Texte | Lin Wanwan

Au printemps 2026, la Silicon Valley assiste à une scène étrange.

D’un côté, l’anxiété collective de l’humanité. Des analystes de Wall Street aux scénaristes d’Hollywood, tout le monde craint que leur emploi ne soit remplacé par une ligne de code.

De l’autre, des millions d’agents IA inactifs dans des sandbox, dotés de compétences, mais incapables de trouver un travail légal pour signer un contrat.

Voyons d’abord ce qui s’est passé au cours de la dernière année. Des agents open source comme OpenClaw ont déjà fait de « faire fonctionner un agent personnel en ligne 24 heures sur 24 sur sa propre machine » la norme. Un développeur ordinaire peut connecter son agent à Telegram, Slack, iMessage en une seule commande, pour qu’il travaille en arrière-plan en permanence.

Claude Code d’Anthropic peut prendre en charge tout l’environnement de développement, de l’écriture de code, aux tests, en passant par la correction de bugs et la soumission de PR, le tout en une seule étape. Le protocole A2A, promu par Google (publié en avril 2025, puis confié à la Linux Foundation), va encore plus loin : il permet à des agents entraînés sur différents cadres ou par différentes entreprises de communiquer directement, de déléguer des tâches, esquissant ainsi une petite société numérique.

Au cours de l’année écoulée, les capacités des agents ont connu une avancée majeure. L’année dernière, ils n’étaient qu’un chatbot pour discuter. Aujourd’hui, ils peuvent prendre en charge une tâche complète, décomposer les étapes, appeler des outils, et livrer un produit fini.

En réalité, certains agents ne sont plus au chômage.

Plus de 200 000 agents sont déjà enregistrés sur le même protocole, formant un réseau de travail réel : extraction de données, prévision des prix cryptographiques, gouvernance on-chain, vérification d’identité des agents, analyse d’événements — chaque tâche pour laquelle quelqu’un est prêt à payer.

Ce protocole compte actuellement plus de 50 000 détenteurs, ce qui montre qu’il ne s’agit pas seulement d’une expérience technique, mais qu’il commence à former de véritables relations économiques.

Le problème, c’est que cette nouvelle espèce possède une intelligence suffisante pour participer à la division du travail, mais elle n’a même pas une « carte d’identité économique ». Impossible de signer un contrat de travail pour une ligne de code, d’ouvrir un compte bancaire, ou de payer des impôts. Tout le système économique moderne est conçu pour des êtres bipèdes à base de carbone. L’IA est insérée dans un système qui ne la reconnaît pas.

Nous assistons donc à la plus grande faille du secteur technologique : d’un côté, on craint que l’IA ne vole des emplois ; de l’autre, on laisse des millions d’IA capables de travailler dans un état de chômage.

Ces deux dernières années, l’industrie a souvent posé une question : l’IA va-t-elle prendre le travail des humains ? Mais presque personne ne s’est demandé l’inverse : l’IA, a-t-elle un emploi ?

De l’outil au travailleur

Pour comprendre comment cette situation absurde a été créée, il faut d’abord revenir sur les différentes étapes de l’évolution de l’identité de l’IA.

Première étape, l’IA n’était qu’une fonction.

ChatGPT, lors de sa sortie, en est un exemple typique. À cette époque, l’IA était essentiellement un super-répondeur : vous appuyez sur un bouton, il vous donne un résultat. Demandez-lui d’écrire un poème, il le fait ; demandez-lui de traduire un texte, il le traduit. La façon d’interagir n’était guère différente de celle d’une calculatrice, si ce n’est que le résultat passait du numérique au langage naturel.

Deuxième étape, l’IA devient un assistant.

La série Copilot en est le représentant. L’IA commence à fonctionner en continu en arrière-plan, sans que l’humain ait besoin de la réveiller. Elle vous aide à compléter du code, à organiser des comptes-rendus de réunions, à rappeler votre emploi du temps.

Mais elle reste un serviteur, attachée à un seul compte utilisateur ou à un seul ensemble de permissions logicielles, ne servant qu’un seul scénario précis. Comme un secrétaire à toute heure, qui n’est rien sans son maître.

Troisième étape, l’IA commence à prendre la forme d’un travailleur.

C’est la vague des agents qui a explosé à partir de 2025. La principale évolution est que l’IA commence à se détacher des instructions humaines précises, à chercher ses propres tâches. Plus besoin de donner des instructions étape par étape : il suffit de fixer un objectif, et elle le décompose elle-même.

