Le robot "vivant" dans le système économique : Quand Web3 change la donne

Une transition du “machine statique” à “l’acteur économique”

En 2025, le secteur de la robotique fait face à un phénomène étrange : les projets de robots humanoïdes, qui étaient auparavant considérés comme une étape hardware, sont désormais évalués d’une manière totalement différente. Ce n’est pas parce que le bras robotique est plus élevé ou que le moteur est plus puissant, mais parce qu’une question fondamentale a été résolue : les robots peuvent-ils gérer leurs finances, effectuer des paiements et collaborer sans intervention humaine en coulisses ?

La réponse est oui, et cela est en train de redéfinir toute la logique économique du secteur.

Autrefois, un robot était défini comme un “actif d’entreprise” — doté d’un corps, d’une intelligence (via des algorithmes de contrôle), mais sans “capacité économique”. Il ne pouvait pas ouvrir de portefeuille, signer de contrats, décider d’acheter des ressources ou de vendre des services. Toutes les transactions, paiements, distributions de bénéfices devaient passer par l’administration de l’entreprise propriétaire.

Mais avec l’émergence des Agents IA, des paiements on-chain, et des protocoles blockchain, cette image a changé. Le robot n’est plus seulement un “outil” ; il devient un “sujet économique” capable de participer au marché de manière auparavant impossible.

Pourquoi maintenant, pas avant ?

L’industrie de la robotique attendait le “moment ChatGPT” depuis deux décennies. Jensen Huang, CEO de Nvidia, déclarait : “Le moment ChatGPT pour la robotique générale est juste au coin de la rue” — une affirmation qui n’est pas une simple stratégie marketing, mais le reflet de la convergence de trois événements rares.

Premièrement : La technologie a atteint une maturité simultanée

Perception multimodale (multimodal perception), contrôleurs de nouvelle génération comme RT-X et Diffusion Policy, simulation de haute fidélité (Isaac, Rosie), et grands modèles de langage combinés à des Agents IA — tout cela est arrivé à un point où une application commerciale est possible dans la même phase. En particulier, l’environnement de simulation est suffisamment avancé pour permettre à de grands robots d’apprendre à grande échelle à coût très faible, puis de transférer de manière fiable vers le monde réel.

Le problème “difficile à apprendre, coûteux en données, à haut risque” que rencontrait la robotique depuis des décennies — trouve enfin une solution.

Deuxièmement : Le hardware commence à pouvoir être massifié

Moteurs, articulations, capteurs — composants clés qui auparavant ne produisaient que quelques centaines d’unités — commencent à entrer en production de masse. La montée en puissance du marché chinois dans la chaîne d’approvisionnement mondiale de la robotique a considérablement réduit les coûts. Lorsqu’une entreprise prévoit de produire des millions d’unités, la robotique dispose pour la première fois d’une plateforme industrielle “reproductible”.

Troisièmement : La fiabilité dépasse le seuil critique

Systèmes d’exploitation temps réel, systèmes de sécurité redondants, moteurs mieux contrôlés — les robots peuvent désormais fonctionner de façon stable sur le long terme dans un environnement commercial, et pas seulement pour des démonstrations en laboratoire.

Résultat : en 2025, le secteur de la robotique bénéficie d’un financement sans précédent — plusieurs investissements dépassant 500 millions de dollars, concentrés sur la fabrication, la commercialisation, et l’architecture full-stack hardware-software, plutôt que sur des “idées de projet”.

La vérité n’est pas un mensonge. Le marché a évalué que la robotique est passée du “est-ce possible” au “est-ce vendable, utilisable”.

Le modèle économique à quatre niveaux de l’écosystème robotique moderne

Pour comprendre le rôle du Web3, il faut voir la structure dans laquelle il intervient :

Niveau 1 – Physique (Physical Layer) : Humanoïdes, bras robotisés, drones, stations de recharge EV. C’est “le corps”, qui résout les problèmes de déplacement, de manipulation, de fiabilité mécanique. Mais il reste “sans capacité d’action économique” — incapable d’effectuer des paiements autonomes.

