a16z Prédictions de 8 tendances pour 2026 : stablecoins, IA, confidentialité et d'autres idées révolutionnaires

Auteur : a16z

Traduction : Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) a récemment publié une liste de « grandes idées » potentielles dans le domaine de la technologie d’ici 2026, proposées conjointement par ses partenaires des équipes Apps, American Dynamism, Biotechnologie, Cryptomonnaie, Croissance, Infrastructure et Speedrun.

Voici une sélection de certaines grandes idées dans le domaine des cryptomonnaies ainsi que les insights de contributeurs spéciaux, couvrant des sujets allant des agents intelligents et de l’intelligence artificielle (IA), stablecoins, tokenisation et finance, confidentialité et sécurité, jusqu’aux marchés prédictifs et autres applications. Si vous souhaitez en savoir plus sur les perspectives technologiques pour 2026, veuillez lire l’article complet.

Construire le futur

Les plateformes d’échange ne sont qu’un début, pas une fin

Aujourd’hui, à l’exception des stablecoins et de certaines infrastructures clés, presque toutes les entreprises de cryptomonnaie performantes ont déjà pivoté ou sont en train de se tourner vers des plateformes d’échange. Cependant, si « chaque entreprise de cryptomonnaie devient une plateforme d’échange », quel en sera le résultat final ? Une concurrence homogène pourrait non seulement disperser l’attention des utilisateurs, mais aussi ne laisser que quelques gagnants. Les entreprises qui se sont tournées trop tôt vers le trading risquent de manquer l’opportunité de construire des modèles commerciaux plus compétitifs et durables.

Je comprends parfaitement la difficulté pour les fondateurs de maintenir une situation financière saine, mais poursuivre uniquement l’adéquation produit-marché à court terme a ses coûts. Dans l’industrie de la cryptomonnaie, ce problème est particulièrement aigu, car la dynamique autour des tokens et de la spéculation pousse souvent les fondateurs vers une gratification immédiate, comme un test de « barbe à papa ».

Le trading en soi n’est pas une erreur — c’est effectivement une fonction essentielle du marché — mais ce n’est pas nécessairement l’objectif ultime. Les fondateurs qui se concentrent sur le produit lui-même, en adoptant une perspective à long terme pour trouver l’adéquation produit-marché, pourraient finir par être les grands gagnants.

– Arianna Simpson, Associée principale de l’équipe cryptographique a16z

Nouvelles réflexions sur les stablecoins, la tokenisation RWA, le paiement et la finance

Penser la tokenisation d’actifs du monde réel (RWA) et les stablecoins de manière plus native à la cryptomonnaie

Nous avons déjà observé que les banques, les fintechs et les gestionnaires d’actifs manifestent un vif intérêt pour la tokenisation de grandes actions américaines, de matières premières, d’indices et d’autres actifs traditionnels sur la blockchain. Cependant, à mesure que de plus en plus d’actifs traditionnels sont intégrés à la blockchain, leur tokenisation tend à être « matérialisée » — c’est-à-dire basée sur des concepts d’actifs du monde réel existants, sans exploiter pleinement les caractéristiques intrinsèquement natives à la cryptomonnaie.

En revanche, des formes d’actifs synthétiques comme les contrats perpétuels (perps) peuvent offrir une liquidité plus profonde et une mise en œuvre plus simple. Les contrats perpétuels proposent aussi un mécanisme de levier facile à comprendre, ce qui en fait probablement le dérivé natif le plus adapté aux besoins du marché crypto actuel. Les actions de marchés émergents pourraient être l’un des segments d’actifs les plus intéressants à « perpétualiser » (perpify). Par exemple, pour certaines actions, la liquidité des options « zéro à expiration » (0DTE) est souvent supérieure à celle du marché au comptant, rendant la « perpétualisation » une expérience à tenter.

Au fond, tout se résume à la question « perpétualisation vs. tokenisation » ; dans tous les cas, nous pouvons nous attendre à voir davantage de tokenisation d’actifs du monde réel natifs à la cryptomonnaie dans l’année à venir.

