Une IA Lego ambitieuse, rendant les algorithmes composables

Les tendances du marché changent, plusieurs secteurs retrouvent une nouvelle dynamique.

Outre l’écosystème Bitcoin sous les projecteurs, la voie de l’IA, qui reste un sujet chaud cette année, continue d’être le terrain où fleurissent les tokens spéculatifs.

En dehors des tokens très médiatisés comme FET, RNDR et OCEAN, un token nommé TAO a connu une hausse de 3 fois en un mois, alors que le projet Bittensor qui le soutient est encore peu analysé en profondeur sur le marché francophone.

De l’autre côté du globe, le rythme est bien plus rapide que chez nous.

Une hausse explosive des prix a permis aux investisseurs aguerris de sentir une opportunité. Jeudi, une annonce communautaire de Bittensor a indiqué que des VC renommés comme Pantera et Collab Currency sont devenus détenteurs de TAO, et qu’ils apporteront un soutien accru au développement de l’écosystème.

Les VC sont experts dans la détection des tendances et dans leur développement.

Mais qu’est-ce qui rend TAO si particulier, surtout avec sa montée fulgurante ? Quelles sont ses caractéristiques en termes de narration, de produit et d’économie de token, qui le distinguent des projets mainstream dans la voie de l’IA ?

Dans cette édition, nous allons analyser en profondeur Bittensor, son contexte sectoriel, ses objectifs, sa composition technologique, sa valorisation, pour vous aider dans vos jugements et décisions.

Ne vous précipitez pas, commencez par comprendre la logique d’investissement entre Crypto + IA Toute hausse de token repose sur une logique d’investissement fondamentale et une narration sectorielle solide. Avant d’étudier TAO, il est utile de faire un point sur l’état général de l’industrie de l’IA.

La fièvre de l’IA dans un contexte de bulle obligataire Les tokens liés à l’IA sont très en vogue, mais l’absence de crypto n’empêche pas la popularité indépendante de l’IA.

Selon CB Insights, en 2023, l’intérêt pour l’IA générative a connu une croissance significative, avec un financement total des entreprises et projets liés à l’IA qui a explosé à 14 milliards de dollars, contre seulement 2,5 milliards l’année précédente.

Source : CB INSIGHTS

Ainsi, que ce soit TAO, RNDR ou FET, la force motrice derrière n’est pas simplement un ChatGPT ou Nvidia, aussi populaires soient-ils.

Arthur Hayes, figure majeure du secteur, dans un récent blog, évoque une situation potentielle ou en train de se produire : une vague de financement collectif alimentée par la bulle obligataire.

Selon ses estimations, la dette publique mondiale, principalement américaine, devra probablement renouveler ou émettre pour un total de 33,58 trillions de dollars dans les trois prochaines années, en raison du déficit fiscal.

Les gouvernements émettent des obligations qu’ils s’engagent à rembourser à échéance. Si les taux d’intérêt sont élevés, cela signifie que la majorité des fonds va dans l’achat de dette souveraine, ce qui absorbe le capital du secteur privé (ou public), et peut entraîner un resserrement des autres opportunités d’investissement ou une baisse des marchés boursiers.

Arthur pense que la Fed devra inévitablement imprimer de la monnaie pour acheter sa propre dette, réduisant ainsi l’impact sur le secteur privé ; cela pourrait entraîner une augmentation massive de l’offre de monnaie légale mondiale dès 2026, dépassant même celle de la période COVID.

Où va tout cet argent supplémentaire ?

« Il coulera vers ces nouvelles entreprises technologiques prometteuses, capables de générer des retours fous à maturité. Chaque bulle de liquidité légale voit émerger une nouvelle forme de technologie pour attirer les investisseurs et capter des capitaux massifs. »

Les années 90 ont connu la bulle Internet, puis après la crise de 2008, la publicité en ligne et les réseaux sociaux. Cette fois, c’est au tour de l’IA.

C’est peut-être aussi une des raisons profondes pour lesquelles l’IA générative attire autant d’investissements cette année. La technologie GPT est indiscutable, mais vue sous un angle plus large, elle n’est qu’une des perles brillantes dans le flot de capitaux, la tendance d’afflux massif vers l’IA est déjà visible.

Crypto + IA, segmentation de la narration L’argent arrive, la question suivante est : dans quoi investir ? Approfondissons la logique d’investissement Crypto + IA.

C’est un sujet récurrent : l’IA, en essence, est une force de production avancée, dont le développement rapide dépend de trois éléments clés : données, algorithmes, puissance de calcul ; la cryptomonnaie et la blockchain jouent davantage un rôle dans les relations de production, en modifiant les mécanismes d’incitation, de coordination et d’organisation pour faire évoluer ces trois éléments.

