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Alec Glovett de Coinbase et Sergey Nazarov de Chainlink expliquent comment les agents d'IA pourraient changer la façon dont l'argent circule sur la chaîne

Mar 10 novembre 2026 · 09h17 EST · 3 min de lecture

En IA

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Un logiciel qui paie tout seul ressemble à une prémisse d'un épisode de Black Mirror. Coinbase et Chainlink préféreraient que vous le considériez comme une infrastructure.

Will Su a rejoint Alec Glovett, responsable de l'infrastructure chez Coinbase, et Sergey Nazarov, co-fondateur de Chainlink, pour une conversation sur la manière dont les agents d'IA pourraient remodeler les transactions numériques. La discussion s'est concentrée sur la finance en chaîne et sur la plomberie qui permettrait aux logiciels autonomes de déplacer de l'argent sans qu'un humain n'approuve chaque clic.

Les deux sociétés créent des outils pour ce qu’elles appellent une « économie agentique », une économie dans laquelle les agents IA agissent comme de véritables participants aux marchés financiers plutôt que comme des chatbots qui répondent aux questions les concernant.

Deux entreprises, deux moitiés du même problème

Un agent IA qui souhaite effectuer une transaction a besoin de deux choses. Il a besoin d’informations fiables sur le monde et d’un moyen de paiement. Chainlink et Coinbase travaillent chacun d’un côté de cette équation.

Nazarov se concentre sur le Chainlink Runtime Environment, ou CRE. Il l'a décrit comme un cadre qui permet aux agents d'IA d'interagir en toute sécurité avec les actifs tokenisés et les protocoles de finance décentralisée (DeFi).

Selon Nazarov, les agents qui l'utilisent peuvent extraire des données de tarification vérifiées et se déplacer entre différentes blockchains et protocoles, mais uniquement dans le cadre de paramètres définis à l'avance par les humains.

Nazarov a également indiqué que Chainlink espère ajouter à l'avenir des fonctionnalités spécialement conçues pour les agents. Pour l’instant, la CRE est définie comme la couche de sécurité qui rend l’activité autonome en chaîne moins un pari.

Chainlink a facilité plus de 34 000 milliards de dollars en valeur de transaction en chaîne, ce qui lui donne une prétention significative à faire partie de l'épine dorsale existante de la finance en chaîne.

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Coinbase parie sur les paiements de machine à machine

Glovett supervise le travail de Coinbase sur les paiements et les pièces stables. L'élément central de ce portefeuille est x402, un protocole conçu pour les micropaiements autonomes pilotés par l'IA.

L'idée derrière x402 est de laisser le logiciel payer le logiciel. Un agent qui a besoin de données, de calcul ou d'un service peut régler la facture lui-même, en suivant des règles écrites dans le code.

Les ambitions de Coinbase vont au-delà des petits paiements. L’objectif plus large est de rationaliser l’activité financière, y compris le trading de crypto-monnaies et d’actions, grâce à des commandes en langage naturel et à des outils de paiement programmables.

x402 aurait traité des dizaines de millions de transactions d'agents.

Une conversation que Nazarov continue d'avoir

Nazarov a participé à plusieurs forums en 2026 axés sur les agents d'IA et leurs effets sur la tokenisation et les actifs numériques.

La discussion n’a pas donné lieu à des annonces qui ont fait la une des journaux. Il n’y a eu aucun lancement de nouveau produit, aucune nouvelle symbolique et aucune nouvelle statistique d’adoption liée aux actions ou aux jetons de l’entreprise. L'accent est resté mis sur l'infrastructure, la conformité et l'interopérabilité générant plus de temps d'antenne que de revenus.

Ce que cela signifie pour l’économie agentique

Pour les investisseurs, l’essentiel à retenir concerne la direction plutôt que les catalyseurs immédiats. Deux grands noms de l’infrastructure crypto convergent vers la même thèse : les agents d’IA auront besoin de données vérifiées, de limites définies et de rails de paiement natifs pour opérer dans la finance.

L’accent mis sur la conformité et l’interopérabilité pourrait également être important pour l’adoption institutionnelle. Un cadre dans lequel les humains fixent les limites et les agents y travaillent est plus facile à expliquer à un comité des risques qu'un robot de trading en liberté.

L’évolution vers le trading en langage naturel des crypto-monnaies et des actions brouille également une frontière qui intéresse les régulateurs. Les paiements programmables touchant aux titres traditionnels feront probablement l’objet d’un examen plus approfondi qu’un robot achetant un accès à une API pour une fraction de centime.

Divulgation : Cet article a été édité par Diego Almada Lopez. Pour plus d'informations sur la façon dont nous créons et révisons le contenu, consultez notre politique éditoriale.

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