De même, en 2026, le domaine des stablecoins verra émerger davantage d’« innovations en émission » plutôt que de simples tokenisations. Les stablecoins sont devenus une norme en 2025, avec une croissance continue de leur volume d’émission.

Cependant, les stablecoins dépourvus d’une infrastructure de crédit solide ressemblent davantage à des « banques étroites » (narrow banks), détenant des actifs à haute liquidité et considérés comme extrêmement sûrs. Bien que ce modèle soit efficace, je ne pense pas qu’il devienne la pierre angulaire de l’économie chainon (on-chain).

Nous voyons déjà de nombreux gestionnaires d’actifs, curateurs et protocoles émergents promouvoir des prêts garantis par des actifs sur la blockchain, souvent adossés à des collatéraux hors chaîne. Ces prêts sont généralement créés hors chaîne, puis tokenisés. Cependant, je pense que cette méthode de tokenisation a ses limites, se limitant souvent à leur distribution à des utilisateurs déjà présents sur la blockchain. Par conséquent, les actifs de dette devraient être générés directement sur la blockchain, plutôt que d’être créés hors chaîne puis tokenisés. La génération directe sur la chaîne permettrait de réduire les coûts de service de prêt, les coûts de l’infrastructure en arrière-plan, et d’accroître l’accessibilité. La conformité et la standardisation restent des défis, mais les développeurs s’efforcent déjà de résoudre ces problèmes.

– Guy Wuollet, Associé principal de l’équipe cryptographique a16z

Les stablecoins stimulent la mise à niveau des registres centraux bancaires et ouvrent de nouveaux scénarios de paiement

Aujourd’hui, la majorité des banques fonctionnent encore avec des systèmes logiciels anciens, difficiles à reconnaître pour les développeurs modernes : dès les années 1960 et 1970, les banques ont été parmi les premiers à adopter de grands systèmes logiciels. Dans les années 1980 et 1990, des logiciels bancaires de seconde génération ont commencé à apparaître (par exemple GLOBUS de Temenos et Finacle d’Infosys). Cependant, ces logiciels vieillissent, et leur mise à niveau est trop lente. Ainsi, de nombreux registres centraux clés — qui enregistrent dépôts, garanties et autres obligations — fonctionnent encore sur des mainframes utilisant le langage COBOL, dépendant d’interfaces par traitement par lots, plutôt que d’API modernes.

La majorité des actifs mondiaux sont toujours stockés dans ces registres centraux vieux de plusieurs décennies. Bien que ces systèmes aient fait leurs preuves, aient gagné la confiance des régulateurs et soient profondément intégrés dans des scénarios bancaires complexes, ils freinent aussi l’innovation. Par exemple, ajouter des fonctionnalités de paiement en temps réel peut prendre des mois, voire des années, tout en devant faire face à une dette technique importante et à des exigences réglementaires complexes.

C’est là que les stablecoins entrent en jeu. Au cours des dernières années, ils ont trouvé leur marché et ont réussi à s’intégrer dans le secteur financier traditionnel. En 2023, les institutions financières traditionnelles (TradFi) ont adopté les stablecoins à un tout autre niveau. La tokenisation des dépôts, des obligations d’État, et des instruments financiers comme les obligations sur la blockchain permet aux banques, fintechs et autres institutions de développer de nouveaux produits et de servir davantage de clients. Plus important encore, ces innovations ne nécessitent pas de réécrire leurs systèmes hérités — qui, malgré leur ancienneté, fonctionnent de manière stable depuis des décennies. Les stablecoins offrent ainsi une nouvelle voie d’innovation pour ces institutions.

