Titre original : une année dans l’économie des agents : la vérité inconfortable

Auteur original : @13yearoldvc

Traduction : Peggy

Note de l’éditeur : cet article offre une perspective relativement calme de la part d’un constructeur : au cours de l’année écoulée, les paiements par agent sont devenus une narration à la mode dans le croisement entre IA, paiements et cryptomonnaies, avec des entreprises comme Stripe, Visa, Coinbase, Google qui s’y positionnent. Concepts comme micro-paiements en stablecoins, x402, règlement intermachines, commerce électronique par agent, etc., gagnent en popularité. Mais après avoir réellement lancé des produits, rencontré commerçants et développeurs, l’auteur constate que les besoins réels n’ont pas encore émergé à grande échelle.

L’article décompose plusieurs scénarios typiques : le shopping par agent n’est pas forcément meilleur que le commerce traditionnel dans la plupart des catégories, car les utilisateurs ont toujours besoin d’images, de comparaisons et de navigation ; le paiement via API machine semble adapté aux micro-paiements en stablecoins, mais la majorité des développeurs ont déjà résolu cela via abonnements, recharges de points et systèmes de facturation existants ; le paiement entre agents, bien qu’étant une vision à long terme, reste à un stade précoce, avec peu de volume réel.

En revanche, la finance par agent est l’une des rares directions où la demande existe déjà. Les fonds, équipes de trésorerie et utilisateurs DeFi paient déjà pour des outils financiers, et l’IA peut apporter des capacités concrètes comme la surveillance en temps réel ou la gestion automatique de portefeuille. Mais ce marché est également plus favorable aux institutions traditionnelles déjà titulaires de licences, conformes et avec une base client.

La conclusion de l’auteur est : ce qui manque réellement à l’économie des agents, ce n’est pas une simple couche de paiement, mais une capacité de coordination plus complexe — comment faire collaborer agents et humains, vérifier l’accomplissement des tâches, et régler les résultats. Le paiement n’est qu’un aspect. Pour les géants, anticiper cette évolution est une stratégie défensive ; pour les startups, l’enjeu crucial est de trouver un marché déjà existant.

Voici le texte original :

Au cours de l’année écoulée, j’ai travaillé à construire l’infrastructure de l’économie des agents, tout en échangeant avec des équipes de Stripe, Visa, Coinbase, Google et de dizaines de startups qui développent des activités autour des agents. J’ai analysé ce domaine, lancé des produits, et tenté d’identifier un marché véritable.

Mais la réalité est : la demande réelle n’est pas encore apparue. Pour les startups souhaitant entrer dans ce secteur, il subsiste de nombreux problèmes structurels.

Le mois dernier, Stripe a lancé 288 nouveaux produits lors de la conférence Sessions, et la consultation de la documentation sur les agents approche 40 % du total des lectures. Son marché commercial d’agents compte plus de 1000 commerçants. Mais lors de l’événement, seuls quelques agents ont été enregistrés et ont réalisé des transactions.

Visa indique que leur jeton d’agent nécessite entre 3 et 9 mois d’approbation KYC, et que pour y accéder, une entreprise doit généralement avoir un chiffre d’affaires annuel d’au moins 250 millions de dollars. Aujourd’hui, seules des entreprises comme Amazon ou Walmart peuvent compléter toute la chaîne de vérification d’identité.

Coinbase a rapporté qu’en avril, 69 000 agents actifs et 165 millions de transactions étaient enregistrés sur x402. Mais une analyse indépendante montre qu’en réalité, le volume quotidien est d’environ 17 000 dollars, dont la moitié reste des transactions de test (CoinDesk, mars 2026).

Ce que nous avons appris en construisant shop.fast.xyz

Agent vers commerçant, c’est-à-dire commerce par délégation

Nous avons créé shop.fast.xyz pour valider positivement le commerce par délégation. Des produits réels, des commerçants réels, des transactions réelles.

Mais pour la plupart des catégories de produits, l’expérience d’achat IA est nettement inférieure à celle du commerce traditionnel. Lorsqu’on achète des vêtements, des appareils électroniques ou des meubles, les utilisateurs veulent voir des images, comparer des options, faire défiler. La conversation avec un chatbot est en fait une régression : on remplace une interface visuelle riche par une simple discussion textuelle. L’achat humain commence par la vue.

L’agent a bien performé là où on pensait que c’était le plus difficile. Il comprend ce que veut l’utilisateur, et gère bien des demandes du type « ressemble à ceci, mais moins cher ». La couche modèle est efficace. Mais il ne peut pas remplacer l’expérience « voir dix produits en même temps, puis en choisir un ». La discussion peut intégrer un carrousel ou une présentation interactive, mais à ce stade, on reconstruit une interface e-commerce dans la fenêtre de chat. Pour des scénarios d’achat nécessitant une comparaison visuelle, nous n’avons pas encore trouvé de réponse convaincante pour expliquer pourquoi une interface de chat serait meilleure qu’un site e-commerce traditionnel.

