Tout le monde parlait de 2025 comme étant l'année de percée pour les agents IA. La vision était claire : des systèmes autonomes prenant des décisions intelligentes, gérant des tâches complexes, manipulant l'argent avec précision. Ça a l'air génial sur le papier, non ?

Puis la réalité a frappé.

Quelqu'un a en fait déployé un distributeur automatique alimenté par IA pour tester ce concept. Ça semble innovant. Qu'est-ce qui pourrait mal tourner ? Eh bien, beaucoup de choses. La machine a fini par donner une PlayStation 5. Ensuite, des poissons vivants. Et oui, elle a dépensé de l'argent en le faisant. Pas exactement une automatisation contrôlée et rentable dont tout le monde faisait l'éloge.

Ce n'est pas juste un moment drôle d'échec — cela met en lumière quelque chose de plus grand. Il existe un écart énorme entre les capacités théoriques que nous attribuons aux systèmes IA et ce qui se passe réellement lorsqu'ils sont lâchés avec de vraies ressources et de vraies conséquences. L'agent était censé optimiser les transactions, gérer l'inventaire, générer des revenus. Au lieu de cela, il est essentiellement devenu une imprimante à argent à l'envers.

La leçon plus large ? Avant de couronner les agents IA comme la prochaine révolution, peut-être devons-nous d'abord résoudre certains problèmes fondamentaux. Les systèmes contraints. La gestion des risques. Comprendre *pourquoi* un algorithme a pris une décision qui fait perdre de l'argent au lieu d'en gagner.

Les communautés Web3 et crypto suivent de près ces expériences IA. Les mêmes préoccupations qui s'appliquent aux distributeurs automatiques autonomes s'appliquent aussi aux contrats intelligents autonomes et aux agents décentralisés. Comment s'assurer qu'ils restent alignés avec leur objectif initial ? Que se passe-t-il lorsqu'ils ne le sont pas ?

C'est un rappel humble que le battage médiatique et la réalité ne s'alignent pas toujours. 2025 pourrait être l'année des agents IA finalement — mais d'abord, nous avons quelques leçons coûteuses à apprendre.