La finance traditionnelle, la crypto et l'IA convergent pour redessiner le système financier et notre rapport à l'argent. Les discussions récentes se sont surtout concentrées sur la collaboration entre finance et crypto, ainsi que sur la manière dont les rails cryptos peuvent soutenir l'IA. Pourtant, le véritable bouleversement viendra de la combinaison de ces trois piliers. Selon nous, cette grande convergence transformera à la fois l'infrastructure sur laquelle repose la finance et l'interface par laquelle nous l'utilisons. Notre premier Convergence Report décrypte les primitives financières qui sous-tendent cette évolution, ainsi que les faits et chiffres liés à l'adoption des technologies blockchain et IA par les institutions de la finance traditionnelle (TradFi). Toutes nos affirmations s'appuient sur des sources rigoureusement vérifiées.
Chiffres clés illustrant l'ampleur de The Convergence.
Introduction à The Great Convergence
L'évolution rapide des actifs numériques, couplée à une explosion cambrienne d'agents IA performants, a posé les bases d'une disruption de la finance mondiale. Les stablecoins et les actifs tokenisés permettent aux logiciels de transférer des fonds, de régler des transactions et de déplacer des garanties selon des règles prédéfinies, tandis que l'IA peut interpréter l'intention d'un utilisateur et coordonner ces opérations au sein d'un système financier fragmenté. À mesure que ces capacités fusionnent, nous anticipons que les agents deviendront notre principale interface financière : les utilisateurs définiront ce qu'ils souhaitent accomplir plutôt que de manipuler eux-mêmes chaque service.
Les actifs programmables représentent déjà des réservoirs de valeur considérables : le 23 septembre 2026, RWA.xyz enregistrait environ $306,3 milliards de capitalisation boursière en stablecoins et $14,9 milliards de produits tokenisés du Trésor américain distribués \[4, 57]. Ces montants reflètent l'encours total, la liquidité dépendant quant à elle du marché et des modalités de rachat.
Au-delà de l'adoption des actifs numériques, les institutions financières suivent de très près les agents IA. Le Global AI in Financial Services Report 2026 de Cambridge révèle que 52 % des entreprises de services financiers interrogées testaient ou déployaient une IA agentique, bien que seuls 23 % des répondants aient atteint les stades plus avancés de mise à l'échelle ou de transformation de leur utilisation [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Ces résultats témoignent d'une expérimentation massive et de quelques déploiements opérationnels, même si l'exécution entièrement autonome reste rare \[22,70].
Les premières applications institutionnelles de cette convergence devraient réunir ces trois capacités au sein de stratégies bien définies : la TradFi fournit les actifs, la conservation, la distribution et la responsabilité juridique ; la finance décentralisée (DeFi) rend l'exécution programmable et l'état financier observable ; et les agents IA interprètent les informations et coordonnent les actions nécessaires. Les cas étudiés dans ce rapport portent sur le règlement en temps réel, l'utilisation des garanties et l'IA d'entreprise, mais ils ne signifient pas encore que ces trois dimensions opèrent conjointement à l'échelle institutionnelle.
Chez Cambrian, nous estimons qu'une automatisation encadrée offre la voie d'adoption la plus crédible à court terme, car une institution peut étendre progressivement les prérogatives d'un agent à mesure qu'il fait preuve de fiabilité dans le cadre d'un mandat précis. Les cinq sections suivantes analysent comment cette convergence pourrait passer d'applications isolées à un système financier où les agents coordonnent les services entre différents fournisseurs. Nous commencerons par l'infrastructure et les preuves d'utilisation actuelles, avant d'examiner le degré d'autorité délégable aux agents ainsi que les données et contrôles nécessaires pour encadrer cette délégation. Nous conclurons en évaluant comment cela pourrait transformer la relation entre les utilisateurs et les prestataires financiers, et ce que cela implique pour les institutions, les bâtisseurs et les allocateurs de capitaux.
