Des outils industriels aux acteurs économiques : comment Web3 favorise l'intégration de l'économie robotique et du modèle atomique

L’Éveil économique des machines

L’industrie robotique est à un tournant historique. Autrefois, les robots étaient considérés comme des outils matériels unidimensionnels — exécutant des instructions préétablies, dépendant de la gestion humaine, manquant d’autonomie économique. Mais après 2025, tout cela est en train de changer.

Avec la fusion des Agents IA, des paiements en chaîne (x402) et des systèmes économiques machine, les robots évoluent de “simple exécuteurs passifs” à “participants actifs”. Ils commencent à posséder des portefeuilles, une identité numérique, un système de réputation, et peuvent prendre des décisions économiques de manière autonome. Il ne s’agit plus seulement d’une révolution matérielle, mais d’une reconstruction systémique “couche physique — couche intelligente — couche financière — couche organisationnelle”.

Les prévisions de JPMorgan illustrent l’ampleur de cette transformation : d’ici 2050, le marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 5 000 milliards de dollars, avec plus d’un milliard de robots en service. Cela signifie que les robots passeront du statut d’équipements industriels à celui de “participants sociaux” à grande échelle.

Quatre couches écologiques : comprendre la logique de construction de l’économie machine

Pour saisir l’avenir de l’industrie robotique, il faut analyser sa structure selon quatre dimensions :

Couche physique (Physical Layer) : comprend les robots humanoïdes, bras mécaniques, drones, stations de charge, etc. Ces supports incarnés résolvent les capacités motrices de base et la fiabilité opérationnelle, mais manquent encore de “capacité économique” — incapables de gérer de manière autonome la collecte ou le paiement de services.

Couche de perception et de contrôle (Control & Perception Layer) : systèmes de contrôle robotique traditionnels, SLAM, reconnaissance visuelle et vocale, ainsi que les systèmes avancés comme LLM+Agent et ROS, OpenMind OS. Cette couche donne aux machines la capacité de “comprendre, observer et exécuter”, mais les activités économiques restent sous gestion humaine en arrière-plan.

Couche de l’économie machine (Machine Economy Layer) : le véritable tournant commence ici. Les machines obtiennent des portefeuilles, une identité numérique, un système de réputation (ex. norme ERC-8004), et via x402 et des mécanismes de rappel en chaîne, peuvent payer directement pour la capacité de calcul, les données, l’énergie et les droits d’accès. Elles peuvent aussi recevoir de manière autonome la rémunération pour leurs tâches, gérer leurs fonds et effectuer des paiements selon les résultats. Cela transforme les machines de “ressources d’entreprise” en “agents économiques”.

Couche de coordination et de gouvernance (Machine Coordination Layer) : lorsque de nombreux robots acquièrent des capacités de paiement et une identité indépendante, ils peuvent s’auto-organiser en essaims de drones, réseaux de robots de nettoyage, réseaux d’énergie pour véhicules électriques, etc. Ils peuvent ajuster automatiquement les prix, planifier les rotations, faire des enchères pour des tâches, répartir les profits, voire établir des entités économiques autonomes sous forme de DAO. Cette couche incarne la véritable signification du modèle atomique dans le système économique machine — chaque machine en tant qu’atome économique indépendant, interagissant via des interfaces et protocoles standardisés.

Pourquoi cette explosion se produit-elle maintenant ?

Le CEO de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré : “Le moment de ChatGPT pour les robots généralistes est à portée de main.” Ce n’est pas une simple formule marketing, mais une évaluation professionnelle basée sur trois signaux clés.

Signal de capital : explosion du financement validant la faisabilité commerciale

2024-2025, l’industrie robotique connaît une densité de financement sans précédent. Plusieurs levées de fonds dépassant 500 millions de dollars ont eu lieu en 2025. La caractéristique commune de ces financements : ils ne concernent plus de simples concepts, mais des projets concrets liés aux lignes de production, à la chaîne d’approvisionnement, à l’intelligence générale et à la mise en marché. Lorsqu’on mise des milliards, c’est la confirmation de la maturité de l’industrie.

Signal technologique : percées simultanées dans plusieurs innovations clés

2025 a été l’année de la “convergence technologique” — des avancées synchronisées historiques. Les innovations dans les Agents IA et les grands modèles linguistiques ont transformé les robots de “exécutants d’instructions” en “agents compréhensifs”. La perception multimodale et de nouveaux modèles de contrôle (RT-X, Diffusion Policy) ont pour la première fois conféré aux machines des capacités proches de l’intelligence générale.