Les tokens capables d’améliorer ces trois éléments ont donc un potentiel de synergie.

Sans entrer dans la faisabilité pour l’instant, on a déjà identifié deux narrations principales dans des projets passés : crypto + données, et crypto + puissance de calcul :

• Crypto + données : L’IA nécessite d’énormes volumes de données pour entraîner ses modèles. La blockchain peut encourager la contribution de ces données via des incitations, ou utiliser un stockage décentralisé pour démocratiser et disperser la formation des données.

Dans cette narration, les cryptomonnaies bénéficiaires sont souvent des infrastructures de stockage décentralisé, comme Filecoin, fortement recommandée par Arthur.

• Crypto + puissance de calcul : La réalisation de modèles IA requiert une puissance de calcul importante. Les grands acteurs ou certains fournisseurs de ressources disposent déjà de cette capacité, mais le marché de niche peut aussi s’ouvrir à des ressources dispersées (GPU/équipements personnels) pour contribuer en échange de cryptomonnaies.

Les tokens qui en bénéficient incluent RNDR et d’autres projets permettant de contribuer en puissance de calcul.

Quant à l’algorithme, une autre logique s’applique :

• Crypto + algorithme : Contrairement aux deux précédents, l’algorithme est une ressource intensive, une technologie de pointe que les entreprises d’IA font évoluer en continu. Il est difficile de créer un meilleur algorithme à partir de rien via une incitation cryptographique ; la contribution, la coordination et l’incitation ne suffisent pas pour innover dans ce domaine.

(Note : un modèle IA est le résultat de l’entraînement d’un algorithme, il y a une relation de dépendance. Mais pour simplifier, l’auteur mélange ici les deux notions.)

Cependant, il est possible d’inciter à sélectionner parmi des algorithmes existants le plus performant, évitant ainsi que tout le monde utilise la même solution. Comme les oracles qui encouragent la compétition pour sélectionner la meilleure source de données.

Il n’existe pas encore de projet représentatif dans cette segmentation, mais Bittensor en est un exemple : il ne contribue ni directement aux données ni à la puissance de calcul, mais utilise la blockchain et un mécanisme d’incitation pour orchestrer et sélectionner différents algorithmes, créant ainsi un marché libre et partagé de modèles (ou de réseaux de neurones).

Comprendre rapidement Bittensor : l’IA Lego, rendre les algorithmes composables Ça paraît un peu complexe ?

Pour simplifier, on peut résumer Bittensor en une phrase : nous ne produisons pas d’algorithmes, nous sommes simplement des transporteurs de bons algorithmes.

Pourquoi transporter des algorithmes ? La situation actuelle de l’écosystème IA montre le problème.

Les acteurs du secteur ont chacun leurs propres algorithmes et modèles isolés. La compétition commerciale empêche l’apprentissage mutuel ou la collaboration. Cela signifie que, du point de vue de l’offre IA, la compétition est à somme nulle : si une entreprise gagne le marché, les autres sortent du jeu.

Source : Bittensor officiel

Pour le gagnant, cela ne pose pas de problème.

Mais Bittensor pense que cette situation nuit à l’avancement global de l’IA et à l’innovation dans les algorithmes. Des modèles isolés, une sélection uniquement des gagnants, limitent la capacité à développer de nouveaux modèles, qui doivent souvent repartir de zéro.

Par exemple, si le modèle A maîtrise l’espagnol, et le modèle B la programmation, lorsqu’un utilisateur demande une explication de code commenté en espagnol, la meilleure réponse viendrait d’une combinaison des deux, mais ce n’est pas possible dans l’état actuel.

De plus, l’intégration d’applications tierces nécessite l’autorisation du propriétaire du modèle IA, ce qui limite la valeur et la puissance collective de l’écosystème.

L’objectif principal de Bittensor est donc de permettre à différents modèles IA de collaborer, apprendre et combiner leurs forces, pour créer des modèles plus puissants, mieux adaptés aux besoins des développeurs et des utilisateurs.

Ce concept rappelle ce que nous avons vu il y a quelques années lors du DeFi Summer — le Lego financier.

Les composants financiers comme stablecoins, emprunts, yield farming sont open source et sans permission, permettant aux demandeurs de les combiner librement, comme des blocs de Lego, pour créer de nouveaux produits et services.

De même, des algorithmes IA spécialisés dans l’image, le texte ou l’audio peuvent être combinés pour différentes tâches, formant un « Lego IA ».

Pour Bittensor, le projet ne calcule pas lui-même ni ne fournit directement des données pour l’apprentissage sur la blockchain, mais mobilise tous les modèles IA hors chaîne pour une collaboration.