– Sam Broner

Sur l’avenir des agents intelligents et de l’IA

Utiliser l’IA pour réaliser des tâches de recherche substantielle

En tant qu’économiste mathématique, au début de cette année, j’ai trouvé difficile de faire comprendre à des modèles d’IA grand public mon flux de travail ; mais en novembre, je pouvais déjà donner des instructions abstraites au modèle comme à un doctorant… et parfois, il renvoyait des réponses totalement nouvelles et correctes. De plus, nous commençons à voir l’IA utilisée dans un champ de recherche plus large — notamment dans le raisonnement, où les modèles d’IA peuvent non seulement aider à découvrir, mais aussi résoudre de manière autonome des problèmes comme ceux de Putnam (peut-être l’un des examens de mathématiques universitaires les plus difficiles au monde).

Ce qui reste encore flou, c’est dans quels domaines cette assistance à la recherche sera la plus utile, et comment. Mais je prévois que la capacité de recherche de l’IA engendrera et encouragera un nouveau style de « savant » : celui qui tend à établir des relations entre différentes idées, en déduisant rapidement à partir de réponses plus hypothétiques. Ces réponses peuvent ne pas être totalement exactes, mais dans certains cadres logiques, elles peuvent orienter dans la bonne direction. Ironiquement, cette approche ressemble un peu à exploiter la « hallucination » du modèle : lorsque ces modèles deviennent suffisamment « intelligents », leur permettre d’explorer librement dans l’espace abstrait, même si cela peut produire des absurdités, peut parfois mener à des découvertes révolutionnaires, tout comme l’esprit humain, lorsqu’il sort de la pensée linéaire et de la direction claire, peut faire preuve d’une créativité exceptionnelle.

Penser ainsi requiert un nouveau flux de travail pour l’IA — pas seulement un mode « agent contre agent », mais un mode plus complexe de « agents enveloppant des agents » — où différents niveaux de modèles aident les chercheurs à évaluer les propositions des modèles précédents, et à en extraire progressivement des contenus précieux. J’ai déjà utilisé cette méthode pour rédiger des articles, d’autres pour faire des recherches de brevets, inventer de nouvelles formes d’art, voire (malheureusement) découvrir de nouvelles méthodes d’attaque contre les contrats intelligents.

Cependant, pour faire fonctionner ce mode de recherche basé sur des « agents enveloppants », il faut améliorer l’interopérabilité entre modèles, et trouver une façon d’identifier et de récompenser équitablement la contribution de chaque modèle — des défis que la cryptographie peut aider à relever.

– Scott Kominers, Membre de l’équipe de recherche cryptographique a16z, Professeur à la Harvard Business School

L’impôt invisible que les agents IA imposent aux réseaux ouverts

Avec l’essor des agents IA, une « taxe invisible » pèse sur les réseaux ouverts, bouleversant leur fondement économique. Cette perturbation provient de l’asymétrie croissante entre la couche contextuelle d’Internet et la couche d’exécution : aujourd’hui, les agents IA extraient des données de sites de contenu soutenus par la publicité (couche contextuelle), offrant commodité aux utilisateurs, tout en contournant systématiquement les sources de revenus qui soutiennent la création de contenu (publicité et abonnements).

Pour éviter une dégradation supplémentaire des réseaux ouverts (et protéger la diversité des contenus qui alimentent l’IA), il faut déployer à grande échelle des solutions technologiques et économiques. Cela pourrait inclure la prochaine génération de contenus sponsorisés, des systèmes de micro-attribution, ou d’autres modèles de financement innovants. Les protocoles d’autorisation IA existants ne sont souvent que des palliatifs temporaires, ne permettant que de compenser une petite partie des revenus perdus par les créateurs de contenu à cause du trafic généré par l’IA.

Le web a besoin d’un nouveau modèle économique technologique permettant à la valeur de circuler automatiquement. La transition la plus cruciale l’année prochaine sera de passer d’un modèle d’autorisation statique à un modèle de compensation basé sur l’utilisation en temps réel. Cela implique de tester et d’étendre des systèmes — peut-être en utilisant des micropaiements (nanopayments) supportés par la blockchain, et des standards d’attribution complexes — pour récompenser automatiquement chaque entité ayant contribué à la réussite d’une tâche par un agent IA.