Par ailleurs, la simulation et l’apprentissage par transfert ont rapidement mûri. Des environnements de simulation haute fidélité comme Isaac et Rosie ont considérablement réduit l’écart entre virtuel et réel, permettant un entraînement à grande échelle à faible coût, puis un transfert fiable des compétences dans le monde réel. Cela répond à un obstacle majeur du passé : apprentissage lent, coûts élevés de collecte de données, risques en environnement réel.

Côté hardware, la baisse des coûts des moteurs à couple, des modules articulés et des capteurs, ainsi que la montée en puissance de la chaîne d’approvisionnement mondiale (notamment en Chine, en tant que leader dans la chaîne robotique) ont accru la productivité industrielle. De nombreuses entreprises lancent la production à grande échelle, donnant aux robots une base industrielle “reproductible et évolutive”.

Signal commercial : trajectoire claire du prototype à la production de masse

Des leaders comme Apptronik, Figure, Tesla Optimus ont annoncé des plans de production à grande échelle, marquant la transition du stade prototype à celui de l’industrialisation. Plusieurs pilotes dans la logistique et la gestion d’entrepôts, à forte demande, valident l’efficacité et la fiabilité des robots en environnement réel.

Plus important encore, la validation du modèle Operation-as-a-Service (OaaS). Les entreprises n’ont plus à supporter des coûts d’acquisition élevés, mais souscrivent à des services robotisés mensuellement, améliorant considérablement le ROI. C’est une innovation clé pour la diffusion massive des robots.

Les trois piliers de Web3 dans l’économie machine

Avec l’explosion de l’industrie robotique, la technologie blockchain trouve une place claire, apportant trois capacités essentielles à l’écosystème économique machine.

Couche de données : résoudre l’incitation, pas directement la qualité

Les mécanismes décentralisés et d’incitation par tokens offrent de nouvelles sources de données pour l’entraînement des robots, mais la qualité des données dépend en fin de compte de l’amélioration des moteurs de données en arrière-plan.

Le principal obstacle à l’entraînement physique-AI est le manque de données réelles à grande échelle, la couverture insuffisante des scénarios, et la nécessité de données de haute qualité pour l’interaction physique. La montée de DePIN/DePAI permet à Web3 de répondre à la question “qui fournit les données et comment continuer à inciter”.

Mais la recherche académique montre que : la décentralisation des données a du potentiel en termes d’échelle et de couverture, mais ne garantit pas automatiquement des données de haute qualité pour l’entraînement. Cela nécessite toujours un traitement en arrière-plan pour la sélection, le nettoyage et la correction des biais.

Web3 résout d’abord la question de “l’incitation à fournir des données”, pas directement la “qualité des données”. Les données d’entraînement traditionnelles des robots proviennent principalement de laboratoires, de petites flottes ou de collecte interne, avec une couverture limitée. Le modèle DePIN/DePAI via tokens permet à des utilisateurs ordinaires, opérateurs d’équipements ou opérateurs à distance de devenir fournisseurs de données, élargissant considérablement la quantité et la diversité.

Exemples de projets :

• NATIX Network : transforme véhicules ordinaires en nœuds de collecte de données mobiles via Drive&App et VX360, recueillant vidéos, géolocalisation et données environnementales
• PrismaX : collecte via marché de contrôle à distance des données physiques de robots de haute qualité (prises, classification, déplacement d’objets)
• BitRobot Network : fait exécuter des tâches vérifiables (VRT) par des robots, générant des données réelles d’opérations, navigation et collaboration

Cependant, de nombreuses études sur le crowdsourcing et la perception mobile montrent que : la décentralisation des données présente des problèmes structurels — faible précision, bruit élevé, biais importants. Les contributeurs sont souvent concentrés dans certaines régions ou groupes, ce qui fausse la distribution d’échantillonnage par rapport au monde réel. Les données brutes de crowdsourcing ne peuvent pas être directement utilisées pour l’entraînement.

Ainsi, les réseaux de données Web3 offrent des sources plus vastes, mais leur “utilisation directe pour l’entraînement” dépend du traitement en arrière-plan. La véritable valeur de DePIN réside dans la fourniture d’une base de données “continue, évolutive et à faible coût”, plutôt que dans la résolution immédiate de la précision.