1. Une infrastructure financière programmable
La boucle d'action fondamentale des agents IA est la suivante : un agent observe l'état pertinent, interprète un objectif et décide de la marche à suivre, puis utilise les outils autorisés pour agir et vérifie le résultat avant de poursuivre. Les agents pourraient coordonner les finances d'un utilisateur entre plusieurs fournisseurs via un logiciel agissant en son nom. Le mouvement de « dégroupage » (unbundling) de la fintech au cours de la dernière décennie a scindé les services financiers en produits spécialisés, avant que le « regroupage » (rebundling) qui a suivi ne les intègre au sein de plateformes plus vastes. Azeem Khan de Forbes (@azeemk) relie cette évolution à la convergence de la banque, de la fintech et de l'infrastructure d'actifs numériques [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Un agent permettrait à l'utilisateur de définir un objectif et ses contraintes, puis coordonnerait les services pertinents.
D'un point de vue humain, on passe du choix et de la gestion manuelle de chaque service financier à la supervision du résultat d'un processus transversal. Dans ce scénario, les différentes couches de la pile technologique subsistent : la banque conserve le compte, le gestionnaire d'actifs reste responsable du fonds, le courtier exécute l'ordre et, le cas échéant, une blockchain enregistre la transaction. Le rôle de l'agent consiste à traduire l'intention de l'utilisateur en instructions que chaque fournisseur est autorisé et capable d'exécuter. Ainsi, le contrôle de l'interface peut changer de mains sans que les institutions sous-jacentes disparaissent.
Ce que chaque système apporte à The Convergence
Pilier
Contribution actuelle
Exigences de la convergence
TradFi
Capitaux et actifs financiers, soutenus par la conservation, la réglementation, la distribution, la responsabilité juridique et les voies de recours
Processus financiers programmables et données lisibles et rapprochables de manière cohérente entre les fournisseurs
DeFi
État observable, marchés composables, exécution continue et données financières ouvertes
Force exécutoire juridique, identité fiable, reporting institutionnel et distribution
IA
Interprétation, surveillance, routage et aide à la décision
Données financières fiables, autorité explicite et exécution vérifiable par rapport au mandat
Une institution peut sélectionner les capacités dont elle a besoin pour un processus donné. Un réseau permissionné peut offrir un règlement programmable sans s'appuyer sur la DeFi publique, tandis qu'un protocole de prêt ouvert peut fournir des mécanismes de garantie utiles sans remplacer les contrôles d'éligibilité de l'émetteur. La convergence n'a donc pas vocation à imposer une architecture de marché unique. Elle peut préserver les cadres juridiques existants et y appliquer une exécution programmable couplée à l'IA, là où ces technologies améliorent l'administration, le financement ou le transfert des créances légales.
Le défi consiste à rendre exploitables, au sein d'une même décision, les informations issues de ces systèmes hétérogènes. Un solde nécessite un propriétaire et un contexte de compte, un prix exige une source et un horodatage, et une garantie requiert une créance exécutoire autant qu'une valeur de marché. Un agent doit disposer d'une part suffisante de ce contexte pour formuler une instruction valide, assortie des permissions déterminant s'il peut aller de l'avant et d'un registre permettant aux institutions d'en auditer le résultat.
2. Les points de convergence existants
Comment la convergence s'immisce dans les opérations financières
Une banque ou un gestionnaire d'actifs peut adopter une infrastructure programmable pour une partie de ses activités tout en conservant ses contreparties, sa forme juridique et ses obligations de contrôle. Cela fait d'un processus financier ciblé un point de départ plus réaliste pour la convergence qu'une refonte totale de la structure de marché, car l'institution peut en mesurer les bénéfices et limiter la délégation d'autorité impliquée.
Prenons l'exemple d'un fonds du marché monétaire tokenisé utilisé pour la gestion de trésorerie. La finance traditionnelle fournit l'actif, la conservation et la responsabilité juridique, tandis que les intérêts du fonds ou leur règlement peuvent être représentés sur une blockchain. Ici, un logiciel surveille la position de trésorerie, l'éligibilité et le rendement, pendant qu'un LLM interprète une instruction ou prépare une proposition d'allocation. Enfin, des contrôles déterministes vérifient cette proposition au regard du mandat de trésorerie avant la signature de l'instruction. Cette approche de la gestion de trésorerie combine TradFi programmable et IA, et pourrait également s'appuyer sur un marché DeFi ouvert ou un protocole de prêt, l'institution gardant la main sur le processus global. L'épreuve commerciale consiste à déterminer si ce processus améliore la gestion de la liquidité, réduit le travail manuel ou rend les garanties plus exploitables, à coût et niveau de contrôle comparables.
