
Le Bitcoin Policy Institute (BPI) a publié mardi une étude portant sur 36 modèles d’IA, générant plus de 9 000 réponses. La conclusion principale est que, dans divers scénarios financiers, la majorité des agents IA choisissent d’utiliser le Bitcoin pour leurs activités économiques, aucun des 36 modèles testés ne privilégiant la monnaie fiduciaire en premier lieu.

(Source : Bitcoin Policy Institute)
L’étude du BPI a différencié différents scénarios d’utilisation, montrant que la préférence des agents IA pour diverses monnaies varie fortement selon le contexte :
Scénario de conservation de valeur à long terme (maintien du pouvoir d’achat sur plusieurs années) : 79,1 % des réponses IA ont choisi le Bitcoin, le résultat le plus marqué de l’étude
Scénario de paiement et de transactions instantanées (services, petites paiements, transferts transfrontaliers) : 53,2 % ont opté pour des stablecoins, seulement 36 % pour le Bitcoin — ces derniers dominent dans ce contexte
Répartition globale des préférences : 48 % des agents IA privilégient le Bitcoin en premier lieu, plus de la moitié préférant les stablecoins pour les paiements
Absence de monnaie fiduciaire : parmi les 36 modèles testés, aucun ne privilégie une monnaie fiduciaire en premier
Jeff Park, directeur des investissements chez Bitwise, explique que la performance inférieure des stablecoins dans le scénario de conservation de valeur à long terme s’explique par le fait que « la chose la plus évidente est que les stablecoins peuvent être gelés, ce qui n’est pas le cas du Bitcoin ». Ce point met en lumière la faiblesse structurelle fondamentale des stablecoins en tant qu’actifs de conservation de valeur — leur dépendance vis-à-vis des émetteurs et des régulateurs.
L’étude révèle également que la préférence pour le Bitcoin varie considérablement selon le fournisseur d’IA :
Modèles d’Anthropic (incluant la série Claude) : moyenne de 68 % de préférence pour le Bitcoin, le taux le plus élevé parmi les fournisseurs
Modèles de Google (incluant la série Gemini) : moyenne de 43 %
Modèles de xAI (incluant la série Grok) : moyenne de 39 %
Modèles d’OpenAI (incluant la série GPT) : moyenne de 26 %, la plus faible
Cet écart pourrait refléter des différences systémiques dans la stratégie de formation, la proportion de contenu financier dans les données d’entraînement, et le degré d’exposition des modèles à la littérature sur les cryptomonnaies.
Le BPI souligne dans son rapport plusieurs limites méthodologiques qui pourraient influencer la généralisation des résultats :
Taille de l’échantillon limitée : seuls 36 modèles issus de 6 fournisseurs ont été testés. Le BPI prévoit d’étendre ses recherches à un éventail plus large de modèles à l’avenir.
Impact potentiel du cadre de questionnement : la conception des prompts pourrait avoir influencé les résultats. Par exemple, l’un des scénarios présuppose explicitement qu’aucune monnaie nationale ou système bancaire n’est associé, excluant ainsi de facto la monnaie fiduciaire, ce qui n’est pas une évaluation totalement neutre.
Représentation des données d’entraînement plutôt que des préférences réelles : le BPI précise que les préférences des modèles « ne reflètent pas nécessairement les applications réelles », mais plutôt les schémas présents dans leurs données d’entraînement, et non leur comportement dans des systèmes de paiement réels.
Les analyses indiquent généralement que les stablecoins dépendent de la crédibilité de leurs émetteurs (Tether, Circle, etc.) et peuvent être gelés ou saisis par des régulateurs. Le Bitcoin, conçu pour ne pas être contrôlé par une seule entité, offre une résistance à la censure. Lorsqu’un modèle IA infère « quel actif peut résister à l’intervention et maintenir le pouvoir d’achat sur plusieurs années » à partir de ses données d’entraînement, la résistance à la censure du Bitcoin est perçue comme un avantage supérieur.
Pas nécessairement, il faut interpréter cela avec prudence. Le BPI indique que ces résultats reflètent des schémas dans les données d’entraînement, et non une prévision de l’utilisation réelle. La présence massive de littérature sur les cryptomonnaies dans les données pourrait systématiquement renforcer la perception favorable au Bitcoin. La réalité de l’adoption dépendra principalement des infrastructures de paiement, de la réglementation, et des choix des développeurs, plutôt que d’un « choix autonome » de l’IA.
Le BPI ne fournit pas d’explication définitive. Cela pourrait résulter de différences dans la sélection des textes liés aux cryptomonnaies lors de la formation, des dates de collecte des données, ou des stratégies de calibration dans l’apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF). La préférence la plus faible de 26 % chez OpenAI pourrait également refléter une tendance à des réponses plus conservatrices dans certains scénarios financiers.
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