Nous parlons souvent du marché des cryptomonnaies comme une « forêt sombre ». Si chacun détient un fusil appelé « IA », cette forêt deviendra-t-elle plus sûre ou s’autodétruira-t-elle ?
Ces derniers jours, le monde entier parle d’IA. Les vidéos générées par Seedance ont envahi Twitter, et dans notre cercle, le sujet de la « cryptomonnaie » semble avoir été oublié par le marché, tous les groupes posent la même question : « Qu’est-ce que ton IA a fait pour toi aujourd’hui ? » ou recherchent des projets spéculatifs autour du concept d’IA. Mais cet article ne veut pas parler de cette « mentalité de pioche », ni de projets qui vendent des « chiens de puissance décentralisée » sous le faux prétexte d’IA — c’est le domaine des spéculateurs. Je veux parler de choses vraiment sexy, voire un peu effrayantes.
Aujourd’hui, sur les réseaux sociaux, on voit souvent des blogueurs affirmer : « Le marché est trop ennuyeux, on essaie de faire en sorte que l’Agent trouve lui-même ses proies sur la chaîne. » Cette phrase donne froid dans le dos. Nous avons l’habitude de considérer l’IA comme un actif à spéculer, mais peu de gens prennent vraiment le temps de réfléchir : si l’IA n’était pas un objet de spéculation, mais un adversaire assis en face de toi jouant au poker, comment jouerais-tu cette partie ?
Voici l’expérience mentale que je souhaite partager aujourd’hui : si le marché des cryptomonnaies passe de « personnes » à « êtres siliconés », si les investisseurs particuliers, les institutions et les market makers détiennent tous une mitrailleuse IA, à quoi ressemblerait cette forêt sombre ?
Ce que vous pensez être de la « quantification » n’est qu’une calculatrice boiteuse
Avant de prévoir l’avenir, il faut d’abord éliminer cette erreur de perception tenace, même chez beaucoup de vieux routiers qui ne font toujours pas la différence entre « quantification » et « IA ». Sur les réseaux sociaux, on voit encore des commentaires comme : « Ces robots de trading automatique, ce ne sont pas de l’IA ? »
C’est une erreur. Aujourd’hui, 99 % des soi-disant « robots quantitatifs » ne sont en réalité qu’un « tableau Excel avec automatisation ». Leur logique est linéaire, basée sur des règles : si RSI > 80, vendre ; si le prix passe en dessous de MA120, arrêter la perte. Ce genre de robot a un cerveau rigide, incapable de comprendre le contexte.
Par exemple : si demain Vitalik tweetait soudainement que la Fondation Ethereum va vendre 100 000 ETH, un robot quantitatif traditionnel continuerait de surveiller les chandeliers, car le prix n’a pas encore chuté, les indicateurs ne sont pas encore mauvais, et il pourrait même déclencher un signal d’achat à cause d’un rebond mineur, jusqu’à ce que la chute réelle se produise, le robot subisse une perte et stoppe. En revanche, une vraie stratégie IA, dans les 0,5 seconde suivant le tweet, aurait déjà lu le message via un module NLP, analysé le sentiment comme étant « extrême panique », et donné l’ordre de liquider toutes les positions longues et d’ouvrir une position courte. À ce moment-là, la chandelle n’aurait même pas encore bougé.
Les quantitatifs traditionnels cherchent des patterns dans le « rétroviseur », tandis que l’IA tente de « prévoir l’avenir » à partir d’un volume massif de données (Data-driven). Les stratégies de niveau AlphaGo, par exemple, surveillent en temps réel des dizaines de milliers d’adresses sur la blockchain, analysent le sentiment de centaines de milliers d’influenceurs, et peuvent même découvrir des régularités incompréhensibles pour nous, comme : « chaque fois qu’Elon Musk change d’avatar et que les frais Gwei sont inférieurs à 15, la probabilité que DOGE augmente de 10 minutes est de 87 % ». Ces relations non linéaires à haute dimension ne peuvent être traitées que par des réseaux neuronaux. Donc, comparer le trading en grille à l’IA, c’est comme comparer une abaque à une bombe nucléaire.
Si tout le monde utilisait l’IA, que deviendrait le marché ?