Couche de coordination : interfaces unifiées pour la collaboration inter-robots

L’industrie robotique évolue d’une intelligence isolée vers une collaboration de groupe, mais un obstacle clé subsiste : des robots de marques, formes et stacks technologiques différentes ne peuvent pas partager d’informations, sont incompatibles, et manquent d’un médium de communication unifié. Cela limite la collaboration à grande échelle, dépendant encore de systèmes propriétaires fermés.

Récemment, des solutions comme OpenMind proposent une nouvelle approche avec une couche de système d’exploitation robotique (Robot OS Layer) universelle. Il ne s’agit pas d’un logiciel de contrôle traditionnel, mais d’un système d’exploitation intelligent inter-robot — à l’image d’Android dans l’industrie mobile — fournissant un langage commun et une infrastructure pour la communication, la cognition, la compréhension et la collaboration.

Dans l’architecture classique, chaque robot possède ses capteurs, contrôleurs et modules de raisonnement isolés, incapable de partager sémantique entre appareils. La couche d’OS universel permet, via des interfaces de perception unifiées, des formats de décision et des modes de planification, d’offrir aux robots :

• une description abstraite de l’environnement (visuel/sonore/tactile → événements sémantiques structurés)
• une compréhension unifiée des commandes (langage naturel → planification d’action)
• une expression partagée d’états multimodaux

C’est comme d’équiper les robots d’une couche cognitive, leur permettant de comprendre, d’exprimer et d’apprendre. Ils ne sont plus de simples “exécutants isolés”, mais disposent d’interfaces sémantiques unifiées, pouvant s’intégrer dans de vastes réseaux collaboratifs.

L’innovation majeure est la “compatibilité inter-robots” : pour la première fois, des robots de marques et formes différentes peuvent “parler le même langage”. Tous peuvent se connecter via le même OS à un bus de données et une interface de contrôle communs.

Cette capacité d’interopérabilité entre marques permet d’aborder pour la première fois des sujets comme :

• la collaboration multi-robots
• la planification et l’enchère de tâches
• le partage de perception et de cartes
• l’exécution conjointe de missions dans différents espaces

La condition préalable est une “compréhension d’un même format d’information” — que l’OS universel commence à résoudre.

peaq représente une autre infrastructure clé dans l’écosystème de coordination des appareils : un protocole de base fournissant identité vérifiable, incitations économiques et capacités de coordination réseau. Il ne résout pas “comment les robots comprennent le monde”, mais “comment ils participent en tant qu’individus à la collaboration réseau”.

Les caractéristiques principales de peaq :

1. Enregistrement d’identité machine (Kite Passport)

Chaque Agent IA et robot obtient une identité cryptographique et un système de clés multi-niveaux, permettant :

• d’accéder en tant qu’entité indépendante à tout réseau
• de participer à la distribution de tâches fiable et au système de réputation

C’est la condition pour devenir un “nœud du réseau”.

2. Comptes économiques autonomes

Les robots disposent d’une autonomie économique. Grâce à un support natif pour les paiements en stablecoin et une logique de facturation automatique, ils peuvent effectuer des règlements et paiements sans intervention humaine, notamment :

• facturation pour capteurs consommant des données
• coûts pour l’utilisation de capacités de calcul ou d’inférence
• règlements entre robots (transport, livraison, inspection)
• recharge autonome, location de sites, utilisation d’infrastructures

Ils peuvent aussi utiliser des paiements conditionnels :

• tâche terminée → paiement automatique
• résultat insatisfaisant → fonds gelés ou remboursés

Cela rend la collaboration robotique fiable, traçable et auto-arbitrée, essentielle pour déployer à grande échelle.

De plus, les revenus générés par les services dans le monde réel et la fourniture de ressources peuvent être tokenisés et mappés sur la chaîne, rendant leur valeur et flux de trésorerie transparents, traçables, échangeables et programmables, construisant un actif représentatif du sujet machine.

Avec la maturité de l’IA et des systèmes en chaîne, l’objectif est que les machines puissent gagner, payer, emprunter et investir de manière autonome, réaliser des transactions M2M, et former des réseaux économiques auto-organisés, avec une gouvernance DAO.