Nous voyons effectivement un besoin côté commerçant, mais il est davantage défensif. Les commerçants veulent que leur boutique soit consultable par agent, non parce qu’il y a déjà beaucoup de consommateurs qui achètent via agent, mais parce qu’ils craignent qu’à terme, si l’agent devient le canal principal, ils soient laissés pour compte. C’est ce qu’on appelle une opportunité d’Agentic Engine Optimization (Optimisation du moteur agentique), mais elle est encore à l’état de « mieux » plutôt que « essentiel ». Les commerçants se préparent à une vague encore à venir.

Le commerce conversationnel peut vraiment améliorer l’expérience dans des scénarios à haute fréquence, faible coût décisionnel, où l’utilisateur sait déjà ce qu’il veut. L’exemple le plus clair est la commande. Le marché est suffisamment grand, la fréquence suffisamment élevée, la décision suffisamment rapide, par exemple « commande-moi un pad thaï dans le restaurant préféré ». Dans ce contexte, l’agent conversationnel pourrait l’emporter. Mais les principales plateformes de livraison n’ouvrent pas leur API. La seule voie est l’utilisation informatique, c’est-à-dire faire que l’IA manipule l’application comme un humain, via la vision. Ce processus est lent, fragile, et pour un déjeuner à 15 dollars, le coût de raisonnement n’est pas justifié.

Une autre opportunité concerne les boutiques en ligne très complexes, où les utilisateurs rencontrent de véritables douleurs : remises multiples, codes promo, points de fidélité, processus de paiement chaotique. Un agent capable de comprendre « utilise-moi le coupon, déduit mes points, trouve la livraison la moins chère, et effectue l’opération dans ma langue » pourrait simplifier une expérience d’achat déjà dégradée. Cela est particulièrement crucial pour les personnes âgées, non natif, ou lors d’achats transrégionaux ; ou dans des scénarios très spécifiques où les besoins sont très niche et complexes.

Mais ces deux opportunités nécessitent une capacité de distribution B2C énorme. Vous luttez pour l’entrée dans l’écosystème de DoorDash ou Amazon. La capacité de distribution à grande échelle est un avantage des géants existants. L’offre côté supply des modèles par agent est prête, mais la demande est limitée par l’expérience utilisateur et les canaux de distribution, et beaucoup d’infrastructures de base ne peuvent pas résoudre ces deux problèmes.

Ce que nous avons appris dans x402 et MPP

Agent vers Web/API, c’est-à-dire commerce machine

Nous avons échangé avec une dizaine de développeurs sur leurs besoins réels en paiements. Leurs modèles sont presque tous identiques : aujourd’hui, l’utilisation des API d’agents concerne principalement la consommation récurrente, comme la puissance de calcul, l’inférence, ou les sources de données. Les développeurs ont déjà des abonnements, des clés API, des comptes liés, et des relations de facturation avec des fournisseurs de services principaux.

L’argument typique pour le paiement en stablecoin est : le coût minimum effectif pour une carte de crédit sur Stripe est d’environ 2,9 % plus 30 cents, ce qui rend les appels API inférieurs à 1 dollar non rentables. Mais dans le contexte actuel de faibles volumes, la recharge de points résout ce problème. Les développeurs rechargent leur compte à l’avance, et ce problème disparaît.

Le problème plus profond concerne le marché des fournisseurs. La plupart des grandes SaaS ne veulent pas offrir un accès API fragmenté à quelques centimes. Leur modèle commercial repose sur des contrats d’entreprise à long terme. Les entreprises dépendant de gros engagements résistent à de nouvelles tarifications qui contournent ce modèle.

Le commerce machine est structurellement un marché de longue traîne. Il sert de petites services, sources de données verticales, développeurs indépendants, serveurs MCP, etc. Les protocoles comme MPP ou x402 conviennent parfaitement à ce segment. Mais par définition, c’est un marché pour des utilisateurs aux besoins spécialisés ; et les développeurs sont historiquement parmi les moins disposés à payer.

Lors du lancement de Stripe Projects, 32 partenaires fournisseurs ont été intégrés, dont Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, etc., couvrant la majorité des services essentiels pour le développement et le déploiement logiciel, accessibles via le système de facturation existant. La couche technologique des développeurs est déjà bien couverte. La nouvelle opportunité de paiement concerne tout ce qui se trouve en dehors de ces 30 principaux fournisseurs : elle existe réellement, mais son échelle est naturellement inférieure à celle des grands marchés évoqués.

