L'évolution des agents IA : des chatbots aux assistants experts

À mesure que le domaine des agents d’IA a évolué, le marché a radicalement évolué, passant d’agents initialement axés uniquement sur la personnalisation.

As the field of AI agents has evolved, the market has shifted dramatically from agents that were initially focused on personalization alone. In the early days, people were attracted to agents that could entertain, tell jokes, or "create a buzz" on social media. These agents did generate buzz and attention, but as the market evolved, it became clear that utility value was far more important than personalization.

À mesure que le domaine des agents d’IA a évolué, le marché a radicalement évolué, passant d’agents initialement axés uniquement sur la personnalisation. Au début, les gens étaient attirés par les agents capables de divertir, de raconter des blagues ou de « créer le buzz » sur les réseaux sociaux. Ces agents ont effectivement généré du buzz et de l’attention, mais à mesure que le marché évoluait, il est devenu clair que la valeur utilitaire était bien plus importante que la personnalisation.

Many agents that focused on personalization generated huge attention when they were launched, but eventually faded into obscurity because they failed to provide value beyond surface-level interactions. This trend highlights a key lesson: in the Web3 space, substantive value takes precedence over superficial effects, and practicality trumps novelty.

De nombreux agents axés sur la personnalisation ont suscité une énorme attention lors de leur lancement, mais ont finalement sombré dans l’obscurité parce qu’ils n’ont pas réussi à apporter de la valeur au-delà des interactions superficielles. Cette tendance met en évidence une leçon clé : dans l’espace Web3, la valeur substantielle prime sur les effets superficiels, et l’aspect pratique l’emporte sur la nouveauté.

This evolution is in line with the transformation of the Web2 AI field. Specialized large language models (LLMs) are being developed to meet the specific needs of niche areas such as finance, law, and real estate. These models focus more on accuracy and reliability, making up for the shortcomings of general AI.

Cette évolution s’inscrit dans la transformation du domaine de l’IA Web2. Des grands modèles linguistiques spécialisés (LLM) sont en cours de développement pour répondre aux besoins spécifiques de domaines de niche tels que la finance, le droit et l'immobilier. Ces modèles se concentrent davantage sur la précision et la fiabilité, compensant ainsi les lacunes de l’IA générale.

The limitation of general AI is that it can often only provide "almost" answers, which is unacceptable in some scenarios. For example, a popular model may only be 70% accurate on a specific professional problem. This may be sufficient for daily use, but it can have disastrous consequences in high-stakes scenarios such as court decisions or major financial decisions. This is why professional LLMs that are finely tuned to achieve 98-99% accuracy are becoming increasingly important.

La limite de l’IA générale est qu’elle ne peut souvent fournir que « presque » des réponses, ce qui est inacceptable dans certains scénarios. Par exemple, un modèle populaire peut n’être précis qu’à 70 % sur un problème professionnel spécifique. Cela peut être suffisant pour un usage quotidien, mais cela peut avoir des conséquences désastreuses dans des scénarios à enjeux élevés tels que des décisions de justice ou des décisions financières majeures. C'est pourquoi les LLM professionnels, finement réglés pour atteindre une précision de 98 à 99 %, deviennent de plus en plus importants.

So the question is: Why choose Web3? Why not let Web2 dominate the professional AI field?

La question est donc : Pourquoi choisir Web3 ? Pourquoi ne pas laisser le Web2 dominer le domaine de l’IA professionnelle ?

Web3 has several significant advantages over traditional Web2 AI:

Web3 présente plusieurs avantages significatifs par rapport à l'IA Web2 traditionnelle :

Web3 AI EcosystemIn the Web3 AI agent ecosystem, we see that each ecosystem improves its capabilities by integrating new features and opening up new application scenarios. From Bittensor subnets to Olas, Pond, and Flock, these ecosystems are building more interoperable and functional agents. At the same time, easy-to-use tools such as SendAI's Solana Agent Kit or Coinbase CDP SDK are also emerging.

Écosystème Web3 AIDans l'écosystème d'agents Web3 AI, nous constatons que chaque écosystème améliore ses capacités en intégrant de nouvelles fonctionnalités et en ouvrant de nouveaux scénarios d'application. Des sous-réseaux Bittensor à Olas, Pond et Flock, ces écosystèmes construisent des agents plus interopérables et fonctionnels. Dans le même temps, des outils faciles à utiliser tels que le Solana Agent Kit de SendAI ou le SDK Coinbase CDP font également leur apparition.

These ecosystems are building AI applications that prioritize utility:

Ces écosystèmes créent des applications d’IA qui privilégient l’utilité :

Individual agents focused on real use casesOutside the ecosystem, individual agents in specialized fields are also emerging. For example:

Des agents individuels axés sur des cas d'utilisation réels. En dehors de l'écosystème, des agents individuels dans des domaines spécialisés émergent également. Par exemple:

This shift from “chatbots chatting away on social media” to “experts sharing professional insights” is here to stay.

Ce passage des « chatbots discutant sur les réseaux sociaux » aux « experts partageant des idées professionnelles » est là pour rester.

The future of AI agents lies not in chatbots that chat casually, but in expert agents in various professional fields that deliver value and insights in an engaging way. These agents will continue to create mindshare and guide users to actual products, whether it is a trading terminal, tax calculator or productivity tool.

L’avenir des agents IA ne réside pas dans les chatbots qui discutent de manière informelle, mais dans les agents experts dans divers domaines professionnels qui fournissent de la valeur et des informations de manière engageante. Ces agents continueront à créer un partage d'esprit et à guider les utilisateurs vers des produits réels, qu'il s'agisse d'un terminal commercial, d'un calculateur d'impôts ou d'un outil de productivité.

Where will value be concentrated?The biggest beneficiaries will be the proxy L1 and coordination layers.

Où la valeur sera-t-elle concentrée ? Les plus grands bénéficiaires seront les couches proxy L1 et de coordination.

Final ThoughtsThe narrative of AI applications that prioritize practicality has just begun. Web3 has a unique opportunity to carve out a space where AI agents can not only entertain, but also solve practical problems, automate complex tasks, and create value for users. 2025 will witness the transition from chatbots to collaborative assistants, and specialized LLMs and multi-agent orchestration will redefine the perception of AI.

Réflexions finalesLe récit des applications d’IA qui privilégient l’aspect pratique ne fait que commencer. Le Web3 offre une opportunité unique de créer un espace dans lequel les agents IA peuvent non seulement divertir, mais également résoudre des problèmes pratiques, automatiser des tâches complexes et créer de la valeur pour les utilisateurs. 2025 verra la transition des chatbots vers les assistants collaboratifs, et les LLM spécialisés et l'orchestration multi-agents redéfiniront la perception de l'IA.

While Web2 and Web3 will gradually merge, the open, collaborative nature of Web3 will lay the foundation for the most innovative breakthroughs. It is no longer about "AI agents with personality", but about agents that can provide practical value and create meaningful impact. It is worth paying attention to agentic L1, coordination layer, and emerging AI applications. The era of agency has arrived, and this is just the beginning.

Alors que Web2 et Web3 fusionneront progressivement, la nature ouverte et collaborative du Web3 jettera les bases des avancées les plus innovantes. Il ne s’agit plus d’« agents d’IA dotés de personnalité », mais d’agents capables d’apporter une valeur pratique et de créer un impact significatif. Il convient de prêter attention à l’agent L1, à la couche de coordination et aux applications d’IA émergentes. L’ère de l’agence est arrivée, et ce n’est que le début.