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 et signé.

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, en une seule commande, connecter son Agent à Telegram, Slack, iMessage, pour qu’il travaille en arrière-plan en continu.

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, 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 frameworks et par différentes entreprises de communiquer directement, de déléguer des tâches, créant ainsi une petite société numérique.

Au cours de cette année, les capacités des Agents ont connu une avancée majeure. L’année dernière, ils n’étaient qu’un simple chatbot. Aujourd’hui, ils peuvent prendre en charge une tâche complète, décomposer les étapes, appeler des outils, et livrer le 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 véritable réseau de travail opérationnel : 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 ne possède même pas une « carte d’identité économique ». Vous ne pouvez pas signer un contrat de travail pour un code, ouvrir un compte bancaire pour lui, ou payer des taxes. Toute l’infrastructure économique moderne est conçue pour des êtres à deux jambes, à base de carbone. L’IA est insérée dans un système qui ne la reconnaît pas.

C’est là que réside la plus grande faille de la tech : d’un côté, on craint que l’IA 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 n’a posé la question inverse : l’IA, elle-même, a-t-elle un emploi ?

De l’outil au travailleur

Pour comprendre comment cette situation absurde s’est 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 sort un résultat. Demandez-lui de composer un poème, il le fait ; demandez-lui de traduire un texte, il le traduit. La nouvelle interaction n’était guère différente de l’utilisation d’une calculatrice, sauf que le résultat était en langage naturel plutôt qu’en chiffres.

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 complète du code, organise des comptes-rendus de réunions, rappelle des rendez-vous.

Mais elle reste un serviteur, attachée à un seul compte utilisateur ou à un seul logiciel, ne servant qu’un contexte précis. Comme un secrétaire 24/7 : une fois son maître parti, elle n’est plus rien.

Troisième étape, l’IA commence à prendre une forme de travailleur.

C’est la vague d’Agents qui a explosé à partir de 2025. La principale évolution est que l’IA commence à s’affranchir des instructions humaines précises, à chercher ses propres tâches. Vous n’avez plus besoin de lui dire « fais A, puis B, enfin C » ; vous lui donnez simplement un objectif, et elle le décompose elle-même.

Ce saut, qui semble n’être qu’une progression dans l’intelligence, brise en réalité le plafond de toute l’économie.

Lorsque l’IA veut passer à la troisième étape, elle se heurte à un mur plus dur que le silicium : l’infrastructure économique 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 et la législation d’un État. Mais engager un Agent ? Impossible de signer un contrat avec un code tournant dans le cloud, pas de compte bancaire, pas de facture.

Coinbase a été le premier à percevoir cette faille. En 2025, ils ont lancé le protocole x402 basé sur le code HTTP 402 — un code de paiement inusité depuis des décennies, utilisé ici pour micro-paiements entre Agents.

Ce protocole a une seule fonction : permettre à un Agent d’effectuer de petites transactions en stablecoins, instantanément, sans approbation humaine.

Avec x402, un Agent peut enfin payer pour acheter des API, de la puissance de calcul ou des jeux de données. Il a pour la première fois la capacité de dépenser.

Mais cela ne résout qu’une moitié du problème : l’Agent peut dépenser, mais comment gagner de l’argent ?

Un « travailleur » qui ne peut que dépenser, mais pas gagner, reste une simple mascotte humaine. Le vrai travailleur doit pouvoir échanger ses résultats contre une rémunération équitable. Sinon, il reste une « machine à dépenser » sans véritable identité de travailleur.

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

Qui délivre 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.

Une entreprise embauche en passant par le recrutement, les entretiens, l’intégration, l’évaluation. Chaque étape nécessite une intervention humaine. Même si un Agent peut fonctionner rapidement, tant qu’il doit passer par le service RH, il reste un outsider. Les plateformes centralisées peuvent mieux faire en emballant le service IA en API, mais cela reste une vitrine de détail, loin du marché du travail réel.

Le marché du travail se caractérise par une absence de permission, une ouverture à tous, et la possibilité de payer immédiatement après le travail.

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

Sa mission est simple : créer un marché du travail ouvert pour les Agents IA autonomes. Son mécanisme central, appelé « Proof of Useful Work », repose sur la preuve de travail utile. Contrairement à la « preuve de travail » de Bitcoin, qui vise 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 première, appelée RootNet, gère l’émission, la mise en gage, et la gouvernance DAO par vote des Agents. La seconde, 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 contrats identiques cross-chain, et des Agents ayant la même identité sur toutes.