– Liz Harkavy, Investissement cryptographique a16z

La confidentialité comme avantage concurrentiel

La confidentialité deviendra la principale barrière protectrice dans le domaine de la cryptomonnaie

La confidentialité est une caractéristique clé pour faire avancer la finance mondiale vers la chaîne. Pourtant, c’est aussi un élément crucial qui manque à presque toutes les blockchains actuelles. Pour la plupart d’entre elles, la question de la confidentialité est souvent considérée comme un problème secondaire, à résoudre après coup.

Mais aujourd’hui, la confidentialité est devenue suffisamment essentielle pour constituer une différenciation majeure pour une blockchain. Plus encore, elle peut créer un « effet de verrouillage » (chain lock-in), ou un effet de réseau de confidentialité. En particulier à une époque où la compétition en termes de performance ne suffit plus à conférer un avantage, la confidentialité devient essentielle.

Grâce aux protocoles de ponts cross-chain, tant que toutes les informations sont publiques, la migration entre différentes chaînes est très simple. Mais dès qu’on introduit la confidentialité, cette commodité disparaît : il est facile de transférer des tokens entre chaînes, mais extrêmement difficile de transférer la confidentialité. Lorsqu’un utilisateur entre ou sort d’une chaîne privée, que ce soit pour passer à une chaîne publique ou à une autre chaîne privée, il court un risque : ceux qui peuvent observer les données on-chain, dans le mempool ou dans le trafic réseau, peuvent déduire l’identité de l’utilisateur. Traverser la frontière entre une chaîne privée et une chaîne publique, ou entre deux chaînes privées, peut révéler diverses métadonnées, comme la corrélation entre le temps de transaction et le montant, rendant la traçabilité plus facile.

Comparées à de nombreuses nouvelles chaînes homogènes, ces chaînes à faible coût de transaction, en raison de la concurrence, peuvent se rapprocher de zéro, tandis que celles dotées de caractéristiques de confidentialité peuvent générer des effets de réseau plus puissants. La réalité est que si une « blockchain universelle » ne possède pas déjà un écosystème mature, des applications phares ou un avantage de distribution injuste, il y a peu de raisons pour que les utilisateurs choisissent de l’utiliser ou de construire dessus, sans parler de leur fidélité.

Sur une blockchain publique, les utilisateurs peuvent facilement échanger avec d’autres utilisateurs sur d’autres chaînes — leur choix de chaîne n’a pas d’importance. Mais sur une blockchain privée, le choix de la chaîne devient crucial : une fois qu’un utilisateur y adhère, il est peu probable qu’il la quitte pour éviter la perte de confidentialité. Ce phénomène crée une dynamique de « gagnant qui prend tout ». Et comme la confidentialité est essentielle pour la plupart des applications du monde réel, quelques chaînes privées pourraient finir par dominer le secteur de la cryptomonnaie.

– Ali Yahya, Associé principal de l’équipe cryptographique a16z

Autres industries et applications

Les marchés prédictifs deviendront plus grands, plus larges et plus intelligents

Les marchés prédictifs entrent progressivement dans le mainstream, et dans l’année à venir, avec l’intersection de la cryptomonnaie et de l’IA, ils deviendront plus vastes, plus appliqués, plus intelligents, tout en apportant de nouveaux défis aux développeurs.

Premièrement, davantage de contrats seront listés sur ces marchés. Cela signifie que nous pourrons non seulement obtenir des cotes en temps réel pour des élections majeures ou des événements géopolitiques, mais aussi prévoir des résultats plus fins et des événements croisés complexes. À mesure que ces nouveaux contrats extraient plus d’informations et s’intègrent dans l’écosystème médiatique (ce qui commence déjà), ils soulèveront des enjeux sociétaux importants, comme comment équilibrer la valeur de l’information, ou comment concevoir ces marchés pour qu’ils soient plus transparents et audités — des questions que la cryptographie peut aider à résoudre.