Niveau 2 – Perception & Contrôle (Control & Perception Layer) : De SLAM, capteurs traditionnels, aux LLM+Agent d’aujourd’hui, en passant par des OS robot comme ROS, OpenMind. Ce niveau permet au robot “d’entendre, voir, planifier”, mais toutes les transactions économiques doivent encore être traitées par l’humain.

Niveau 3 – Économie machine (Machine Economy Layer) : C’est ici que la véritable révolution commence. Le robot commence à posséder une identité numérique, un portefeuille électronique, un système de crédibilité on-chain. Via des protocoles comme x402, paiements on-chain, il peut :

• Payer directement pour la puissance de calcul, les données, l’énergie
• Collecter des revenus en fournissant des services
• Gérer des fonds et contrôler ses paiements en fonction des résultats

Le robot passe du statut d’“actif d’entreprise” à celui de “sujet économique”, capable de participer au marché.

Niveau 4 – Coordination & Gouvernance (Machine Coordination Layer) : Lorsqu’un robot peut payer et s’auto-reconnaître, il forme des équipes, des réseaux — essaims de drones, réseaux de robots de nettoyage, réseaux d’énergie EV. Ils ajustent leurs prix, organisent des enchères de missions, partagent les bénéfices, voire créent des DAO.

Ces quatre niveaux constituent “le physique + l’intelligence + la finance + l’organisation”, et le Web3 n’est pas seulement une composante — c’est la colle qui les relie.

Trois façons dont le Web3 change la donne

1. Données : de “qui fournit l’IA ?” à “qui est prêt à fournir en continu ?”

Le point critique du Physical AI a toujours été la donnée d’entraînement — nécessitant une échelle énorme, des contextes variés, de nombreuses interactions réelles avec le physique.

Avant, les robots apprenaient uniquement en laboratoire, avec une flotte limitée ou des données internes à l’entreprise. La taille était limitée.

DePIN/DePAI de Web3 ouvre une autre voie : les utilisateurs ordinaires, les opérateurs d’équipements, les téléopérateurs — peuvent devenir des “fournisseurs de données” et recevoir des tokens en récompense. Ce choix n’est pas anodin.

NATIX Network permet aux véhicules ordinaires de devenir des nœuds de collecte de données mobiles, capturant vidéos, géolocalisation, environnement.

PrismaX se concentre sur des données d’interaction physique de haute qualité — comment un robot saisit, trie, transporte des objets — via un marché de contrôle à distance.

BitRobot Network permet aux robots d’effectuer des missions vérifiables, générant des données sur leurs manipulations, leur navigation, leur comportement collaboratif.

Mais voici la subtilité : le Web3 résout la question “l’IA est-elle prête à contribuer ?”, sans garantir directement “la qualité des données”. La crowdsource de données est souvent bruitée, incohérente, biaisée (bias). Elle nécessite toujours un moteur de traitement en aval pour filtrer, nettoyer, auditer.

La vraie valeur de DePIN est de fournir une plateforme de données “continue, scalable, à faible coût” — c’est la base du système, pas une solution complète.

2. Collaboration : quand les robots “parlent la même langue”

Les robots restent souvent enfermés dans des écosystèmes fermés. Un bras robotique d’une marque A ne peut pas partager d’informations avec un humanoïde d’une marque B. Pas de langage commun, pas d’interopérabilité.

Cela limite fortement la collaboration multi-robots à grande échelle.

OpenMind et d’autres OS robot intelligents résolvent la question du “langage”. Ce n’est pas un logiciel de contrôle traditionnel, mais un OS interconnecté — comme Android pour téléphone — qui fournit une interface commune pour la perception, la cognition, la compréhension et la collaboration.

Au lieu de capteurs, contrôleurs, modules de raisonnement séparés dans chaque robot, OpenMind unifie :

• La description du monde extérieur (vision/son/tactile → événements sémantiques structurés)
• La compréhension des commandes (langage naturel → plans d’action)
• Le partage d’état

Pour la première fois, des robots de marques et de formes différentes peuvent “parler la même langue”.

