La crypto a plus d'une décennie. Les L1 ont été lancés, les L2 ont suivi, la DeFi a mûri, et les stablecoins sont devenus des infrastructures. Sur les exchanges, le prêt, les perpétuels et les marchés de prédiction, chaque catégorie semble saturée, et chaque idée évidente semble déjà construite.
Alors, reste-t-il quelque chose à construire ?
Beaucoup de constructeurs abandonnent ici. Ils ont tort, non pas parce que la réponse est non, mais parce que la question ne se pose pas comme ça.
Pendant la majeure partie de l'histoire de la crypto, la question intéressante était de savoir si les rails pouvaient tenir : si vous pouviez régler en quelques secondes, déplacer des stablecoins à grande échelle, faire fonctionner des réseaux ouverts sous charge réelle. Ces questions ont maintenant des réponses. L'infrastructure fonctionne, et les prochains problèmes intéressants se situent ailleurs.
Ce qui a changé, c'est tout ce qui se passe autour. Les modèles peuvent agir par eux-mêmes plutôt que simplement répondre. Les robots apprennent à partir de vidéos humaines plutôt que de code écrit à la main. Des normes ouvertes pour le paiement et l'identité des agents prennent forme. Aucun de ces éléments n'est de la crypto, mais chacun d'eux pousse contre les limites de l'infrastructure financière et de confiance construite pour les humains.
La question qui vaut la peine d'être posée n'est plus « que peut faire la crypto ». Elle est « de quoi le reste du monde a-t-il besoin de la crypto ».
La réponse, de plus en plus, est l'économie des machines.
Les machines comme acteurs économiques
Quand nous disons « économie des machines », nous ne parlons pas de machines comme outils, les choses que vous utilisez pour envoyer des emails ou écrire du code. Nous parlons de machines comme acteurs économiques.
Le changement est subtil, et les conséquences sont grandes. Un outil attend des instructions. Un acteur conserve le contexte, prend des décisions, effectue des transactions et agit seul dans le monde numérique et physique. Les modèles sont maintenant assez bons pour faire cela, et assez bon marché pour le faire à grande échelle.
Voici à quoi cela ressemble en pratique :
- Un agent réserve vos vols, négocie le prix, paie le commerçant et gère le remboursement en cas de problème, sans que vous ayez à intervenir.
- Un robot d'entrepôt prend des tâches facturées à l'unité, recharge sa propre batterie, paie son propre calcul et achemine les revenus à son opérateur.
- Un système de recherche conçoit des expériences pendant la nuit, demande des réactifs et exécute la boucle sans qu'un étudiant diplômé soit dans le bâtiment.
La plupart de nos infrastructures financières et de confiance supposent un humain ou une entreprise de l'autre côté, quelqu'un que vous pouvez identifier et tenir responsable. Cette hypothèse tombe dès que l'acteur est autonome, et les rails que nous avons pour les paiements, l'identité, l'autorisation, les litiges et le règlement n'ont pas été construits pour cela.
Et cela se trouve à l'intersection de la crypto, de la fintech, de l'IA, de la robotique et du quantique.
Pourquoi maintenant
Trois changements se sont produits récemment qui ne semblaient pas probables il y a quelques années.
Les modèles sont assez bons pour agir, pas seulement répondre et assez bon marché pour fonctionner sans surveillance. Le coût d'une unité de travail numérique s'effondre, ce qui rend viables des tâches qui ne valaient jamais le temps d'une personne, à des volumes et des montants que les systèmes n'ont jamais été conçus pour gérer.
Les normes ouvertes arrivent à maturité. Les stablecoins sont maintenant de véritables rails de règlement. Des protocoles comme x402, MPP et AP2 donnent aux agents un moyen de payer. Les réseaux blockchain plus rapides et les réseaux fiduciaires plus rapides se rencontrent au milieu. Les modèles ouverts vision-langage-action permettent aux robots d'apprendre à partir de vidéos humaines et de simulations plutôt que de programmation sur mesure. Les normes permettent aux constructeurs de composer au lieu de reconstruire, et c'est ce qui a accéléré les progrès dans chacune de ces catégories.
Les agents peuvent maintenant fonctionner en continu. Contrairement aux outils auxquels nous étions habitués, qui s'adaptent à des cas d'utilisation étroits et guidés, un agent conserve le contexte et travaille sans surveillance au fil du temps. Cela change l'économie de l'automatisation et le volume d'activité que tout système doit absorber.
Aucun de ces éléments pris isolément n'est une thèse. Ensemble, ils le sont.
La crypto n'est pas morte
Voici ce que la plupart des fondateurs de crypto manquent quand ils demandent « reste-t-il quelque chose à construire ».
La prochaine vague d'entreprises intéressantes ne sera pas crypto contre IA ou crypto contre robotique. Les fondateurs qui nous enthousiasment le plus ne choisissent pas entre ces technologies. Ils les empilent.
Vous ne construisez plus seulement dans la crypto. Vous construisez crypto + IA, crypto + robotique, crypto + science autonome. Les rails financiers hérités ont été construits autour de la responsabilité humaine : une identité que vous pouvez vérifier, une intention que vous pouvez contester, une personne que vous pouvez tenir responsable en cas de problème. Les rails crypto ont été construits différemment, autour de code que vous pouvez auditer, de registres en chaîne que tout le monde peut lire, et de règles que le réseau applique. Quand l'acteur de l'autre côté est autonome, cette différence cesse d'être un écart et devient le point. Alors que le volume d'activité mené par les machines augmente, les rails que la crypto a construits correspondent mieux à la forme de cette demande que ceux conçus pour les humains : ouverts, programmables, sans permission, réglés en secondes, identité qui n'a pas besoin d'intermédiaire.