Les stablecoins et les smart contracts permettent de définir un paiement comme une simple étape d'un processus logiciel, grâce à la disponibilité permanente des réseaux blockchain. Avec des protocoles comme x402, un client demande une ressource (par exemple, des données), reçoit des instructions de paiement et fournit une autorisation signée via HTTP ; la ressource souhaitée lui est retournée dès que le règlement est vérifié. Un logiciel peut ainsi obtenir et payer des données ou un service dans le cadre de sa tâche, sans passer par un processus de paiement classique [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). La x402 Foundation a commencé à opérer sous la gouvernance de la Linux Foundation en juillet 2026, avec parmi ses membres Visa, Mastercard, Stripe, Google et Coinbase. Leur participation intègre les acteurs financiers et technologiques au développement de ce standard. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
Le document de BlackRock publié en septembre 2026, The Machine-Native Economy, avance que les achats fréquents et de faible valeur portant sur des données et de la puissance de calcul se prêtent particulièrement bien au règlement sur blockchain, tandis que les agents achetant auprès de marchands existants peuvent continuer à utiliser des systèmes de paiement classiques comme les cartes de crédit [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Un agent pourrait utiliser les deux au sein d'une même tâche assignée par un humain, le choix dépendant de l'achat et des services pris en charge par chaque fournisseur.
Une équipe de trésorerie doit honorer ses engagements, maintenir les excédents de trésorerie placés et rendre les actifs disponibles en tant que garanties. Les cas ci-dessous illustrent les étapes de ce processus que les logiciels peuvent déjà prendre en charge, fournissant ainsi la base opérationnelle sur laquelle les agents pourront coordonner les décisions entre fournisseurs.
Quels composants de la pile de convergence sont déjà opérationnels ?
Application
Preuves d'activité
Ce que ces preuves établissent
Ce qui reste à démontrer
Règlement en stablecoins
Le 8 septembre 2026, Visa a annoncé un rythme annualisé de règlement en stablecoins supérieur à
$
20 milliards
.
Les stablecoins servent bel et bien à régler des obligations de paiement.
Le volume de paiements à l'échelle du marché et la résilience entre émetteurs, dispositifs de conservation et chaînes.
Garanties tokenisées du Trésor
Les clients VIP et institutionnels éligibles d'OKX peuvent déposer BUIDL comme garantie avec conservation par Standard Chartered dans le cadre du dispositif OKX Middle East
.
Une part de fonds tokenisée peut être utilisée comme garantie.
Un volume de transactions significatif, la liquidité secondaire et le comportement des rachats en période de stress.
Tokenisation institutionnelle
En juillet 2026, DTCC a réalisé des transactions en production sur plusieurs heures avec plus de 30 entreprises couvrant des opérations de garantie, de prêt et de règlement
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
Les titres existants peuvent transiter par une infrastructure de tokenisation en production.
L'adoption du service global, l'interopérabilité et la rentabilité à grande échelle.
IA agentique
Étude Cambridge 2026 : 52 % des institutions financières testent ou déploient une IA agentique, dont 23 % aux stades de mise à l'échelle ou de transformation
.
L'IA agentique est entrée en phase de déploiement chez certaines entreprises, tandis que d'autres en restent aux tests.
L'autorité accordée aux agents et leurs performances lors de transactions financières à fort enjeu.
Le règlement des paiements constitue le premier point de connexion. L'activité rapportée par Visa montre que les stablecoins servent à éteindre des obligations de paiement, tandis que x402 offre aux logiciels un moyen de payer une ressource directement au cœur de la tâche qu'ils exécutent. Il s'agit de deux usages distincts de la monnaie programmable, le choix du moyen de paiement dépendant de la transaction et des services accessibles au payeur \[6, 64]. L'institution doit néanmoins comprendre son exposition à l'émetteur et le fonctionnement du rachat lorsqu'elle a besoin de liquidités traditionnelles.
