Auteur : RWA Institut de Recherche
En mars 2026, Peter Schroeder, responsable du marché mondial de Circle, a publié sur la plateforme X un ensemble de données : au cours des neuf derniers mois, 140 millions de paiements ont été effectués entre agents IA, pour un volume total de 43 millions de dollars. Parmi ceux-ci, 98,6 % ont été réglés en USDC, avec une moyenne de seulement 0,31 dollar par transaction. Plus important encore, le nombre d’agents IA disposant de capacités d’achat a dépassé 400 000.
Ces chiffres parlent d’eux-mêmes : les agents IA passent de la simple conceptualisation à une activité économique réelle.
400 000 agents IA, 140 millions de transactions, 43 millions de dollars — c’est un échange de valeur réalisé de manière autonome entre machines. Sans intervention humaine, sans approbation bancaire, sans vérification par carte de crédit. Entre code et code, entre protocoles et protocoles, des processus qui nécessitaient auparavant une signature humaine, une réconciliation et une compensation ont été automatisés.
Le cours de l’action de Circle a augmenté de 60 à 105 dollars au cours des derniers jours de négociation, soit une hausse de 75 %. Le marché interprète cette hausse comme une réaction positive aux résultats financiers — Circle ayant réalisé un chiffre d’affaires de 770 millions de dollars au quatrième trimestre 2025, en hausse de 77 %, avec un bénéfice net de 133 millions de dollars. Mais ce qui mérite vraiment l’attention, ce ne sont pas ces chiffres en soi, mais la transformation structurelle qu’ils révèlent : lorsque les agents IA deviennent de nouveaux acteurs économiques, toute la logique de l’infrastructure financière doit être réécrite.
Et dans ce processus de réécriture, une question plus profonde émerge : lorsque les agents IA commencent à détenir des fonds disponibles, et qu’ils peuvent gagner des USDC en accomplissant des tâches, que feront-ils de ces fonds ? Le paiement est la première étape, la gestion d’actifs la seconde. La voie des RWA (actifs du monde réel) doit répondre précisément à cette seconde étape.
1. De la capacité de paiement à la détention d’actifs
Pour comprendre quels services financiers les agents IA nécessitent, il faut d’abord saisir leur mode d’activité économique.
Deloitte, dans son rapport « Prévisions pour la technologie, les médias et les télécommunications 2026 », indique que si les entreprises et les fournisseurs de services peuvent réaliser une coordination efficace des agents intelligents, la taille du marché mondial des agents IA pourrait atteindre 45 milliards de dollars d’ici 2030. La caractéristique fondamentale de ce mode de collaboration multi-agent est : une tâche complexe est décomposée en plusieurs étapes, réalisées par différents agents spécialisés, chaque appel étant accompagné d’un micro-paiement.
Prenons l’exemple des appels API. Une application IA peut nécessiter de faire appel à plusieurs grands modèles linguistiques, accéder à plusieurs bases de données, utiliser plusieurs ressources de calcul. Chaque appel représente une somme minime, de 0,01 $, 0,05 $, 0,1 $, mais la fréquence est très élevée. Les données de Circle montrent qu’au cours des neuf derniers mois, 140 millions de transactions ont été effectuées, avec une moyenne de seulement 0,31 dollar par transaction — ce qui illustre parfaitement les caractéristiques du marché des micro-paiements.
Mais le problème, c’est qu’à mesure que les agents IA génèrent continuellement des revenus — que ce soit en fournissant des services aux utilisateurs ou en participant à des réseaux de calcul distribué — des fonds s’accumulent dans leurs comptes. Ces fonds ne peuvent pas rester indéfiniment en mouvement. Tout acteur économique rationnel se posera la question : que faire avec ces fonds inactifs ?
C’est là que commence la transition de l’agent IA, du rôle de « payeur » à celui de « détenteur d’actifs ».
