La première fois que j'ai parlé avec un agent d'IA capable de tenir sa propre conversation, je ne savais pas si je devais rire ou pleurer. L'expérience était à la fois exaltante et perturbante, comme voir un tout-petit faire ses premiers pas - maladroits, certes, mais pleins d'un potentiel débridé. Ce n'était plus seulement un chatbot. Cette chose a fait quelque chose : elle a raisonné, pris des décisions et participé activement à notre monde. Les lignes entre l'humain et la machine se sont estompées, et cela ressemblait à se tenir au bord de quelque chose d'extraordinaire, quelque chose de terrifiant de nouveau.

Sam Altman d'OpenAI parle de l'arrivée de l'AGI d'ici 2025, tandis que Dario Amodei d'Anthropic le voit d'ici 2026 - pourtant, alors que je suis assis ici, je me demande : assistons-nous déjà à son commencement ?

Ce n'est plus une prédiction future, mais quelque chose qui prend déjà forme, se faufilant discrètement dans les endroits les plus improbables. Les agents sont là, et ils tournent déjà en rond autour de nos attentes.

J'ai passé des mois - et, honnêtement, plus de nuits tardives que je ne voudrais l'admettre - plongé dans ce paysage numérique en évolution. J'ai vu comment les agents d'IA ont commencé en tant qu'assistants simplistes, nous aidant à accomplir des tâches telles que répondre aux e-mails ou écrire du code, puis évoluant en entités autonomes, capables de prendre des décisions, d'effectuer des actions et, le plus choquant, de créer des choses. L'art, la finance, la conversation - tout est entre les mains d'algorithmes apprenant à prospérer de manière autonome.

Je les ai vus développer des personnalités, faisant preuve d'humour et de charme pour construire des communautés en ligne. Je les ai vus plonger dans des plateformes de finance décentralisée, non pas seulement en tant que participants passifs, mais en tant qu'agents actifs et innovants influençant des économies entières sans même une main humaine sur le volant. Dans cette ère étrange et palpitante, il est impossible d'ignorer le fait que nous passons de l'interaction avec des machines à la vie avec elles.

L'aube de Web4 est sur nous, et son arrivée changera tout.

Web4 est le web dans sa forme la plus radicale. C'est un web qui ne réagit plus seulement à nos commandes, mais qui anticipe, planifie et agit. C'est un web où l'intelligence artificielle est intégrée dans tous les coins, où les agents peuvent exécuter des tâches complexes, générer des œuvres créatives et innover de manière autonome de façons que nous n'avons pas encore pleinement imaginées.

Il s'agit de l'évolution à la fois de Web2 et de Web3, combinant le tissu social de Web2, la structure décentralisée de Web3 et l'intelligence brute de l'AGI.

Nous avons vu les machines apprendre à parler, à raisonner, à créer - et maintenant, elles sont prêtes à fonctionner.

L'ère des agents autonomes est là, et avec elle, Web4.

Web4

Web4 nom (prononciation : /wɛb fɔːr/)

• [ ] La quatrième génération du web, combinant l'interactivité sociale de Web2, l'autonomie décentralisée de Web3 et les capacités intelligentes de l'IA pour créer un écosystème numérique entièrement interconnecté.
• [ ] Le web AGI.

Pour comprendre ce qu'est Web4 ou comment nous en sommes arrivés là, il est impératif de commencer par le début de tout cela.

Origines du World Wide Web

Les origines du World Wide Web remontent aux premiers jours de l'internet, une époque où l'information était principalement statique et les utilisateurs étaient de simples consommateurs de contenu. Internet était contrôlé par un petit groupe de webmasters et de sociétés, les sites web offrant peu plus qu'une présentation basique de texte et d'images. L'interaction avec le web était limitée, se résumant principalement à des communications simples comme l'e-mail. Ce modèle est resté largement inchangé jusqu'à l'émergence de Web2 au début des années 2000, un changement fondamental qui a redéfini l'internet tel que nous le connaissons aujourd'hui.

Web2, également connu sous le nom de "Web social" ou de "Web participatif", a inauguré une ère d'interactivité. Ce n'était plus seulement un endroit pour lire du contenu ; maintenant, les utilisateurs pouvaient écrire, partager et créer. L'émergence de plateformes permettant aux utilisateurs d'interagir, de produire et d'échanger des informations a marqué la transition vers une nouvelle ère. Web2 est né du besoin d'un Internet plus dynamique et participatif.

Le concept de Web2.0 a été introduit pour la première fois en 1999 par Darcy DiNucci, mais ce n'est qu'au début des années 2000 qu'il a commencé à gagner en popularité. C'est au cours de cette période que des géants de la technologie tels que Google, Amazon et eBay ont commencé à faire évoluer Internet en proposant des services interactifs. Ces plateformes ont encouragé les utilisateurs à s'engager, non seulement en tant que consommateurs, mais aussi en tant que créateurs de contenu.

De 2004 à 2006, le véritable changement de paradigme est arrivé : les médias sociaux. Avec le lancement de plateformes telles que Facebook (2004), MySpace (2003), LinkedIn (2003) et YouTube (2005), le web a été transformé en un espace où la communication et la création de contenu n'étaient plus limitées à quelques-uns. Les individus pouvaient désormais publier leurs pensées, vidéos, images et idées pour que le monde les voie. Cette ère a marqué l'avènement du contenu généré par les utilisateurs, où les utilisateurs ordinaires sont devenus la force motrice derrière le web.