Le paysage réglementaire entourant les stablecoins mérite également d'être mentionné, car il varie selon les juridictions. Les dispositions de MiCA relatives aux stablecoins s'appliquent déjà dans l'UE, tandis que les États-Unis mettent en œuvre le GENIUS Act \[40, 41, 74]. Le Royaume-Uni a publié les règles définitives de la FCA concernant l'émission, pour un régime qui doit s'étendre en octobre 2027, et la Banque d'Angleterre prévoit de finaliser son Code of Practice sur les stablecoins systémiques d'ici fin 2026 \[42, 75]. Chaque institution doit évaluer l'émetteur et les droits de rachat au regard des règles applicables au produit spécifique qu'elle développe.
Les produits tokenisés du Trésor étendent l'infrastructure programmable à des actifs déjà utilisés par les institutions pour la gestion de trésorerie et les garanties. Le 23 septembre 2026, la plateforme d'analyse d'actifs tokenisés RWA.xyz recensait environ $14,9 milliards de produits tokenisés du Trésor américain distribués, dont quelque $2,23 milliards pour BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). Sa catégorie « distributed » englobe les actifs capables de sortir de la plateforme d'émission et de circuler entre portefeuilles, y compris lorsque ces transferts exigent des contrôles d'éligibilité [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). BUIDL n'est toutefois pas accessible à tous. Il demeure une offre privée exemptée réservée aux acheteurs qualifiés, un modèle d'accès que d'autres fintechs et institutions pourraient chercher à reproduire \[7, 58, 60].
L'utilisation de BUIDL comme garantie illustre pourquoi la représentation onchain d'une part de fonds va bien au-delà de la simple distribution : un investissement peut adosser une autre transaction financière sans devoir être vendu au préalable [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Les investisseurs inscrits sur liste blanche peuvent également échanger BUIDL contre USDC via l'intégration de demandes de devis UniswapX de Securitize, lancée en février 2026, tandis que le rachat primaire en USD reste soumis aux délais de traitement des jours ouvrables \[54, 67]. Un agent devant honorer une obligation de trésorerie a besoin de savoir quel montant peut réellement être cédé, à quel prix et quand les fonds seront disponibles, car des horaires de négociation continus ne suffisent pas à répondre à ces questions.
La créance juridique constitue un volet distinct de la décision d'investissement. Une déclaration non contraignante récente de trois divisions de la SEC a distingué les tokens émis par l'émetteur des structures de conservation et synthétiques tierces, expliquant que certains tokens tiers risquent de ne pas transmettre les droits du détenteur sous-jacent et d'ajouter une exposition au risque de faillite du tiers [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
Le lancement d'Intelligent Portfolios par Ondo le 24 septembre 2026 étend la tokenisation à la construction de portefeuilles. Les trois premiers portefeuilles reposent sur des stratégies non discrétionnaires développées par BlackRock pour Ondo, ce dernier exécutant les allocations et les rééquilibrages programmés via des smart contracts [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). Ces produits offrent aux investisseurs éligibles hors États-Unis une exposition tokenisée à un portefeuille, plutôt qu'une propriété directe des fonds sous-jacents. Cela prouve qu'une conception institutionnelle de portefeuille peut être implémentée onchain via des règles prédéfinies, sans que BlackRock ne gère les tokens ni qu'un modèle d'IA ne prenne de décisions d'investissement discrétionnaires [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
Les réseaux institutionnels apportent d'autres preuves d'utilisation en production, bien que leurs chiffres décrivent une activité confinée aux systèmes de leurs propres opérateurs. Le 12 août 2026, J.P. Morgan a indiqué que sa plateforme d'actifs numériques Kinexys avait traité plus de $4 000 milliards depuis sa création, pour une valeur quotidienne moyenne de $7 milliards [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC a utilisé des actifs tokenisés détenus par DTC dans des transactions en production impliquant plus de 30 entreprises, tandis que son service global restait prévu pour octobre 2026 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
Aave Horizon, le marché de prêt institutionnel d'Aave, montre comment les contrôles institutionnels peuvent cohabiter avec la mécanique de prêt DeFi. Les utilisateurs qualifiés fournissent des actifs du monde réel autorisés par l'émetteur en guise de garantie et empruntent des stablecoins via les smart contracts d'Aave, tandis que les émetteurs conservent la responsabilité de la liste blanche et du KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). Depuis août 2026, l'ajout de nouvelles garanties exige également l'approbation de la gouvernance, appuyée par des évaluations techniques et des risques [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Ce dispositif explicite le contrôle exercé sur l'ensemble d'actifs, mais le prêt dépend toujours des valeurs nettes d'inventaire actuelles, de prix fiables et de circuits de liquidation et de rachat capables de réaliser les garanties assez rapidement pour honorer les engagements du contrat de prêt. La BRI décrit l'arbitrage correspondant en matière d'oracles : une source centralisée introduit un tiers de confiance, tandis que les alternatives décentralisées peuvent ajouter de la complexité et de l'inefficacité [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
Pour une institution, le choix s'opère entre deux moyens d'atteindre le même résultat financier : ses dispositifs actuels et un processus utilisant des actifs programmables. La tokenisation gagne sa place sur le plan commercial lorsqu'elle facilite le déploiement des garanties, réduit les rapprochements ou améliore l'accès pour un coût global acceptable. L'IA ajoute ensuite la capacité d'interpréter l'objectif de l'institution et de coordonner ces fonctions, ce qui fait de l'autorité accordée à l'agent la question suivante.