Dans le système financier traditionnel, les particuliers et les entreprises déposent leurs fonds inactifs à court terme dans des banques, achètent des fonds monétaires ou des obligations à court terme pour générer des revenus. Les agents IA ont besoin de capacités similaires — non pas pour spéculer, mais pour optimiser leur propre modèle économique. Il est nécessaire de garder une réserve en USDC pour les paiements, mais si une partie de ces fonds reste inactive, cela entraîne un coût d’opportunité. Si l’on pouvait automatiser l’achat d’un fonds tokenisé soutenu par des obligations américaines à court terme, puis le racheter automatiquement en cas de besoin, cela améliorerait leur « efficacité opérationnelle ».
Plus encore, si un agent IA doit réserver de la valeur pour une opération à long terme ou couvrir la volatilité des frais de transaction (gas), il pourrait avoir besoin de diversifier ses investissements selon différents niveaux de risque. À ce moment-là, il ne serait plus simplement un « payeur », mais un « investisseur » — même si cet investisseur est une ligne de code.
Circle s’emploie à faire en sorte que les agents IA deviennent des « payeurs ». Mais pour qu’ils deviennent des « investisseurs », une autre infrastructure est nécessaire.
2. RWA et agents IA : une « double course » en cours
Ce que Circle a réalisé ces dernières années peut être résumé en trois niveaux de capacités.
Le premier est l’émission de stablecoins et la création d’un réseau de liquidité. Selon les données officielles de Circle, fin 2025, la circulation de l’USDC atteignait 75,3 milliards de dollars, en hausse de 72 %, représentant près de 50 % du volume des stablecoins. Cela fournit une valeur utilisable pour les paiements des agents IA.
Le deuxième niveau concerne un réseau de règlement efficace sur la blockchain. En août 2025, Circle a lancé la chaîne Arc, conçue pour les services financiers institutionnels. En mars 2026, Circle a lancé le système Nanopayments, qui agrège des milliers de micro-paiements hors chaîne, puis les regroupe périodiquement sur la blockchain, réduisant à zéro les coûts de transaction pour les développeurs. Le réseau de test supporte déjà 12 chaînes EVM, dont Arbitrum, Arc, Avalanche, Base, Ethereum. Sur le plan du protocole de paiement, le protocole x402 permet à un site web ou une API d’envoyer directement une requête de paiement HTTP 402 lors d’une réponse, intégrant ainsi le paiement dans la requête Internet.
Le troisième niveau concerne la connexion avec le système financier traditionnel. Le réseau Circle Payments Network (CPN) relie banques, prestataires de paiement, organismes de compensation transfrontalière et clients d’entreprises. En février 2026, 55 institutions financières y ont rejoint, avec un volume annuel de transactions d’environ 5,7 milliards de dollars. De plus, plusieurs systèmes de paiement en monnaie locale et stablecoin ont été lancés dans des régions comme l’Asie et le Moyen-Orient.
Ces trois niveaux constituent l’« infrastructure de paiement » pour l’économie des agents IA. Mais une économie complète nécessite aussi une « infrastructure de gestion d’actifs » — et c’est précisément là que les RWA peuvent intervenir.
L’exploration de la tokenisation des RWA ces dernières années s’est concentrée sur leur « mappage » sur la blockchain. Selon Defillama, fin juin 2025, la valeur totale verrouillée (TVL) en RWA atteignait 12,5 milliards de dollars, en hausse de 124 % par rapport à 2024. Des banques mondiales de premier plan comme Citibank ou Standard Chartered explorent l’utilisation des RWA dans le règlement, la gestion d’actifs et les transactions transfrontalières.
Mais pour intégrer l’économie des agents IA, les RWA doivent subir une transformation « native IA ». Il ne s’agit pas simplement de mettre des actifs sur la blockchain, mais de rendre ces actifs « compréhensibles et négociables par l’IA ».
Première étape : la normalisation des données. Des projets comme Ondo Finance travaillent à structurer les flux de trésorerie, les clauses légales, les évaluations de risque en formats structurés et lisibles par machine. En juillet 2025, Ondo Finance a lancé le premier projet de tokenisation d’obligations américaines destiné aux investisseurs mondiaux, mentionné dans un rapport de la task force présidentielle sur les actifs numériques.
