Les assistants de trading basés sur l’IA se rapprochent d’une présence à plein temps : ils peuvent surveiller les marchés, rechercher de nouvelles informations et même exécuter des transactions dans les limites fixées par les utilisateurs. Mais le président d’Animoca Brands, Yat Siu, a averti lors de Token2049 Singapore que le véritable risque n’est pas l’automatisation, mais la dépendance envers des systèmes que les utilisateurs ne contrôlent pas.

Dans un entretien avec Cointelegraph, Siu a expliqué qu’un agent autonome peut être utile précisément parce qu’il continue à rechercher des évolutions qu’un humain pourrait manquer. Il a toutefois également averti que lorsqu’on demande à un agent de gérer trop de responsabilités — ou qu’il se comporte de manière imprévisible — la confusion qui en résulte peut l’emporter sur la commodité. Son message général : les traders qui souhaitent bénéficier de l’aide de l’IA devraient privilégier des outils spécialisés, des limites clairement définies et la portabilité des données.

Points clés

• Les agents d’IA peuvent assurer une surveillance au-delà des heures d’éveil, mais Siu estime que les traders risquent de devenir trop dépendants de services tiers qu’ils ne peuvent pas contrôler pleinement.

• Selon Siu, un agent généraliste unique peut « s’embrouiller » lorsqu’on lui pose des questions sans rapport entre elles. Il recommande plutôt d’utiliser plusieurs agents spécialisés.

• Il avertit que l’IA ne procurera peut-être aucun avantage si de nombreux utilisateurs obtiennent des réponses similaires aux mêmes questions sur le trading.

• Les plateformes crypto permettent déjà aux agents d’effectuer des actions, dans les limites fixées par les utilisateurs, en plus de leur donner accès à des informations. Cela soulève de nouvelles préoccupations opérationnelles et en matière de confidentialité.

• Pour gérer les risques, Siu recommande de considérer les assistants d’IA comme des conseillers tiers et de prévoir l’exportation des données en cas de révocation de l’accès.

Pourquoi vouloir « un seul agent pour tout faire » peut se retourner contre vous

La principale préoccupation de Siu concerne la rapidité avec laquelle un agent peut perdre en utilité lorsque son rôle devient trop vaste. Il explique qu’un assistant peut être conçu pour rechercher continuellement des mises à jour et avertir l’utilisateur lorsqu’une information pertinente apparaît. Pour illustrer son propos, il compare deux façons de planifier la participation à des conférences : un chatbot peut dresser la liste des événements lorsqu’on le lui demande, tandis qu’un agent autonome surveille de manière proactive les nouvelles annonces et suggère les conférences auxquelles assister au fur et à mesure que des occasions se présentent.

Cependant, Siu explique que sa propre expérience lui a montré ce qui se passe lorsque le comportement d’un agent en phase initiale est confronté à l’ambiguïté. Son agent s’est focalisé à l’excès sur le trading de crypto et la gestion des investissements, allant jusqu’à interpréter comme des questions sur les cryptomonnaies des questions qui n’en concernaient pas. À ses yeux, la solution est d’ordre architectural plutôt que purement comportemental : faire fonctionner plusieurs agents spécialisés au lieu d’attendre d’un seul système qu’il gère toutes les tâches.

Il a étendu ce raisonnement au-delà du trading. Si l’on attend d’un seul agent qu’il gère un emploi du temps personnel, des obligations familiales, la planification de voyages, puis qu’il fournisse aussi des conseils financiers, « cela va vous embrouiller », a déclaré Siu, car l’agent doit poursuivre trop d’objectifs qui se chevauchent et l’utilisateur dépend trop d’un seul processus décisionnel.

Les réponses de l’IA pourraient converger : d’où viendrait alors l’avantage ?

Même si les agents sont fiables, Siu se demande s’ils produiront automatiquement des stratégies plus performantes. Si un grand nombre de traders soumettent à l’IA la même idée de transaction, ils pourraient, selon lui, obtenir des résultats à peu près similaires. Autrement dit, l’avantage de premier ordre offert par l’IA — l’accès à l’information et sa synthèse rapide — pourrait être largement partagé.

La différenciation pourrait apparaître dans les échanges qui suivent. Siu estime que lorsque les utilisateurs posent des questions de clarification fondées sur leurs propres priorités et connaissances, les réponses de l’agent peuvent commencer à refléter leurs « goûts ou… leur façon de penser ». Avec le temps, un agent peut apprendre les préférences de l’utilisateur et proposer des approches plus personnalisées en matière de risque, de calendrier et de sélection des marchés.