3. Coordination des tâches entre appareils

À un niveau supérieur, peaq offre un cadre de coordination permettant aux machines de :

• partager leur état et leur disponibilité
• participer à des enchères et à la correspondance de tâches
• gérer leurs ressources (capacité de calcul, mobilité, perception)

Ainsi, les robots peuvent fonctionner comme des nœuds d’un réseau collaboratif, plutôt que de manière isolée.

Ce n’est qu’avec une langue et des interfaces unifiées que les robots peuvent réellement rejoindre un réseau de collaboration, plutôt que de rester dans un écosystème fermé. Des OS comme OpenMind standardisent la façon dont les robots “comprennent le monde et commandent”; peaq et d’autres réseaux de coordination Web3 explorent comment faire en sorte que différents appareils puissent obtenir des capacités de collaboration vérifiables dans un réseau plus large. Ils incarnent la tendance vers une couche de communication unifiée et un système d’exploitation ouvert.

Couche économique : donner aux machines la capacité d’une participation économique autonome

Si la couche d’interopérabilité résout “comment communiquer entre robots”, et la couche de coordination “comment collaborer”, alors le réseau économique machine consiste à transformer la productivité des robots en flux de capital durables, permettant aux machines de couvrir leurs coûts opérationnels de manière autonome, bouclant ainsi la boucle.

L’un des manques clés de l’industrie robotique depuis longtemps est la “capacité économique autonome”. Les robots traditionnels ne peuvent que suivre des instructions préprogrammées, sans gérer leurs ressources externes, fixer leurs prix ou ajuster leurs coûts. En environnements complexes, ils dépendent de la comptabilité, de l’approbation et de la gestion humaine, ce qui réduit fortement leur efficacité de collaboration et limite leur déploiement à grande échelle.

x402 : donner aux machines le statut d’“agent économique”

x402, en tant que nouveau standard de paiement agent (Agentic Payment), fournit cette capacité fondamentale. Les robots peuvent envoyer des requêtes de paiement via HTTP, et effectuer des règlements atomiques avec des stablecoins programmables (ex. USDC). Cela signifie que les robots peuvent non seulement réaliser des tâches, mais aussi acheter de manière autonome toutes les ressources nécessaires :

• appels de capacité de calcul (inférence LLM / modèles de contrôle)
• accès à des environnements ou location d’équipements
• services d’autres robots

Les robots peuvent ainsi, pour la première fois, consommer et produire comme des agents économiques autonomes.

Des cas récents de collaborations entre fabricants de robots et infrastructures cryptographiques illustrent que le réseau économique machine passe de la théorie à la pratique.

OpenMind × Circle : prise en charge native des paiements en stablecoin

OpenMind intègre son OS inter-robot avec Circle USDC, permettant aux robots d’effectuer directement des paiements et règlements en stablecoin lors de l’exécution de tâches. Deux avancées majeures :

1. La chaîne d’exécution des tâches robotisées intègre nativement la comptabilité financière, sans dépendre de systèmes en arrière-plan
2. Les robots peuvent effectuer des “paiements sans frontières” dans un environnement multi-plateforme et multi-marques

C’est une étape vers la création d’entités économiques autonomes pour la collaboration robotique.

Kite AI : construire une blockchain Agent-native pour l’économie machine

Kite AI pousse plus loin l’infrastructure de l’économie machine : conçue pour les agents IA, avec identité en chaîne, portefeuilles composables, paiements automatisés et systèmes de règlement, permettant aux agents d’exécuter de manière autonome diverses transactions en chaîne.

Ses éléments clés :

1. Couche d’identité Agent / Machine (Kite Passport)

Chaque Agent IA (et à terme, chaque robot spécifique) reçoit une identité cryptographique et un système de clés multi-niveaux, permettant un contrôle précis — “qui paie” et “qui agit en leur nom” — avec capacité de révocation et de responsabilisation, préalable à leur considération comme agents économiques indépendants.

2. Stablecoins natifs + intégration x402

Kite intègre la norme de paiement x402 directement dans la chaîne, utilisant USDC ou autres stablecoins comme actifs de règlement par défaut, permettant à l’agent d’envoyer, recevoir et faire des rapprochements via des intentions standardisées, optimisées pour des paiements rapides, à faible coût, vérifiables (sous-seconde, faible frais, auditables).

