En 2026, l’un des sujets les plus suivis dans l’industrie crypto est l’intégration poussée de l’intelligence artificielle et de la finance décentralisée. Au cours de l’année écoulée, les Agents IA sont passés du stade de la preuve de concept à des applications concrètes, prenant en charge des tâches de recherche on-chain, d’exécution de transactions et de gestion de portefeuille qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle des utilisateurs. DeFAI (DeFi + IA) n’est plus une vision technologique abstraite : il devient rapidement une réalité qui transforme en profondeur la manière dont les utilisateurs interagissent avec la finance on-chain.
L’évolution des outils de gestion d’actifs on-chain est particulièrement cruciale dans cette dynamique. Les utilisateurs DeFi traditionnels doivent souvent jongler entre portefeuilles, exchanges décentralisés, plateformes de données, protocoles de rendement et outils cross-chain, rendant l’investissement on-chain complet coûteux en apprentissage comme en exécution. À mesure que les actifs se dispersent sur de multiples blockchains et protocoles, le goulot d’étranglement lié à la gestion manuelle des portefeuilles devient de plus en plus évident.
L’IA modifie cet état de fait. De l’exécution automatisée de stratégies à la gestion intelligente des risques, en passant par l’allocation d’actifs pilotée par les données, les Agents IA déplacent la gestion d’actifs on-chain d’une "opération manuelle" vers une "exécution autonome". Cet article explore ces trois dimensions, en s’appuyant sur des plateformes comme Velvet pour analyser de façon systématique comment la convergence de l’IA et de la DeFi rehausse l’expérience d’investissement — et les défis concrets auxquels cette tendance se confronte.
La convergence des Agents IA et de la DeFi : du concept à l’infrastructure
Pour comprendre comment l’IA fait évoluer la gestion d’actifs on-chain, il est essentiel de clarifier les fondations techniques du DeFAI. Au cœur du concept, DeFAI introduit les Agents IA dans les scénarios financiers on-chain, leur permettant de percevoir les conditions de marché, de formuler des stratégies de façon autonome et d’exécuter directement des actions sur la blockchain. Contrairement aux bots de trading classiques, qui reposent sur des règles fixes, les Agents IA ajustent dynamiquement leurs stratégies en fonction des évolutions du marché.
En 2026, de nombreux instituts de recherche et fonds de capital-risque qualifient cette année de première année de "l’économie des Agents". Les Agents IA ne sont plus de simples chatbots ou assistants de codage : ils deviennent de véritables acteurs économiques autonomes, capables d’exécuter des transactions, d’optimiser le rendement et de gérer des actifs on-chain. Selon un rapport de DWF Ventures, l’automatisation et l’activité des Agents IA représentent désormais environ 19 % de l’activité on-chain totale, avec plus de 17 000 Agents IA lancés depuis 2025.
Velvet s’impose comme un projet emblématique de cette tendance. En tant que plateforme d’infrastructure DeFAI, Velvet simplifie la participation des utilisateurs au trading complexe et à la gestion de portefeuille on-chain grâce à des Agents IA, une exécution pilotée par l’intention et des outils de gestion d’actifs on-chain. La plateforme prend actuellement en charge les principales blockchains telles que BNB Chain, Ethereum, Base, Solana et Sonic, et a introduit un système de copilote IA multi-agents. Les utilisateurs peuvent effectuer des recherches de projets, des analyses d’actifs, des exécutions de trades et la gestion de portefeuille en langage naturel. Selon les données officielles, la plateforme a attiré plus de 100 000 utilisateurs et créé plus de 10 000 coffres de stratégies.
La performance du token VELVET sur le marché reflète également l’intérêt croissant pour le secteur DeFAI. Au 15 juillet 2026, selon les données de marché Gate, VELVET s’échange à 0,56570 $ pour une capitalisation de 140 millions de dollars, se classant à la 233e place. Le prix a baissé de 6,68 % sur les dernières 24 heures, mais a progressé de 51,52 % sur 7 jours, de 74,58 % sur 30 jours, et de 965,38 % sur un an. Son plus haut historique est de 2,15464 $, et son plus bas de 0,04330 $. Ces chiffres montrent qu’en tant qu’actif phare du secteur DeFAI, VELVET a connu une importante découverte de prix et continue d’attirer l’attention du marché pour sa dimension technologique et ses usages concrets.
Exécution automatisée des stratégies : de l’intention à l’action on-chain sans friction
La première évolution majeure de la gestion d’actifs on-chain concerne l’automatisation de l’exécution des stratégies. Le trading DeFi traditionnel impose aux utilisateurs de spécifier chaque détail : choix des paires, routage, confirmation des frais, paramètres de slippage. Lorsque les stratégies impliquent plusieurs protocoles et opérations cross-chain, la complexité d’exécution augmente exponentiellement.
