Avec l’évolution rapide des capacités des modèles de raisonnement au second semestre 2025, la compétition de l’IA en 2026 ne se concentre plus uniquement sur une intelligence plus poussée, mais aussi sur la capacité à accomplir des tâches, à être digne de confiance et à être correctement valorisée. Trois membres de l’équipe de recherche et d’investissement d’a16z crypto ont récemment abordé, sous trois angles — flux de travail de recherche, infrastructure d’agents (agent) et modèles économiques de l’Internet ouvert — leurs trois principales tendances pour le développement de l’IA en 2026.
Le professeur de Harvard Scott Kominers prévoit qu’en 2026, l’IA passera du rôle d’assistant à celui de partenaire de recherche, proposant une perspective créative. Il indique qu’en novembre 2025, il était déjà capable d’interagir avec des modèles via des instructions abstraites proches de celles d’un doctorant, et d’obtenir des réponses innovantes.
Le co-fondateur de Circle, Sean Neville, pense que la tendance clé sera que les agents d’IA puissent effectuer des transactions en tant que sujets, traçables, autorisables et vérifiables, avec le concept de KYA (Know your Agent).
Liz Harkavy, de l’équipe d’investissement d’a16z crypto, estime que l’IA extrait du contenu du web pour s’agrandir sans contribuer au trafic publicitaire, ce qui crée une forte discordance entre la couche contextuelle et la couche d’exécution du web. Elle prône que, lors du succès d’une tâche d’agent, la récompense soit distribuée à chaque entité ayant fourni des informations, des données ou du contenu. Elle mentionne également que la nanopaiement (nanopayments) supportée par la blockchain et des standards d’attribution plus matures pourraient constituer une voie technologique viable.
Tendance 1 : L’IA passe d’assistant à partenaire de recherche, capable d’accomplir des tâches de recherche concrètes
Scott Kominers, de l’équipe de recherche d’a16z crypto et professeur à Harvard Business School, indique qu’au début de 2025, il était encore difficile pour un modèle d’IA grand public de comprendre son flux de travail de recherche, mais qu’en novembre 2025, il pouvait déjà interagir avec des instructions abstraites proches de celles d’un doctorant, et que le modèle renvoyait parfois des réponses innovantes et correctes.
En 2026, une nouvelle approche de recherche érudite émergera
Kominers souligne que l’utilisation de l’IA dans la recherche devient de plus en plus courante, notamment dans les disciplines nécessitant du raisonnement, où les modèles commencent à explorer directement, voire à résoudre automatiquement des problèmes mathématiques réputés difficiles comme ceux du concours Putnam. La question de savoir quelles disciplines en bénéficieront le plus, et comment, reste ouverte.
Il prévoit cependant qu’en 2026, apparaîtra un style de recherche polymathe : les chercheurs valoriseront davantage la formulation d’hypothèses reliant plusieurs concepts (conjectures), et extrapoleront rapidement des directions vérifiables à partir de réponses encore en grande partie hypothétiques.
L’évolution de la recherche par l’IA comporte encore des risques d’illusions (hallucinations), mais la technologie cryptographique pourrait aider
Il admet que cette méthode de recherche comporte inévitablement des risques d’inexactitude et d’illusions, mais qu’en rendant l’espace abstrait suffisamment intelligent pour diverger, cela pourrait, comme la créativité humaine, produire occasionnellement des percées. Il prévoit qu’en 2026, le flux de travail de l’IA de recherche ressemblera davantage à un agent enveloppant un autre agent : des modèles multicouches s’évaluant, vérifiant et synthétisant leurs conclusions.
Cependant, Kominers rappelle que pour faire fonctionner à grande échelle ces clusters d’agents de raisonnement, il faut une meilleure interopérabilité entre modèles, ainsi que des méthodes pour reconnaître et récompenser équitablement leur contribution. Il pense que la cryptographie pourrait jouer un rôle dans ces deux aspects.
Tendance 2 : Du KYC au KYA, connaître votre agent, pour dépasser les limites de l’économie des agents
Sean Neville, co-fondateur de Circle, architecte de l’USDC et actuel CEO de Catena Labs, met en avant le principal défi de l’économie des agents : la transition de l’intelligence à l’identité.
Il souligne que dans des domaines comme les services financiers, le nombre d’identités non humaines dépasse largement celui des employés humains, atteignant même un ratio de 96 pour 1, mais que la majorité de ces identités restent des “fantômes” incapables d’ouvrir un compte ou d’assumer des responsabilités. Il prône que le prochain primitive clé sera le KYA (Know Your Agent).
Selon sa définition, le KYA doit résoudre le problème suivant : pour qu’un agent puisse représenter un sujet dans une transaction, il doit disposer d’un certificat vérifiable, traçable et responsable. Tout comme les humains ont besoin d’une cote de crédit pour emprunter, les agents doivent avoir un certificat cryptographiquement signé pour relier leur mandant (principal), leurs contraintes (constraints) et leur responsabilité (liability). Avant que le KYA ne soit adopté, les commerçants et fournisseurs de services continueront à bloquer l’accès des agents au niveau du pare-feu pour éviter la fraude, l’abus et l’absence de responsabilité.
Il affirme également que l’industrie KYC, construite sur des décennies de régulation, pourrait n’avoir que quelques mois pour explorer et mettre en œuvre le KYA.
Tendance 3 : Les agents d’IA imposent une taxe invisible sur le web, extrayant la valeur du contenu, tandis que les profits sont contournés
Liz Harkavy, de l’équipe d’investissement d’a16z crypto, se concentre sur la transformation de l’économie de l’Internet ouvert par les agents. Elle décrit l’essor des agents d’IA comme une “taxe invisible” invisible tax : ces agents extraient du contenu des sites web soutenus par la publicité (qu’elle appelle la couche de contexte), offrent des réponses et des opérations plus pratiques pour l’utilisateur (couche d’exécution), tout en contournant systématiquement les sources de revenus qui soutiennent la production de contenu : par exemple, l’exposition publicitaire, la conversion d’abonnements ou le trafic.
Harkavy pense que cela crée une forte discordance entre la couche de contexte et la couche d’exécution, où les fournisseurs de contenu supportent les coûts, les agents et plateformes captent la valeur, et les voies de monétisation traditionnelles sont coupées. Elle indique que les accords de licence d’IA actuels ne sont souvent qu’une façade, et qu’ils ne compensent qu’une petite partie des pertes de revenus de contenu, ce qui pourrait rendre leur viabilité financière à long terme incertaine.
Elle propose que, pour éviter que l’Internet ouvert ne soit vidé de sa valeur (tout en protégeant la diversité des sources de contenu dont dépend l’IA), il faut déployer à grande échelle en 2026 des solutions techniques et économiques : nouveaux modèles de sponsoring de contenu, systèmes de micro-attribution, ou autres formes de financement innovantes. La clé est de faire évoluer la licence statique vers une rémunération en temps réel et basée sur l’usage, permettant à la valeur de circuler automatiquement.
Elle insiste aussi sur le fait que, lors du succès d’une tâche d’agent, la récompense doit être distribuée à chaque entité ayant fourni des informations, des données ou du contenu. Elle mentionne que la nanopaiement (nanopayments) supportée par la blockchain et des standards d’attribution plus matures pourraient être des solutions techniques envisageables.
Cet article, “Les 3 grandes prévisions d’a16z 2026 pour l’IA : l’essor de l’IA de recherche, le passage du KYC au KYA, la crise de la taxe invisible sur le web”, est initialement paru sur ChainNews ABMedia.
