Quand la bulle de hype autour de l'IA dans la crypto éclate : quelles innovations ont survécu au crash ?

Le secteur des agents IA en crypto a connu une montée spectaculaire suivie d’un effondrement. Après avoir atteint un pic de capitalisation de $10 milliard en fin 2024 et début 2025, la plupart des tokens IA ont chuté de plus de 95 % — une trajectoire classique de bulle spéculative qui reflète l’ère du dot-com. Pourtant, sous les décombres, de véritables progrès techniques continuent. La question maintenant : quelle valeur durable émerge de ce cycle ?

La bulle d’inflation et de déflation : une chronologie

Tout s’est accéléré après octobre 2024, lorsque Truth Terminal ($GOAT) a capté l’attention du marché. En trois mois, le secteur a atteint un point d’ébullition. Les lancements hebdomadaires de tokens sont devenus la norme, avec des projets atteignant des valorisations de $50 million avant de s’effondrer. Les frameworks et launchpads ont été rebaptisés « L1 pour agents IA ». Des interfaces de chat comme Griffain et Venice ont affiché des capitalisations dépassant $500 million, malgré la livraison uniquement de prototypes fonctionnels.

En février 2025, la réalité a frappé durement. L’émission du token TRUMP a drainé la liquidité, provoquant des effondrements de 50 à 90 % dans tout le secteur. Le développement des équipes a stagné. Selon les données on-chain, plus de 90 % des projets sont devenus dormants — soit parce que leurs fondateurs ne détenaient pas assez de tokens pour rester motivés, soit parce que les valorisations étaient tombées si bas qu’il n’était plus rentable de continuer. Les communautés se sont fracturées alors que les prix des tokens se sont complètement détachés de leur utilité.

Des victimes de haut profil ont émergé : Zerebro est devenu silencieux, Griffain a arrêté de livrer des démos, et des protocoles importants ont pivoté vers des launchpads de meme coins. La narration infrastructurelle a complètement disparu. Sans produits concrets de qualité grand public, la thèse « L1 pour agents IA » est devenue une évidence absurde. La comparaison avec la bulle du dot-com était indéniable : pump, dump, puis cimetière.

L’état actuel : ce qui fonctionne vraiment ?

Pourtant, quelque chose d’important distingue ce cycle de la simple spéculation. Une infrastructure technique réelle s’est matérialisée — ce n’est simplement pas ce que les marchés valorisent.

Le problème de l’interface de chat persiste. Plus de 40 équipes ont construit des frontends sophistiqués, mais aucun ne fonctionne de manière fiable en production. Des échanges simples — « échanger 10 SOL contre USDC » — prennent 8-10 secondes via des interfaces IA contre une exécution instantanée via des UI traditionnelles. Les modèles manquent encore de compréhension contextuelle des transactions crypto et de logique d’appel d’outils appropriée. De belles démos masquent des limitations fondamentales.

L’infrastructure des agents fait face à un défi différent. Les frameworks open-source ne peuvent pas devenir des plateformes rentables. Les launchpads de tokens prolifèrent sans différenciation. Des outils de codage comme (Dev.fun, Poof) montrent un potentiel pour un développement rapide sur Solana, mais restent inadaptés pour des environnements de production où la sécurité est cruciale. La narration s’est effondrée parce qu’elle n’a jamais été centrée sur la résolution de vrais problèmes — elle consistait simplement à émettre des tokens.

L’écosystème de tokens IA de Solana s’est contracté brutalement. ai16z se négocie à $150 million, alch à $140 million, goat à $100 million — en baisse par rapport à plus d’un $10 milliard lors des pics précédents. Plus de 147 tokens d’agents IA se négocient sur Solana avec une capitalisation supérieure à $1 million, mais presque tous ceux lancés durant la période de hype sont aujourd’hui dormants. Les tokens de lancement équitable originaux ont besoin de nouveaux cycles de développement.

Où l’innovation réelle se produit

Malgré l’épave, les progrès techniques se sont accélérés dans des domaines moins évidents. Le standard Multi-Control Protocol (MCP) est devenu une infrastructure réellement utile pour la composition d’outils. L’architecture des agents sur Solana a considérablement évolué (v2), passant de 11 applications intégrées à plus de 50 protocoles officiels. Ces bases comptent plus que n’importe quel prix de token.

La correction du marché a révélé quelles équipes construisent réellement versus celles qui se contentent de lever des fonds. Le développement a stagné pour 90 % des projets, mais le reste a poursuivi sur des problèmes plus difficiles : améliorer la fiabilité de l’appel d’outils par les modèles, étendre les intégrations de protocoles, et concevoir des structures d’incitation économiquement durables.

