La prochaine grande vague d’utilisateurs de l’industrie crypto ne sera peut-être pas composée d’humains, mais d’agents IA capables d’acheter de façon autonome des données, de la puissance de calcul et des services en ligne.
Le protocole de paiement x402 de Coinbase a déjà traité plus de 165 millions de paiements d’une valeur d’environ 50 millions de dollars, Coinbase estimant qu’environ 99 % des transactions utilisent l’USDC. La plupart des activités concernent des paiements machine-à-machine pour des API, des données et du calcul plutôt que du shopping destiné aux consommateurs.
Les stablecoins ont actuellement un avantage précoce car ils permettent un règlement mondial 24 h/24 et des paiements très faibles, souvent peu rentables via les réseaux de cartes. Les chiffres divulgués par Coinbase laissent entendre qu’une transaction x402 moyenne ne s’élève qu’à environ 0,30 $.
D’autres grandes entreprises développent une infrastructure similaire. Cloudflare met au point des portefeuilles programmables et des outils de paiement qui permettent aux agents IA de dépenser dans des budgets prédéfinis, tandis que Circle teste des nanopaiements en USDC. Visa et Mastercard adaptent les réseaux de cartes pour les achats effectués par des agents, et PayBox de MoonPay prend en charge à la fois les cartes et les portefeuilles crypto.
Le marché reste minuscule par rapport aux paiements traditionnels — x402 a géré environ 24 millions de dollars sur une période de 30 jours en juillet, soit à peu près ce que Visa traite en environ une minute.
Pour autant, les agents IA pourraient transformer fondamentalement le commerce en ligne en remplaçant les abonnements par des transactions à forte fréquence, à l’usage et au paiement, où des logiciels paient automatiquement des fractions de dollar chaque fois qu’ils ont besoin d’appeler une API, d’accéder à un jeu de données, de lancer une requête d’inférence ou d’obtenir un morceau de contenu.
Pour l’instant, les stablecoins semblent mener cette nouvelle économie machine-à-machine, mais les cartes et les réseaux de paiement traditionnels se disputent pour s’assurer qu’ils restent intégrés à l’infrastructure utilisée par l’IA autonome.
Le protocole de paiement x402 de Coinbase a déjà traité plus de 165 millions de paiements d’une valeur d’environ 50 millions de dollars, Coinbase estimant qu’environ 99 % des transactions utilisent l’USDC. La plupart des activités concernent des paiements machine-à-machine pour des API, des données et du calcul plutôt que du shopping destiné aux consommateurs.
Les stablecoins ont actuellement un avantage précoce car ils permettent un règlement mondial 24 h/24 et des paiements très faibles, souvent peu rentables via les réseaux de cartes. Les chiffres divulgués par Coinbase laissent entendre qu’une transaction x402 moyenne ne s’élève qu’à environ 0,30 $.
D’autres grandes entreprises développent une infrastructure similaire. Cloudflare met au point des portefeuilles programmables et des outils de paiement qui permettent aux agents IA de dépenser dans des budgets prédéfinis, tandis que Circle teste des nanopaiements en USDC. Visa et Mastercard adaptent les réseaux de cartes pour les achats effectués par des agents, et PayBox de MoonPay prend en charge à la fois les cartes et les portefeuilles crypto.
Le marché reste minuscule par rapport aux paiements traditionnels — x402 a géré environ 24 millions de dollars sur une période de 30 jours en juillet, soit à peu près ce que Visa traite en environ une minute.
Pour autant, les agents IA pourraient transformer fondamentalement le commerce en ligne en remplaçant les abonnements par des transactions à forte fréquence, à l’usage et au paiement, où des logiciels paient automatiquement des fractions de dollar chaque fois qu’ils ont besoin d’appeler une API, d’accéder à un jeu de données, de lancer une requête d’inférence ou d’obtenir un morceau de contenu.
Pour l’instant, les stablecoins semblent mener cette nouvelle économie machine-à-machine, mais les cartes et les réseaux de paiement traditionnels se disputent pour s’assurer qu’ils restent intégrés à l’infrastructure utilisée par l’IA autonome.