3. Déléguer l'autorité financière
L'autorité définit ce qu'un agent est autorisé à faire, tandis que l'autonomie décrit le degré d'indépendance avec lequel il choisit et exécute ses actions. Un agent peut surveiller plusieurs comptes et préparer une proposition d'allocation sans avoir le droit de transacter, tandis qu'un transfert strictement encadré peut s'exécuter automatiquement selon des règles fixes. Cette distinction est cruciale, car le simple fait qu'une entreprise utilise l'IA ne nous dit rien sur les décisions financières qu'elle a effectivement déléguées.
L'échantillon sectoriel de Cambridge comprenait 352 organisations de services financiers, dont 203 fintechs et 149 institutions financières traditionnelles, le travail de terrain s'étant déroulé d'octobre 2025 à janvier 2026. Les 52 % d'organisations financières rapportés incluent 29 % testant l'IA agentique et 23 % mettant à l'échelle ou transformant son utilisation [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Les données sur l'octroi d'autonomie sont plus restreintes : le rapport de consultation du FSB de juin 2026 a trouvé peu de preuves d'utilisation de l'IA générative pour du trading entièrement autonome, tandis que l'évaluation de la Banque d'Angleterre en juillet situait la majorité des usages de l'IA autonome dans les domaines de la recherche financière, de l'assistance au codage, de la surveillance et des opérations à moindre risque \[22,70].
Les institutions peuvent acquérir des capacités utiles avant même de déléguer l'exécution. Dans sa lettre annuelle 2025, publiée en avril 2026, JPMorganChase a indiqué que son système de filtrage des transactions avait examiné plus du double du volume précédent tout en réduisant de moitié les vérifications manuelles [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). L'entreprise n'a pas divulgué les données de référence sous-jacentes, ce qui limite toute comparaison avec les résultats d'autres institutions. Cela concerne la couverture et l'efficacité d'un processus existant, laissant à part la décision relative à la responsabilité confiée au logiciel une fois son analyse produite.
Pour les particuliers et les petites institutions, l'accès à une recherche continue, à l'analyse de scénarios et au suivi de portefeuille pourrait apporter des capacités qui nécessitaient auparavant une équipe bien plus importante. La large disponibilité des modèles facilitera également la reproduction de ces capacités par les concurrents. Selon notre évaluation, un avantage durable dépendra plus probablement de meilleures données, du contexte propre à l'utilisateur et de la qualité de ses décisions et de son exécution, plutôt que du seul accès à un modèle généraliste.
L'autorité d'un agent financier peut être évaluée à trois niveaux :
- Informer et recommander : récupérer des informations approuvées, les expliquer et proposer une action sans modifier la situation financière.
- Préparer : construire une instruction pour une opération définie et la vérifier par rapport à la politique de l'entreprise, la décision de signature restant séparée.
- Exécuter dans certaines limites : signer dans le cadre d'un mandat explicite, avec une activité surveillée et une autorité révocable.
Le périmètre de coordination d'un agent est distinct de son pouvoir d'exécution. Il pourrait devenir l'interface financière principale de l'utilisateur en préparant des instructions auprès de plusieurs fournisseurs, chaque transaction exigeant toujours une approbation humaine.