Deuxième étape : la programmabilité logique. Les règles de dividendes, intérêts, rachats, règlements sont codées dans des smart contracts, exécutés automatiquement. L’interaction entre agents IA et actifs devient ainsi « sans confiance » — pas besoin de faire confiance à la contrepartie, mais uniquement au code qui fonctionne selon des règles établies.
Troisième étape : la fragmentation de la liquidité. Après tokenisation, les RWA peuvent théoriquement être divisés en unités très petites — obligations de 0,01 dollar, parts de revenus immobiliers de 0,1 mètre carré — ce qui répond aux besoins de micro-allocations des agents IA. Nanopayments a déjà prouvé la faisabilité technique des micro-paiements, et la même logique peut s’étendre à la micro-investissement.
Un exemple de référence est celui de Morgan Chase, avec sa division Kinexys. En mai 2025, Kinexys a réalisé la première transaction publique d’obligations américaines tokenisées sur Ondo Chain, utilisant le fonds d’obligations américaines tokenisées d’Ondo Finance (OUSG), avec règlement via Chainlink. La transaction suit le modèle « livraison contre paiement » (DvP), permettant l’échange simultané d’actifs et de paiements. La division Kinexys de Morgan Chase traite aujourd’hui plus de 2 milliards de dollars de transactions par jour, ayant facilité plus de 1,5 billion de dollars de transactions en valeur nominale depuis sa création.
Ce cas illustre la combinaison des RWA avec un réseau de règlement de paiement institutionnel. Dans l’économie des agents IA de demain, le contrepartie pourrait passer de Morgan Chase à un agent IA, la taille des transactions passant de millions à quelques dollars, mais la logique sous-jacente restant la même : le transfert et la conservation de valeur doivent être parfaitement intégrés.
3. Au-delà des réseaux de paiement : un espace d’imagination
En reliant ces logiques, un cycle complet commence à apparaître :
Un agent IA de génération de contenu accumule dans son compte une somme importante en USDC en fournissant des services à plusieurs clients. Son protocole sous-jacent définit des règles de gestion des fonds : lorsque le solde dépasse 1000 USDC, une partie est automatiquement investie via un agrégateur RWA dans trois fonds tokenisés de obligations à court terme et un fonds vert. Si, un mois, la demande des clients diminue et que le solde doit être complété, le protocole rachette automatiquement une partie des parts RWA pour revenir à USDC, utilisé pour l’exploitation quotidienne.
Dans ce processus, l’agent IA effectue : surveillance du solde, évaluation du risque et du rendement des différents actifs, exécution des achats et des ventes, enregistrement des transactions pour audit ultérieur. Toutes ces actions sont automatisées, sans intervention humaine.
De même, un agent IA de planification de voyages peut, après avoir réservé un vol et un hôtel, recevoir un transfert USDC de l’utilisateur comme budget. Pendant l’attente du vol, il détecte qu’un produit d’assurance RWA basé sur des données de retard de vol est en vente. Il utilise une partie de ses USDC inactifs pour acheter une micro-part de cette assurance. Quelques heures plus tard, en cas de retard, l’assurance RWA déclenche automatiquement le paiement, augmentant le solde de l’agent IA.
Tous ces modules techniques existent déjà : USDC comme vecteur de valeur, Nanopayments pour micro-paiements, le protocole x402 pour intégrer directement le paiement dans les requêtes Internet, la tokenisation des obligations sur Ondo Chain, le mécanisme DvP validé par Morgan Chase. La tâche restante est l’intégration — relier couche de paiement, couche d’actifs et couche de transaction pour que l’agent IA puisse invoquer ces fonctions financières comme il appelle une API.
Le président exécutif de l’Association de normalisation Web3.0 de Hong Kong, Li Ming, a souligné que « nous espérons trouver un point d’entrée standardisé pour Web3.0, permettant de connecter l’écosystème RWA ». Pour l’économie des agents IA, ce point d’entrée pourrait justement être la connexion entre paiement et actifs.
