais il existe aussi des défis.

Irys est encore à un stade très précoce, et il reste à voir si la Datachain IA pourra réellement former un écosystème indépendant, ce qui nécessite davantage de validation par des développeurs et des applications concrètes. Par rapport aux projets de stockage et de DA matures, la couche d’exécution des données IA est encore une nouvelle direction en exploration sur le marché.

Pourquoi les flux de travail IA sur la chaîne nécessitent-ils une nouvelle infrastructure de données ?

L’augmentation de la complexité des flux de travail IA sur la chaîne constitue un contexte clé pour la relance du secteur de l’infrastructure de données IA.

Beaucoup de projets IA + Crypto restent encore au stade conceptuel, mais avec l’expansion des agents IA qui tentent d’automatiser le trading, la gouvernance et la collaboration sur la chaîne, le marché doit faire face à une question essentielle : comment faire fonctionner l’IA sur la chaîne de manière sûre, transparente et vérifiable ?

Pour les scénarios IA sur la chaîne, seules les capacités de modèles ne suffisent pas, la capacité d’exécution et de vérification des données est tout aussi cruciale.

Particulièrement dans des scénarios comme le trading automatisé, l’analyse sur la chaîne, la collaboration multi-agent et le contenu piloté par IA, l’IA doit accéder en temps réel à l’état de la chaîne, vérifier la véracité des données et exécuter des logiques complexes. Cela implique que, à l’avenir, la demande pour la couche de données dans les flux de travail IA sur la chaîne sera probablement bien supérieure à celle des applications DeFi traditionnelles.

Irys insiste actuellement sur la Datachain IA, qui vise fondamentalement à devenir une couche de collaboration des données dans ces flux de travail IA.

Selon les données précédemment divulguées par Irys, le réseau a traité plus de 600 millions de transactions de données, couvrant plus de 4 millions de portefeuilles actifs. Bien que ces chiffres ne suffisent pas encore à prouver que la Datachain IA a formé un écosystème mature, ils indiquent au moins qu’Irys dispose d’une infrastructure opérationnelle à une certaine échelle.

Par ailleurs, en 2025, Irys a réalisé une levée de fonds de 10 millions de dollars lors d’un tour de série A, avec des investisseurs tels que CoinFund, Hypersphere, Amber Group, Breed VC et WAGMI Ventures. L’infrastructure de données IA est encore à ses débuts, mais les fonds institutionnels ont déjà commencé à anticiper le potentiel de la convergence « IA + couche de données ».

Ce que le marché regarde réellement, ce n’est pas seulement si Irys peut stocker des données, mais si à l’avenir, les flux de travail IA auront réellement besoin d’une nouvelle structure d’exécution des données sur la chaîne.

Les risques que le marché commence à surveiller après la compétition accrue dans la couche de données IA

Bien que la narration autour de l’infrastructure de données IA commence à s’étendre, les divergences d’opinion sur cette voie sont également évidentes.

Actuellement, la compétition dans le secteur IA + crypto est très féroce, avec des projets comme Arweave, Celestia, EigenDA, Filecoin et Avail qui tentent d’entrer dans la voie de l’IA et de la couche de données. Par ailleurs, il manque encore une application killer à grande échelle dans ce domaine, la majorité des agents IA et des scénarios d’automatisation sur la chaîne étant encore en phase expérimentale.

Cela signifie que l’attention du marché sur Irys reste principalement axée sur « les attentes pour l’infrastructure future », plutôt que sur une commercialisation mature.

La plus grande divergence actuelle ne concerne pas si l’IA a besoin d’une couche de données, mais si la logique de flux de travail IA sur la chaîne nécessite réellement une couche d’exécution de données indépendante.

Les optimistes pensent qu’avec l’augmentation de la complexité des agents IA et des flux de travail automatisés, les structures de données statiques traditionnelles ne suffiront plus, et la capacité d’exécution des données pourrait devenir un point clé de compétition pour la prochaine étape de l’infrastructure IA.