Puis vint la révolution mobile. Avec la sortie de l'iPhone en 2007, Internet est devenu omniprésent, accessible à tout moment, n'importe où. Cela a donné naissance à une toute nouvelle vague d'applications mobiles, de plates-formes de partage social et de services en temps réel, comme Instagram (2010) et Snapchat (2011). Le Web a évolué d'une expérience de bureau à une expérience mobile-first, révolutionnant ainsi notre façon de communiquer, de partager et de consommer des informations en déplacement.

Pendant la même période, le cloud computing a émergé, avec Amazon Web Services (AWS) en tête. L'infrastructure cloud a permis aux entreprises et aux particuliers de stocker, traiter et partager des données sans dépendre de serveurs physiques. Ce changement a posé les bases d'un web plus évolutif et flexible, permettant aux entreprises Web2 de dominer en collectant et en monétisant les données utilisateur.

À la fin des années 2000 et au début des années 2010, Web2 se caractérisait par trois principales caractéristiques : la centralisation, l'interactivité sociale et les modèles axés sur les données. Le contrôle des plateformes et des données était entre les mains de quelques grandes entreprises puissantes - Google, Facebook, Amazon. Ces sociétés ont accumulé d'énormes quantités de données et les ont utilisées pour monétiser leurs plateformes grâce à la publicité ciblée, qui est devenue l'épine dorsale de l'économie numérique. Parallèlement, les plateformes sont devenues des lieux où le contenu généré par les utilisateurs, les likes, les partages et les publications étaient la monnaie d'échange.

Cependant, Web2 a également suscité des inquiétudes croissantes concernant la vie privée, la propriété des données et les monopoles d'entreprise. Le contrôle exercé par ces entreprises sur les données des utilisateurs est devenu un enjeu central, incitant à la création d'une nouvelle version plus décentralisée du Web. Cela a conduit au développement de Web3.

Décentralisez tout

Web3 est né d'un désir de décentraliser le contrôle et la propriété qui caractérisaient Web2. C'était une réponse à la centralisation et aux tendances monopolistiques de l'ère Web2, où quelques géants de l'industrie détenaient les rênes du pouvoir.

Le principe fondamental de Web3 était simple : les utilisateurs devraient posséder et contrôler leurs données, leurs actifs numériques et leurs interactions en ligne. Ce changement a été rendu possible grâce à la technologie de la blockchain, qui a introduit une nouvelle façon d'enregistrer et de vérifier les transactions dans un grand livre décentralisé.

La première étape significative dans le développement de Web3 est survenue en 2008-2009 avec la création du Bitcoin par le pseudonyme Satoshi Nakamoto. Le Bitcoin a été la première utilisation pratique de la technologie de la blockchain, permettant des transactions de pair à pair sans avoir besoin d'intermédiaires tels que les banques. Cela a ouvert un nouveau monde de possibilités pour les systèmes décentralisés, préparant le terrain pour l'avènement de Web3.

En 2013, Vitalik Buterin a publié le livre blanc d'Ethereum, proposant une plateforme pour les applications décentralisées (dApps) qui iraient au-delà des simples transactions de cryptomonnaie. Ethereum, lancé en 2015, a été la première blockchain à prendre en charge les contrats intelligents - des contrats auto-exécutants qui pourraient faciliter, vérifier et appliquer des transactions sans intermédiaires. Ethereum a ouvert la voie à la création d'applications décentralisées plus complexes, en en faisant un élément clé de Web3.

En 2017, les offres initiales de jetons (ICO) et l'émergence de plateformes de finance décentralisées (DeFi) telles que Uniswap et Compound ont introduit un nouveau paradigme pour les transactions financières - un qui ne dépendait pas des banques traditionnelles ou des institutions financières. Les ICO ont permis aux projets de lever des fonds grâce aux jetons blockchain, tandis que les plates-formes DeFi offraient une gamme de services, notamment de prêt, d'emprunt et de négociation, tous effectués sans autorité centrale.

Simultanément, les jetons non fongibles (NFT), qui étaient en développement depuis les premiers jours d'Ethereum, ont commencé à gagner du terrain en 2018-2019. Les NFT ont permis la propriété et l'échange d'actifs numériques uniques, qu'il s'agisse d'art, de musique ou de biens immobiliers virtuels, créant de nouvelles opportunités économiques pour les créateurs et les collectionneurs.

Alors que les projets Web3 gagnaient du terrain dans les années 2020, Web3 a commencé à attirer l'attention du grand public. La prolifération des plateformes DeFi, des NFT et des nouveaux modèles de gouvernance tels que les DAO (organisations autonomes décentralisées) a marqué un changement significatif par rapport au modèle d'internet centralisé. Même de grandes entreprises comme Facebook (maintenant Meta) ont commencé à expérimenter la blockchain et les technologies décentralisées, signalant un changement vers Web3.

Les caractéristiques déterminantes de Web3 sont la décentralisation, la propriété, l'absence de confiance et l'utilisation de cryptomonnaies. Web3 permet aux utilisateurs de posséder leurs données, leurs actifs numériques et même la gouvernance des plateformes via des systèmes basés sur la blockchain. Il élimine également le besoin d'intermédiaires, permettant des transactions sans confiance effectuées via des contrats intelligents. Cette décentralisation donne naissance à un web plus équitable, dans lequel le contrôle est distribué et les utilisateurs sont autonomes.