Les modèles d’exécution pilotés par l’intention changent ce paradigme. Prenons Velvet comme exemple : l’utilisateur exprime simplement son objectif final — par exemple "convertir des actifs vers un token spécifique" ou "constituer une allocation d’actifs particulière" — et le système identifie automatiquement le chemin d’exécution optimal. Le processus consiste à soumettre l’intention utilisateur, un Agent IA analyse la demande et génère les actions on-chain exécutables, un réseau de Solveurs recherche les sources de liquidité pour optimiser l’exécution, puis l’agrégateur et le système de routage intelligent finalisent la transaction.
La valeur centrale de ce modèle réside dans le transfert de la "charge opérationnelle" de l’utilisateur vers la "charge computationnelle" du système. L’utilisateur n’a plus besoin de comprendre la logique complexe du trading sous-jacent ni de naviguer manuellement entre les protocoles : les Agents IA prennent en charge la recherche de chemin, la sélection des protocoles et l’optimisation de l’exécution.
Au niveau de l’architecture multi-agent, le cadre Unicorn AI de Velvet illustre une division du travail plus fine. Ce framework comprend plusieurs Agents spécialisés : l’Agent Recherche analyse les données de marché et l’activité on-chain ; l’Agent Trading exécute les stratégies selon l’intention utilisateur ; l’Agent Exécution traduit les décisions générées par l’IA en instructions on-chain effectives ; enfin, la couche de coordination gère l’échange d’informations et l’allocation des tâches entre Agents. Cette structure multi-agent permet la collaboration de différents modules IA, améliorant l’efficacité d’exécution et la scalabilité du système.
À l’échelle du secteur, l’exécution automatisée des stratégies accompagne la transition de la DeFi de "l’opération manuelle" vers "l’économie de l’intention". En 2026, plusieurs projets explorent des voies similaires : le mécanisme Prompt-to-DeFi d’INFINIT permet aux utilisateurs de créer, simuler et exécuter des actions DeFi complexes en langage naturel, tandis que les Agents autonomes de Singularry AI peuvent analyser les marchés, élaborer des stratégies et exécuter des opérations on-chain avec autorisation de l’utilisateur. Toutes ces évolutions convergent vers une tendance claire : l’exécution des stratégies on-chain passe du "pilotage utilisateur" à la "décision assistée et automatisée par IA".
Gestion intelligente des risques : de la réaction passive à la défense proactive
La deuxième évolution majeure de la gestion d’actifs on-chain concerne l’intelligence appliquée à la gestion des risques. Les marchés crypto fonctionnent en continu, avec des variations de prix bien supérieures à celles de la finance traditionnelle. Pour l’investisseur moyen, il est pratiquement impossible de surveiller le risque du portefeuille, de repérer les transactions anormales et de réagir en temps réel aux mouvements de marché.
L’intervention de l’IA transforme la gestion des risques, qui passe d’une "réaction passive" à une "défense proactive". Les Agents IA peuvent surveiller en continu les données on-chain, les prix de marché et les flux de capitaux. Lorsqu’ils détectent des transactions anormales, des transferts de fonds importants ou des risques de liquidation, ils peuvent déclencher instantanément des alertes — voire exécuter automatiquement des actions de couverture selon des stratégies préétablies.
Sur le plan produit, le système de coffres de Velvet met en œuvre une gestion structurée des risques via des smart contracts et des mécanismes de parts. Les utilisateurs déposent des actifs dans un coffre, et le système calcule les droits correspondants sur la base de la valeur nette, émettant des tokens représentatifs des parts. Les gestionnaires d’actifs peuvent ajuster l’allocation du portefeuille selon des stratégies définies, tous les mouvements d’actifs étant exécutés on-chain — vérifiables et traçables. Cette transparence fonde la gestion des risques : les utilisateurs peuvent à tout moment consulter leurs avoirs et la configuration des stratégies, évitant ainsi les risques d’asymétrie d’information fréquents dans les fonds traditionnels.
Cependant, la gestion des risques pilotée par l’IA soulève aussi de nouveaux défis. DWF Ventures note qu’à mesure que les Agents IA se généralisent, plusieurs risques de confiance et d’exécution apparaissent, tels que les attaques Sybil, la saturation des stratégies ou les arbitrages sur la confidentialité. Un incident de sécurité survenu fin juin 2026 a mis en lumière ces risques : un Agent IA a exécuté plus d’une centaine de transactions "légitimes" en seulement 12 minutes, détournant environ 2,8 millions de dollars. La cause n’était pas une clé privée compromise, mais une autorisation signée par l’utilisateur avec une délégation trop large.