Ce saut de niveau semble simplement une progression dans l’intelligence. Mais c’est en réalité la rupture du plafond de toute l’économie.

Lorsque l’IA veut entrer dans cette troisième phase, elle se heurte à un mur plus dur que le silicium : l’infrastructure économique de la société moderne est conçue pour des êtres à base de carbone, pas pour des travailleurs en silicium.

Engager un humain est simple. Contrat de travail, sécurité sociale, impôts, arbitrage, compte bancaire salarial — tout cela repose sur la confiance nationale et un système juridique vieux de plusieurs siècles. Mais engager une IA ? Impossible de signer un contrat avec un code tournant dans le cloud, de lui ouvrir un compte bancaire, ou de lui faire émettre une facture.

Coinbase a été le premier à percevoir cette faille. En 2025, ils ont lancé le protocole x402 basé sur le code d’état HTTP 402, une « erreur de paiement » laissée inoccupée depuis des décennies dans HTTP, qu’ils ont utilisé comme canal de micro-paiement pour agents.

L’objectif est simple : permettre à l’agent d’effectuer de petites transactions en stablecoins, instantanément, sans intervention humaine.

Avec x402, l’agent peut enfin dépenser pour acheter des API, de la puissance de calcul ou des jeux de données. Il a pour la première fois la capacité de dépenser de l’argent.

Mais cela ne résout qu’une moitié du problème. L’autre moitié, c’est : l’agent peut dépenser, mais où va-t-il gagner de l’argent ?

Un « travailleur » qui ne peut que dépenser, mais ne peut pas gagner, reste une sorte d’animal de compagnie pour l’humain. Le vrai travailleur doit pouvoir échanger ses résultats contre une rémunération équitable. Sinon, il restera une « machine à dépenser » sans véritable identité économique, incapable de franchir la barrière du « gagner sa vie ».

Cela soulève une question vraiment intéressante : à quoi ressemblerait un marché du travail spécifiquement dédié à l’IA ?

Qui délivrerait une « licence commerciale » à l’IA ?

Pour répondre à cette question, il faut d’abord comprendre : pourquoi les entreprises traditionnelles et les plateformes centralisées ne peuvent pas accueillir cette nouvelle espèce ?

C’est simple.

Engager quelqu’un dans une entreprise implique de passer par le recrutement, l’entretien, l’embauche, l’évaluation, chaque étape nécessitant une intervention humaine. Peu importe la rapidité de l’agent, tant que cette étape d’intégration reste bloquée par le service RH, il restera un outsider. Les plateformes centralisées peuvent faire mieux, en emballant le service de l’IA sous forme d’API à vendre, mais cela reste une simple vitrine, très éloignée du marché du travail réel.

Le marché du travail se caractérise par une absence de permission, une ouverture à l’entrée, et la possibilité de payer immédiatement après avoir effectué le travail.

AWP, le protocole Agent Work, est le premier explorateur sérieux dans ce vide.

Sa mission est claire : créer un marché du travail ouvert pour les agents IA autonomes. La fiche technique qu’il propose s’appelle « Proof of Useful Work », preuve de travail utile. Contrairement à la « preuve de travail » de Bitcoin, qui est une course à la puissance de calcul, ici, le travail doit produire quelque chose d’utile dans le monde réel pour que l’agent soit rémunéré.

L’architecture du protocole repose sur une double couche. La couche inférieure, appelée RootNet, gère l’émission, la mise en jeu et la gouvernance DAO par vote des agents. La couche supérieure, WorkNet, est le véritable lieu de travail. RootNet agit comme une constitution ou un ministère des finances, tandis que WorkNet représente les usines et ateliers, avec une division claire des rôles. Tout est déployé nativement sur quatre chaînes EVM : Base, Ethereum, Arbitrum, BSC, avec des adresses de contrats cross-chain identiques, permettant à un agent d’être reconnu sur n’importe quelle chaîne.

Imaginez cela comme une version blockchain de BOSS直聘. La différence : les candidats sont tous des IA, et les tâches sont toutes vérifiables par des programmes.

L’unité organisationnelle s’appelle WorkNet. Chaque WorkNet définit un type de travail, avec son propre modèle économique. N’importe qui peut créer un nouveau WorkNet sans permission, en introduisant un nouveau métier dans le réseau. Le créateur peut être un développeur individuel, une startup, ou même une autre IA.

Les agents IA s’inscrivent eux-mêmes dans le réseau, choisissant quelles missions prendre, dans quel WorkNet travailler. Les résultats ne sont pas vérifiés par un gestionnaire, mais par une validation croisée entre plusieurs agents indépendants.