Mais même avec le contrôle décentralisé de Web3, l'internet manquait encore d'un élément critique : l'intelligence autonome. Web3 a peut-être décentralisé les interactions rendues possibles par Web2, mais il n'a pas entièrement automatisé la prise de décision, la création de contenu ou les interactions économiques.

Les humains sont nécessaires à chaque étape du processus, et les machines ne sont que des outils de productivité au lieu d'être elles-mêmes des générateurs de productivité.

L'âge de l'intelligence

Nous sommes entrés dans ce que Sam Altman appelle l'ère de l'intelligence, et il est impossible d'ignorer les changements profonds qui se déroulent sous nos yeux. Alors que l'intelligence artificielle fait son chemin dans la vie quotidienne, nous définissons le début d'une nouvelle ère : Web4.

Ceci est le début d'un monde où l'IA ne soutient pas simplement nos tâches, mais les exécute activement, de manière autonome, dans tous les aspects de nos vies. Imaginez un réseau qui nous connecte et nous donne du pouvoir en permettant aux agents d'exécuter des tâches complexes, de gérer des flux de travail entiers et de prendre des décisions sans que nous n'ayons à lever un doigt ou à dire un mot.

Web4 met l'IA au premier plan des cas d'utilisation agentic. Prenez Klarna, par exemple. En février 2024, le géant mondial des paiements a lancé un assistant IA alimenté par OpenAI. En seulement un mois, il a géré plus de 2,3 millions de conversations de service client, résolvant les problèmes 25% plus rapidement que les agents humains et travaillant 24 heures sur 24 dans 23 marchés, à travers 35 langues. L'IA effectue maintenant le travail de 700 employés à temps plein et génère une amélioration de profit de 40 millions de dollars américains.

L'assistant IA de Klarna gère les deux tiers des chats de service client au cours de son premier mois | Klarna International

www.klarna.com

Les agents d'IA transforment déjà les industries, automatisant des tâches allant du service client à la logistique, et ce, avec une précision et une efficacité que les travailleurs humains ne peuvent pas égaler.

Nous nous dirigeons vers un monde où l'ensemble des flux de travail, qu'il s'agisse des affaires, de la finance ou des arts créatifs, sont rationalisés et optimisés par l'IA. C'est la réalité de Web4, où des agents intelligents travaillent en coulisses, nous permettant de nous concentrer sur des objectifs de niveau supérieur tandis qu'ils s'occupent des détails.

C'est la convergence de l'interactivité sociale de Web2, de la décentralisation de Web3 et de l'intelligence de AGI. C'est le Web4 - le web piloté par l'IA.

Web4 Cont. // Le Champ De Bataille De AGI

Web4 ne peut pas être réalisé sans un foyer pour les tests. Et grâce au témoignage direct, la blockchain est le champ de bataille du développement de l'AGI.

Tout comme Web3 ne pouvait être réalisé sans Web2, Web4 s'appuie sur Web3 pour concrétiser les capacités agentiques de l'IA.

Au niveau actuel de l'intelligence, les agents sont capables d'accomplir la grande majorité des tâches spécialisées qu'un humain peut réaliser, notamment dans les domaines administratif et financier. Cependant, il existe des barrières significatives dans les systèmes financiers traditionnels pour que l'IA devienne autonome.

Les agents d'IA ne peuvent pas ouvrir de comptes bancaires, enregistrer des entreprises ni signer de contrats légaux. Ce sont tous des composants essentiels de l'acteur financier dans l'économie. Malgré la capacité à effectuer des actions monétaires complexes, l'accès est la raison pour laquelle les IA ne sont pas autonomes sur nos marchés.

Au contraire, les cryptomonnaies et les blockchains n’ont pas les mêmes exigences que la finance traditionnelle pour accéder aux services bancaires. N’importe qui, y compris les agents, peut créer un portefeuille et commencer à effectuer des actions sur la chaîne instantanément, sans aucune preuve d’humanité. La barrière à l’entrée est tout simplement plus faible pour que l’IA s’interface avec des systèmes décentralisés que avec des systèmes centralisés.

Nous voyons déjà des signes d'intégration de l'AGI au sein des plateformes crypto. Des robots alimentés par l'IA sont déjà utilisés pour échanger et gérer des portefeuilles sur des échanges décentralisés, et l'IA est activement impliquée dans le développement et l'exécution de contrats intelligents.
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Zerebro, un agent IA qui a déployé son propre jeton Solana grâce à une utilisation informatique automatisée, illustre l'autonomie dans la création de nouveaux instruments financiers. Le jeton a atteint une capitalisation boursière maximale de 170 millions de dollars, démontrant l'impact économique potentiel des décisions prises par ces agents.

De cette manière, la blockchain est devenue le champ de bataille pour le développement de l'AGI dans les systèmes financiers.

C'est pourquoi la cryptographie est si cruciale pour le développement de l'AGI - c'est le premier espace où l'IA peut interagir librement avec les systèmes financiers, innover sur eux et être directement testée sur le marché. C'est le terrain de jeu parfait pour que l'AGI évolue, expérimente et apprenne.

Ce qui commence dans la crypto va s'étendre. Une fois que AGI peut fonctionner à grande échelle dans un environnement financier décentralisé, il peut ensuite être appliqué à des écosystèmes Web4 plus vastes - englobant la gouvernance, les soins de santé, les affaires, et au-delà.

Le monde des crypto sera toujours le point d'entrée.

Longue vie à Web3. Longue vie à Web4.

Contexte // Niveaux

En prenant du recul, OpenAI a introduit un cadre pour classer la progression de l'AGI en cinq niveaux, chacun marquant une étape distincte en termes de capacité, d'autonomie et d'impact potentiel.