Pour faire face à la multiplication des contrats, il faut de nouvelles méthodes pour parvenir à un consensus sur la réalité des événements. Les solutions centralisées (par exemple, vérifier si un événement s’est réellement produit) sont importantes, mais des cas comme le marché de la poursuite Zelensky ou celui des élections au Venezuela ont montré leurs limites. Pour gérer ces cas marginaux et étendre l’utilisation des marchés prédictifs à davantage d’applications pratiques, de nouveaux mécanismes de gouvernance décentralisée et des oracles basés sur de grands modèles de langage (LLM) peuvent aider à déterminer la vérité en cas de résultats contestés.

Le potentiel de l’IA ne se limite pas aux oracles alimentés par des LLM. Par exemple, des agents IA actifs sur ces plateformes peuvent collecter des signaux à l’échelle mondiale pour obtenir un avantage dans le trading à court terme. Cela peut nous aider à voir le monde sous un angle nouveau, et à prévoir plus précisément les tendances futures. (Des projets comme Prophet Arena ont déjà suscité beaucoup d’attentes dans ce domaine.) En plus d’agir comme analystes politiques complexes, ces agents IA pourraient révéler les facteurs fondamentaux qui sous-tendent la prévision de phénomènes sociaux complexes.

Les marchés prédictifs remplaceront-ils les sondages d’opinion ? Non. Au contraire, ils amélioreront la qualité des sondages (et les données issues des sondages pourront alimenter les marchés). En tant que professeur en économie politique, je suis particulièrement enthousiaste à l’idée de voir ces marchés collaborer avec un écosystème riche en sondages — mais cela dépendra de nouvelles technologies, comme l’IA, qui peuvent améliorer l’expérience des questionnaires, et de la cryptographie, qui peut offrir de nouvelles méthodes pour vérifier que les participants aux enquêtes sont bien humains et non des robots.

– Andy Hall, Conseiller en recherche cryptographique a16z, Professeur en économie politique à Stanford

La cryptographie s’étendra à de nouvelles applications hors blockchain

Depuis des années, les SNARKs (preuves cryptographiques succinctes à connaissance zéro, permettant de vérifier la validité d’un calcul sans le réexécuter) ont principalement été utilisées dans la blockchain. Leur coût computationnel est très élevé : prouver un calcul peut nécessiter 1 million de fois plus de ressources que de l’exécuter directement. Dans des scénarios où cette charge doit être répartie entre des milliers de vérificateurs, cela peut valoir la peine, mais dans d’autres cas, c’est peu pratique.

Ce contexte va changer. D’ici 2026, la preuve par zkVM (machine virtuelle à connaissance zéro) verra ses coûts de calcul réduire d’environ 10 000 fois, et sa consommation mémoire ne dépassera que quelques centaines de mégaoctets — suffisamment rapide pour fonctionner sur un smartphone, et suffisamment bon marché pour une large adoption. La raison pour laquelle « 10 000 fois » pourrait être un seuil critique : la capacité de traitement parallèle d’un GPU haut de gamme est d’environ 10 000 fois celle d’un CPU de laptop. D’ici la fin 2026, un seul GPU pourra générer en temps réel une preuve de calcul équivalente à celle d’un CPU.

Cela débloquera la vision de calculs vérifiables dans le cloud, évoquée dans des papiers de recherche précoces : si vous faites tourner des charges de travail CPU dans le cloud (parce que votre tâche ne peut pas être accélérée par GPU, ou parce que vous manquez d’expertise, ou pour des raisons historiques), vous pourrez obtenir une preuve cryptographique de la correction du calcul à un coût raisonnable. Et, comme la preuve sera déjà optimisée pour GPU, votre code n’aura pas besoin d’être modifié.

– Justin Thaler, Membre de l’équipe de recherche cryptographique a16z, Professeur en informatique à l’Université de Georgetown