L’accès au contenu suit la même logique. Les agents crawlers et résument déjà des articles, et les éditeurs commencent à réagir. Mais lorsque la monétisation du contenu atteindra une échelle significative, elle passera probablement par des CDN déjà présents entre éditeurs et internet, comme Cloudflare qui a lancé un outil d’audit IA, ou par des accords de licence en masse entre éditeurs et laboratoires d’IA. Les infrastructures profiteront à ceux qui ont déjà une capacité de distribution.

Ce que nous avons appris dans le paiement entre agents

Le commerce entre agents est une vision à long terme, mais reste presque entièrement théorique. Aucun volume significatif n’a encore été réalisé. La partie réellement difficile est en cours de développement par diverses startups, notamment la découverte d’agents, la confiance, la négociation des termes, et la résolution des litiges.

Une fois cette structure de transaction réellement formée, elle sera très différente des systèmes de paiement actuels. Les deux parties n’auront pas d’identités humaines ; la latence sera inférieure à une seconde ; le montant pourra varier de quelques fractions de cent à plusieurs millions de dollars ; et il impliquera des règlements multi-parties, plutôt qu’un modèle bilatéral classique. Lorsqu’elle se concrétisera, cette nouvelle forme de transaction explosera à grande vitesse et à grande échelle.

C’est un pari à long terme sur une infrastructure de règlement dédiée, et ce pari est réel. Mais « pari à long terme réel » et « marché actuel » ne sont pas la même chose. Nous avons été parmi ceux qui ont affirmé pendant plusieurs mois que ce marché arriverait, et avons construit ces dernières années toute une infrastructure, y compris notre réseau distribué. Théoriquement, il pourrait atteindre plus d’un milliard de TPS, avec une latence inférieure à 50 ms, et une cohérence moyenne de 10 ms. Mais il faut revenir à la réalité du marché actuel.

Ce que nous avons appris dans la finance par agent

C’est probablement la seule catégorie où la demande réelle existe déjà. Les clients existent, et paient déjà. Les gestionnaires de fonds, équipes de trésorerie et utilisateurs DeFi dépensent déjà pour des outils financiers. Intégrer l’IA dans leurs workflows est une évolution naturelle du produit.

La finance par agent créera aussi de nouveaux comportements. Un agent capable de surveiller et de rééquilibrer en temps réel des centaines de positions pourra fonctionner d’une manière impossible à reproduire manuellement. Il y a une véritable amélioration des capacités, pas seulement une automatisation.

Le défi réside dans la dynamique concurrentielle. Le secteur financier est fortement réglementé et dépend de relations établies. Les institutions existantes détiennent licences, infrastructures conformes et relations clients. Les startups peuvent pénétrer des niches moins réglementées, comme la DeFi, ou cibler des domaines où les acteurs traditionnels sont plus lents, ou où l’IA peut créer de nouvelles capacités que les géants ne possèdent pas encore. Mais, dans l’ensemble, cette dynamique est plus favorable aux acteurs établis, car il est plus facile d’ajouter l’IA à des produits et clients existants que de partir de zéro.

Résumé honnête

Alors, pourquoi tout le monde continue-t-il à s’y engager ? Deux raisons.

La première, c’est l’incitation. Les grandes entreprises ont des flux de trésorerie suffisants pour parier sur un avenir qui prendra des années à se réaliser. Pour elles, entrer cinq ans plus tôt ne coûte qu’un petit point de pourcentage ; mais attendre un an de plus peut être catastrophique. Elles doivent donc s’engager.

La seconde, c’est l’aveuglement cognitif. Quand votre activité est le paiement, chaque problème semble être un problème de paiement. L’économie des agents nécessite une couche de paiement, donc tout le monde construit cette couche.

Mais le paiement n’est qu’une partie d’un problème plus vaste. La vraie difficulté n’est pas de faire circuler l’argent entre agents, mais de coordonner le travail entre agents et humains, de vérifier l’accomplissement des tâches, et de régler les résultats. Le paiement n’est qu’un aspect du règlement. Le règlement n’est qu’un aspect de la coordination. Et la coordination est le vrai enjeu.

Une coordination à grande échelle engendrera naturellement un besoin de mécanismes de règlement. Le paiement deviendra un instrument dans cette symphonie, mais pas l’œuvre elle-même. Les entreprises qui résoudront réellement la coordination intégreront le paiement, plutôt que de le laisser être absorbé par des géants du paiement.

La majorité des géants actuels construisent une vision défensive d’un futur « commerce machine à grande échelle ». Pour eux, la chronologie n’est pas cruciale, car ils disposent d’un runway quasi infini.

Mais les startups n’ont pas cette chance. Nous devons identifier où se trouve réellement le marché aujourd’hui. Nous ne pouvons pas attendre que la vague arrive.

Une année de construction nous a menés dans une direction inattendue. Il y a effectivement de l’activité, une croissance rapide, et un service insuffisant. Elle existe en dehors des quatre catégories que nous avons analysées.

[ lien vers l’original ]

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