Réseau décentralisé d'IA : comment Fetch.ai change l'accès à l'intelligence artificielle

À l’heure actuelle, (au 15 janvier 2026), FET se négocie à environ 0,28 $, avec une baisse sur 24 heures de -5,88 % et un volume de trading de 2,95 millions de dollars. La capitalisation boursière de la plateforme atteint 647,93 millions de dollars, avec 2,3 milliards de circulatingToken en circulation sur un total de 2,7 milliards d’émissions. Ces indicateurs reflètent le développement dynamique du projet, qui vise à transformer le paysage de l’intelligence artificielle.

La problématique de la centralisation que Fetch.ai cherche à résoudre

Les plus grands programmes d’intelligence artificielle sont aujourd’hui contrôlés par quelques géants disposant de ressources énormes. Cela crée un déséquilibre, empêchant les petites entreprises et les développeurs privés de rivaliser. Les plateformes d’IA courantes nécessitent un matériel coûteux et une infrastructure complexe — un fait qui rend la décentralisation impossible.

En revanche, Fetch.ai propose une alternative ouverte et transparente, rendant le développement d’IA accessible à tous. La plateforme permet aux utilisateurs de travailler avec des agents d’IA prêts à l’emploi ou de créer leurs propres agents sans obstacles techniques majeurs.

Comment cela fonctionne : architecture de Fetch.ai

Fetch.ai est un protocole de premier niveau basé sur Cosmos SDK et le langage WASM. Le système se compose de trois composants interconnectés qui assurent sa fonctionnalité :

Assistants autonomes (Agents)
Les agents sont des programmes spécialisés qui interagissent avec des applications ou entre eux, utilisant l’IA pour résoudre des tâches spécifiques. Les développeurs peuvent créer des agents publics ou privés selon leurs besoins. Ces assistants peuvent transmettre des requêtes à travers tout le réseau et choisir la meilleure solution.

Plateforme cloud de déploiement (Agentverse)
Agentverse est un système intégré cloud pour déployer et enregistrer des agents. Au lieu que les utilisateurs lancent du matériel énergivore sur leurs ordinateurs, ils peuvent transférer leurs agents sur Agentverse. Cela réduit considérablement les coûts et facilite le lancement et la mise à jour des projets sans surveillance constante.

Grand modèle linguistique (AI Engine)
AI Engine comprend les requêtes textuelles des utilisateurs en langage naturel et détermine quels agents sont les mieux adaptés pour exécuter la tâche. Si nécessaire, elle combine plusieurs agents pour obtenir un résultat optimal. Cela permet aux utilisateurs d’obtenir une réponse via une simple requête textuelle sans comprendre les détails techniques.

Cas d’usage et applications concrètes

Les applications pratiques de Fetch.ai dépassent la théorie. Pendant la pandémie de COVID-19, des modèles de la plateforme ont été utilisés pour détecter la maladie à partir de radiographies thoraciques avec une précision de 90 %.

Un autre exemple est la collaboration avec le centre de superordinateurs de Poznań (PSNC) pour détecter précocement des cellules cancéreuses. Ces cas montrent comment un réseau d’IA décentralisé peut sauver des vies.

Dans le domaine commercial, on trouve :

• Resonate.social — un réseau social décentralisé utilisant l’IA pour supprimer automatiquement le contenu nuisible et protéger les utilisateurs contre le spam et les insultes
• AXIM — une plateforme d’analyse de données où les utilisateurs téléchargent leurs propres datasets et obtiennent des insights approfondis via des algorithmes d’apprentissage automatique

Partenariats témoignant de la sérieux du projet

Fetch.ai a construit un écosystème de partenaires validant ses ambitions. Bosch et sa fondation explorent l’IA et le Web3 pour optimiser les processus industriels. Deutsche Telekom, le plus grand opérateur télécom européen, a impliqué sa filiale MMS dans le développement. MMS est même devenue validatrice du réseau.

Une coopération particulièrement notable est celle avec IOTA — un réseau décentralisé pour l’IoT. Grâce à ce partenariat, les agents Fetch.ai peuvent accéder à une vaste source de données IoT, et les utilisateurs peuvent monétiser anonymement leurs appareils via le flux IOTA.

Évolution du projet : du lancement au mainnet

Fetch.ai a été fondé en 2017 par Humayun Sheikh, Toby Simpson et Thomas Hain à Cambridge, Royaume-Uni. La première vente publique (IEO) a eu lieu en 2019 sur Ethereum, où FET a été lancé en tant que jeton ERC-20.

Le tournant est survenu en février 2022, lorsque Fetch.ai a lancé son propre mainnet, et FET est devenu le jeton natif de la plateforme. En mars 2023, DWF Labs a investi $40 millions, valorisant la société à $250 millions.

Tokenomique FET : comment les dividendes sont répartis

FET est un jeton fonctionnel pour accéder au réseau. Lors de la vente privée (septembre 2018), 7,05 millions de dollars ont été levés. L’IEO a ajouté $6 millions.

L’offre maximale est fixée à 1,15 milliard de jetons. Répartition :

• 40 % pour la Fondation et les fondateurs
• 17,6 % vendus lors de ventes publiques
• 22,4 % réservés au minage et aux futures émissions
• 10 % distribués aux conseillers

FET fonctionne selon le mécanisme Proof of Stake (PoS). Les utilisateurs peuvent staker des jetons pour sécuriser le réseau et recevoir des récompenses, tandis que les validateurs participent à la gouvernance du protocole.

Avantages et limites de la plateforme

Ce qui rend Fetch.ai unique :

• Seuil d’entrée faible : tout le monde peut lancer une application IA sans connaissances techniques approfondies
• Décentralisation : une alternative ouverte et résistante à la censure aux services d’IA centralisés
• Apprentissage collectif : les agents peuvent apprendre les uns des autres via le protocole CoLearn
• Scalabilité : automatisation et optimisation de tâches complexes

Défis à connaître :

• État actuel du développement : malgré plusieurs années de travail, les cas d’usage restent limités comparés aux plateformes IA centralisées
• Incertitude réglementaire : comme toute l’industrie crypto, Fetch.ai s’adapte aux réglementations changeantes dans différentes juridictions
• Courbe d’apprentissage : déployer ses propres agents nécessite au moins des connaissances de base en programmation

Fetch.ai dans la carte plus large de l’IA décentralisée

Il est utile d’adopter une perspective globale. D’autres projets comme Bittensor (TAO) tentent aussi de décentraliser l’apprentissage automatique. Cependant, Fetch.ai se distingue par ses agents autonomes — des programmes capables d’interagir, de prendre des décisions et d’exécuter des tâches réelles sans intervention humaine continue.

C’est une différence fondamentale. Alors que Bittensor se concentre sur l’entraînement de modèles, Fetch.ai va plus loin — transformant ces agents en assistants actifs de l’économie.

Où et comment acheter FET

Actuellement, FET est disponible sur la plupart des grandes plateformes d’échange. Le processus d’achat est assez standard — vous avez besoin de USDT et d’un ordre spot.

Sur n’importe quelle plateforme (schéma général):

1. S’inscrire et vérifier son identité
2. Déposer des USDT sur son compte
3. Aller à la section spot et rechercher la paire FET/USDT
4. Passer un ordre market ou limite selon ses objectifs