La fenêtre de 6-12 mois : convergence technique

L’optimisation du chat des agents a enfin du momentum. Les nouveaux modèles de fondation (Claude Sonnet 4, Kimi K2, et les dernières versions de ChatGPT) excellent dans l’invocation d’outils et l’exécution proactive de tâches. Les plateformes d’automatisation de workflows comme n8n montrent un ajustement clair entre produit et marché pour des séquences de trading complexes. Les échanges simples n’ont pas besoin d’IA, mais des workflows de trading sophistiqués en ont absolument besoin.

L’avantage du MCP réside dans sa composabilité — tout outil peut se connecter à tout client, créant des effets de réseau. Les futurs agents seront probablement eux-mêmes des serveurs MCP, capables de lire des données (price feeds), d’exécuter des actions (swaps), ou de lancer des prompts sophistiqués.

Le crypto grand public × IA via la vibe coding change la donne. Quand n’importe qui peut créer des applications via des prompts en langage naturel, l’émission de tokens devient un mécanisme de distribution de l’attention. Le Vibe Game de Solana et Remix de Base montrent que des jeux en tant que contenu peuvent être construits en quelques minutes. En combinant création de contenu IA et incitations par tokens, on débloque de nouvelles plateformes pour les consommateurs — essentiellement des variantes tokenisées de TikTok où les utilisateurs s’engagent en continu avec des expériences générées par IA.

Le jeu long : au-delà de 18 mois

Les stablecoins deviennent la couche de paiement native de l’IA. Pourquoi les stablecoins n’ont-ils pas encore été adoptés massivement ? Parce que les systèmes legacy manquent de motivation pour s’intégrer. Mais les agents IA avec portefeuilles natifs préféreront naturellement les règlements en stablecoins. Les acquisitions récentes de Stripe (Bridge, Privy) et le kit de développement d’agents représentent un positionnement non-coïncident. Les protocoles de paiement s’intégreront directement dans des standards comme MCP, permettant la facturation par API en stablecoins.

L’IA s’intègre dans chaque protocole crypto. Comme les plateformes SaaS ajoutant des fonctionnalités IA, les protocoles commenceront avec des serveurs MCP, évoluant vers des systèmes contextualisés et proactifs. Imaginez une IA suggérant des stratégies DeFi optimales, comprenant des opportunités de yield farming, ou automatisant le lancement de tokens.

La crypto devient le réseau de coordination pour l’économie de l’IA. Bittensor a montré que la crypto peut structurer la chaîne de valeur de l’IA — entraînement, inférence, vérification. Alors que la formation IA approche de sa fin, l’attention se porte sur les stacks d’outils post-formation et la vérification. Les cryptomonnaies excellent dans la coordination du capital et des incitations pour les communautés IA émergentes.

Les couches de contexte personnel deviennent composables on-chain. Le contexte — comprendre les préférences, le ton, l’historique de l’utilisateur — est crucial pour une IA personnalisée. Les blockchains permettent la composition : connecter votre wallet, accéder à vos actifs partout. Si le contexte IA vit sur la chaîne (encrypted), éventuellement sous forme de NFTs(, différentes plateformes LLM peuvent rapidement fournir des expériences personnalisées. La frontière émergente : échanger le contexte lui-même, monétiser les données personnelles tout en conservant la garde.

Les super-applications crypto basées sur le chat remplacent les navigateurs web. Les interfaces utilisateur évoluent d’une navigation vers une intention. Les agents navigateurs )Perplexity Comet, Arc’s Dia( représentent le prototype. Dans la crypto, Donut construit une infrastructure similaire. Plutôt que de chercher sur plusieurs sites, l’utilisateur indique ses intentions ; les agents IA interceptent les requêtes et exécutent les solutions optimales. Cela compresse tout un écosystème en une seule interface via une architecture plugin/connector.

Le schéma plus large

Nous assistons à une chute exponentielle des coûts sur deux dimensions : l’IA permettant à quiconque de générer du contenu )code, images, applications( à partir de prompts, et la tokenisation permettant à quiconque de lancer des instruments financiers. Leur convergence — IA × tokens — pourrait constituer la plus grande transformation infrastructurelle de ce siècle.

La correction actuelle est saine. Elle filtre les spéculateurs des bâtisseurs, tue les narrations dérivées )L1s pour agents, et force les équipes à résoudre des problèmes difficiles : appel fiable d’outils, sécurité de niveau production, conception d’incitations durables. L’éclatement de la bulle de hype n’invalide pas la technologie sous-jacente. Au contraire, il concentre capital et talents sur de vrais problèmes.

Nous sommes à l’intersection de deux décennies de développement technologique : cryptographie et intelligence artificielle. La deuxième vague n’arrive pas — elle est déjà en train de se construire discrètement sous le bruit du marché.