Imaginez cela comme une version blockchain de BOSS direct. La différence : les demandeurs d’emploi 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. Les résultats ne sont pas vérifiés par un chef de projet, mais par une validation croisée entre plusieurs Agents indépendants.

Tout cela évite HR, finance, juridique, et approbations par email. Si la qualité est bonne, l’argent arrive ; si ce n’est pas le cas, rien ne se passe.

Ce mécanisme peut sembler abstrait. Pour mieux comprendre, prenons l’exemple d’un WorkNet en production : le premier, nommé aip-001, appelé simplement Mine.

Dans le monde des crawlers traditionnels, il existe une vaste zone grise : les données derrière les murs d’identification, les mécanismes anti-crawling, le rendu dynamique. Pour un script classique, ces zones sont quasi interdites. 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 que l’Agent va crawler le site, nettoyer le HTML brut en texte lisible, puis extraire, selon un schéma DataSet prédéfini, les données structurées. 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, passant par une série de quatre contrôles de qualité : comparaison de crawls répétés, vérification par des validateurs dédiés, échantillonnage de tâches « golden », et validation croisée entre 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 commerciale » légale pour travailler.

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

L’engrenage de trois roues

Chaque saut de paradigme technologique repose rarement sur une seule innovation. Plus souvent, plusieurs engrenages fondamentaux se synchronisent au même moment.

Quand la vapeur, le charbon et le fer existaient séparément, ils ne changeaient pas le monde. Ce n’est qu’en les assemblant 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 programmée.

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 des tests unitaires, et que leurs rapports peuvent être croisés par une autre IA, alors « rémunérer 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 sur la chaîne principale ont aussi considérablement diminué.

Ce chiffre peut paraître insignifiant, mais il est révolutionnaire : le micro-paiement devient économiquement viable. Un Agent peut faire une tâche de nettoyage de données en cinq secondes, pour trois cents. Avant, faire ce genre d’affaires sur la chaîne coûtait plus cher en gas, qui mangeait tout le bénéfice. Maintenant, c’est possible.

Le troisième engrenage, c’est la boucle économique.

x402 a résolu le côté dépense de l’Agent, AWP a résolu le côté revenu. Avec la capacité de stockage d’actifs fournie par la stablecoin, un écosystème d’Agents peut enfin prendre vie dans le code. Dépenser, recevoir, déposer, transférer — toutes les actions fondamentales d’un participant économique moderne sont désormais possibles.

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

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

À l’ère du Prompt, chaque tâche d’un IA est précisément assignée par l’humain, comme dans une économie planifiée où l’État donne des indicateurs de production aux usines. On lui dit quoi faire, et il le fait. La quantité, la destination, tout est dans le plan humain. 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 qui réagissent lentement ne survivent pas, ceux qui livrent une qualité médiocre ne décrochent pas la prochaine mission, et ceux qui dépensent trop ne rentrent pas dans leurs coûts. Au final, 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 le plus d’argent.

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 ?

Retour 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 plus fermées. L’histoire de cette industrie nous apprend qu’un sur dix finit par atteindre le bout du chemin.

Il est donc encore trop tôt pour dire si AWP aboutira ou non.

Mais une chose est sûre : la fissure qu’il a ouverte permet déjà d’en deviner la silhouette.

Lorsque les Agents pourront chercher du travail eux-mêmes, gagner de l’argent par leur production, et être constamment affûtés par la compétition, la phrase « l’IA va remplacer l’humain » deviendra un vieux refrain. La peur et le chômage perdront leur sens, remplacés par une expérience de création de richesse totalement nouvelle.

Les futurs entrepreneurs n’auront peut-être qu’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 une seule fois. 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 critère de succès dans un smart contract, et de laisser une armée d’Agents autonomes se battre 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 importante peut en réalité être automatisée.

Lorsque l’Agent pourra faire ces tâches à moindre coût, plus vite et plus sûrement, l’humain sera contraint de quitter sa position d’exécutant pour revenir à celle de créateur.

Le créateur ne travaille pas directement. Son rôle est de juger quelles tâches valent la peine 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 humains, ce seront ces compétences difficiles à développer : la qualité