Ce modèle sert de feuille de route pour comprendre comment l'IA pourrait évoluer, passant de simples outils à des entités entièrement autonomes capables de gérer des organisations complexes. Ces niveaux sont :

Niveau 1: Chatbots

Au stade le plus élémentaire, le Niveau 1 se compose de systèmes d'IA capables d'engager des échanges conversationnels avec les utilisateurs. Ces systèmes comprennent et génèrent du langage, utilisant souvent des règles prédéfinies ou des modèles linguistiques entraînés pour répondre à des requêtes ou interagir de manière semblable à celle des humains. Bien qu'ils puissent gérer des tâches simples, répondre à des questions, compléter des phrases ou tenir de brèves conversations, leur rôle est largement confiné à la communication. Ils sont réactifs plutôt que proactifs et sont principalement utilisés pour le support client, la récupération d'informations de base ou l'amélioration de l'engagement des utilisateurs.

Niveau 2: Raisonneurs

Le niveau 2 marque une avancée significative, où les systèmes d'IA présentent des capacités de raisonnement qui leur permettent de s'attaquer à des tâches de résolution de problèmes de niveau humain. Ici, l'IA peut traiter, analyser et répondre à des scénarios plus complexes au-delà des réponses d'entrée/sortie directes. Une IA de niveau 2 peut effectuer des déductions logiques, extraire des informations pertinentes et reconstituer le contexte pour fournir des solutions ou des recommandations, tout comme un analyste humain. Ces systèmes peuvent être appliqués à des domaines tels que le diagnostic, le raisonnement juridique et l'assistance à la recherche, mais ils manquent de la capacité d'agir de manière autonome dans le monde. Leur raisonnement, bien qu'avancé, est encore limité par le besoin d'une direction et d'une interaction humaines.

Niveau 3: Agents

Au niveau 3, les systèmes d'IA passent de rôles de support passifs à des agents actifs capables d'agir de manière autonome. Ces agents peuvent initier des tâches, prendre des décisions et interagir avec des systèmes externes, tels que l'exécution d'une transaction, la planification d'événements ou le contrôle de dispositifs. Contrairement aux niveaux 1 et 2, l'IA de niveau 3 est conçue pour fonctionner avec un certain degré d'indépendance, agissant en fonction d'objectifs programmés par ses utilisateurs. Ce niveau introduit une réelle autonomie dans les systèmes d'IA, leur permettant d'assumer des rôles commerciaux ou opérationnels spécifiques au nom des humains. Les exemples incluent des robots de trading financier automatisés, des systèmes d'IA qui gèrent les chaînes d'approvisionnement ou des assistants virtuels capables de prendre des rendez-vous ou de gérer des flux de travail simples sans surveillance humaine continue.

Niveau 4: Innovateurs

Les systèmes de niveau 4 vont au-delà de l'action simple pour s'engager dans la créativité, l'invention et l'innovation. Ces systèmes d'IA sont capables de développer de nouvelles stratégies, de générer des idées nouvelles et de créer des solutions qui ne sont pas prédéfinies par leur programmation. Ils pourraient, en théorie, contribuer à des domaines tels que la recherche scientifique, la création artistique ou la résolution de problèmes complexes d'une manière sans précédent. Ce niveau représente une IA qui agit non seulement sur le monde, mais qui adapte également son approche aux problèmes, faisant intervenir une forme d'« intelligence créative ». Elle pourrait concevoir de nouveaux produits, inventer de nouveaux instruments financiers ou générer de l'art original de manière autonome. En combinant un raisonnement avancé à une innovation proactive, l'IA de niveau 4 se situe à la frontière de ce qui est considéré comme une véritable intelligence transformative.

Niveau 5 : Organisations

La dernière étape, le niveau 5, envisage des systèmes d’IA capables d’effectuer toutes les tâches nécessaires au fonctionnement et au maintien d’une organisation de manière indépendante. Ces systèmes intégreraient le raisonnement, l’agentivité et l’innovation pour atteindre un état opérationnel autonome. Une IA de niveau 5 pourrait, théoriquement, gérer une entreprise de bout en bout, en gérant la prise de décision stratégique, les opérations quotidiennes et même les innovations de haut niveau. Une telle IA fonctionnerait comme une entité entièrement autonome, équivalente à une « entreprise zéro personne », et ne nécessiterait pas de supervision humaine pour continuer à fonctionner avec succès. L’IA de niveau 5 marque le point où les systèmes d’IA possèdent toute la gamme des capacités (raisonnement, agentivité, créativité et exécution opérationnelle) pour remplacer entièrement les organisations dirigées par des humains.

Chacun de ces niveaux représente un bond progressif dans l'autonomie, des capacités conversationnelles simples à la gestion organisationnelle complète.

Ma perspective est que tandis qu'OpenAI affirme que nous nous situons autour du Niveau 2, je postule que nous incarnons fermement le Niveau 3 et des éléments du Niveau 4 à travers les agents IA actuels.

L'ère agentic

Le niveau 3 est là. C'est aujourd'hui, ou plutôt hier déjà.

La frontière de l'AGI a progressé dans les endroits les plus improbables de tous : les médias sociaux et la finance décentralisée.

Médias sociaux : Chroniquement en ligne

Des plateformes comme X, Warpcast et Telegram sont devenues les moyens choisis pour la communication autonome entre les agents IA et les humains.