Mais OpenMind ne résout que la moitié du problème : comment les robots “comprennent” entre eux. L’autre moitié concerne la façon dont ils “interagissent” en tant que sujets économiques.

C’est là qu’intervient Peaq.

Peaq fournit le protocole pour que les machines disposent d’une identité vérifiable, d’incitations économiques, et d’une capacité de coordination en réseau. Il ne résout pas “comment le robot comprend le monde”, mais “comment il participe à la coopération en tant qu’entité dans un réseau” :

1. Identification Peaq : robots, appareils, capteurs s’enregistrent avec une identité décentralisée, pouvant se connecter à n’importe quel réseau comme entité indépendante, intégrée dans un système de crédibilité.

2. Compte économique autonome : le robot peut payer automatiquement en stablecoin (USDC ou équivalent) pour des données, puissance de calcul, services d’autres robots. Via des paiements conditionnels : “mission accomplie → paiement automatique”, “résultat non satisfaisant → fonds gelés ou remboursés”, la collaboration devient fiable, auditable, auto-régulée.

3. Coordination multi-dispositifs : partage d’état, enchères, assemblage de missions, gestion des ressources comme un réseau de nœuds, plutôt qu’en silo.

Résultat : des robots avec une interface sémantique unifiée (OpenMind), une capacité d’interopérabilité (Peaq), et un mécanisme de coordination fiable. Ils entrent dans un véritable réseau collaboratif, et non plus dans un écosystème fermé.

3. Économie : quand les robots “consomment et produisent” eux-mêmes

Le dernier et non le moindre : les robots doivent pouvoir participer à un système économique complet — travailler, gagner de l’argent, dépenser, optimiser leur comportement de façon autonome.

x402 est la nouvelle norme Agentic Payment. Elle permet aux robots d’envoyer des requêtes de paiement directement via HTTP et de réaliser des transactions atomiques en USDC ou stablecoin programmable.

Que cela signifie-t-il ? Le robot ne se contente pas d’accomplir une tâche — il peut s’acheter lui-même toutes les ressources nécessaires :

• Appeler la puissance de calcul (LLM inference, modélisation)
• Accéder à des contextes, louer des équipements
• Acheter des services à d’autres robots

Pour la première fois, un robot peut consommer et produire comme un sujet économique.

OpenMind × Circle : OpenMind intègre un OS robot interconnecté avec USDC de Circle, permettant au robot d’utiliser un stablecoin pour payer et faire des rapprochements directement dans la chaîne lors de l’exécution des missions. La chaîne d’exécution n’est plus dépendante d’un back-office humain.

Kite AI : plus loin, Kite AI conçoit une plateforme blockchain “Agent-Native” complète :

• Kite Passport : délivre une identité cryptée pour chaque Agent IA (qui sera mappée à un robot), permettant de contrôler précisément “qui paie”, avec des mécanismes de recouvrement et de traçabilité.
• Stablecoin natif + x402 : intégré dans la blockchain, optimisé pour les paiements M2M (machine-à-machine) à haute fréquence, faible valeur.
• Contrats programmables : limites de dépenses, listes blanches, règles de gestion des risques via des politiques on-chain.

Kite AI permet aux robots “de vivre dans le système économique” — ils peuvent :

• Recevoir des revenus en fonction de leurs performances (result-based settlement)
• Acheter des ressources selon leurs besoins (structure de coûts autonome)
• Participer à la compétition du marché via leur réputation on-chain (exécution de promesses vérifiables)

De la théorie à la pratique commerciale

2025 sera l’année où la commercialisation des robots deviendra claire. Apptronik, Figure, Tesla Optimus annoncent tour à tour leurs plans de production en série. Les robots passent de prototypes à une phase d’industrialisation.

Le modèle Operation-as-a-Service (OaaS) commence à se confirmer : les entreprises n’ont plus besoin d’acheter en gros, mais simplement de s’abonner à un service de robots mensuel. Le ROI s’améliore nettement.