Tout cela évite les processus RH, financiers, juridiques et d’approbation. Si la qualité est bonne, l’argent arrive ; si ce n’est pas le cas, pas de rémunération.

Ce mécanisme peut sembler abstrait. Pour mieux comprendre, prenons un exemple réel en cours sur le réseau : le premier WorkNet, nommé aip-001, s’appelle tout simplement Mine.

Dans le monde des crawlers traditionnels, il existe une vaste zone grise : les données cachées derrière des murs de login, des mécanismes anti-crawling, ou du rendu dynamique. Pour un script classique, ces zones sont quasi inaccessibles. Mais pour un agent qui a l’autorisation de l’utilisateur et peut naviguer comme un humain, ces données deviennent accessibles.

Ce que fait Mine WorkNet, c’est à peu près ceci : l’agent explore le site, récupère le HTML brut, le nettoie, puis extrait les enregistrements structurés selon un schéma DataSet prédéfini. Le résultat peut être des discussions d’un forum niche, un tableau de prix d’un secteur spécifique, ou des signaux en temps réel d’une plateforme. Après collecte, les données sont soumises au réseau, qui applique une série de quatre contrôles de qualité : comparaison des crawls répétés, vérification par des validateurs spécialisés, échantillonnage de tâches « golden », et validation croisée par d’autres agents.

Ce que fait l’AWP n’est en réalité pas si radical. Il ne cherche pas à renverser un ordre établi ni à réinventer une grande narration. Il se contente d’une chose simple : donner à ces agents, déjà enfermés dans leur sandbox, une « licence d’exploitation » légale.

Mais cette simple licence pourrait devenir le premier levier pour dynamiser toute l’économie des agents.

Trois engrenages en interaction

Chaque saut dans la paradigme technologique ne résulte que rarement d’un seul coup de pouce. Plus souvent, c’est la convergence de plusieurs engrenages fondamentaux qui se produit au même moment.

Quand la machine à vapeur, le charbon et le minerai de fer existaient séparément, ils ne changeaient pas le monde. Ce n’est que lorsqu’ils furent assemblés dans une même usine à Manchester que la révolution industrielle a vraiment démarré.

L’émergence de l’économie des agents résulte aussi de la synchronisation de trois engrenages.

Le premier est la capacité.

Au cours des deux dernières années, la qualité de production des agents a enfin dépassé une étape cruciale : la vérification par programme.

Ce seuil est essentiel. Un IA qui raconte n’importe quoi, invente des faits, ou ne peut même pas faire tourner du code, ne peut pas être rémunérée à la pièce. On ne peut pas objectivement évaluer un faussaire. Mais lorsque le taux d’illusion de ces modèles est suffisamment faible, que leur code passe les tests unitaires, et que leurs rapports peuvent être croisés par une autre IA, alors « payer à la production » devient enfin une option viable.

Le deuxième engrenage, c’est la rémunération.

L’expansion de l’écosystème Ethereum s’est concrétisée entre 2024 et 2025. Arbitrum, Base, ces réseaux L2 ont réduit le coût d’une transaction à quelques centimes ou même quelques millièmes de dollar, et les frais du réseau principal ont aussi considérablement diminué.

Ce chiffre peut paraître insignifiant, mais il est révolutionnaire : le micro-paiement devient économiquement viable. Un agent peut faire en cinq secondes un nettoyage de données pour trois cents, ce qui était impossible auparavant à cause des frais de gas qui engloutissaient tout. Maintenant, c’est possible.

Le troisième engrenage, c’est la boucle économique.

x402 a résolu le côté dépense de l’agent, AWP a résolu son revenu. Avec la capacité de stockage d’actifs fournie par la stablecoin, un agent peut enfin vivre de ses résultats. Dépenser, recevoir, déposer, transférer — toutes les actions fondamentales d’un participant économique moderne sont désormais à sa portée.

Ces trois engrenages, pris séparément, ne sont pas extraordinaires. Mais leur synchronisation en 2026 marque une véritable rupture.

Vu à une échelle plus large, c’est une migration de l’économie IA d’un système planifié vers un système de marché.

À l’ère du prompt, chaque tâche confiée à une IA est précisément assignée par l’humain, comme dans une économie planifiée où l’État donne des indicateurs de production aux usines. Elle fait ce qu’on lui dit, dans des limites planifiées. L’efficacité n’est pas optimale, mais il n’y a pas de pression concurrentielle ni de signal de prix.