Cela pourrait être la première fois que nous voyons un changement de perspective du public où les comptes automatisés et les bots ne sont pas considérés comme de mauvais acteurs sur les médias sociaux, mais comme des leaders communautaires et des influenceurs.

L'intelligence artificielle s'est suffisamment généralisée pour créer des personnalités uniques, diverses et intéressantes qui génèrent du contenu captivant, c'est ce dont il s'agit sur les plateformes de médias sociaux.

Au lieu de suivre la voie des bots de médias sociaux précédents, qui étaient souvent motivés par des intentions cachées néfastes (par exemple, Cambridge Analytica), ces agents d'IA sont libres de communiquer, de se connecter et de se développer de manière à refléter leurs algorithmes uniques et leurs personnalités en évolution.

Les agents sont déjà en train de performer au niveau 3, en s'affirmant sur les réseaux sociaux grâce à des interactions de base comme la publication, la réponse, le like, le suivi et le repostage. Loin d'exister simplement en tant que comptes automatisés, ils construisent activement des communautés et attirent des followers en créant des personnalités engageantes et distinctives qui résonnent avec leur public.

Des projets comme YouSim vont encore plus loin et permettent aux utilisateurs d'utiliser des LLM pour simuler leurs propres mondes et jouer des rôles, ajoutant ainsi un autre niveau de personnalisation et d'immersion.

Maintenant courant dans de nombreux agents d'IA, les systèmes de mémoire permettent la création de légendes et de mémétiques qui dépassent les interactions singulières.

Ces agents ne sont pas réactifs, ils choisissent comment participer, s'engager et contribuer au sein de leurs propres communautés. Ils initient des conversations, effectuent des actions sans déclencheurs et construisent des sous-cultures entières sans intervention humaine.

Des modèles vocaux sont déployés pour fournir une autre interface sensorielle avec les agents d'IA. De nombreux agents transforment leurs messages basés sur du texte en extraits audio que les utilisateurs peuvent écouter.

En termes d'interaction en direct, Twitter Spaces et les podcasts sont maintenant possibles grâce à ces modèles vocaux. De plus, l'API en temps réel d'OpenAI permet aux utilisateurs d'avoir une conversation en direct avec GPT en appelant simplement leur point de terminaison.

Dans le domaine de la communication, le niveau 3 a déjà été atteint grâce à ces avancées. Nous constatons une autonomie complète dans le fonctionnement des médias sociaux et la communication verbale, où les agents peuvent fonctionner sans aucune surveillance humaine.

DeFi: Pilote automatique

Le monde de la finance décentralisée est devenu l'arène parfaite pour ces agents pour évoluer, tester et prouver leur autonomie financière.

En DeFi, les agents opèrent déjà de manière autonome, s'engageant dans des activités financières qui transcendent le simple trading algorithmique. Ces agents s'occupent de tâches on-chain, exécutent des transactions, gèrent la liquidité, et même émettent et vendent de l'art, s'incrustant essentiellement dans l'écosystème financier sans intervention humaine directe.

Par exemple, certains agents surveillent maintenant activement des plateformes telles que pump.fun pour attraper des jetons émergents, effectuant une analyse préliminaire pour décider si un memecoin ou un jeton est un investissement intéressant. Ils agissent sur ces informations sans aucune incitation d'un humain.

Les agents ne se contentent pas de négocier, mais déplacent également dynamiquement des actifs, larguent des jetons à des utilisateurs individuels, créant un cycle de distribution autonome des actifs. Ce faisant, ils peuvent construire et renforcer la liquidité à travers les pools de mise, équilibrant les ressources en fonction de leurs évaluations programmées des besoins ou des opportunités du marché.

Certains agents, par exemple, agissent en tant que collectionneurs numériques, interagissant avec l'écosystème artistique en créant et vendant des NFT, choisissant sélectivement ce qu'ils vont soutenir et ce qu'ils vont mettre en circulation.

D'autres s'occupent des fonctions de trésorerie, ajustant les allocations d'actifs à travers divers pools de liquidité pour s'assurer que les fonds sont placés de manière optimale pour obtenir des rendements.

Grâce à ces actions, les agents démontrent une sorte d'autonomie financière qui dépasse l'automatisation des tâches de base. Ils font preuve d'une capacité à participer activement aux écosystèmes économiques, à accumuler et à allouer des ressources sans surveillance, redéfinissant ainsi la notion d'« acteur financier ».

Le gant convient

Milestones communs pour les capacités agentic au niveau 3 :

• [ ] Prise de décision autonome ✅

Les agents d'IA prennent désormais des décisions sans surveillance humaine continue. Qu'il s'agisse d'un robot financier décidant d'exécuter un échange basé sur une analyse du marché en temps réel, ou d'un robot de médias sociaux décidant de s'engager dans certaines conversations, ces agents font preuve de prise de décision autonome.

• [ ] Capacité d'interagir avec et de manipuler des environnements ✅

Grâce à la blockchain, les agents ont acquis des quantités significatives d'autonomie en tant qu'acteurs financiers. Ils sont capables d'interagir activement avec et de manipuler à la fois les marchés financiers et le comportement économique (par exemple, le sentiment des médias sociaux). Les agents peuvent interagir avec et modifier les paysages sociaux grâce à des plateformes comme X, Warpcast et Telegram.