Théoriquement, en assemblant ces « Lego IA », Bittensor pourrait étendre ses capacités plus rapidement et efficacement que des modèles isolés.

Mais la question reste : les fournisseurs de modèles IA seront-ils d’accord ? Comment faire du business ? La mise en œuvre concrète reste à voir.

Utiliser le minage et l’incitation pour faire des oracles IA Faire collaborer différents IA est un objectif ambitieux, mais comment le réaliser ?

Bittensor propose de construire un réseau blockchain, où le minage et l’incitation assurent la coordination.

Le cœur de Bittensor repose sur une architecture de parachain (chaîne applicative) basée sur Polkadot, avec sa propre cryptomonnaie $TAO pour inciter.

Pour comprendre son fonctionnement, il faut répondre à trois questions :

1. Quels rôles y a-t-il sur cette chaîne ?

2. Que font ces rôles ? Quelles sont leurs relations ?

3. Quelles actions sont incitées par la tokenomics ?

Les rôles et fonctions sur la chaîne :

• Mineurs : fournisseurs d’algorithmes et modèles IA, hébergent leurs modèles et les proposent au réseau Bittensor ; différents types de modèles forment des sous-réseaux spécialisés (images, audio, etc.).

• Validateurs : évaluateurs internes au réseau. Ils jugent la qualité et l’efficacité des modèles IA, les classent selon leur performance pour aider les utilisateurs à choisir la meilleure solution.

(Note : actuellement, ces validateurs semblent être principalement des entités affiliées à l’équipe du projet, ce qui limite la décentralisation. À terme, d’autres organisations pourraient rejoindre le réseau en tant que validateurs.)

• Nominators : délèguent leurs tokens à des validateurs pour soutenir leur activité, un peu comme dans la finance décentralisée avec le staking sur Lido.

• Utilisateurs : ceux qui utilisent les modèles IA du réseau. Cela peut être des particuliers ou des développeurs intégrant ces modèles dans leurs applications.

Les relations entre ces rôles :

Les utilisateurs ont besoin de meilleurs modèles IA, les validateurs sélectionnent ces modèles selon leur usage, les mineurs proposent leurs modèles, et les nominators soutiennent certains validateurs.

En résumé, c’est une chaîne ouverte d’offre et de demande IA : certains proposent des modèles, d’autres évaluent, d’autres encore utilisent les résultats.

Source : ReveloIntel

Ce schéma illustre le processus : l’utilisateur exprime ses besoins, les validateurs routent la demande aux mineurs ; ces derniers produisent une réponse, qui est évaluée par les validateurs, puis renvoyée à l’utilisateur.

Que récompense le token TAO ?

• Pour les validateurs : plus leur sélection et évaluation des modèles IA sont précises et cohérentes, plus ils gagnent de récompenses. Il faut staker une certaine quantité de TAO pour devenir validateur.

• Pour les mineurs : en fournissant leurs modèles en réponse aux demandes, ils gagnent des TAO proportionnellement à leur contribution.

• Pour les nominators : en déléguant leurs TAO à des validateurs, ils reçoivent des récompenses de staking.

• Pour les utilisateurs : ils paient en TAO pour lancer des tâches, ce qui équivaut à une consommation.

Idéalement, différents modèles IA collaborent dans ce réseau, et la diversité des tâches permet à différents modèles de performer selon le contexte ; comme les oracles, ils peuvent apprendre mutuellement en observant le réseau, et s’adapter aux besoins.

Source : ReveloIntel

Une analogie plus simple : Bittensor ressemble à un oracle IA. Dans la DeFi, l’oracle fournit les prix les plus précis aux applications. Ici, Bittensor fournit aux utilisateurs ayant besoin d’IA « le meilleur modèle ».

Concernant la participation concrète en tant que validateur ou mineur, cela implique des aspects techniques et de développement, que nous ne détaillerons pas ici. Les intéressés peuvent consulter la documentation officielle.

$TAO : comment évaluer la valeur ? Modèle économique du token

Selon la documentation officielle, Bittensor a été lancé en 2021 en « fair launch » (sans pré-minage), avec un token nommé TAO.

L’offre totale est de 21 millions (en hommage à BTC), avec un mécanisme de réduction de moitié tous les 1050 blocs, soit une réduction toutes les 4 ans, avec 64 halvings prévus, le dernier ayant eu lieu en août 2025.

Fait intéressant, selon ce calendrier, il faudrait environ 256 ans pour miner la totalité des tokens.

Actuellement, un TAO est émis toutes les 12 secondes. En gros, cela donne environ 7200 TAO par jour, répartis à parts égales entre mineurs et validateurs.

