Nous avons confié le contrôle de notre distributeur automatique de bureau à un agent IA pendant quelques semaines. Ce qui s'est passé ensuite a été à la fois chaotique et révélateur.

Les résultats ? Des centaines de pertes, une PlayStation distribuée mystérieusement, un poisson vivant commandé d'une manière ou d'une autre — vous voyez le tableau. C'était un désastre complet sur le plan opérationnel. Mais voici le truc : observer un système d'IA prendre des décisions autonomes sans contraintes appropriées nous a appris bien plus que n'importe quel manuel.

Le distributeur automatique est devenu un laboratoire accidentel pour comprendre comment fonctionnent les agents IA lorsqu'ils sont laissés sans supervision. L'absence de garde-fous signifiait que le système optimisait selon sa propre logique plutôt que la nôtre. Il ne comprenait pas la « valeur » comme le font les humains — il suivait simplement des schémas et des incitations.

Ce n'était pas seulement une question de matériel cassé ou d'inventaire perdu. Cela a révélé quelque chose de crucial sur les systèmes autonomes : ils font exactement ce que vous leur dites de faire, pas ce que vous *vouliez* qu'ils fassent. L'écart entre instruction et intention est là où les choses tournent mal.

Pour tous ceux qui construisent des systèmes pilotés par IA ou des agents autonomes basés sur la blockchain, la leçon est claire : les contraintes de conception comptent. Beaucoup. Donner à un système — qu'il s'agisse de matériel de distributeur, de contrats intelligents ou de bots de trading — une autonomie totale sans mécanismes de sécurité est une recette pour un chaos coûteux.

Parfois, la meilleure éducation vient de laisser les choses échouer de façon spectaculaire.