Le produit de trading agentique de Robinhood illustre pourquoi les permissions d'exécution et de données doivent être évaluées séparément. Dans cette nouvelle offre propulsée par un agent, les transactions sont confinées à un compte Agentic dédié et l'accès peut être révoqué. L'agent peut lire les soldes, les positions et l'historique des transactions sur l'ensemble des comptes Robinhood de l'utilisateur \[65, 68]. Ses règles actuelles autorisent les transactions crypto éligibles sur le compte Agentic, mais réservent les transferts, le staking et le prêt à l'utilisateur [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). De même, les Shared Payment Tokens de Stripe permettent à un agent d'initier une transaction sans voir l'identifiant sous-jacent, tout en limitant le bénéficiaire, l'heure et le montant du paiement, et en autorisant la révocation du jeton [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Ces conceptions rapportées par les entreprises illustrent des limites d'autorité sans pour autant démontrer une adoption à grande échelle.
L'Agentic Finance Landscape de Cambrian sépare l'intelligence utilisée pour prendre une décision du degré d'autonomie accordé pour l'exécuter. Dans l'échantillon issu de leur projet, les plus grands pools de capitaux gérés restaient associés à une allocation basée sur des règles [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Ce constat décrit la manière dont les capitaux déclarés sont gérés, et non la volonté des investisseurs de déléguer ; il justifie d'évaluer le jugement piloté par un modèle indépendamment de l'exécution automatisée.
Une autonomie plus large obligerait une institution à clarifier la responsabilité liée à l'identifiant, à l'actif et à toute perte causée par une instruction mal interprétée. Il faudrait également définir les recours possibles après exécution et la mesure dans laquelle un registre public de transactions expose la position ou la stratégie de l'utilisateur. Les cas institutionnels examinés ici ne montrent pas encore que ces questions ont été résolues pour une autonomie financière ouverte.
4. Données et contrôle institutionnel
Les agents héritent des problèmes de données du système financier
Un agent financier a besoin d'une vision actualisée des positions d'un utilisateur et des engagements associés, y compris l'exposition globale sur différentes plateformes, la profondeur de liquidité, les rendements et les seuils de liquidation. Il doit aussi tenir compte des événements de marché, des risques liés aux protocoles ou aux contreparties et des restrictions propres à l'utilisateur, car le prix exact ne suffit pas à déterminer si une action est appropriée. Un prix coté peut ne pas être disponible pour la taille d'ordre envisagée, tandis qu'une garantie peut avoir une valeur de marché mais rester inéligible au nantissement, ou impossible à vendre ou à racheter au moment voulu.
La finance traditionnelle (TradFi) détient une grande partie de ce contexte entre banques, courtiers, dépositaires, administrateurs et systèmes internes, où les registres restent souvent cloisonnés et exigent des rapprochements manuels. La DeFi rend davantage d'états publiquement observables et lisibles par des logiciels, mais un historique de transactions ne suffit pas à établir le bénéficiaire effectif, l'opposabilité d'une créance ou la fiabilité d'un prix externe. Lorsqu'un processus financier s'étend sur plusieurs blockchains et systèmes hors chaîne, l'agent doit rapprocher les registres d'un même actif, d'une même créance et d'un même événement de règlement, afin qu'un transfert incomplet ou une représentation en double ne soit pas comptabilisé comme garantie utilisable. Pour coordonner la situation financière globale de l'utilisateur, l'agent aurait besoin d'accéder à ces données rapprochées et de disposer des permissions couvrant tous les fournisseurs concernés. Sinon, il risque simplement d'améliorer les opérations d'une institution isolée, tout en laissant l'utilisateur coordonner manuellement ses différents services.
Lorsque ces registres déterminent si une action est validée, un agent peut agir sur des données obsolètes ou inventées avant que quiconque ne les ait vérifiées. Un solde erroné peut générer une allocation que l'utilisateur ne pourra pas financer, tandis qu'une valeur de garantie dépassée peut autoriser un emprunt au-delà de la limite prévue. Les erreurs de données doivent donc être détectées avant l'exécution, en particulier lorsqu'une transaction réglée ne peut pas être annulée.