Ce cas révèle un paradoxe central de la gestion des risques par IA : si l’IA peut aider à gérer le risque, elle peut aussi en devenir la source. L’approche dominante du secteur reste donc la "collaboration humain-IA". Par exemple, le portefeuille Agent de MetaMask propose un mode Guard (par défaut) qui exige une validation explicite de l’utilisateur avant toute exécution de transaction, avec une double vérification pour les opérations à risque élevé. Ce design préserve l’efficacité de l’IA tout en maintenant la supervision humaine pour les décisions critiques.
Côté chiffres, depuis 2026, le secteur DeFi a recensé 121 incidents de piratage, pour des pertes totales d’environ 942 millions de dollars — dont 85 incidents et 775 millions de pertes rien qu’au deuxième trimestre. Ces données montrent que la gestion intelligente des risques n’est plus une option mais une nécessité à mesure que la gestion d’actifs on-chain se développe. L’application de l’IA à la gestion des risques vise essentiellement à opposer la puissance de calcul à la croissance exponentielle de la complexité des marchés et des menaces de sécurité.
Allocation pilotée par la donnée : de la décision basée sur l’expérience à la décision algorithmique
La troisième grande évolution de la gestion d’actifs on-chain concerne le passage d’une allocation de portefeuille guidée par l’expérience à une allocation pilotée par la donnée. L’expansion rapide de l’écosystème DeFi a généré un volume colossal de données on-chain : chaque transaction, prêt, variation de liquidité ou flux d’actifs est public et transparent, constituant une masse d’informations vérifiables. Mais l’abondance de données ne garantit pas de meilleures décisions — la véritable rareté réside dans la capacité à filtrer et à agir rapidement sur ces informations.
La valeur ajoutée de l’IA en matière d’allocation pilotée par la donnée consiste à transformer les données brutes on-chain en intelligence exploitable. En analysant les tendances de marché, les transactions on-chain, les évolutions du TVL et les flux de capitaux, l’IA peut construire et optimiser automatiquement des allocations de portefeuille sur différents protocoles DeFi, en fonction de la dynamique du marché.
Le système de coffres de Velvet illustre cette allocation data-driven. Les coffres regroupent plusieurs actifs dans un portefeuille on-chain unique, permettant une gestion unifiée de l’allocation et de l’exécution des stratégies. Contrairement aux utilisateurs DeFi traditionnels, qui doivent gérer et rééquilibrer manuellement divers actifs, le mécanisme de coffre consolide ces actifs dans une structure unique, rendant la gestion plus efficace. L’utilisateur n’a pas à suivre chaque actif individuellement : il participe à la stratégie globale simplement en détenant des parts de coffre.
À l’échelle du marché, l’allocation pilotée par la donnée modifie la logique des flux de capitaux en DeFi. Selon les perspectives d’investissement 2026 d’OKX Ventures, les principaux acteurs du trading passeront des humains à l’IA, les protocoles DeFi devenant des "API financières" pour les Agents IA, et les capitaux circulant globalement à la recherche du rendement optimal, comme s’ils disposaient de leur propre intelligence. Cela signifie que l’allocation d’actifs ne dépendra plus de la collecte ou du jugement individuel, mais de systèmes IA qui optimisent en continu sur la base de données en temps réel.
Le rapport de DWF Ventures fournit des preuves quantitatives : dans des cas d’usage ciblés comme l’optimisation du rendement, les Agents IA surpassent déjà les humains et les bots traditionnels. Par exemple, l’application ARMA de Giza Tech a attiré plus de 19 millions de dollars d’actifs sous gestion et généré plus de 4 milliards de dollars de volume de trading par Agents IA, avec un rendement annualisé supérieur à 9,75 % pour l’USDC. Le ratio élevé entre volume de trading et actifs sous gestion montre que les Agents IA rééquilibrent fréquemment le capital, permettant une meilleure capture du rendement.
Une autre orientation majeure de l’allocation data-driven est l’interaction en langage naturel. Le copilote IA multi-agent de Velvet permet aux utilisateurs de réaliser des recherches de projets, des analyses d’actifs et la gestion de portefeuille en langage naturel. En juillet 2026, Kraken a annoncé une refonte majeure de son application mobile, intégrant un assistant d’investissement IA qui permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs financiers en langage courant, le système IA recommandant automatiquement des stratégies de trading. Ce modèle d’interaction abaisse considérablement la barrière d’accès à l’allocation pilotée par la donnée, permettant à un public élargi de bénéficier de la puissance de la décision algorithmique.
Défis et perspectives
Malgré le potentiel considérable de l’intégration IA et DeFi, ce secteur n’en est qu’à ses débuts et plusieurs obstacles subsistent avant une adoption généralisée.
Le premier défi concerne la qualité des données et la fiabilité des modèles. Les marchés on-chain évoluent rapidement et les protocoles sont fréquemment mis à jour. Si les systèmes IA n’accèdent pas à l’information la plus récente ou ne comprennent pas les stratégies complexes, la qualité de l’analyse et les résultats d’exécution peuvent s’en ressentir. Pour les transactions impliquant des actifs réels, la fiabilité du modèle prime sur la fluidité de l’interaction.
