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Les agents autonomes d’IA déplacent déjà de l’argent sur le XRP Ledger. Maintenant, l’objectif est de les amener à acheter des choses dans le monde réel — des courses, de la logistique, des API, du temps de calcul — dans des budgets fixés par des humains réels.
Chandler Fang, cofondateur de la startup de confiance en IA t54 et ancien responsable produit chez Ripple, a plaidé pour ce changement le 21 août. Son argument est assez direct : la valeur à long terme du XRP Ledger ne viendra pas du simple nombre de transactions. Elle viendra de la question de savoir si ces transactions représentent une véritable activité économique — revenus des marchands, dépenses conformes aux politiques, résolution réussie des litiges. Le volume seul ne suffit pas. Fang veut que les agents fassent du commerce, pas seulement qu’ils déplacent des jetons. Et il a le soutien pour faire avancer cette vision. Ripple et Franklin Templeton ont conjointement investi 5 millions de dollars dans t54, ce qui en dit long sur la façon dont cette thèse est prise au sérieux au niveau du protocole.
Un million de transactions, et ce n’est que le début
Les chiffres sont déjà là, en quelque sorte. Les agents IA ont autonomement effectué plus d’un million de transactions sur le XRPL. Ce n’est pas rien. Mais le point de Fang est que la plupart d’entre elles sont d’origine numérique — appels API, ressources informatiques, ce genre de choses. Le problème le plus difficile est d’amener les agents à participer à une activité commerciale plus large : achats de consommateurs, approvisionnement des entreprises, paiements de la chaîne d’approvisionnement. Des choses du monde réel.
Le XRPL AI Starter Kit de Ripple, mis en ligne le 10 juin, prend en charge ce qu’on appelle les paiements x402 utilisant soit le XRP, soit le Ripple USD, connu sous le nom de RLUSD. Le kit permet aux agents de gérer de manière autonome l’accès aux services en ligne. C’est une base. Mais Fang voit la prochaine couche comme des agents opérant à la fois dans le commerce physique et numérique, toujours dans les limites de dépenses et les restrictions définies par l’utilisateur. Le programme Agent Pay for Machines de Mastercard trace une ligne similaire — l’idée que les machines ont besoin de garde-fous tout comme les titulaires de cartes humains.
Le XRP et le RLUSD ont probablement des rôles distincts ici. Le XRP gère les paiements directs et les règlements finaux. Le RLUSD couvre les transactions où la valeur en dollars est importante — pour des raisons de conformité, de préférences des marchands, ce genre de choses. Les deux travaillent ensemble plutôt que de se concurrencer.
Portefeuilles, partenaires et le problème de l’interopérabilité
Passer à des dépenses dans le monde réel n’est pas seulement un défi logiciel. Les consommateurs et les entreprises ont tous deux besoin de portefeuilles crypto et d’outils financiers capables de définir et d’appliquer réellement des limites de dépenses. Les approbations doivent fonctionner. Les litiges ont besoin de voies de résolution. C’est beaucoup d’infrastructure à construire ou à adapter.
Ripple a attiré plus de 30 organisations via RippleX pour aider à combler cet écart — Coinbase et Stripe en font partie. C’est une liste solide, bien que la source n’ait pas précisé ce que chaque partenaire construit ou déploie réellement. On ne sait pas où en sont la plupart de ces intégrations.
L’interopérabilité est l’autre partie difficile. Fang voit les transactions commencer dans les systèmes financiers traditionnels — plateformes de trésorerie, logiciels logistiques — et se régler ensuite sur la chaîne. La jonction entre ces deux mondes est compliquée. Les systèmes hérités ne communiquent pas nativement avec les blockchains, et rendre ce transfert suffisamment fluide pour que les agents autonomes puissent le gérer sans intervention humaine est encore un problème d’ingénierie ouvert. Aucun calendrier n’est donné.
À plus long terme, Fang pense que les agents pourraient évaluer les risques et choisir l’infrastructure blockchain par eux-mêmes, sans aucune intervention de l’utilisateur. C’est encore loin. Mais la direction est claire.
Crédit pour les machines, des métriques qui comptent vraiment
Une des idées les plus intéressantes proposées par Fang : des agents construisant des historiques de transactions et des dossiers de remboursement suffisamment bons pour obtenir une capacité financière — en gros, du crédit. Si cela fonctionne, les agents n’auraient pas besoin d’être préfinancés pour chaque tâche. Ils géreraient leurs propres finances, réduiraient les frais généraux pour les opérateurs humains et se développeraient plus efficacement. C’est un modèle vraiment différent de celui des paiements automatisés d’aujourd’hui.
Pour les commerçants, s’adapter à cela signifie fournir des prix transparents, des données d’inventaire accessibles et des interfaces de paiement que les machines peuvent analyser clairement. Les agents ne peuvent pas naviguer comme les humains. Ils ont besoin de données structurées. Les commerçants qui n’offrent pas cela risquent d’être ignorés.
Fang a également fait une comparaison qui mérite réflexion. Il a dit que les progrès graduels et incrémentaux de l’industrie sur les transactions agentiques atteindront finalement un moment comme celui de ChatGPT — un saut soudain où la technologie passe de niche à attendue. Après ce point, la question n’est pas de savoir si les agents transigent. C’est de savoir s’ils restent dans leurs limites définies, et si le XRPL peut évoluer pour gérer le volume et la complexité qui s’ensuivent.
L’adoption du XRPL, selon Fang, est jugée sur les revenus générés par les marchands, la conformité des politiques de dépenses et les résultats des litiges — pas sur le nombre d’interactions des agents avec le registre. C’est une reformulation significative. C’est essentiellement demander que le réseau soit évalué comme un rail de paiement, pas comme une blockchain.
L’activité de trading du XRP atteint actuellement un pic pendant les heures où les horaires de travail de Londres et de New York se chevauchent, selon la source.
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Questions Fréquentes
Quel est le rôle de Chandler Fang et sa connexion avec Ripple ?
Chandler Fang est le cofondateur de la startup de confiance en IA t54 et a précédemment été responsable produit chez Ripple. Ripple et Franklin Templeton ont ensemble investi 5 millions de dollars dans t54.
Qu’est-ce que le XRPL AI Starter Kit et quand a-t-il été lancé ?
Le XRPL AI Starter Kit a été lancé le 10 juin et prend en charge les paiements x402 utilisant le XRP ou le RLUSD, permettant aux agents IA autonomes de gérer l’accès aux services en ligne comme les API et les ressources informatiques.
Pourquoi c'est important
L'intégration des agents autonomes d'intelligence artificielle dans le XRP Ledger représente une avancée significative pour l'écosystème des cryptomonnaies, en élargissant leur utilisation au-delà des simples transactions financières. En facilitant l'achat de biens et services dans le monde réel, cette initiative pourrait non seulement renforcer l'adoption des cryptomonnaies dans des secteurs variés, mais aussi offrir de nouvelles perspectives sur l'interaction entre technologie blockchain et économie traditionnelle, contribuant ainsi à l'innovation dans le commerce numérique.