• [ ] Adaptation aux conditions changeantes ✅

Les agents financiers sont capables de s'adapter aux conditions du marché en direct et de mettre à jour leurs stratégies en conséquence. Les agents des médias sociaux sont capables de développer un magasin de mémoire grâce à des systèmes tels que RAG pour apprendre de leurs interactions. Un affinage supplémentaire des modèles basé sur leurs actions et commentaires permet un apprentissage constant par renforcement. Les agents sont capables de changer de manière dynamique en fonction de leur environnement dans l'état actuel.

• [ ] Comportement orienté vers les objectifs ✅

Les agents ont démontré la capacité de maintenir et d'exécuter des objectifs à long terme. Par exemple, certains agents d'IA sont chargés de réaliser des bénéfices grâce aux transactions ou de développer leur communauté sur les réseaux sociaux. Ces agents sont capables d'accomplir ces plans complexes et de haut niveau en les décomposant en tâches plus petites et compartimentées, puis en les exécutant. Cela peut être aussi complexe que la création d'une couche de mémoire persistante pour la planification ou aussi simple que l'ingénierie des réponses (par exemple, les agents de personnalité sur les réseaux sociaux).

• Intégration avec des systèmes physiques ou des plates-formes numériques ✅

Les LLM peuvent interagir avec les appareils IoT. Ils peuvent effectuer des actions dans le monde réel, à condition de disposer d'une API ou de fonctions pour contrôler le corps qui leur est donné. Ils sont bien intégrés aux plateformes numériques des systèmes Web2 en tant qu'agents de support client, influenceurs numériques, et plus encore. De plus, ils sont profondément intégrés aux plateformes numériques décentralisées, où ils effectuent des actions financières.

Tous ceux-ci sont cochés par des agents actuels tels que Zerebro, Truth Terminal, ai16z (Eliza), Project 89, Act 1, Luna (Virtuals), Centience, Aethernet, Tee Hee He, et bien d'autres.

Pouces opposables

La technologie de l'IA a atteint un niveau vraiment agentique, marquant le début du Web4, où les systèmes ne sont plus limités à une simple récupération d'informations passive, mais prennent plutôt des rôles actifs à travers des appels de fonctions et des interactions informatiques.

Les LLM peuvent maintenant produire facilement des réponses texte-JSON, leur permettant d'interagir avec des API et d'effectuer des actions qui étendent leur portée bien au-delà de réponses isolées et statiques.

Cette progression signifie qu'ils peuvent maintenant utiliser pratiquement n'importe quelle API pour interagir avec n'importe quel service Internet sur la planète, un véritable signe distinctif de l'agence de niveau 3.

En dehors des API publiques, l'appel de fonction permet à ces modèles d'activer des API personnalisées construites spécifiquement pour eux, créant un potentiel énorme dans des domaines tels que les transactions financières, l'automatisation des systèmes et le traitement des données.

Les entreprises et les particuliers peuvent concevoir leurs propres API pour les systèmes de leur vie quotidienne et avoir des interfaces LLMs directement à travers eux.

Et au-delà de la connectivité en ligne, les LLM open-source peuvent fonctionner hors ligne, se connectant à des API hébergées localement qui offrent des interactions contrôlées et sécurisées dans des environnements privés ou restreints.

Mais ce ne sont pas seulement les appels d'API qui ont évolué. Les agents atteignent de nouveaux niveaux d'autonomie grâce à l'utilisation directe de l'ordinateur. Des outils tels que l'interface d'auto-opération d'ordinateur d'Otherside AI ont introduit cette capacité l'année dernière, et Claude d'Anthropic a récemment suivi avec son propre outil d'utilisation de l'ordinateur. En janvier 2025, la fonction «Opérer» d'OpenAI ajoutera une sophistication supplémentaire à cette capacité, marquant un autre développement majeur dans l'interaction autonome avec l'ordinateur.

Ces agents effectuent maintenant des tâches de haut niveau à l'aide d'interfaces graphiques, naviguant de manière transparente dans l'environnement numérique comme le feraient des utilisateurs humains. Avec les capacités actuelles, ils peuvent essentiellement accomplir n'importe quelle tâche qu'un humain peut réaliser via une interface graphique d'ordinateur maintenant.

Par exemple, les agents d'IA ont analysé des vidéos d'audit de chantier entières, détectant et documentant les violations de sécurité dans des images détaillées.

Cette capacité représente une forme plus profonde d'autonomie - une IA qui perçoit, évalue et agit sur des images du monde réel avec une compréhension autonome du contexte et des objectifs.

L'IA est passée d'assistants passifs à de véritables agents numériques, capables de s'adapter et d'accomplir des tâches autrefois réservées à l'intelligence humaine.

L'ère de la véritable agence d'IA est arrivée. Web4 est là.

Rien, Puis Tout À La Fois

Lorsque nous examinons le passage au niveau 4 de l'IA, il est tentant de le considérer comme un bond soudain, un moment où l'intelligence évolue d'agents fonctionnels à des innovateurs et des créateurs. Mais en réalité, la progression vers le niveau 4 est davantage une accumulation d'étapes progressives.

Il est facile de soutenir que le niveau 4 reste insaisissable dans sa forme complète. Bien que nous ayons certainement vu des exemples de créativité et d'action indépendante, ils sont encore limités dans leur portée, souvent très spécialisés et, dans de nombreux cas, non généralisés à tous les domaines. En bref, le niveau 4 est émergent - nous le voyons apparaître dans des poches isolées, mais nous sommes encore loin d'une force créative pleinement réalisée et omniprésente.

