Les agents IA sont bloqués en mode pilote car les banques ne leur font toujours pas confiance
- L'adoption de l'IA agentique dans la finance progresse plus lentement que ne le suggère l'intérêt des dirigeants.
- Dipendra Malhotra, responsable de la technologie de gestion de patrimoine chez Citi, a publiquement identifié la mémoire comme la principale limitation après le lancement de son agent Citi Sky le 22 avril.
- Les normes Ethereum ERC-8004 et ERC-8183 sont en cours d'élaboration pour offrir aux agents IA une identité on-chain, une réputation, une validation, un séquestre (escrow) et une attestation basée sur des évaluateurs.
L'IA agentique attire l'attention dans toute la finance, mais le plus grand obstacle de l'industrie n'est plus de savoir si les modèles sont suffisamment puissants. Le problème plus difficile est de savoir si les banques, les gestionnaires d'actifs et les caisses centrales ont l'infrastructure nécessaire pour déléguer des tâches financières à des systèmes autonomes sans perdre le contrôle de l'argent, de la responsabilité ou de la conformité.
Un sondage Deloitte auprès de plus de 3 300 professionnels de la finance et de la comptabilité a clairement montré l'écart : 80,5 % ont déclaré que des outils alimentés par l'IA, tels que des agents et des chatbots GenAI, pourraient devenir la norme dans les cinq prochaines années, mais seulement 13,5 % ont déclaré que leurs organisations utilisaient déjà de l'IA agentique.
Citi Sky montre pourquoi le débat sur l'infrastructure est important
Citi a lancé Citi Sky, un assistant de richesse alimenté par l'IA construit avec les technologies Google Cloud et Google DeepMind, le 22 avril. L'outil a été développé en utilisant la plateforme Google Gemini Enterprise Agent et devrait être déployé progressivement auprès des clients Citigold aux États-Unis cet été.
Le lancement a donné un exemple concret en banque à la débat sur l'IA agentique. Dipendra Malhotra, responsable de la technologie de la richesse chez Citi, a souligné la mémoire comme une contrainte centrale pour l'IA de conseil à hauts enjeux, demandant combien de temps un client peut maintenir une conversation avant que le système ne commence à halluciner.
La plupart des agents s'appuient sur la génération augmentée par récupération pour étendre la mémoire via des bases de données externes. Les fenêtres de contexte limitent toujours la quantité d'informations qu'un agent peut conserver à la fois.
Dans les conseils financiers, la gestion de trésorerie ou l'exécution de portefeuille, ce plafond de mémoire devient plus qu'un problème technique. Il devient un risque opérationnel.
MihnChi Park, cofondateur de CoinFello, a déclaré que les conditions pour une délégation fiable sont simples : l'agent ne peut agir que dans le cadre des instructions de l'utilisateur, l'utilisateur peut l'arrêter, et les actifs sous-jacents ne sont jamais transférés à un tiers.
Ethereum élabore des primitives sur chaîne pour l'identité des agents
La proposition Ethereum ERC-8004 introduit des systèmes pour l'identité, la réputation et la validation des agents. Le projet de norme établit trois registres : un Registre d'Identité, un Registre de Réputation et un Registre de Validation.
Ensemble, ils sont censés aider les agents autonomes à prouver leur identité, à établir un historique de comportement et à soutenir la vérification par d'autres participants du marché.
L'ERC-8183 emprunte une voie plus étroite. Elle propose une norme d'escrow pour les emplois avec attestation de l'évaluateur, où un client finance un travail, un prestataire soumet le travail, et un évaluateur complète ou rejette le résultat.
La proposition ne fournit pas d'arbitrage ni de résolution formelle des litiges, mais elle offre aux marchés basés sur les agents un cadre pour les tâches en escrow et la vérification de l'achèvement.
L'article arXiv « L'Économie des Agents : Une Fondation Basée sur la Blockchain pour les Agents IA Autonomes » cartographie une architecture à cinq couches pour ce changement, couvrant l'infrastructure physique, l'identité sur chaîne, les outils cognitifs, le règlement économique et la gouvernance collective.
La couche de réputation comporte toujours une vulnérabilité structurelle. Les agents peuvent générer de l'activité à une vitesse et à une échelle que les humains ne peuvent pas égaler, ce qui permet d'influer artificiellement sur les signaux de confiance sur de courtes périodes.
Cela laisse aux institutions financières une question difficile : lorsqu’un agent a un bon historique, cet historique est-il la preuve d’une fiabilité ou simplement celle d’une activité automatisée répétée ?
McKinsey estime que 50% à 60% des opérations bancaires sont concernées
McKinsey estime que 50 % à 60 % des équivalents temps plein des banques sont liés aux opérations. Les experts mettent en garde contre le « purgatoire des pilotes », où les institutions mènent des preuves de concept étroites sans réorganiser le modèle opérationnel.
Comme l'a rapporté Cryptopolitan lors du Festival Web3 de Hong Kong, McKinsey a projeté que le marché de l'IA agentique passerait de 5,25 milliards de dollars en 2024 à environ 200 milliards de dollars d'ici 2034.
Porter Stowell, PDG de W3.io, a déclaré : « Les entreprises n’ont aucun moyen de voir, de contrôler ou d’auditer ce que font les systèmes autonomes avec leur argent. La supervision humaine ne disparaît pas. Elle remonte simplement la chaîne de traitement. »
Quatre questions restent sans réponse : qui est responsable lorsqu’un agent IA provoque une perte financière, si sa réputation peut être considérée comme fiable, qui détient le contrôle une fois ces systèmes déployés à grande échelle, et quel cadre réglementaire s’applique lorsqu’un agent agit en dehors de son périmètre.
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FAQ
Que sont les normes ERC-8004 et ERC-8183 ?
Il s'agit de normes Ethereum proposées visant à doter les agents IA d'une identité, d'une réputation et de garanties transactionnelles.
Source principale :
Qu'est-ce que l'indice de sécurité des données de Microsoft ?
Un rapport de Microsoft qui examine la manière dont les organisations gèrent la sécurité des données, y compris les risques liés à l'adoption de l'IA.
Quels sont les principaux risques actuels ?
Une gouvernance faible, un manque de responsabilité juridique et le risque potentiel que les systèmes de réputation soient manipulés à la vitesse de la machine.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun met à profit son Master en Ingénierie et Gestion de l'Environnement (MSc) à l'Université de Technologie de Tallinn (TalTech) pour peaufiner ses articles sur les prévisions de prix et l'actualité à Cryptopolitan. Fort de sept années d'expérience dans les médias cryptographiques, il couvre les principales cryptomonnaies, les altcoins, la finance décentralisée (DeFi), les stablecoins, les tendances macroéconomiques et les technologies émergentes.