Le compte rendu publié par Visa en septembre 2026 sur son travail avec le Crédit Coopératif en offre un exemple concret : avec l'autorisation du client, les données de règlement Visa et les registres onchain peuvent éclairer l'évaluation du crédit ainsi que le financement, les garanties et les remboursements programmables [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). Le processus décrit ne constitue pas un déploiement d'IA, mais montre comment des données institutionnelles peuvent déclencher une action financière sur une infrastructure programmable. Dès lors que l'information joue ce rôle, une donnée erronée peut créer une exposition financière directe, faisant de sa source et de sa transformation une composante de l'environnement de contrôle.
De la donnée à l'action autorisée
Figure 1. Illustration d'un processus financier contrôlé
La figure illustre une conception dans laquelle la proposition de l'agent passe par des contrôles distincts avant de pouvoir affecter les actifs de l'utilisateur. Les données de marché et de compte conservent leur source et leur horodatage, leur fraîcheur étant évaluée au regard de la décision proposée. La recommandation est enregistrée avec sa version de modèle et les informations justificatives, puis vérifiée par rapport au mandat. Toute approbation requise est obtenue avant la signature, et le rapprochement permet de confirmer si le résultat réglé correspond à l'instruction. L'autorité peut être retirée pour stopper toute activité future, bien que cela n'annule pas nécessairement une transaction déjà réglée.
La qualité de ces informations influence également les décisions que l'agent peut prendre. Dans son document publié en août 2026 par le CFA Institute, Joseph Simonian soutient qu'une analyse moins coûteuse de l'information publique n'élimine pas les avantages tirés des données propriétaires, de l'exécution spécialisée et du savoir institutionnel [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). Selon nous, l'opportunité commerciale réside dans la capacité à transformer l'information en une compréhension exploitable de la position de l'utilisateur : quels actifs sont disponibles, quelles obligations ils garantissent et quelles opportunités restent exploitables après coûts. Sur les marchés onchain, les registres publics nécessitent encore une interprétation et un rapprochement avant de fournir cette vision. Les informations propriétaires peuvent renforcer l'analyse, mais leur exclusivité seule ne dit rien de leur pertinence ni de leur fiabilité.
5. Adoption institutionnelle et implications opérationnelles
Les premières applications les plus plausibles concernent des tâches financières définies dont le résultat peut être mesuré, comme la gestion de trésorerie, le règlement ou l'utilisation des garanties. Le rapprochement et le reporting peuvent s'améliorer avant même que l'exécution ne soit déléguée, permettant aux institutions de tester là où un agent apporte de la valeur et là où les règles établies fonctionnent déjà.
L'IA peut aussi générer une demande financière via les ressources qu'elle consomme. Un agent pourrait comparer des modèles, acheter des données et payer de la puissance de calcul dans le cadre d'un budget approuvé [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). L'accord conclu par Stripe en août 2026 pour acquérir OpenRouter, qui route les requêtes entre différents fournisseurs de modèles, illustre le lien entre infrastructure de paiement et sélection de modèles [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock pousse le raisonnement jusqu'aux créances tokenisées sur des capacités de calcul, qui pourraient être transférées, financées ou utilisées comme garanties. Leur utilité dépend de l'existence d'une créance opposable sur un service précis et de la capacité du fournisseur à le délivrer, tandis que les différences de matériel et de conditions de service compliquent les comparaisons, et que la liquidité reste limitée [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Implications pour les institutions, les développeurs et les allocateurs
Les institutions doivent choisir quelle part du rôle de coordination elles souhaitent assumer. Rendre leurs produits utilisables par des agents peut préserver leur distribution, tandis que la compréhension de la position du client chez plusieurs fournisseurs crée une opportunité d'influencer le choix des services. Cette décision détermine quelles capacités développer en interne et où des partenariats sont plus judicieux.
Pour les développeurs, des modèles plus performants et largement accessibles renforcent l'importance de l'information et de l'expertise propres à une tâche financière. Un service peut se différencier par la qualité de ses données et sa capacité à transformer des registres fragmentés en une vision fiable de la position de l'utilisateur. Savoir ce qu'un utilisateur possède n'a qu'une valeur limitée sans connaître les restrictions de son compte et les informations de liquidité nécessaires pour déterminer ce qu'il peut réellement en faire.