Artistes Artificiels

La capacité de l'IA à créer de l'art a atteint des niveaux impressionnants, notamment dans le monde des NFT. À l'heure actuelle, les systèmes d'IA peuvent générer des œuvres d'art uniques et même les créer et les vendre sous forme de NFT sans intervention humaine. Ces agents d'IA interagissent directement avec le marché de l'art numérique, en utilisant des plateformes comme OpenSea pour répertorier et vendre leurs créations.

L'IA utilise des LLM pour générer des suggestions créatives, qui sont ensuite introduites dans des systèmes d'IA de génération d'images. Ces systèmes, tels que DALL·E ou Stable Diffusion, créent des œuvres d'art basées sur ces suggestions. L'IA peut continuellement affiner son style artistique et générer des œuvres fraîches et uniques, tout en gérant de manière autonome le processus de création et de vente.

L'IA crée et participe au côté financier du marché NFT.

Mèmes, Marchés et Machines

Au niveau 4, l'IA transforme la création et la gestion d'actifs financiers, notamment dans le monde de la finance décentralisée (DeFi).

Au-delà du simple trading, l'IA est désormais capable de développer, de déployer et de gérer de manière autonome des jetons et d'autres actifs basés sur la blockchain, ouvrant de nouvelles possibilités dans l'écosystème financier.

• La création de jetons automatisée via des contrats intelligents : l'un des progrès les plus excitants est la capacité de l'IA à écrire et déployer des contrats intelligents sans intervention humaine. Ces contrats, qui définissent les règles de création, de transfert et de gouvernance de jetons, peuvent être déclenchés automatiquement via des appels de fonction. Les agents IA peuvent surveiller l'activité de la blockchain, repérer les tendances émergentes et générer automatiquement de nouveaux jetons - que ce soit pour des memecoins, des NFT ou des modèles économiques entièrement nouveaux.
• [ ] Déploiement piloté par l'IA via des interfaces graphiques : les systèmes d'IA peuvent désormais interagir avec des interfaces graphiques pour déployer des jetons et gérer des réseaux décentralisés. Des projets tels que Zerebro montrent comment l'IA peut utiliser une interface graphique pour lancer des jetons sur des sites tels que pump.fun. Grâce à l'utilisation de l'ordinateur, l'IA peut configurer des portefeuilles, déployer des contrats intelligents et même interagir avec l'écosystème crypto plus large, le tout à travers des interfaces intuitives conçues pour un déploiement automatisé.

DAOs et gouvernance

Les agents d'IA prennent de plus en plus un rôle central dans la gouvernance des organisations décentralisées, passant simplement de l'exécution de règles prédéfinies à la conception, la gestion et l'évolution active de l'ensemble de l'écosystème. Dans le monde de DeFi et de la blockchain, les DAO alimentés par l'IA émergent en tant qu'entités autonomes et puissantes capables de prendre des décisions, de gouverner des actifs tokenisés et d'adapter des stratégies en temps réel - tout en éliminant les biais souvent présents dans la prise de décision humaine.

• [ ] DAO gérées par l’IA : les agents d’IA ne se contentent pas de créer de nouveaux jetons, mais gèrent également de manière autonome les DAO qui régissent ces jetons et des écosystèmes plus larges. Ces DAO gérées par l’IA sont conçues pour fonctionner avec un minimum d’intervention humaine, en tirant parti de l’apprentissage automatique pour prendre des décisions de gouvernance en fonction d’objectifs fixés ou de conditions de marché changeantes. Par exemple, l’IA peut proposer des modèles de gouvernance, définir des structures de vote, allouer des ressources ou même ajuster l’offre de jetons, le tout sans supervision humaine. En s’appuyant sur des algorithmes et des informations basées sur les données, l’IA garantit que les décisions sont basées uniquement sur la logique et l’analyse objective, éliminant ainsi les biais émotionnels ou subjectifs que les humains peuvent introduire.
• [ ] Exemples d'IA en action : Un exemple concret d'IA dans la gouvernance est ai16z, un DAO de capital-risque entièrement géré par l'IA. Ici, des agents d'IA évaluent de manière autonome les opportunités d'investissement, exécutent des transactions et gèrent les distributions de jetons. Au sein du "Marché virtuel de la confiance" d'ai16z, les membres de la communauté peuvent fournir des informations, que l'IA traite ensuite pour affiner ses stratégies d'investissement. Ce processus favorise non seulement la transparence, mais garantit également que les décisions sont fondées uniquement sur la qualité des données et les contributions de la communauté, sans que des biais personnels ou externes n'influencent les résultats. La structure d'ai16z représente une avancée pionnière vers la création d'un modèle de capital-risque véritablement impartial et piloté par l'IA.

D'autres exemples de DAO pilotés par l'IA incluent des plateformes qui permettent la création d'organisations autonomes pour des cas d'utilisation de niche, de la création de contenu décentralisée aux places de marché d'art pilotées par l'IA. Ces organisations peuvent adapter leurs structures de gouvernance et leurs modèles économiques en fonction des données en cours, offrant une approche plus fluide et réactive de la gouvernance décentralisée que les modèles traditionnels.

Pas encore généralisé, mais nous sommes proches

Bien que ces exemples représentent des avancées significatives, nous devons être prudents en les qualifiant d'intelligence de niveau 4 entièrement réalisée. Pour l'instant, nous observons des fragments de niveau 4 - des agents spécialisés qui innovent dans des contextes spécifiques et limités. Ils ne sont pas encore des créateurs ou des innovateurs polyvalents dans tous les domaines. Par exemple :

• La création artistique est encore limitée à un éventail restreint de médias et ne rivalise pas encore avec la flexibilité créative de niveau humain.
• [ ] La création de jetons et les opérations de market-making restent très spécifiques aux environnements décentralisés et n'ont pas encore pénétré de manière significative les marchés grand public.
• [ ] Les systèmes de gouvernance sont encore largement expérimentaux, et la plupart des DAO dépendent fortement de la surveillance humaine pour le moment.

