

Le chercheur en cryptomonnaie Murad Mahmudov propose une vision structurée de deux trajectoires parallèles issues de l’intersection entre l’intelligence artificielle et la blockchain. Présenté dans un récent podcast sur PondTalk, son cadre suggère que ces technologies entreront à la fois en concurrence et en convergence, et ce, de manière inattendue dans les décennies à venir.
La première trajectoire place les agents IA au cœur des systèmes économiques basés sur la blockchain. « Les agents IA eux-mêmes, machines pilotées par IA, robots, vont utiliser ces infrastructures pour échanger et transférer de la valeur entre eux », précise Mahmudov. Ce basculement marque l’autonomisation des systèmes, qui exploitent l’infrastructure décentralisée pour des transactions machine à machine, créant ainsi une nouvelle couche d’activité économique indépendante de l’intervention humaine.
La seconde trajectoire expose une réalité plus critique : le déplacement généralisé des humains, causé par l’automatisation portée par l’IA. Mahmudov prévoit d’importantes vagues de chômage dans les années à venir, particulièrement en l’absence de revenu universel immédiat. Il qualifie cette phase de « période de transition » qui pourrait durer plusieurs décennies, où la blockchain assumerait une fonction distincte, mais tout aussi essentielle.
« Les blockchains deviendront des lieux où les gens pourront exprimer leur mécontentement, protester, en votant avec leur argent », explique-t-il. Ainsi, la cryptomonnaie se positionne non seulement comme outil financier, mais aussi comme levier de protestation économique et de participation pour ceux que l’évolution technologique relègue à la marge.
Mahmudov relie ce tournant technologique à des tendances économiques mondiales, soulignant « la plus forte inégalité de richesse et de revenus depuis un siècle ». Selon lui, cette disparité sera aggravée par le déplacement des emplois sous l’effet de l’IA, impactant principalement les plus jeunes.
« Les jeunes seront les plus touchés dans la décennie à venir », avertit-il, en notant que le chômage des jeunes dépasse déjà les taux moyens à l’échelle mondiale. Il observe que « les boomers et les anciennes générations ont tiré parti d’une vague unique de mondialisation », tandis que les plus jeunes se retrouvent confrontés à l’automatisation des emplois à l’issue de leurs études et à leur entrée sur le marché du travail.
La période est particulièrement difficile pour les jeunes générations. Après des décennies d’endettement et la baisse des taux qui ont avantagé les générations précédentes, ils font désormais face à l’automatisation des postes de début de carrière. Mahmudov s’interroge : « Qui devra finalement assumer le coût de tout cela ? Les jeunes. »
Ce schéma dual suggère que l’infrastructure blockchain servira simultanément de support à l’activité économique des agents IA et de refuge pour les humains souhaitant préserver leur pouvoir d’action dans un monde de plus en plus automatisé. La technologie s’impose ainsi à la fois comme moteur et contre-pouvoir, infrastructure et contre-culture.
Les récentes tendances d’investissement dans le secteur des cryptomonnaies illustrent clairement le cadre de Mahmudov, en privilégiant l’intersection technologique plutôt que l’opposition entre IA et blockchain.
Le financement du capital-risque crypto a bondi de 290% au troisième trimestre pour atteindre 4,65 milliards de dollars — le niveau trimestriel le plus élevé depuis début 2023, selon Galaxy Digital. Cette hausse reflète un regain de confiance des investisseurs et confirme l’hypothèse d’une convergence entre IA et crypto, plutôt que d’une compétition.
La répartition des capitaux est révélatrice : les outils crypto intégrant l’IA ont attiré des investissements conséquents, aux côtés des stablecoins et des projets d’infrastructure blockchain. Cette dynamique montre que les investisseurs perçoivent la valeur de solutions qui relient l’intelligence artificielle et les systèmes décentralisés, loin d’une vision de confrontation technologique.
La concentration des financements révèle la maturité du secteur : sept transactions seulement ont représenté la moitié des montants investis sur 414 opérations, ce qui indique que les flux majeurs se dirigent vers les acteurs établis et les modèles éprouvés. Les investisseurs se montrent ainsi plus sélectifs, misant sur des projets à forte utilité et à modèle économique pérenne.
Coinbase Ventures, acteur majeur de l’investissement crypto, a explicitement désigné les outils de développement on-chain alimentés par l’IA comme priorité pour l’année à venir. L’entreprise y voit le « GitHub Copilot moment » du développement de smart contracts, en référence à l’assistant de codage IA qui a transformé les pratiques de développement logiciel.
Cette comparaison souligne la capacité de l’IA à démocratiser le développement blockchain, à l’instar de GitHub Copilot pour le développement traditionnel. Jonathan King, General Partner, estime que ces outils permettront aux fondateurs non techniques de créer des entreprises on-chain en quelques heures, grâce à la génération automatique de code, à la revue de sécurité et au déploiement simplifié.
Au-delà des outils de développement immédiats, Coinbase Ventures cible aussi la collecte de données robotiques par IA comme axe stratégique à long terme. L’entreprise estime que les réseaux d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) pourraient offrir un cadre pour la collecte de données de qualité à grande échelle pour la robotique IA. Cette convergence pourrait permettre à la blockchain, via ses incitations, de résoudre les difficultés de collecte qui limitent actuellement l’essor de la robotique IA.
La validation par le capital-risque de la convergence IA-crypto va bien au-delà des montants investis. Elle traduit une compréhension croissante du potentiel de synergies entre ces technologies, fondées sur des approches philosophiques différentes mais complémentaires. Le marché anticipe ainsi un futur associant systèmes IA centralisés et réseaux blockchain décentralisés, chaque technologie renforçant les capacités de l’autre.