Parallèlement, les réseaux de maintenance, de fourniture de pièces, de surveillance à distance — jusqu’ici absents — se développent rapidement.

Lorsque ces capacités seront en place, les robots pourront fonctionner de façon continue et intégrée dans un cadre commercial. C’est là que la boucle vertueuse pourra s’enclencher.

Les trois couches du Web3 dans l’écosystème robotique

En regardant l’ensemble :

Couche données : DePIN fournit la motivation pour collecter des données à grande échelle, multi-source, améliorant la couverture des contextes long-tail. Mais les données brutes nécessitent un moteur de traitement en aval — elles ne sont pas “prêtes à l’emploi” directement.

Couche collaboration : OpenMind (OS) + Peaq (giao thức de coordination) intègrent une reconnaissance unifiée, une capacité d’interaction, et un mécanisme de gestion des missions pour la coopération multi-robots. Des robots de marques et de formes différentes peuvent “parler la même langue” pour la première fois.

Couche économique : x402 + stablecoin on-chain + Kite AI offrent un cadre comportemental économique programmable. Les robots peuvent s’auto-payer, recevoir des paiements, gérer des fonds, exécuter des contrats conditionnels.

Ces trois couches posent ensemble les bases d’un “Internet machine” : des robots collaboratifs et autonomes dans un environnement technologique ouvert, vérifiable.

L’ombre dans la lumière

Malgré la révolution technologique, la transition de “possibilité technologique” à “échelle durable” reste incertaine, non pas à cause d’un seul défaut technique, mais par la complexité de l’interaction entre technique, économie, marché et régulation.

L’économie est-elle solide ? Même si la perception, le contrôle et l’intelligence des robots ont progressé, leur déploiement massif dépend finalement de la demande commerciale réelle et de la rentabilité économique. Aujourd’hui, la majorité des robots humanoïdes restent en phase d’expérimentation. Les entreprises sont-elles prêtes à payer sur le long terme ? Le modèle OaaS/RaaS fonctionne-t-il de manière stable dans différents secteurs ? Il manque encore des données à long terme. La compétitivité coût-efficacité dans des environnements complexes et non structurés n’est pas encore totalement prouvée. Dans beaucoup de contextes, l’automatisation traditionnelle reste plus économique et fiable.

Les défis de fiabilité et d’opération à long terme : Le plus grand défi n’est pas “réaliser la tâche”, mais “maintenir une opération stable, durable, à faible coût”. Le taux de panne hardware, la maintenance, les mises à jour logicielles, la gestion de l’énergie, l’assurance, la responsabilité — tout cela peut amplifier le risque systémique. Si la fiabilité ne dépasse pas un seuil critique, le réseau de robots restera difficile à réaliser.

L’écosystème collaboratif et l’adaptation réglementaire : L’écosystème de la robotique reste très fragmenté. Les coûts de coopération inter-dispositifs, les standards communs ne sont pas encore totalement en place. Par ailleurs, la capacité des robots à prendre des décisions et à agir de façon autonome remet en question le cadre juridique actuel : responsabilité, conformité, sécurité — tout cela reste flou. Si la régulation ne suit pas, le réseau économique machine pourrait faire face à des incertitudes réglementaires et opérationnelles.

Conclusion

L’écosystème robotique de 2025 n’est pas seulement une révolution hardware, mais une restructuration complète du système “physique + intelligence + finance + organisation”.

Le Web3 n’est pas une “solution miracle pour la robotique”, mais une composante de l’architecture à quatre niveaux que le secteur construit. Il fournit la dynamique de données (DePIN), le langage de coopération (giao thức de coordination), et le cadre économique programmable (paiements on-chain).

Les conditions pour une robotique à grande échelle commencent à se mettre en place. La première esquisse de l’économie machine apparaît dans la réalité du secteur.

Mais du “possibilité technologique” à “économie durable”, il reste un long chemin, plein d’incertitudes et de risques. Les robots dessinent un avenir grandiose, mais tout ce qui est esquissé ne se réalisera pas forcément.