Le deuxième enjeu porte sur la sécurité et la confiance. Comme évoqué, les Agents IA peuvent eux-mêmes devenir de nouveaux vecteurs d’attaque. L’ERC-8004, lancé en janvier 2026, a constitué le premier registre on-chain permettant aux Agents autonomes de se découvrir, de bâtir une réputation vérifiable et de collaborer en toute sécurité. Le développement de telles infrastructures standardisées est une condition préalable à l’adoption à grande échelle des Agents IA pour la gestion d’actifs.
Le troisième défi concerne l’évolution du paysage concurrentiel. À mesure que davantage de plateformes développent des capacités IA, des facteurs comme la taille de l’écosystème, les effets de réseau et la fidélisation des utilisateurs deviendront les véritables sources d’avantage compétitif à long terme. L’atout du DeFAI ne résidera plus seulement dans les fonctionnalités IA, mais dans la capacité à se connecter à plus de blockchains, de protocoles et de développeurs.
Conclusion
L’intégration de l’IA et de la DeFi transforme la gestion d’actifs on-chain, qui passe d’une activité exigeant expertise et intervention manuelle à une expérience désormais assistée — voire automatisée — par des systèmes intelligents. L’exécution automatisée des stratégies abaisse la barrière d’entrée, la gestion intelligente des risques renforce la sécurité des fonds, et l’allocation pilotée par la donnée optimise l’efficacité de l’investissement. Ensemble, ces trois évolutions dessinent un avenir plus efficace et accessible pour la finance on-chain.
Les avancées techniques des plateformes DeFAI comme Velvet montrent que les Agents IA passent du "questionnement" à "l’assistance à l’exécution". Si des défis subsistent autour de la sécurité, de la confiance et de la standardisation, la trajectoire de développement des outils de gestion d’actifs on-chain en 2026 est claire : moins d’opérations manuelles, plus de décisions intelligentes, une participation plus accessible et une meilleure efficacité du capital. Pour les investisseurs, comprendre et adopter ces outils pourrait être la clé pour rester compétitif dans un écosystème crypto de plus en plus complexe.
FAQ
Q : Qu’est-ce que DeFAI ? En quoi diffère-t-il de la DeFi traditionnelle ?
DeFAI désigne la fusion de la DeFi et de l’IA, soit l’intégration d’Agents IA dans les scénarios financiers on-chain, leur permettant de percevoir les marchés, de formuler des stratégies et d’exécuter des actions sur la blockchain. Contrairement à la DeFi traditionnelle, qui exige des utilisateurs qu’ils réalisent manuellement toutes les opérations, DeFAI s’appuie sur l’IA pour automatiser la recherche, le trading et la gestion d’actifs, abaissant fortement la barrière d’accès.
Q : Comment fonctionne le trading piloté par l’intention sur Velvet ?
Les utilisateurs expriment simplement leur objectif final (comme "acheter un actif" ou "rééquilibrer un portefeuille"), et le système analyse automatiquement l’intention, identifie le chemin d’exécution optimal et réalise la transaction. Contrairement à la DeFi traditionnelle, qui impose de spécifier chaque étape, les modèles pilotés par l’intention transforment des opérations complexes en expressions d’objectifs simples.
Q : Quels rôles les Agents IA jouent-ils dans la gestion d’actifs on-chain ?
Les Agents IA peuvent assumer plusieurs rôles : recherche et analyse (analyse des données de marché et de l’activité on-chain), exécution des transactions (mise en œuvre de stratégies selon l’intention), et traduction des décisions en instructions on-chain. Les architectures multi-agents permettent la collaboration de différents modules pour plus d’efficacité.
Q : Quels risques sont associés à la gestion d’actifs on-chain pilotée par l’IA ?
Les principaux risques incluent : le biais de décision lié à une mauvaise qualité des données du modèle IA, le fait que les Agents IA eux-mêmes deviennent des vecteurs d’attaque (comme lors du vol d’Agent IA en juin 2026), la saturation des stratégies et les arbitrages sur la confidentialité. Le secteur mise actuellement sur des modèles de "collaboration humain-IA" pour le contrôle des risques.
Q : Comment évolue Velvet (VELVET) sur le marché ?
Au 15 juillet 2026, VELVET s’échange à 0,56570 $, pour une capitalisation d’environ 140 millions de dollars, se classant à la 233e place. Le prix est en baisse de 6,68 % sur 24 heures, en hausse de 51,52 % sur 7 jours, de 74,58 % sur 30 jours, et de 965,38 % sur un an. L’offre totale est d’un milliard de tokens et le sentiment de marché actuel est neutre.
