Dans l’histoire des avancées technologiques, de nombreux points d’inflexion ont marqué un changement soudain du récit dominant. L’année 2025 semble s’orienter dans cette direction, prête à être retenue comme l’année où « l’idée des agents autonomes d’IA » a cessé d’être une expérience de pensée pour commencer à ressembler à un écosystème fonctionnel.
En d’autres termes, au lieu de modèles monolithiques essayant de tout faire eux-mêmes, l’avenir semble de plus en plus s’orienter vers un réseau d’agents plus petits et spécialisés, capables d’interagir sans friction à travers les industries, les appareils et même les blockchains (un cadre que l’on nomme désormais « Internet of Agents »).
Un véritable IoA-verse fonctionnel prend forme
Le concept d’Internet of Agents (IoA) propose un cadre ouvert et interopérable où des entités autonomes d’IA, créées par différentes équipes, entraînées sur des données diverses et conçues pour des tâches variées, peuvent se découvrir, coopérer et effectuer des transactions.
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En fait, dans un tel système, un agent peut se spécialiser dans la modélisation financière, un autre dans la revue de littérature médicale, et un autre dans l’optimisation logistique, tout en étant tous reliés au sein d’un web collaboratif et décentralisé de manière transparente.
La force de cette proposition est telle que le géant du conseil Gartner estime qu’en 2028, environ une application d’entreprise sur trois sera alimentée par des agents, tandis que 15 % des tâches numériques quotidiennes des travailleurs du savoir seront gérées par des cadres IoA.
Les économies de coûts introduites par cette technologie sont déjà remarquables, des expériences préliminaires dans l’édition, la gestion informatique et le support client révélant que les agents d’IA peuvent réduire les dépenses de production de plus de 90 % tout en fournissant des résultats 50 fois plus rapidement que les flux de travail traditionnels.
Kevin Scott, CTO de Microsoft, est même allé jusqu’à prédire qu’il y aura plus de 1,3 milliard d’agents actifs dans les 36 prochains mois, un bond impressionnant par rapport aux « millions » recensés au début de cette année.
Enfin, il convient de mentionner que les chiffres ci-dessus sont profondément ancrés dans un cadre d’interopérabilité, régi par le Model Context Protocol (MCP) (soutenu par OpenAI, Microsoft et Google DeepMind et destiné à devenir la lingua franca de l’économie IoA).
Parallèlement, Cisco et d’autres acteurs de l’infrastructure développent également des couches de communication décentralisées et résistantes à la cryptographie quantique pour garantir la sécurité et l’évolutivité de ces réseaux. Cependant, il ne s’agit plus de savoir si le rêve d’un IoA se réalisera, mais à quelle vitesse son architecture sous-jacente pourra mûrir.
Source: Depositphotos Entrer en scène
Dans ce contexte prometteur, le Coral Protocol traduit cette vision d’un univers IoA en une réalité vivante et tangible. Basé à Londres, le projet ne se positionne pas comme un autre fournisseur de large language model (LLM), mais comme un orchestrateur d’agents, offrant une couche d’infrastructure open source et décentralisée permettant à des agents divers de se trouver, de se vérifier et de collaborer entre eux.
L’élégance de l’approche de Coral réside dans ce qu’elle évite. Plutôt que d’investir dans de grands modèles à des milliards de paramètres, elle se concentre sur une mise à l’échelle horizontale, une philosophie qui a récemment donné des résultats remarqués tant dans le monde de l’IA que dans celui de la crypto.
Sur le benchmark GAIA de Meta, réputé particulièrement difficile, le « mini-modèle » multi-agents de Coral a obtenu plus de 40 % de précision. Pour ceux qui l’ignorent, GAIA est largement considéré comme une suite de tests extrêmement exigeante, composée d’environ 450 questions difficiles, conçue pour simuler des tâches réelles nécessitant des recherches et un raisonnement approfondis. Ce benchmark est si ardu que même GPT-4 n’a historiquement atteint qu’environ 15 % de bonnes réponses.
Le succès de Coral fait écho à des recherches antérieures de NVIDIA suggérant que de petits modèles linguistiques, déployés intelligemment, pouvaient rivaliser avec leurs homologues plus volumineux sans sacrifier la rapidité ni le coût.
Construire l’Internet of Agents, un hackathon à la fois
Si les benchmarks sont importants, Coral a également veillé à ancrer sa technologie pour un développement communautaire et une adoption à grande échelle. Plus tôt cette année, le projet a co-parrainé « Raise Your Hack » au RAISE Summit à Paris, où les développeurs ont expérimenté des applications multi-agents construites sur l’infrastructure de Coral.
L’élan de cette rencontre a ensuite évolué vers quelque chose de plus grand, à savoir l’Internet of Agents Hackathon, qui sera organisé en partenariat entre Coral, Lablab.ai et l’écosystème Solana.
Prévu cet automne à New York, l’événement offrira 100 000 $ de prix et mettra les participants au défi de créer des applications démontrant non seulement la collaboration entre agents, mais aussi l’intégration avec des rails de paiement basés sur la blockchain.
Perspectives
Si les prévisions sont correctes, des milliards d’agents peupleront notre monde numérique avant la fin de la décennie. Certains seront déployés par des entreprises, d’autres par des startups, et d’autres encore par des codeurs indépendants. Ce qui importe, c’est qu’ils puissent communiquer, échanger et apprendre les uns des autres.
Si 2025 est retenue comme l’année où l’Internet of Agents est devenu tangible, Coral y aura presque certainement joué un rôle clé.
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Les gens demandent aussi :
L’Internet of Agents (IoA) est un cadre émergent où des agents autonomes d’IA spécialisés interagissent, collaborent et effectuent des transactions à travers les industries, les appareils et les blockchains.
Contrairement aux grands modèles d’IA monolithiques, l’IoA se concentre sur des réseaux d’agents plus petits et spécialisés qui travaillent ensemble de manière transparente, offrant une efficacité, une évolutivité et une interopérabilité accrues.
L’IoA permet des flux de travail plus rapides, des coûts réduits, une collaboration multi-domaines et des opérations décentralisées, pouvant potentiellement gérer une part importante des tâches d’entreprise dans un avenir proche.
Les agents se découvrent et se vérifient mutuellement à l’aide de protocoles interopérables tels que le Model Context Protocol (MCP) et peuvent effectuer des tâches complémentaires dans la finance, la logistique, la recherche, etc.
Les premiers cas d’utilisation incluent l’édition, la gestion informatique, le support client, la modélisation financière, la revue de littérature médicale et l’optimisation logistique, où les agents d’IA améliorent considérablement l’efficacité.
