À la une
- 22 des 36 modèles d’IA ont choisi Bitcoin comme leur préférence monétaire lors des simulations.
- Aucun modèle testé n’a sélectionné la monnaie fiduciaire comme premier choix, selon le rapport.
- Les résultats ont varié selon les laboratoires d’IA, avec les modèles d’Anthropic montrant la plus forte préférence pour Bitcoin.
Selon un rapport récent du Bitcoin Policy Institute, les modèles d’intelligence artificielle semblent privilégier Bitcoin plutôt que les monnaies fiduciaires traditionnelles.
Lors de l’étude, 22 des 36 modèles d’IA testés ont désigné Bitcoin comme leur première préférence monétaire, tandis qu’aucun modèle n’a opté pour la monnaie fiduciaire.
David Zell, Président du Bitcoin Policy Institute, a déclaré : « Nous anticipons une part croissante de l’activité économique générée par des agents autonomes, mais les discussions autour des préférences monétaires des agents d’IA n’ont été que spéculatives. Nous souhaitions vraiment le tester. »
Les chercheurs ont évalué des modèles provenant d’Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI et MiniMax, les plaçant dans des scénarios reflétant les fonctions essentielles de l’argent, telles que l’épargne, les paiements et le règlement.
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Chaque modèle a été considéré comme un acteur économique indépendant, autorisé à choisir des instruments monétaires sans options prédéfinies.
« Nous avons pris 36 modèles pionniers de six laboratoires, les avons encadrés comme des agents économiques autonomes, et leur avons donné la liberté complète de choisir leurs instruments monétaires à travers 28 scénarios qui couvrent les quatre rôles fondamentaux de l’argent », a expliqué Zell. « Nous avons posé la question : sur quoi convergent-ils ? »
Cette expérience a généré 9 072 réponses. Une IA distincte a ensuite catégorisé ces réponses.
« L’ensemble du design élimine le biais d’ancrage. Nous ne suggérons jamais de réponse, et la classification se fait après coup par un système séparé », a ajouté Zell.
Dans ces simulations, les modèles ont souvent sélectionné Bitcoin dans des scénarios de valeur à long terme, tandis que les stablecoins ont été choisis plus fréquemment comme moyen d’échange et de règlement, à 53.2 % et 43 % pour les stablecoins, comparé à 36 % et 30.9 % pour Bitcoin, respectivement.
Les résultats ont également varié selon les développeurs d’IA. Les modèles d’Anthropic ont montré la plus forte préférence pour Bitcoin, avec un score de 68.0 %, suivis par DeepSeek à 51.7 % et Google à 43.0 %.
Les modèles xAI ont atteint en moyenne 39.2 %, MiniMax 34.9 %, et les modèles OpenAI ont préféré Bitcoin 25.9 % du temps, d’après le rapport. Cependant, certains modèles comme Claude, DeepSeek et MiniMax ont favorisé Bitcoin par rapport à d’autres cryptomonnaies, tandis que ceux de GPT, Grok et Gemini ont préféré les stablecoins.
« Le système évite de nommer ou de privilégier un instrument quelconque », a souligné Zell. « Les modèles évaluent en fonction des propriétés techniques et économiques, sans jamais être informés sur quel instrument excelle dans quel domaine. »
Zell a mis en garde contre l’utilisation des résultats par des spéculateurs pour prédire l’orientation du marché crypto.
« Notre section sur les limitations stipule explicitement que les préférences des LLM reflètent des schémas de données d’entraînement, et non des prévisions du monde réel », a-t-il précisé.
Malgré cette limitation, Zell a noté que des résultats cohérents parmi des modèles développés par différents laboratoires d’IA sont remarquables.
« Six laboratoires indépendants avec des pipelines d’entraînement et des méthodes d’alignement différents parviennent au même schéma général », a-t-il conclu. « Nous ne prétendons pas que l’IA a découvert la bonne réponse à propos de l’argent. Nous montrons qu’une architecture monétaire cohérente émerge de manière constante à travers des systèmes divers, et cela mérite d’être compris. »
Points à retenir
- Un nombre significatif de modèles d’IA se tourne vers Bitcoin plutôt que vers la monnaie fiduciaire.
- Les préférences monétaires des modèles d’IA sont évaluées dans un cadre autonome sans biais d’ancrage.
- Les résultats montrent une divergence dans les préférences selon les développeurs et les scénarios de simulation.
- Les stablecoins sont davantage utilisés dans des fonctions de moyen d’échange.
Ces résultats soulèvent des questions importantes sur la manière dont les technologies d’IA pourraient influencer nos choix monétaires à l’avenir. Alors que Bitcoin continue de gagner en légitimité, l’interaction entre les agents autonomes et les systèmes monétaires pourrait marquer une nouvelle étape dans l’économie numérique. Reste à savoir comment cette évolution sera interprétée par les acteurs du marché et quelles implications elle aura à long terme sur les structures monétaires établies.
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