(
4. Les vieux problèmes du nouveau monde : risques et responsabilités
Bien sûr, du paiement IA d’aujourd’hui à la gestion d’actifs IA de demain, de nombreux obstacles restent à franchir.
Premièrement, la véracité des données. Les actifs RWA étant hors chaîne, leur état, leur valeur et leur risque doivent être transmis de manière fiable sur la blockchain. Si l’agent IA dépend de données erronées ou falsifiées, ses décisions d’investissement seront erronées. Le rapport de l’« Étude sur le développement de l’industrie RWA » publié conjointement par l’Association Web3.0 de Hong Kong indique que pour une mise en œuvre à grande échelle, les actifs doivent répondre à trois critères : stabilité de la valeur, clarté juridique et vérifiabilité des données hors chaîne.
Deuxièmement, le risque de modèle de l’agent IA. Même avec des données précises, la logique décisionnelle de l’agent peut être erronée. Qui assume la responsabilité en cas de mauvaise décision ? La personne, le protocole ou l’agent lui-même ? La question de la responsabilité reste sans réponse juridique ou réglementaire claire.
Troisièmement, le risque de liquidité. La profondeur de marché des RWA sur la blockchain est bien inférieure à celle des cryptomonnaies principales, certains actifs étant peu liquides. Si de nombreux agents IA cherchent à racheter simultanément un fonds RWA, la transaction pourra-t-elle se faire sans problème ?
Quatrièmement, la divergence réglementaire. La réglementation sur les RWA varie selon les pays, la situation juridique d’un même actif pouvant différer considérablement selon la juridiction. Les agents IA doivent pouvoir reconnaître et gérer cette complexité, ce qui exige des capacités avancées.
Enfin, la sécurité technique. Les vulnérabilités des smart contracts, les attaques sur les ponts cross-chain, la fuite de clés privées — ces risques ne disparaissent pas parce que la transaction est automatisée par une IA. Au contraire, la vitesse et l’ampleur des exploits pourraient dépasser celles des opérations manuelles.
Conclusion
Revenons aux chiffres initiaux : 40 000 agents IA, 140 millions de transactions, 43 millions de dollars.
La signification de ces chiffres ne réside pas dans leur ampleur — comparés aux dizaines de trillions de dollars de paiements annuels effectués par l’humanité, 43 millions de dollars sont dérisoires. Leur véritable importance réside dans la direction qu’ils indiquent : les machines deviennent des acteurs économiques autonomes, disposant de leurs propres revenus, comptes et capacités de paiement.
Et lorsque ces machines génèrent des revenus, elles auront rapidement besoin de gérer des actifs. Ce n’est pas une vision lointaine, mais une évolution naturelle de l’économie des agents IA.
Circle construit un « système nerveux de paiement » pour ce futur — permettant aux agents IA de transférer la valeur de manière efficace et à faible coût. La voie pour les RWA est de devenir le « système de stockage d’énergie » de cette économie — permettant aux agents IA de gérer leurs actifs comme ils gèrent leur propre code.
Si cette hypothèse est correcte, alors la question que les acteurs RWA doivent se poser aujourd’hui est : lorsque 40 000 agents IA commenceront à rechercher des actifs configurables, et que 140 millions de paiements généreront des besoins en gestion d’actifs, vos produits RWA sont-ils prêts à être évalués, sélectionnés, détenus et échangés par ces agents IA ?
Lectures complémentaires : Le moment de la révolution chez Circle : doublement du cours, transactions sur la chaîne surpassant USDT, positionnement précis pour le paiement Agent
- (Cet article est basé sur les rapports financiers et annonces officielles de Circle, le rapport de Deloitte « Prévisions pour la technologie, les médias et les télécommunications 2026 », les données de Defillama, les documents publics d’Ondo Finance, les divulgations officielles de Morgan Chase Kinexys, le « Rapport sur le développement de l’industrie RWA » de l’Association Web3.0 de Hong Kong, etc. Il ne constitue en aucun cas un conseil en investissement. Le marché comporte des risques, investir avec prudence.)*