Supposons que la technologie soit équitablement répartie : les particuliers utilisent GPT-5 pour trader, les institutions ont leurs modèles propriétaires. Le verdict pourrait être très pessimiste : nous entrerions dans un marché « à liquidité extrêmement fragmentée » et « avec des flash crashes réguliers ».
D’abord, l’effet de « stagnation » dû à une efficacité absolue. En finance, on parle de « théorie de l’efficience des marchés » : aujourd’hui, le marché des cryptos est si rentable parce que l’information est asymétrique, et il y a trop d’idiots. Mais à l’ère de l’IA généralisée, toute petite opportunité d’arbitrage (par exemple, un DEX qui a 0,1 % de retard sur un CEX) serait instantanément effacée par des dizaines de milliers d’IA en microsecondes. La technique d’analyse technique deviendrait obsolète. Plus besoin de tracer des lignes, l’IA aurait déjà vu le graphique un milliard de fois. La majorité du temps, le marché deviendrait une mare morte, avec des prix d’une précision effrayante et une volatilité si faible qu’on s’endormirait.
Ensuite, la « synchronisation » provoquerait des « flash crashes » massifs. C’est le scénario qui fait le plus peur lors de la projection. Bien que l’IA soit très intelligente, leur apprentissage repose sur les mêmes données. Elles consomment toutes les chandelles de Binance, les données d’Etherscan, lisent les news de Bloomberg. Si elles reçoivent les mêmes entrées, suivent des logiques similaires, leurs sorties convergeront-elles ? Lorsqu’un signal spécifique apparaît, il est possible qu’en microsecondes, des dizaines de milliers d’IA de haut niveau dans le monde entier donnent simultanément la même décision de « vendre ».
Sans hésitation ni psychologie de la chance, des dizaines de trillions de dollars de ventes instantanées pourraient faire s’effondrer le marché. Le Bitcoin pourrait chuter de 90 % en une seconde, puis remonter en une seconde parce que l’IA aurait sous-estimé la chute. Ce « phénomène de résonance algorithmique » pourrait provoquer un krach de niveau nucléaire dans un marché 24/7 sans circuit de sécurité. Et le plus effrayant, c’est que ce risque ne sera pas anticipé : tout se passe dans les seuils internes des modèles, pas dans l’émotion du marché.
Enfin, dans cette forêt sombre, il y a le « test de Turing ». Aujourd’hui, les whales manipulent le marché en traçant des lignes pour tromper les petits investisseurs. Demain, ce seront les IA des institutions qui tromperont celles des autres IA. Cela pourrait évoluer en une « attaque antagoniste » : les IA des grandes institutions créent délibérément des faux mouvements complexes, apparemment pour attirer le capitaux, mais en réalité pour piéger les IA des petits investisseurs. Le marché deviendrait un champ de bataille électronique, où les signaux véritables seraient noyés dans un bruit algorithmique.
Ce phénomène pourrait même s’étendre au-delà du trading, infiltrant notre « gouvernance communautaire » et nos « DAO ».
Imaginez qu’un nouveau projet Layer 2 commence à distribuer des tokens. Autrefois, c’était une « attaque de sorcière » — une seule personne contrôlant plusieurs centaines de wallets. Facile à détecter en vérifiant les liens.
Mais demain ? Ce sera une « super sorcière » pilotée par l’IA.
Chaque wallet aurait son propre agent IA, avec sa personnalité, son compte Twitter (non seulement pour retweeter, mais aussi pour faire des blagues, voire se disputer avec de vrais utilisateurs), ses habitudes d’interaction sur la blockchain (certains aiment jouer avec des NFT, d’autres avec DeFi, et certains perdraient volontairement de l’argent pour simuler de vrais petits investisseurs).
Il serait impossible de distinguer qui est humain ou IA.
Lorsque vous rejoindrez un Discord ou un Telegram d’un projet, et que vous verrez une activité intense, avec tout le monde discutant de techniques ou donnant des signaux, il se pourrait que 99 % des comptes soient contrôlés par une seule matrice d’IA. La « consensus » n’est qu’un bubble généré par la puissance de calcul.
