De la DeFi à la DeFAI, DFG publie un nouveau rapport sur la prochaine grande révolution crypto

Un mot à la mode est un terme ou une expression qui devient particulièrement populaire ou tendance pendant une période donnée. Dans le secteur technologique, ces mots s'accompagnent généralement de grandes promesses, mais sont souvent utilisés davantage pour leur pouvoir d'attraction que pour leur réelle valeur. Le cycle habituel consiste à adopter, surutiliser, puis abandonner ces termes, en attendant la prochaine idée novatrice qui remplacera la précédente.

Prenons par exemple des termes comme finance décentralisée (DeFi) et intelligence artificielle (IA). Si ces expressions ont longtemps été considérées comme des mots à la mode, elles se sont révélées bien plus que de simples tendances. Bien que les premières discussions autour de ces technologies soient souvent spéculatives, leurs applications ont eu un impact considérable. 

Aujourd'hui, la fusion de ces deux technologies a donné naissance à un nombre croissant de cas d'utilisation, menant à un nouveau concept appelé DeFAI. Ce sous-domaine se concentre sur l'automatisation des activités sur la blockchain grâce à des mécanismes pilotés par l'IA, notamment les agents de trading autonomes, les couches d'tracet les applications de décentralisation (dApps) alimentées par l'IA. 

Digital Finance Group (DFG), une société d'investissement de premier plan spécialisée dans les cryptomonnaies et le Web3, a publié un rapport intitulé « DeFAI : Comment l'IA libère DeFile potentiel de  Ce rapport explore le potentiel de ce secteur émergent, où les développeurs tirent parti de l'efficacité de l'IA pour créer des outils qui automatisent et simplifient les opérations complexes sur la blockchain. Voici les quatre principaux enseignements du rapport :

1. Alors, qu'est-ce que DeFAI ?

Comme mentionné précédemment, DeFAI se situe à l'intersection de l'IA et DeFi, où l'IA enrichit DeFi notamment par l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital, en opérant sur plusieurs niveaux. La blockchain constitue la base, permettant aux agents d'IA d'exécuter des transactions et de faire respecter destracintelligents. Au-dessus de cette base, les données et le calcul fournissent des données historiques et des analyses pour l'entraînement des modèles d'IA. Des couches de confidentialité sécurisent les informations sensibles, tandis que les frameworks d'agents permettent le déploiement d'applications pilotées par l'IA, telles que les robots de trading et les outils de gouvernance. 

2. L'écosystème est composé de 3 catégories principales

Bien que l’écosystème DeFAI soit en constante expansion, la plupart des projets sont regroupés dans l’un des trois principaux sous-secteurs. Ceux-ci comprennent :

• :tracLa couchetracest destinée aux protocoles fonctionnant comme ChatGPT, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions pour une exécution sur la blockchain. Ces protocoles sont généralement intégrés à plusieurs blockchains et dApps, éliminant ainsi les étapes manuelles dans les transactions complexes. Parmi les protocoles de cette catégorie, on trouve Griffin, Hey Anonet Orbit.
• Agents de trading autonomes : contrairement aux robots de trading traditionnels, qui s’appuient sur undefi, les agents de trading autonomes apprennent et ajustent leurs stratégies en fonction des conditions du marché en temps réel. Parmi les principaux protocoles de cette catégorie figurent Almanak, Cod3xet Spectral. 
• Applications décentralisées (dApps) basées sur l'IA : DeFi enrichissent les applications décentralisées traditionnelles en intégrant des agents d'IA afin d'optimiser des services tels que les prêts, les échanges et le yield farming. L'IA et les agents améliorent les services en optimisant la fourniture de liquidités grâce au rééquilibrage des positions des fournisseurs de liquidités (LP) pour un meilleur rendement annuel (APY). Dans cette catégorie, les principaux protocoles incluent Giza, Sturdyet Derive.

3. Les données jouent un rôle crucial dans le succès de DeFAI

L'efficacité de l'IA dépend de la qualité de ses données. Pour que les agents d'IA fonctionnent de manière optimale dans DeFAI, l'accès à des données structurées, vérifiables et en temps réel est crucial. Des ensembles de données de haute qualité améliorent la capacité de l'agent d'IA à prédire avec précision les fluctuations de prix futures, lui permettant ainsi de formuler des recommandations de trading ou d'ajuster les biais des positions longues ou courtes. 

Selon la DFG, DeFAI compte quatre principaux fournisseurs de données, chacun offrant des fonctionnalités distinctes :

• Mode Synth crée des données synthétiques pour les prévisions financières, aidant ainsi les agents d'IA à prédire avec précision les fluctuations de prix et à gérer les pools de liquidités.
• Chainbase fournit des ensembles de données structurés et omnichaînes optimisés pour les agents d'IA, ce qui permet un trading et une analyse de données efficaces. 
• sqd.ai propose un réseau de bases de données ouvert et à haut débit pour les agents d'IA. Il indexe les données en temps réel avec des preuves à divulgation nulle de connaissance (zk) pour garantir la confidentialité inter-chaînes. L'ajout de nœuds de traitement supplémentaires lui permet de gérer des volumes de données croissants et d'accompagner le développement du nombre d'agents d'IA. 
• Cookie propose une couche modulaire axée sur les données sociales, fournissant des informations en temps réel sur le sentiment du marché et les tendances grâce à son ensemble de données de 7 To.

4. Et ensuite ? 

Dans sa prochaine phase, DeFAI se concentrera sur l'intégration de couches de données pertinentes afin de développer des plateformes et des agents autonomes. Cela nécessitera des données on-chain approfondies, telles que les mouvements des baleines, les variations de liquidité et d'autres indicateurs clés, tout en utilisant des données synthétiques pour l'analyse prédictive. 

L'objectif ultime de ce sous-secteur est de permettre aux agents d'IA de générer et d'exécuter des stratégies de trading à partir d'une interface unique, sans intervention humaine. Toutefois, des informations plus précises sont nécessaires à mesure que de nouveaux protocoles intègrent des couches et des systèmes de données.