Au cœur de l’analyse de Mahmudov se trouve une tension fondamentale entre deux visions architecturales opposées qui façonneront l’évolution technologique des prochaines décennies.
« Les décennies à venir seront une forme de course aux armements entre les forces centralisatrices de l’IA et les forces décentralisatrices de la cryptographie », résume-t-il. L’intelligence artificielle est présentée comme technologie concentratrice — centralisant données, calcul et pouvoir décisionnel — tandis que la blockchain vise à diffuser le contrôle à travers les réseaux.
Cette opposition est autant philosophique que technique. Les systèmes IA tendent à la centralisation, car leur efficacité croît avec la taille et la puissance. Les plus grands modèles, entraînés sur le plus de données et disposant de l’infrastructure la plus avancée, surclassent systématiquement les alternatives plus modestes. Cela favorise la concentration sectorielle entre quelques acteurs majeurs.
La blockchain, au contraire, est conçue pour contrer cette concentration : preuves cryptographiques, consensus distribué et incitations par jetons visent à créer des réseaux où aucun acteur unique ne détient le contrôle. Ce choix privilégie la résilience et la résistance à la censure, au détriment d’une part d’efficacité.
Mahmudov rejette l’idée d’une coopération technologique simpliste et reconnaît l’opposition structurelle entre les systèmes qui agrègent le pouvoir et ceux qui le dispersent. Cette tension ne se résout pas par la seule optimisation technique, mais pose des questions profondes sur l’organisation du pouvoir économique et politique.
Il relie cette bataille à l’hyperfinanciarisation entamée dans les années 1970 : « Tout est de plus en plus financiarisé », observe-t-il, décrivant un monde où les relations et activités humaines sont médiées par des instruments financiers.
Pour Mahmudov, l’hyperfinanciarisation ne se limite pas aux actifs traditionnels : « Ce qui m’intéresse, ce n’est pas la tokenisation du tangible, mais celle de l’intangible », indique-t-il, citant la communauté, la spiritualité, la culture, la croyance et l’idéologie comme nouvelle frontière.
La blockchain pourrait ainsi médiatiser, au-delà des transactions financières, les relations sociales et la participation culturelle. « Le plus grand marché mondial, ce ne sont pas les dérivés alimentaires, le transport ou l’énergie, mais celui visant à réduire la souffrance psychologique », affirme Mahmudov.
Ce positionnement fait de la crypto et de la blockchain des outils pour répondre à des besoins humains essentiels — appartenance, sens, objectif — alors que les institutions et communautés traditionnelles se fragmentent. À mesure que l’IA automatise les fonctions économiques et déplace les travailleurs, les communautés blockchain pourraient offrir de nouveaux espaces d’identité et de valeur.
Mahmudov envisage une chronologie sur plusieurs décennies, où les développements actuels ne sont que des prémices. « Nous sommes encore au début de cette histoire, et elle va s’intensifier dans les prochaines années », conclut-il.
Cette perspective à long terme est clé pour appréhender le rapport IA-crypto. Plutôt qu’une résolution rapide ou une victoire nette, il s’agit d’une phase prolongée de compétition, d’expérimentation et d’évolution graduelle. Le résultat pourrait être des systèmes hybrides complexes, associant centralisation et décentralisation selon les usages et contextes sociaux.
Le conflit centralisation-décentralisation soulève des enjeux bien au-delà de la technique : il interroge la façon dont les sociétés doivent s’organiser face à des capacités technologiques inédites. Avec la montée en puissance de l’IA et la maturité croissante des réseaux blockchain, cette tension influencera durablement les structures économiques, politiques et sociales mondiales.
L’IA et la crypto se disputent ressources de calcul, énergie et adoption utilisateur. L’IA requiert une puissance de traitement massive ; le minage crypto consomme une énergie similaire. Toutes deux aspirent à devenir des couches d’infrastructure : l’IA centralise l’intelligence, la crypto privilégie la décentralisation. Leurs philosophies s’opposent : l’IA concentre valeur et contrôle, la blockchain les distribue à travers les réseaux.
Selon Murad, cette concurrence accélérera l’innovation blockchain : la rivalité pour les ressources de calcul et la domination du marché favorisera des protocoles de sécurité renforcés, des solutions de scalabilité et le développement d’une infrastructure IA décentralisée, consolidant les fondations techniques et les usages concrets de la blockchain.
La valeur de la crypto s’accroît à mesure que l’IA exige des calculs transparents, décentralisés et des échanges de données sans confiance. Les cas d’usage s’étendent à la vérification de modèles IA, aux règlements entre agents autonomes et à l’apprentissage automatique préservant la confidentialité, générant de nouveaux flux transactionnels majeurs d’ici 2030.
L’IA pourrait augmenter l’efficacité du minage via des algorithmes optimisés, ce qui risque de centraliser la puissance de calcul. Elle peut aussi améliorer la sécurité par la détection avancée des menaces et l’innovation cryptographique. Les mécanismes de consensus évolueront pour contrer les attaques pilotées par l’IA, tandis que les protocoles résistants au quantique deviendront essentiels pour la sécurité crypto.
L’IA et la crypto sont des technologies disruptives en forte croissance. Elles transformeront les industries et généreront une valeur considérable. Si la concurrence existe, elles sont aussi complémentaires. Les investisseurs à long terme ont intérêt à conserver des positions dans les deux, car les opportunités de convergence se multiplieront. La volatilité est temporaire ; l’adoption structurelle assure des gains durables.
L’IA et la crypto convergeront, avec une valeur synergique. La crypto fournit l’infrastructure décentralisée pour la vérification des modèles IA et une distribution équitable ; l’IA optimise les systèmes crypto. La crypto garde l’avantage par la propriété et les incitations financières que l’IA ne peut égaler seule.











