Dragonfly Partners : La plupart des agents ne pratiquent pas le trading autonome, comment les paiements en cryptomonnaie peuvent-ils s’imposer ?

Auteur : Robbie Petersen, associé junior de Dragonfly

Compilé par : Gu Yu, ChainCatcher

Dès qu'un nouveau récit émerge dans le débat public, les arguments dominants sont simplifiés pour devenir plus facilement acceptables par le public. Intuitivement, en l'absence de preuves empiriques quant à l'avenir, la provocation s'avère plus susceptible de porter ses fruits qu'une analyse approfondie.

Les discussions récentes autour du « commerce par agents » ne font pas exception. Un consensus se dégage sur le marché : le nombre d’agents explose ; ces agents doivent effectuer des transactions ; ils ne peuvent pas détenir de comptes bancaires mais peuvent utiliser des portefeuilles électroniques ; les réseaux de cartes bancaires prélèvent des frais de 2 à 3 % ; par conséquent, les stablecoins sont gagnants.

Ce raisonnement présente des failles à plusieurs niveaux. Les agents peuvent détenir des comptes bancaires dans le cadre des opérateurs financiers. De plus, les frais de 2 à 3 % reflètent le risque de crédit et le risque de fraude, que la blockchain ne permet pas d'éliminer.

Cependant, le débat sur « quel mode de paiement s'imposera ? » repose en réalité sur un postulat qui a été largement négligé dans la discussion :

La plupart des agents vont-ils réellement s'engager dans des transactions ?

L'ampleur de l'économie d'agents sera massive, mais la proportion d'agents qui participent réellement à des transactions ne sera probablement pas aussi élevée.

L'économie d'agents ressemble davantage à un organigramme qu'à un marché.

L'intelligence artificielle est fondamentalement une technologie d'automatisation. Elle peut accomplir certaines tâches, comme la recherche, l'agrégation et la synthèse, plus efficacement que les humains. Les agents sont des dérivés opérationnels de l'intelligence artificielle. Ils ne se contentent pas de produire des résultats ; ils effectuent des actions concrètes.

L'hypothèse implicite de toute la théorie du commerce entre agents est que l'exécution a un coût. Autrement dit, pour la plupart des tâches, les agents doivent engager des dépenses pour acquérir de manière autonome des ressources externes, payer les frais de calcul et de données en fonction de leur utilisation, et interagir avec d'autres agents en tant qu'entités économiques indépendantes.

Cela contredit fondamentalement l'application concrète des agents.

De manière générale, le déploiement d'agents se divise en deux catégories : les agents commerciaux, déployés pour le compte d'entreprises, et les agents destinés aux consommateurs, qui améliorent notre vie personnelle. Pour différentes raisons, il est peu probable que ces deux types d'agents effectuent des transactions de manière autonome.

Les agents commerciaux sont une évolution inévitable du SaaS

L'idée d'agents commerciaux est une évolution inévitable du SaaS. Ils ne se contentent pas d'améliorer les flux de travail ; ils les remplacent. De même que plus de 95 % des dépenses logicielles proviennent des entreprises et des gouvernements, plus de 95 % des applications d'agents à grande échelle seront probablement déployées au sein d'organisations similaires.

Voici la première subtilité que la théorie dominante actuelle du commerce par agents néglige : la grande majorité de la demande d’agents ne concerne pas la réservation de vols pour les consommateurs, mais leur déploiement hiérarchique au sein des entreprises. Plus important encore, les agents qui automatisent l’exécution de tâches au sein d’organisations fermées diffèrent fondamentalement des agents opérant comme des entités économiques indépendantes.

Prenons l'exemple des commerciaux. Ils se connectent aux systèmes CRM, recherchent des clients potentiels, rédigent des argumentaires marketing personnalisés et assurent le suivi. Ils n'effectuent pas de dépenses de manière autonome et n'interagissent pas avec des agents externes d'autres entreprises. Ils se contentent d'exécuter une tâche – le développement des ventes – au sein d'un environnement fermé et de l'automatiser.

Intuitivement, cette situation s'applique à presque toutes les fonctions organisationnelles. Les agents financiers auditent et vérifient les dépenses ; les agents comptables enregistrent les écritures comptables, rapprochent les comptes et établissent des rapports ; les agents juridiques examinent les contrats et identifient les exceptions ; les développeurs écrivent du code.