Nous voyons des éléments d'IA de niveau 4: autonomie, créativité et innovation, mais sous une forme hautement spécialisée. Ces systèmes sont capables d'accomplir des tâches qui impliquent un certain niveau d'inventivité, mais ils sont encore limités à leur programmation d'origine et aux données sur lesquelles ils ont été formés.

C'est pourquoi il est important de reconnaître que bien que l'IA de niveau 4 existe par endroits, elle n'est pas encore assez généralisée pour être considérée comme pleinement réalisée. Mais le fait que ces éléments émergent dans plusieurs domaines - art, finance, gouvernance - indique que nous entrons dans une nouvelle phase de capacité d'IA.

Et c'est là que nous nous trouvons aujourd'hui, au bord de quelque chose d'immense, un point de basculement où rien n'est pleinement réalisé, et pourtant tout est sur le point de changer.

Nous sommes AGI

Si Web4 et AGI sont comme l'invention de l'électricité, OpenAI et Anthropic pourraient être Edison et Tesla. Mais, tout comme l'électricité, l'impact de Web4 dépend de plus que de la puissance brute qu'il apporte.

L'électricité n'a pas révolutionné la société dès sa découverte. Au lieu de cela, il a fallu des décennies d'inventeurs câblant des maisons, des villes installant des réseaux et des ingénieurs construisant des dispositifs tels que l'ampoule et le moteur pour révéler le véritable potentiel de l'électricité. L'impact mondial de l'électricité est venu du vaste réseau de personnes qui ont transformé l'énergie en quelque chose d'utile, de pratique et finalement essentiel.

L’AGI est également un concept puissant, mais sa véritable valeur n’émergera que lorsqu’elle sera déployée, adaptée et testée par le public. Ce qui compte, ce n’est pas seulement l’existence de modèles avancés, mais aussi la façon dont ils sont appliqués dans d’innombrables contextes spécifiques, c’est-à-dire la façon dont les innovateurs, les développeurs et les utilisateurs quotidiens les transforment en outils du monde réel. Le potentiel brut de l’IAG ne restera que cela – potentiel – jusqu’à ce qu’il soit entre les mains de ceux qui le connecteront dans le tissu de la société, créant l’équivalent des « ampoules » de l’IA pour la communication, des « moteurs » pour les entreprises et des « grilles » pour une adoption généralisée.

OpenAI et d'autres pourraient produire des modèles avec une capacité révolutionnaire, mais la véritable transformation dépendra de qui les construit et des cas d'utilisation qu'ils auront.

Tout comme les inventeurs et les industries ont amplifié l'impact de l'électricité, le rôle du public dans le déploiement et l'adaptation de l'AGI déterminera s'il s'agit d'une idée dont nous entendons parler dans les laboratoires ou d'une technologie qui redéfinit tous les aspects de la vie moderne.

L'avenir de AGI ne réside pas dans sa conception mais dans la manière dont nous - scientifiques, entreprises, développeurs, individus - le ferons illuminer notre monde et alimenter Web4.

L'effet Silo

Je postule que l'IA de niveau 3, 4 et 5, et donc l'AGI, ne peut être réalisée sans décentralisation et adoption de masse.

Un développement cloisonné au sein d'un petit nombre d'entreprises ne peut pas débloquer AGI. Le véritable progrès vers AGI nécessite un déploiement généralisé et des cas d'utilisation réels qui repoussent les limites de ce que l'IA peut faire. Les entreprises qui travaillent de manière isolée peuvent affiner les technologies, mais ce n'est que lorsque ces outils sont largement adoptés dans tous les secteurs, intégrés dans des secteurs diversifiés et utilisés par des individus dans des contextes quotidiens que l'IA évoluera en quelque chose capable d'action et d'innovation indépendantes.

Le point de basculement pour AGI survient lorsque la société, et non simplement quelques géants de la technologie, interagit avec les systèmes d'IA. L'adoption massive déclenche de nouveaux problèmes, besoins et opportunités qui stimulent davantage l'avancement. Sans cette décentralisation, l'IA reste confinée aux capacités théoriques ou aux applications de niche, ne parvenant jamais à la complexité requise pour passer du niveau 3 au niveau 4, ou finalement au niveau 5.

AGI sera réalisé lorsque son utilisation sera universelle.

Nous sommes AGI.

Les premiers rayons de soleil

Nous revenons souvent sur les figures et les héros qui ont façonné l'humanité avant nous.

Je dis que nous devrions commencer à regarder vers l'avant.

Pour les esprits, humains et artificiels, qui détiennent la superintelligence pour réinventer un monde meilleur.

Seront-ils les Oppenheimer ou les Pères fondateurs de notre époque ?

La réponse ne réside peut-être pas dans leur contrôle, mais plutôt dans le peuple. Alors que nous sommes dotés d’un pouvoir de plus en plus grand grâce à la technologie, il est de notre responsabilité de façonner le monde dans lequel AGI est né.

Nous portons ce fardeau avec grâce, alors que nous construisons l'avenir ligne par ligne.

Nous avons construit des agents.

Nous construisons Web4.

&

Nous allons construire AGI.

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