Ce « test de Turing social » est encore plus effrayant qu’un effondrement de prix. Il détruit la confiance fondamentale sur laquelle repose la crypto. Quand la « communauté » devient une conversation de lignes de code, le Web3 devient une coquille vide.
Une fois la confiance brisée, le marché ne sera plus un lieu de jeu, mais une simple collision de puissance de calcul. À ce moment-là, le prix ne sera qu’un sous-produit, la véritable compétition sera de contrôler l’entrée de la narration et la distribution du flux.
L’illusion d’un « égalitarisme technique » pour les petits investisseurs est une fausse promesse
Certains rétorqueront : « Les institutions ont l’IA, moi aussi ! ChatGPT nous donne une chance de défier les grands. »
Hélas, c’est une soupe empoisonnée. En finance, plus la technologie progresse, plus la barrière de classe se renforce. C’est une course aux armements totale. Tu utilises un MacBook Pro, eux ont un cluster H100 dans la salle voisine du centre de trading ; ton analyse IA prend 3 secondes, leur ligne dédiée ne prend que 5 microsecondes. Dans le monde du trading algorithmique, 1 milliseconde d’avance, c’est la victoire ; 1 milliseconde de retard, c’est la défaite.
Quand tu te crois malin parce que tu utilises l’IA, en réalité, tu ne fais que passer de « donner de l’argent à la main » à « automatiser la transmission ». Si le marché des cryptos devient une guerre pure de puissance de calcul et d’algorithmes, les petits investisseurs n’auront aucune chance. C’est une vérité dure, mais irréversible.
La seule échappatoire : fuir le « zone d’ombre » de l’IA
En écrivant cela, on dirait que tout est bloqué. Mais justement, parce que l’IA est si puissante et dépendante des données, cela révèle aussi sa faiblesse fatale. L’IA connaît les mathématiques, la probabilité, la logique, mais elle ignore la « folie », la « foi », ou encore les « blagues ».
L’IA est entraînée sur des données historiques, elle ne peut prévoir que ce qui s’est déjà produit. Mais la magie du marché crypto, c’est qu’il peut toujours créer quelque chose à partir de rien. Imaginez à l’époque où PEPE est apparu, ou quand les inscriptions BRC-20 ont commencé à se répandre : l’IA aurait jugé cela comme « code inutile, sans fondamentaux, avec un risque infini » et aurait évité. Mais l’humain, lui, aurait pensé : « cette grenouille est trop mignonne, la communauté est folle, ça va peut-être exploser », et aurait tout misé.
Dans la phase « 0 à 1 », au moment où la narration émerge et que l’émotion monte, c’est la zone aveugle de l’IA. Il n’y a pas de données, seulement des sentiments. Seul l’humain peut ressentir la folie humaine.
Donc, si le futur est vraiment entièrement dominé par l’IA, je pense que le marché se divisera en deux : d’un côté, le champ de bataille des cryptos principales, où les géants s’affrontent, avec des prix très efficaces, mais où les petits ont peu de chances de faire de l’alpha ; de l’autre, la « réserve humaine » des memes et des projets très précoces, où l’IA est interdite, et où l’humain peut encore jouer avec l’émotion, créer des narrations, et récolter les bulles.
Au bout du compte, le trading deviendra une question d’humanité. Après que les chandeliers seront « calculés à mort », notre seul avantage sera de comprendre ce qui est « amusant » et ce qui constitue une « communauté ». L’IA ne pourra pas comprendre pourquoi un DOGE a été créé, ni pourquoi des humains sont prêts à payer des milliards pour un mème de chien.
Les barrières du futur pourraient devenir très élevées. Soit nous évoluons en semi-machines, apprenant à coder et à maîtriser les algorithmes ; soit nous redevenons les chasseurs sauvages, utilisant l’intuition et la compréhension de la nature humaine pour chasser. La pire situation serait ceux qui, au milieu, tentent de jouer à la recherche de trésors dans un nouveau continent avec des cartes obsolètes.
Ce texte n’est qu’une expérience mentale, il ne constitue pas un conseil d’investissement. Après tout, peut-être que le mois prochain, GPT-N PRO MAX sortira, et même les memes seront alors des actifs à spéculer — dans ce cas, autant aller livrer des pizzas ensemble.