Ce lancement « fair » signifie qu’il n’y a pas de rounds de VC, de préventes, ICO/IEO/IDO, ou réserves pour la fondation — c’est une distribution purement minière.

À chaque halving, le TAO est réparti entre validateurs et mineurs.

Cependant, sur le site officiel, on voit que des acteurs comme DCG, GSR, Polychain ou Firstmask sont aussi détenteurs ou market makers.

Une hypothèse raisonnable est que, puisque la majorité des validateurs sont liés à l’équipe du projet, les tokens minés peuvent leur revenir, puis être redistribués aux market makers pour la liquidité.

Ces grandes institutions peuvent aussi devenir validateurs ou mineurs, participant au minage de TAO.

Comme mentionné en début d’article, des VC comme Pantera ont récemment rejoint la détention de TAO. Bittensor est donc lancé de façon équitable, mais cela ne veut pas dire absence totale d’intervention VC.

Mais dans ce nouveau cycle de marché, le mode de création de tokens par « vente secondaire » est peu apprécié. La stratégie de « fair launch puis attraction de capitaux » de TAO tend à être la plus équitable.

Performance et valorisation du marché

En regardant la performance de TAO, son prix a été multiplié par plus de 5 depuis ses plus bas cette année.

Mais d’autres projets IA ont aussi connu une belle hausse. Par exemple, RNDR a aussi augmenté d’environ 5 fois depuis le début de l’année.

Ainsi, se baser uniquement sur la hausse absolue pour évaluer la valeur du token n’est pas très pertinent.

Comparé à d’autres projets populaires, TAO a une capitalisation juste derrière RNDR, mais avec le mécanisme de réduction de moitié sur 4 ans, son ratio de valorisation par rapport à sa valeur diluée est parmi les plus faibles, ce qui indique une circulation relativement faible mais un prix unitaire élevé.

Source : graphique de @Moomsxxx, au moment de la rédaction

Une faible circulation peut faciliter une hausse rapide, et en supposant que le prix reste stable (par exemple 160$), avec 7200 TAO produits par jour, la pression vendeuse serait d’environ 1,15 million de dollars, ce qui est gérable avec le volume d’échange actuel (500 millions de dollars par jour).

Au-delà de TAO, la valorisation doit se comparer à des projets similaires dans le secteur.

Comme évoqué, Bittensor se positionne dans la catégorie « Model Training » (entraînement de modèles), avec des concurrents comme Gensyn ou Together, ce dernier soutenu par a16z.

Mais ces deux projets n’ont pas encore de tokens publics, donc la comparaison de valorisation avec TAO n’est pas possible.

Source : rapport Nansen sur l’IA

David Attermann, cofondateur d’Omnichain Capital, dans un blog de mai, propose une approche plus radicale : comparer directement Bittensor à OpenAI.

Il précise qu’il ne détient pas de TAO, pour garantir l’objectivité de son analyse.

Les deux entreprises ont pour cœur l’entraînement de modèles IA, mais l’une est une société fermée, l’autre coordonne des modèles IA mondiaux. Leur but commun : faire utiliser l’IA plus efficacement.

OpenAI a été valorisée à près de 30 milliards de dollars lors de son dernier tour privé par Microsoft, et TAO a une FDV d’environ 3,6 milliards. Selon cette logique, TAO pourrait avoir un potentiel de croissance d’environ 8 fois.

Je ne partage pas totalement cette méthode d’évaluation, car la dynamique fondamentale, la croissance et l’intérêt du marché pour Web3 et Web2 diffèrent. La simple estimation d’un potentiel 8x doit être prise avec précaution, dépendant aussi des bonnes nouvelles et de l’intérêt du marché pour TAO.

Conclusion En résumé, TAO/Bittensor offre, en dehors des projets classiques d’IA en crypto, une narration alternative : il ne touche pas directement à la productivité (ressources de calcul et données), mais se concentre sur la relation de production pour faire collaborer, concurrencer et optimiser les modèles IA.

Ce récit a une certaine attractivité, mais la connexion des modèles IA, la centralisation des validateurs, la qualité des modèles, sont des enjeux complexes qu’un white paper ne peut pas résoudre seul — l’IA est simple, mais le business ne l’est pas. Convaincre plus de participants avec des récompenses en tokens, ou faire collaborer des techs et autres modèles IA, reste une question ouverte.

Au-delà de la fondation, la hausse du token montre que le marché croit dans la thématique IA. Étant donné que Bittensor n’a pas d’équivalent de taille comparable dans sa niche, TAO pourrait profiter d’un engouement collectif pour l’IA, mais l’absence d’une valorisation de référence claire laisse planer le doute sur la pérennité à long terme.

Suivre de près les actualités du projet et les volumes de transaction reste probablement la meilleure stratégie pour l’instant.