Les pessimistes, eux, estiment que la majorité des agents IA manquent encore de besoins utilisateurs réels, et que la fusion IA + crypto n’a pas encore abouti à une application à grande échelle, ce qui pourrait faire que la Datachain IA reste au stade conceptuel.

Ces divergences expliquent aussi pourquoi Irys reste un projet à forte volatilité et à attentes élevées.

Après le déploiement du mainnet, Irys pourra-t-il étendre l’impact de l’écosystème IA ?

La capacité d’Irys à réellement étendre son influence dépendra principalement de l’adoption par l’écosystème du mainnet et des développeurs.

Pour un projet d’infrastructure, la narration peut attirer une attention à court terme, mais la valeur à long terme dépend finalement de l’écosystème de développeurs et de la demande réelle d’applications. La voie des données programmables d’Irys doit encore faire ses preuves : les développeurs construiront-ils réellement des applications autour de la Datachain IA ?

Après 2026, Irys continue à mettre à jour son GitHub avec IrysVM, une architecture multi-comptes et l’infrastructure Bundler, ce qui indique que le projet commence à passer d’une simple narration à un développement d’outils fondamentaux.

Si à l’avenir, les agents IA et les flux de travail automatisés sur la chaîne continuent de s’étendre, la demande pour la vérification et l’exécution des données pourrait effectivement augmenter. Mais en revanche, si l’engouement pour l’IA + crypto diminue ou si les développeurs continuent d’utiliser des solutions existantes combinant stockage et contrats intelligents, la voie différenciée d’Irys pourrait également s’affaiblir.

Ainsi, le véritable défi d’Irys n’est pas seulement de proposer le concept de « données programmables », mais de faire en sorte que les données entrent réellement dans le flux de travail des développeurs et dans les scénarios IA sur la chaîne.

Résumé

Le changement de trajectoire d’Irys au cours de la dernière année reflète essentiellement une évolution dans la priorité du marché de l’infrastructure IA.

Autrefois, le marché se concentrait principalement sur le stockage et la disponibilité des données, mais avec l’expansion des agents IA et des flux de travail automatisés sur la chaîne, la capacité d’exécution, de vérification et de collaboration des données commence à devenir un sujet central dans la discussion des développeurs.

La voie d’Irys, renforcée par sa Datachain IA et ses données programmables, cherche à s’inscrire dans cette nouvelle direction.

À court terme, le secteur de l’infrastructure de données IA reste encore à ses débuts, avec un écosystème de développeurs, des besoins concrets et une échelle de flux de travail IA à confirmer. À long terme, si les agents IA évoluent réellement d’outils d’interaction à des acteurs d’exécution sur la chaîne, la couche de données pourrait devenir une étape clé de la compétition dans l’infrastructure IA de la prochaine phase.

FAQ

Que signifie la donnée programmable d’Irys ?

La donnée programmable d’Irys désigne des données sur la chaîne pouvant non seulement être stockées, mais aussi appelées, vérifiées et participant à l’exécution automatisée et aux flux de travail IA sur la chaîne.

Pourquoi Irys insiste-t-elle sur la Datachain IA ?

Irys met en avant la Datachain IA principalement parce que, suite à l’expansion des agents IA et des scénarios d’automatisation sur la chaîne, le marché commence à se concentrer sur la capacité d’exécution et de vérification des données.

Quelle différence entre données programmables et stockage décentralisé traditionnel ?

Les données programmables ne se limitent pas à leur stockage, elles peuvent aussi participer à la logique sur la chaîne, à l’appel IA et à l’automatisation des tâches.

Quelles différences entre Irys, Arweave et Celestia ?

Irys met davantage l’accent sur l’appel de données IA, la capacité d’exécution, la vérifiabilité IA et l’automatisation des flux de travail sur la chaîne, tandis qu’Arweave privilégie le stockage à long terme, et Celestia la couche modulaire de disponibilité des données.

Quels sont les principaux risques actuels dans la compétition pour l’infrastructure de données IA ?

Le principal risque est que, étant encore à un stade précoce, la Datachain IA doit encore prouver qu’elle peut former un écosystème indépendant, ce qui nécessite davantage de validation par des développeurs et des applications concrètes.