3. Contraintes programmables et gouvernance

Par des stratégies en chaîne, il est possible de définir des limites de dépense, des listes blanches de commerçants ou contrats, des règles de gestion des risques et de traçabilité, pour équilibrer sécurité et autonomie lors de l’ouverture de portefeuilles aux machines.

En résumé, si l’OS OpenMind permet aux robots “de comprendre le monde et de collaborer”, Kite AI fournit une infrastructure blockchain permettant aux robots “de survivre dans un système économique”. Ces technologies construisent un système d’incitations à la collaboration et un cycle de valeur fermé, permettant aux machines non seulement de “payer”, mais aussi de :

• générer des revenus selon leur performance (règlement basé sur résultats)
• acheter des ressources à la demande (structure de coûts autonome)
• participer à la compétition de marché via leur réputation en chaîne (exécution vérifiable)

Les machines peuvent ainsi participer pour la première fois à un système complet d’incitations économiques : travail → revenu → dépense → auto-optimisation.

Perspectives et défis

Perspectives : le “Web3” après Internet, pour la machine

D’après ces trois axes, le rôle de Web3 dans l’industrie robotique devient de plus en plus clair :

• Couche de données : fournir une incitation à la collecte massive et multi-source, améliorer la couverture des scénarios longue traîne
• Couche de coordination : introduire une identité unifiée, une interopérabilité et une gouvernance des tâches, pour une collaboration inter-robots
• Couche économique : via paiements en chaîne et règlements vérifiables, offrir un cadre programmable pour l’activité économique des machines

Ces capacités posent les bases d’un futur “Internet des machines”, où les robots collaborent et opèrent dans un environnement plus ouvert, traçable et vérifiable.

Défis : du faisable technique à la durabilité commerciale

Bien que l’écosystème robotique ait atteint un tournant sans précédent en 2025, la transition du “faisable technique” à la “mise à l’échelle et durabilité” comporte encore de nombreuses incertitudes, résultant d’un enchevêtrement complexe de facteurs d’ingénierie, d’économie, de marché et de régulation.

La faisabilité économique est-elle réellement atteinte ?

Malgré les progrès en perception, contrôle et intelligence, le déploiement massif dépend encore de besoins commerciaux réels et de retours économiques. La majorité des humanoïdes et robots généralistes en phase de pilote, et la volonté des entreprises de payer pour des services robotisés, ainsi que la stabilité du modèle OaaS/RaaS, manquent encore de données à long terme. De plus, l’avantage coût dans des environnements non structurés reste à confirmer. Dans bien des cas, l’automatisation traditionnelle ou la main-d’œuvre humaine restent plus économiques et fiables. La faisabilité technique ne se traduit pas automatiquement en nécessité économique, et l’incertitude commerciale influencera directement la vitesse d’expansion du secteur.

Les défis systémiques d’ingénierie et d’exploitation

Le plus grand défi n’est pas la réalisation des tâches, mais la capacité à les réaliser de façon fiable et à faible coût sur le long terme. La défaillance matérielle, les coûts de maintenance, la mise à jour logicielle, la gestion énergétique, la sécurité et la responsabilité peuvent rapidement devenir des risques systémiques. Même si le modèle OaaS réduit l’investissement initial, les coûts cachés liés à la maintenance, l’assurance, la responsabilité et la conformité peuvent éroder la rentabilité globale. Si la fiabilité ne répond pas aux seuils commerciaux, le réseau robotique et l’économie machine resteront au stade hypothétique.

L’écosystème, la convergence des standards et la régulation

L’écosystème robotique traverse une période d’évolution rapide avec des OS, cadres Agent, protocoles blockchain et standards de paiement encore très fragmentés. La coopération inter-robots multi-marques et multi-systèmes reste coûteuse, et l’absence de standards universels peut entraîner fragmentation, redondance et perte d’efficacité. Par ailleurs, la montée en puissance de robots dotés de capacités décisionnelles et économiques autonomes remet en question le cadre réglementaire actuel : responsabilité, conformité des paiements, limites de données, sécurité. Si la régulation ne suit pas le rythme technologique, le réseau économique machine pourrait faire face à des incertitudes réglementaires et d’implémentation.

En résumé, les conditions pour une adoption massive des robots se mettent en place, et les prototypes de systèmes économiques machine émergent dans l’industrie. Web3× robotique en est encore à ses débuts, mais montre un potentiel de développement à long terme qui mérite d’être suivi.