L'opportunité pour les constructeurs de crypto n'est pas de rivaliser avec le dernier cycle de constructeurs de crypto. C'est d'être le substrat sur lequel la prochaine vague d'IA, de robotique et d'autonomie physique sera construite.
Et les plus grandes plateformes sont déjà en course. Coinbase, Robinhood et Binance ont chacune déployé des infrastructures de trading agentique ces derniers mois : portefeuilles opérés par des agents, exécution autonome, et, dans le cas de Robinhood, une nouvelle blockchain construite exactement pour cela. Ce n'est plus une conversation de niche sur la crypto, cela se produit sur les plateformes avec certaines des plus grandes bases d'utilisateurs particuliers au monde.
Où cela se heurte aujourd'hui
Le pari ci-dessus est que les rails sans permission et programmables conviennent mieux aux acteurs autonomes que ceux construits pour les humains. Ce pari n'est pas encore prouvé à grande échelle, et deux modes de défaillance montrent déjà pourquoi il a encore besoin de travail :
Sécurité
Les portefeuilles d'agents sont déjà une surface d'attaque vivante. En mai 2026, un attaquant a utilisé une injection de prompt en code Morse pour faire sortir une instruction de transfert à Grok, qu'un agent de trading automatisé a ensuite exécutée en chaîne, déplaçant environ 150 000 à 200 000 $ avant que la majeure partie ne soit récupérée (SlowMist).
Responsabilité
Qui est responsable quand un système touché par l'IA échoue reste non résolu, même lorsque l'IA, des réviseurs humains et un vote de gouvernance donnent tous leur accord. Un bug d'oracle en février 2026 dans un code de contrat intelligent assisté par IA a causé un événement de créance douteuse de 1,78 M$ sur Moonwell, et rien dans la chaîne de révision ne l'a attrapé (rekt.news).
Là où nous regardons
La plupart de l'activité aujourd'hui se situe dans les composants : modèles de fondation, matériel robotique, stablecoins, exchanges. Ces marchés sont saturés et bien financés, et l'opportunité n'y est pas.
L'opportunité est dans ce qui les relie, dans les rails pour la transaction, la coordination et la confiance entre machines qui n'existent pas encore. Trois domaines se démarquent.
La couche économique pour les agents
La partie difficile n'est pas de savoir si un agent peut payer. C'est de savoir qui détient l'autorité quand l'agent a tort, qui porte le risque de fraude, et comment tout cela peut atteindre les commerçants sans leur demander de reconstruire leur caisse. La forme du commerce des agents est encore en cours d'écriture : couches d'autorisation, identité des agents, routage neutre entre rails, et marchés où les agents achètent leur propre calcul, données et accès. Les meilleures équipes ici facturent l'autorisation et la réduction des risques plutôt qu'une part de la valeur du paiement, ce qui rend l'entreprise viable bien avant que le volume des agents ne soit réel.
IA physique
Les robots gagnent en capacité plus rapidement qu'ils ne gagnent une économie. Un modèle généralise maintenant à travers les tâches et à travers différents corps de robots, et un non-ingénieur peut rediriger un robot simplement en lui disant quoi faire. Mais les robots ne peuvent toujours pas financer leur propre calcul, recharge ou maintenance, ni être payés pour le travail qu'ils effectuent. Le portefeuille manque, pas les mains. Nous sommes plus intéressés par des environnements structurés comme les entrepôts, la logistique et l'arrière-boutique du commerce de détail, où l'économie fonctionne déjà et où des déploiements réels existent déjà, que par les humanoïdes pour la maison.
Découverte menée par les machines
Orchestration de laboratoire, conception automatisée d'expériences, et le logiciel qui ferme la boucle entre hypothèse et résultat. Les fondateurs qui construisent la couche d'autonomie pour la science vendent déjà dans les laboratoires de matériaux et de découverte de médicaments. Le quantique est le joker à côté de cela : la simulation et la détection pourraient changer d'un cran ce qui est découvrable, et la sécurité post-quantique est déjà un besoin réel pour la couche de règlement. Difficile à souscrire, gagnants peu clairs, mais il y a quelque chose ici.
Ce que nous recherchons dans R[3]sidency x Construct
L'infrastructure dont l'économie des machines a besoin n'existe pas encore. C'est le travail, et c'est là que nous regardons.
Nous voulons soutenir les fondateurs qui voient les nouveaux problèmes émerger à travers les rails financiers, l'autonomie et la confiance, et qui peuvent livrer sur les rails qui existent aujourd'hui tout en restant adaptables à mesure que les normes évoluent.
C'est à cela que sert R[3]sidency x Construct. 8 équipes, 300 000 $ chacune, 12 semaines à Londres, 30+ mentors, journées de démonstration à Londres et à New York. Un programme mené avec des partenaires de premier plan : Fabric Ventures, Solana et Coinbase.
https://x.com/wintermute_t/status/2064710419445588419
Si vous construisez pour le monde où les machines et les humains effectuent des transactions et opèrent côte à côte, nous voulons vous soutenir.
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