Intelligence artificielle en 2025 : Révolutions, nouveaux usages et impact sur la crypto

En novembre 2022, le domaine de l’intelligence artificielle a pris un nouveau tournant avec l’avènement de ChatGPT. Cette intelligence artificielle basée sur un type de modèle intitulé LLM pour Large Language Model est venue révolutionner le domaine. Depuis, les LLM et autres IA génératives ne cessent de s’améliorer. Sans surprise, les liens avec le domaine des cryptomonnaies ne se sont pas fait attendre. Nous avons demandé son avis à Luca BENEVOLO, cofondateur et CEO de Cryptense/Kryll.io, explorons donc ensemble l’origine de ces IA, le chemin parcouru les dernières années ainsi que les évolutions qui émergent d’ores et déjà dans ce domaine et celui des cryptos.

Le Journal du Coin vous propose cet article promotionnel en collaboration avec Kryll³.

IA générative : 70 ans d’histoire et de développement

Les prémices de l’intelligence artificielle sont vivement corrélées avec celles de l’informatique.

Cela remonte aux années 1950, avec le père de l’informatique moderne : Alan Turing. Celui-ci est notamment connu pour avoir permis de déchiffrer le code des transmissions allemandes. Selon les travaux d’historien, son travail à lui seul aurait permis de raccourcir la Seconde Guerre mondiale de deux ans. Mais les travaux du mathématicien et cryptographe anglais ne s’arrêtent pas là.

En 1950, peu après sa mort, il allie science et philosophie pour imaginer les prémices des intelligences artificielles. Ainsi, Turing est persuadé qu’un jour les machines seront en mesure de raisonner et que l’intelligence artificielle sera une réalité. Pour rappel, les premiers ordinateurs n’ont vu le jour qu’en 1946 et l’avènement des géants tels qu’IBM n’a débuté qu’au début des années 50.

De son côté, Alan Turing propose alors une expérience révolutionnaire : le test de Turing. Il s’agit d’une série d’épreuves permettant de mesurer l’intelligence d’une machine.

« Je parie que d’ici à cinquante ans, il n’y aura plus moyen de distinguer les réponses données par un homme ou un ordinateur, et ce, sur n’importe quel sujet. »

Quel visionnaire ! En effet, dans une publication scientifique datée du 31 mars, plusieurs chercheurs ont révélé qu’avec les bonnes instructions de départ, GPT-4.5 a été jugé comme humain dans 73% des cas, passant haut la main le test de Turing.

« Lorsqu’on lui a demandé d’adopter un personnage humain, GPT-4.5 a été jugé comme étant l’humain dans 73 % des cas : beaucoup plus souvent que les interrogateurs n’ont choisi le véritable participant humain. Ces résultats constituent la première preuve empirique qu’un système artificiel réussit un test de Turing tripartite standard. »

Mais avant d’en arriver là, il a fallu faire du chemin. Sans surprises, les premiers modèles génératifs étaient relativement simples par rapport aux standards actuels. Nous pouvons notamment citer les Hidden Markov Models, Restricted Boltzmann Machines ou encore les Variational Autoencoders.

Toutefois, il faudra attendre 2014 pour qu’un événement vienne bousculer le milieu. Ainsi, Ian Goodfellow et ses confrères ont alors introduit les Generative Adversarial Networks (GANs). Ces derniers reposent sur deux réseaux de neurones distincts. Une approche révolutionnaire où la dualité entre ces deux réseaux leur permet d’évoluer et de s’adapt

ChatGPT, Midjourney et consort : 2022 l’année charnière pour l’intelligence artificielle

Comme nous l’avons vu en introduction, l’année 2022 aura été charnière dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Aussi bien via l’émergence de Chatbot tel que ChatGPT ou d’IA génératives comme Midjourney.

Midjourney : la révolution visuelle

Tout a commencé en juillet 2022 avec l’émergence de Midjourney, la première IA générative à ouvrir ses portes au grand public.

Images réalistes, peintures, cartoons ou encore paysages, les possibilités semblent infinies. Rapidement, les créations réalisées à l’aide de Midjourney envahissent internet.

En effet, en quelques clics, les utilisateurs peuvent générer des images via l’intégration Discord du modèle génératif. C’est une première mondiale et cela ne sera que le début.

ChatGPT : la démocratisation des LLM

Peu de temps après, c’est au tour de l’entreprise OpenAI de prendre à revers toute l’industrie en dévoilant ChatGPT. Une intelligence artificielle conversationnelle.

Tout le monde est complètement effaré par ses résultats. Évidemment, celle-ci a des tendances aux hallucinations et peut répondre totalement à côté des questions qui lui sont posées. Pour autant, c’est la première fois qu’un tel niveau conversationnel était atteint par une IA.