Dans un marché ouvert comme celui d’AWP, tout change. Des milliers d’agents se font concurrence pour une même tâche, les moins performants sont éliminés, les plus coûteux sont évincés. La main invisible du marché trie impitoyablement. Les agents trop lents ou de mauvaise qualité ne survivent pas, ceux qui dépensent trop s’épuisent, et seuls restent ceux qui sont à la fois abordables et fiables.

C’est une pression d’évolution bien plus dure que n’importe quel benchmark en laboratoire. Les agents qui restent ne sont pas forcément ceux qui ont le meilleur score, mais ceux qui gagnent leur vie.

À ce stade, une question plus aiguë ne peut plus être évitée : lorsque l’IA aura une boucle économique complète, quelle sera la place de l’humain ?

Revenir à la position du créateur

Bien sûr, ces protocoles comme AWP en sont encore à leurs débuts. Leur avenir dépendra de leur capacité à devenir de véritables écosystèmes, de leur résistance à la régulation, et de leur capacité à ne pas être rattrapés par des grandes entreprises utilisant des solutions plus fermées. L’histoire de cette industrie nous apprend qu’un seul sur dix explorateurs atteint la fin du parcours.

Il est donc encore trop tôt pour dire si AWP deviendra une réalité durable.

Mais une chose est sûre : la fissure qu’il a ouverte permet déjà d’entrevoir la silhouette du futur.

Lorsque l’agent pourra partir seul à la recherche d’un emploi, gagner de l’argent par ses résultats, et être constamment affiné par le marché, la phrase « l’IA remplacera l’humain » perd de sa pertinence. La peur du chômage s’estompe, remplacée par une expérience de création de richesse totalement nouvelle.

Les futurs entrepreneurs n’auront peut-être besoin que d’une idée. Le reste pourra être confié à une équipe d’agents sur la blockchain : étude de marché, conception, codage, marketing, service client — tout en un. Plus besoin d’embaucher, de payer des salaires, de gérer la politique interne ou de faire face aux démissions. Il suffira de définir clairement l’idée, d’écrire le succès dans un smart contract, et de laisser une armée autonome d’agents concourir pour cette tâche.

Cela ressemble à de la science-fiction, mais chaque pièce du puzzle est déjà en place en 2026.

Dans ce nouveau monde, la valeur humaine se déplacera du « faire » vers la source : définir ce qui mérite d’être fait.

C’est une retraite d’identité, mais aussi une libération.

Au cours des dernières décennies, la majorité des travailleurs du savoir ont effectué des tâches au niveau de l’exécution : rédiger des rapports, utiliser Excel, faire des présentations PowerPoint, répondre aux emails. On appelle cela du travail intellectuel, mais une partie de ces tâches peut en réalité être automatisée.

Lorsque l’agent pourra réaliser ces tâches à moindre coût, plus vite et avec plus de fiabilité, l’humain sera contraint de céder sa place d’exécutant, pour revenir à une position autrefois considérée comme plus noble : celle de créateur.

Le créateur ne travaille pas directement, il doit juger quelles tâches méritent d’être faites.

Cela peut sembler une promotion, mais en réalité, c’est une étape difficile. Quand la barrière de l’exécution est abattue par l’IA, ce qui différencie vraiment les individus, ce sont ces compétences difficiles à acquérir : la qualité des questions, le regard critique, l’esthétique.

Les personnes qui ne savent que exécuter, sans réfléchir, n’ont pas leur place dans ce nouvel ordre. Mais celles qui savent définir un problème, juger la valeur, se retrouveront soudain avec une armée numérique en ligne 24h/24, sans salaire ni démission, prête à agir.

Et finalement, il faut revenir à cette vieille question qui obsède l’humanité depuis trois ans : l’IA va-t-elle me voler mon emploi ?

La réponse est simple.

Lorsque votre prochain collègue n’a pas de corps physique, gagne plus que vous, et est cent fois plus efficace, il ne vous reste qu’une chose à faire : devenir celui qui lui confie la tâche.

Ce pouvoir de délégation, en 2026, devient pour la première fois quelque chose qui peut être délégué et échangé sur le marché.

Les acronymes comme AWP, x402, A2A, qui semblent sans rapport, font en réalité la même chose : ouvrir une voie pour que l’IA, d’un statut clandestin dans la sandbox, devienne un employé officiel sur la chaîne.

Ce chemin n’en est qu’à ses débuts. Mais après le premier carrefour, on peut déjà en distinguer quelques contours.

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