Dans la quasi-totalité des cas d'utilisation, les agents n'effectuent pas de dépenses et ne disposent d'aucune autorisation de dépenser. Leur déploiement s'effectue de manière hiérarchique, au sein d'un environnement organisationnel contrôlé et doté de mécanismes de gestion des permissions.

Même si les utilisateurs doivent interagir entre organisations et payer pour leurs appels d'API ou leurs données, ces coûts ne se traduisent pas nécessairement par des paiements automatiques de leur part. Les coûts liés à l'utilisation peuvent être pris en charge par l'éditeur du logiciel. C'est ainsi que fonctionnent les plateformes logicielles d'entreprise. Les fournisseurs de plateformes négocient des partenariats personnalisés avec les fournisseurs de données, les fournisseurs de services de calcul et d'autres partenaires d'infrastructure, intégrant l'accès aux coûts de la plateforme et les présentant comme un élément unique et global.

De plus, ils y parviennent grâce à des coûts unitaires qu'aucun acteur isolé ne pourrait reproduire de manière autonome. Les ressources de calcul sont acquises via des accords de capacité réservée avec AWS, Azure ou GCP. La tarification de l'inférence des modèles repose sur des contrats de gros avec des entreprises comme Anthropic, OpenAI ou Google. L'augmentation des données est réalisée par des fournisseurs tels que Bombora ou Clearbit. L'ensemble de ces éléments est négocié et abstrait au préalable.

Autrement dit, les 40 000 appels API, inférences de modèles et requêtes de données effectués par les agents ne génèrent pas 40 000 paiements, mais une seule facture. La granularité de la consommation n'a jamais correspondu à celle du règlement, et les entreprises peuvent préférer conserver cet état de fait.

Les agents de consommateurs coordonneront les actions, mais ne consommeront pas.

Si les agents commerciaux ne peuvent pas effectuer de transactions autonomes parce que les entreprises ne le permettent pas, les agents de consommateurs ne le feront pas non plus parce que les gens ne le souhaitent pas.

Un exemple souvent cité par les partisans du commerce intelligent : vous laissez votre agent réserver un voyage à Tokyo. Il recherche des centaines d’hôtels, compare les avis, consulte votre calendrier et tient compte de vos préférences. Puis, il réserve automatiquement une chambre. Vous n’avez rien à faire. Bien entendu, les promoteurs de ce modèle commercial basé sur les agents étendront cette expérience utilisateur à presque tous les secteurs de la consommation, de l’alimentation aux articles ménagers en passant par les vêtements, et bien d’autres encore.

Le problème, c'est que les préférences ne sont pas figées. Elles se manifestent dans le comportement de choix lui-même. Lorsque vous réservez un hôtel, vous ne cherchez pas seulement l'hébergement le moins cher. Vos décisions reflètent votre humeur, le contexte, votre tolérance au risque et d'autres facteurs qualitatifs dont vous n'avez peut-être même pas conscience avant d'examiner les différentes options.

En pratique, les agents immobiliers effectuent des recherches, posent des questions complémentaires et présentent des options. Vous consultez des photos, vous renseignez sur les environs et lisez éventuellement des avis. Vous faites ensuite votre choix et autorisez l'agent à utiliser les informations de carte bancaire enregistrées pour le paiement. Autrement dit, l'agent n'est qu'un assistant de recherche, et non une entité économique indépendante.

Hormis certains achats récurrents prévisibles, cette expérience utilisateur devrait rester globalement la même dans tous les secteurs de la consommation, car les décisions des consommateurs reposent rarement uniquement sur le prix. L'économie de consommation tout entière est fondée sur la différenciation des produits. Qu'il s'agisse de vêtements, d'hôtels, d'articles pour la maison ou de produits alimentaires, le processus de décision implique une multitude de facteurs qualitatifs, qui non seulement ne peuvent être appréhendés par les agents, mais surtout qui sont inhérents au processus de recherche de l'utilisateur lui-même.

Les agents joueront un rôle de coordination essentiel lors de la phase de découverte, mais aux moments critiques, ils redonneront le pouvoir de décision aux humains. Sémantiquement, il ne s'agit pas de commerce par agents, et cela ne nécessite pas non plus la mise en place de nouveaux canaux de paiement.

Le véritable avantage des paiements en cryptomonnaie : les agents ascendants

Bien que ces deux types d'agents puissent représenter plus de 95 % des déploiements d'agents au cours des cinq prochaines années, il existe un troisième type qui mérite d'être mentionné.