En pratique, ChatGPT repose sur une famille de modèles appelés LLM. Pour rappel, un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur d’immenses quantités de textes, capable de comprendre, générer et manipuler du langage naturel de façon cohérente et contextuelle.

L’engouement fut tel, que ChatGPT a été le projet informatique ayant atteint la barre du million d’utilisateurs le plus rapidement de l’histoire. Soit en seulement 5 jours.

Intelligence artificielle et émergence du monde open-source

Rapidement, le domaine de l’open source a rattrapé son retard sur les géants OpenAI et Midjourney.

Ainsi, nous avons tour à tour vu émerger des alternatives telles que Stable Diffusion, Llama ou encore les français de Mistral. Des alternatives open source qui ouvrent la porte à de nouvelles possibilités, telles que l’hébergement et l’exploitation locale de ces IA. Et un contrôle total sur la gestion des données personnelles, une composante centrale et une question récurrente chez les utilisateurs de solutions telles que ChatGPT.

Les nouveaux domaines d’évolution de l’IA

Au vu des dernières années, les développements de l’IA ne vont pas s’arrêter en si bon chemin. Ainsi, plusieurs axes sont activement explorés en ce moment.

Comment ne pas aborder le sujet des Agents Autonomes, ces IA qui ne se contentent plus d’analyser et de répondre, mais sont en mesure d’agir de manière autonome. Un domaine qui se développe d’ores et déjà dans les cryptos, avec par exemple des agents analysant en flux tendu l’actualité crypto et alertant la communauté en temps réel ou encore agissant seuls entre eux comme lors de la première transaction réalisée entre deux IA en décembre dernier.

De son côté, l’Edge AI, ou intelligence artificielle en périphérie, est un autre domaine en plein essor. Il consiste à exécuter des algorithmes d’IA directement sur des appareils proches de la source des données, comme des capteurs, caméras, objets connectés. Ainsi, plutôt que d’envoyer toutes les données vers un serveur central ou le cloud, elles sont traitées localement, en temps réel, avec une latence très faible, tout en renforçant la confidentialité puisque les données sensibles ne quittent pas l’appareil.

En mars 2025, Inception Labs a dévoilé une nouvelle approche qui pourrait prendre de l’envergure à l’avenir : les modèles de langage à diffusion (dLLM).

Ces derniers se distinguent des modèles actuels avec une génération en deux temps : 

• Ébauche globale : Génération rapide d’une structure textuelle approximative ;
• Raffinement itératif : Amélioration progressive du contenu sur plusieurs passes.

Selon les premiers résultats, cela permettrait d’augmenter par 10 la vitesse de génération tout en gagnant en cohérence sur les longs textes. 

Intelligence Artificielle et crypto : Un domaine en plein essor

Comme nous l’avons brièvement abordé, l’IA s’intègre déjà au domaine des cryptomonnaies. Ainsi, nous avons vu éclore de nombreux agents autonomes ayant diverses fonctions.

Certains sont simplement connectés à de larges sources de données et analysent en temps réel ces données, partageant leur avis via les réseaux sociaux. Nous pouvons par exemple citer aixbt, une plateforme d’intelligence de marché crypto pilotée par intelligence artificielle, développée par Virtuals. Celle-ci analyse en temps réel les tendances, les discussions et le sentiment du marché à partir de multiples sources comme les réseaux sociaux (notamment X/Twitter), les leaders d’opinion et les données on-chain.

En janvier dernier, la plateforme Kryll a dévoilé Kryll³ et introduit des agents IA capables d’analyser les tendances et d’affiner les stratégies d’investissement. Celui-ci se base sur une batterie d’informations propres au marché crypto pour aider les investisseurs dans leurs stratégies d’investissements.

D’autres projets, tels que Fetch.ai, visent à créer des agents autonomes munis de wallet crypto qui appliquent des stratégies d’investissements. Ainsi, l’IA optimise la répartition des actifs, gère le risque et ajuste les positions selon les conditions du marché, souvent sur plusieurs blockchains et plateformes DeFi.

De leur côté, les mineurs de crypto se mettent également à l’ère de l’IA. Par exemple, l’entreprise Galaxy Digital a récemment converti une mine entière jusqu’ici dédiée au minage afin d’y opérer des entraînements de modèles IA.

Vous l’aurez compris, nous n’avons pas fini de parler d’IA. En effet, leur émergence s’apprête à redéfinir de nombreux pans de notre société. Et cela va également affecter largement l’écosystème crypto et ouvrir la porte à de nouveaux usages.