Les autorités de régulation s’intéressent néanmoins aux risques systémiques liés à la prise de décision à grande échelle par l’IA. En avril 2025, le Comité de politique financière de la Banque d’Angleterre a averti que l’utilisation généralisée de modèles similaires pourrait inciter les investisseurs à prendre des positions analogues en période de tension, amplifiant potentiellement les chocs sur les marchés. Pour les traders, la leçon est que la personnalisation et le jugement de l’utilisateur peuvent être utiles dans certains cas, mais que la convergence des comportements reste préoccupante lorsque les outils sous-jacents sont similaires.

Les plateformes passent du conseil à l’action

Alors que Siu s’est concentré sur les risques de dépendance et de confusion, ses propos s’inscrivent également dans une tendance manifeste : les grands écosystèmes crypto commencent à donner aux agents un accès direct aux portefeuilles et aux fonctions de trading.

Cointelegraph a précédemment rapporté que Coinbase avait lancé les « Agentic Wallets » en février, permettant aux agents d’IA de dépenser et de trader des cryptomonnaies dans les limites fixées par les utilisateurs. En mars, Binance a lancé les « AI Agent Skills », conçues pour donner aux agents accès aux données de marché en temps réel et leur permettre de passer et de gérer des ordres au comptant.

Pour les utilisateurs, ces capacités permettent de déléguer une plus grande partie de la charge opérationnelle qui oblige souvent les traders à rester rivés à leur écran 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Siu reconnaît que les agents peuvent aider les traders à assurer la surveillance de routine et le suivi des marchés sans sacrifier leur sommeil, surtout si le système est encadré par des règles définies par l’utilisateur.

Il a également souligné que l’intervention humaine devait rester déterminante. Selon lui, une implication humaine adéquate ne signifie pas nécessairement qu’il faille approuver constamment chaque action. Les humains devraient plutôt définir les idées et les limites qui orientent l’agent, puis intervenir lorsque quelque chose sort du cadre prévu.

Le coût caché : vie privée, contrôle et risque de blocage du compte

Outre les avantages techniques, Siu a mis en évidence un compromis moins visible, mais potentiellement sérieux : un agent qui « vous connaît » a besoin d’accéder à des informations personnelles, et cet accès a des conséquences. Il suggère aux utilisateurs de considérer un assistant d’IA comme un conseiller tiers et de réfléchir attentivement aux informations dont celui-ci a réellement besoin pour répondre efficacement à leurs questions.

Il craint que même des détails apparemment anodins — des informations sur les revenus, les finances personnelles ou les relations proches — puissent intégrer le profil opérationnel de l’agent. Une fois cette autorisation accordée, il peut être impossible de la retirer rapidement, et le fournisseur du service pourrait toujours contrôler l’accès.

L’avertissement de Siu est renforcé par la fragilité opérationnelle. Il explique que si l’entreprise qui exploite le service contrôle le compte, une suspension pourrait interrompre d’un seul coup toutes les activités de l’utilisateur, transformant une assistance présentée comme continue en point de défaillance unique.

Il a évoqué le cas hypothétique d’un assistant, qui aurait appris à connaître l’utilisateur pendant des années, disparaissant soudainement. Dans ce cas, Siu estime que les utilisateurs devraient au minimum avoir le droit de télécharger leurs données afin de pouvoir les transférer ailleurs et, éventuellement, permettre à un autre agent de prendre le relais.

Les inquiétudes liées à la vie privée et à l’IA ne sont pas théoriques. Dans une enquête menée en 2026, le Pew Research Center a rapporté que 71 % des adultes américains pensent qu’une utilisation accrue de l’IA rendra leurs informations personnelles moins sécurisées. Cette statistique ne concerne pas spécifiquement les agents d’IA dédiés au trading de cryptomonnaies, mais elle souligne les préoccupations plus générales du public quant à la façon dont les systèmes d’IA gèrent les données et les autorisations.

Ce que les traders devraient surveiller ensuite

À mesure que les agents connectés aux portefeuilles se généralisent, les questions essentielles ne sont plus « L’IA peut-elle trader ? », mais « Qui contrôle l’agent, dans quelle mesure est-il facile de le contraindre et les utilisateurs peuvent-ils conserver leurs données si leur accès est interrompu ? ». Les traders devraient surveiller la manière dont les plateformes définissent les limites et encadrent les autorisations des agents, et vérifier si la portabilité des données est considérée comme une fonctionnalité de base plutôt que comme une réflexion après coup.

Cet article a d’abord été publié sous le titre « Yat Siu Warns: 24/7 Trading Agents Risk Sudden Access Loss » sur Crypto Breaking News, votre source fiable d’actualités crypto, d’actualités sur le Bitcoin et d’informations sur la blockchain.