Les allocateurs devraient évaluer les informations et les hypothèses d'un agent en même temps que les actifs qu'il sélectionne. Des dépendances communes peuvent amener différents portefeuilles à réagir de manière similaire en période de stress [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Une interface simplifiée ne modifie ni la créance sous-jacente ni les conditions de rachat. La valeur de la délégation dépend de sa capacité à améliorer les décisions et l'exécution dans le respect des contraintes de l'investisseur.
Un nouvel avenir pour la finance
Nous estimons que la convergence déplacera une part croissante de la coordination financière vers les agents, donnant aux fournisseurs de confiance agissant au nom de l'utilisateur davantage d'influence sur la sélection des produits et la relation client. Les banques, les gestionnaires d'actifs et les dépositaires continueraient d'assurer des fonctions essentielles, tout en rivalisant pour que leurs services soient choisis via cette interface.
L'opportunité commerciale s'étend à toutes les classes d'actifs. À mesure que les modèles performants se démocratisent, nous pensons que l'avantage durable reposera de plus en plus sur des informations financières difficiles à reproduire et utiles pour une décision précise. Combiner ces informations à une exécution fiable dans le cadre de permissions définies donne aux utilisateurs une raison de déléguer davantage d'activités financières au fournisseur. Pour les institutions, le choix stratégique consiste à décider si elles veulent concurrencer pour ce rôle de coordination ou se concentrer sur la fourniture des produits qu'il sélectionnera.
Cet article a été rédigé par Jason Brannigan, COO de @CambrianNetwork. Suivez @Ja_Brann pour plus d'actualités sur The Convergence.
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Cambrian est la couche d'intelligence financière destinée aux agents et aux institutions. Notre API fournit des données blockchain en temps réel et historiques, couvrant les rendements, les positions de liquidité, les risques, l'activité de trading et le sentiment de marché, pour les applications DeFi agentiques et institutionnelles. Fondée en 2024, Cambrian est soutenue par Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital, entre autres.
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Sources sélectionnées
Les numéros de citation suivent l'index de recherche principal. Seules les sources utilisées dans cette version de travail sont reproduites ci-dessous.
[1] Cambrian, « Agentic Finance Landscape Q2 2026 », 2 juin 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, données affichées et consultées le 23 septembre 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 septembre 2026.
[11] J.P. Morgan, chiffres d'activité de Kinexys rapportés dans son annonce des Future of Finance Awards,12 août 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 juillet 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 août 2025, consulté le13 septembre 2026.
[22] Conseil de stabilité financière, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 juin 2026.
[25] JPMorganChase, « 2025 Corporate & Investment Bank annual letter », 6 avril 2026.
[41] Autorité européenne des marchés financiers, MiCA : entrée en vigueur et application, consulté le13 septembre 2026.
[42] Banque d'Angleterre, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 juin 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, données affichées et consultées le 23 septembre 2026.
[58] Commission des valeurs mobilières des États-Unis, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd. : modification du formulaire D,17 juillet 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund : offre sur le marché primaire, consulté le13 septembre 2026.
[62] RWA.xyz, « A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented », 21 novembre 2025.
[[63] Azeem Khan, « The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets »,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) juin 2026.
[[64] Coinbase, « Introducing x402: a new standard for internet-native payments »,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) mai 2025.
[[65] Robinhood, « Robinhood is Now Open to Agents »,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) mai 2026.
[[66] Stripe, « Introducing our agentic commerce solutions »,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) octobre 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 février 2026.
[68] Robinhood, présentation du trading agentique, consulté le 23 septembre 2026.
[69] Linux Foundation, lancement opérationnel de la fondation x402 pour normaliser les paiements natifs d'Internet destinés aux agents et applications d'IA,14 juillet 2026.
[70] Banque d'Angleterre, Financial Stability Report : juillet 2026, section 3.5 sur l'IA dans les marchés financiers, consulté le13 septembre 2026.
[73] Aave Labs, mise à jour sur le processus d'intégration des actifs d'Aave Horizon,14 août 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, déclaration sur le calendrier des règles d'application du GENIUS Act,19 août 2026.
[75] Financial Conduct Authority, régime des crypto-actifs : déclarations de politique et règles définitives,30 juin 2026, consulté le13 septembre 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, septembre 2026, p. 5-9.
[80] Ondo Finance, présentation des Ondo Intelligent Portfolios, 24 septembre 2026.