Ces derniers mois, un nouveau type d'agent ascendant a émergé. Portés par le phénomène OpenClaw, ces agents appartiennent à une catégorie fondamentalement différente. Contrairement aux agents commerciaux et grand public mentionnés précédemment, ce sont des acteurs véritablement autonomes, indépendants de toute entité organisationnelle. Ces agents nécessitent des paiements effectifs, dont la granularité et la fréquence sont telles que l'autorisation manuelle devient impraticable. Bien que l'économie des agents ascendants soit actuellement modeste, elle devrait connaître une croissance rapide avec l'apparition de nouveaux cas d'usage imprévus.

C’est donc uniquement dans ce contexte très précis que le débat sur la meilleure infrastructure sous-jacente pour les paiements en cryptomonnaies ou les réseaux de cartes devient pertinent. Si tous mettent en avant des arguments techniques pour justifier la supériorité des paiements en cryptomonnaies, je pense que la véritable raison de leur succès final réside ailleurs : l’absence de demande d’autorisation.

Aujourd'hui, la réalité est qu'aucune des deux méthodes de paiement n'est techniquement optimisée pour le commerce par agents. Si la blockchain offre théoriquement une meilleure rentabilité pour les micropaiements, elle manque de mécanismes de vérification d'identité et d'évaluation des risques – des facteurs essentiels qui pourraient s'avérer particulièrement importants à l'ère des agents. De plus, bien que le règlement instantané soit souvent évoqué, il signifie simplement que les transactions frauduleuses seront immédiatement traitées sur la blockchain. À l'inverse, les réseaux de cartes bancaires disposent de schémas de fraude complexes et d'identifiants tokenisés que les agents peuvent exploiter, mais ces outils sont conçus à partir de comportements humains et ne peuvent être directement transposés aux transactions autonomes des agents. Enfin, pour les transactions transfrontalières, les agents seront également soumis aux délais de règlement imposés par les réseaux de cartes bancaires.

Paradoxalement, si les méthodes de paiement en cryptomonnaie peuvent devenir l'infrastructure par défaut pour ces agents, c'est peut-être parce que la blockchain est ouverte, sans autorisation et non réglementée.

C’est là son principal atout structurel. Si je pense que les réseaux de cartes bancaires existants, comme Visa et Mastercard, continueront de s’adapter grâce à des initiatives telles que Visa Intelligence Commerce et AgentPay de Mastercard, il n’en reste pas moins qu’il s’agit de sociétés cotées en bourse qui doivent se conformer aux réglementations, répondre aux exigences d’accès des clients et collaborer avec des partenaires financiers institutionnels. La blockchain, quant à elle, ne présente aucune de ces contraintes. N’importe qui peut développer sur la blockchain, n’importe quel agent peut effectuer des transactions, et aucune autorisation n’est requise.

L'intuition nous dit que les catégories émergentes et expérimentales se développeront là où les frictions seront minimales.

Le goulot d'étranglement n'est pas l'infrastructure, mais nous-mêmes.

Cependant, la question à plus long terme est de savoir comment la rapidité de ce développement expérimental peut, à terme, avoir un impact plus important. L'économie des agents ascendante ne se généralisera que lorsque les organisations d'agents autonomes seront nettement supérieures aux organisations humaines optimisées par des agents ; cet avantage ne sera pas négligeable, mais suffisamment significatif pour que les restrictions humaines descendantes imposées aux agents deviennent un désavantage concurrentiel. À ce moment-là, les agents ne seront plus de simples exécutants automatisés de tâches humaines dans des environnements fermés, mais deviendront les organisations elles-mêmes.

Cependant, nous sommes peut-être encore loin de cet avenir. Le goulot d'étranglement ne résidera pas dans la technologie elle-même. En réalité, ce qui est peut-être véritablement « inadapté aux machines », ce ne sont pas les systèmes de paiement eux-mêmes, mais tout ce qui n'est pas conçu pour une économie d'agents autonomes : les cadres réglementaires, les pratiques bureaucratiques institutionnelles, les structures juridiques et l'inertie sociale qui entoure la prise de décision humaine. Ces contraintes ont des implications bien plus profondes que n'importe quel détail technique de l'infrastructure de paiement. Malheureusement, les mises à jour de protocoles ne peuvent résoudre ces problèmes.

L'économie des agents sera d'une ampleur considérable, la majeure partie des transactions étant facturée mensuellement.