À Miami, le hackathon EasyA organisé en marge de Consensus a rassemblé près de 1 000 développeurs venus tester des idées de produits sur un temps court, avec une obsession partagée, construire autour des agents IA. Dans la salle, des équipes issues d’écosystèmes comme Base et Solana ont travaillé au coude à coude avec des participants déclarant venir de grandes entreprises technologiques, dont Microsoft et Google, selon les organisateurs et plusieurs échanges sur place.
Le terme d’agent IA recouvre des logiciels capables d’enchaîner des tâches, de planifier des actions et de déclencher des opérations sans supervision permanente. Appliqué au Web3, le concept vise souvent à déléguer à un programme la gestion d’un portefeuille, l’exécution d’ordres, la recherche d’opportunités ou la coordination entre applications. Cette promesse a servi de fil conducteur à une majorité de projets, dans un contexte où les conférences crypto cherchent à attirer des profils plus variés que les seuls investisseurs.
Le format hackathon, compétitif et condensé, favorise les démonstrations rapides plutôt que les produits stabilisés. Les participants ont multiplié les prototypes, interfaces minimales, scripts d’automatisation et agents capables d’interagir avec des smart contracts. Pour les équipes, l’objectif n’était pas seulement de gagner un prix, mais de repartir avec une base de produit présentable à des partenaires, accélérateurs ou financeurs, dès la fin de l’événement.
EasyA réunit près de 1 000 développeurs autour des agents IA
Dans les allées du hackathon EasyA, le volume humain a frappé les observateurs. Les organisateurs évoquent près de 1 000 développeurs présents, un chiffre élevé pour un événement de construction produit à l’échelle d’un lieu unique. Les profils annoncés couvrent un spectre large, étudiants, indépendants, salariés en veille, créateurs déjà engagés dans des communautés crypto. Cette densité a mécaniquement accéléré la circulation des idées, mais aussi la concurrence sur des thèmes très proches, où quelques heures d’avance sur un prototype pouvaient faire la différence.
Le choix du thème des agents IA a servi de langage commun. Les équipes ont convergé vers des architectures similaires, un modèle d’IA pour interpréter une intention, un orchestrateur pour planifier, puis des connecteurs pour exécuter sur des services externes, dont des blockchains. Plusieurs projets ont cherché à transformer une commande en langage naturel en une suite d’actions, par exemple analyser un besoin, comparer des options, puis déclencher une transaction. D’autres se sont concentrés sur l’observabilité, journaliser ce que fait l’agent, tracer les décisions, limiter les erreurs.
La présence de participants indiquant venir de Microsoft et Google a été commentée sur place, car elle signale une perméabilité croissante entre la tech traditionnelle et les événements Web3. Pour ces profils, le hackathon sert souvent de laboratoire, tester des outils, rencontrer des cofondateurs, ou simplement mesurer l’état réel de l’écosystème. Dans un tel cadre, les discussions portent moins sur des slogans que sur des points concrets, coûts d’inférence, latence, sécurité des clés, et intégration API.
Le format compétitif pousse aussi à arbitrer entre ambition et faisabilité. Les équipes qui ont tenu le rythme ont souvent privilégié des démonstrations simples, un agent qui exécute une tâche unique de bout en bout, plutôt qu’une plateforme généraliste. Cette logique rejoint une observation fréquente des jurys de hackathons, un prototype qui marche vaut mieux qu’une vision trop large. Le résultat est une série de mini-startups, prêtes à itérer après l’événement, mais encore loin des exigences de production.
Base et Solana dominent les prototypes présentés à Miami
Les écosystèmes Base et Solana figuraient parmi les plus visibles pendant le hackathon, avec des équipes qui revendiquaient leur proximité technique ou communautaire. Ces réseaux offrent des environnements de développement documentés, des outils de test, et une base d’utilisateurs qui peut servir de terrain d’expérimentation. Dans un hackathon, cet avantage compte, car la rapidité d’intégration et la disponibilité de bibliothèques prêtes à l’emploi réduisent le temps passé sur des tâches d’infrastructure.
Sur le plan produit, beaucoup de projets se sont ressemblés dans leur finalité, un agent qui observe un signal, propose une décision, puis exécute une action sur chaîne. La différence se jouait sur l’ergonomie, la confiance et la gestion du risque. Les équipes travaillant sur Solana ont souvent mis en avant la vitesse d’exécution et l’expérience utilisateur, tandis que celles orientées Base ont davantage insisté sur la compatibilité avec l’écosystème EVM et la facilité de déploiement de smart contracts. Ce sont des arguments classiques, mais ils se traduisent concrètement dans les choix de stack et de démonstration.
La question de la sécurité a traversé de nombreux échanges. Faire exécuter des transactions par un agent pose une difficulté immédiate, qui contrôle la clé, comment limiter les permissions, comment éviter qu’un modèle ne prenne une mauvaise décision. Plusieurs équipes ont présenté des mécanismes de garde-fous, plafonds de dépenses, listes blanches de contrats, confirmations multiples, ou simulation préalable des transactions. Dans un hackathon, ces éléments sont parfois superficiels, mais leur présence montre que le sujet n’est plus marginal.
Autre point remarqué, l’intégration avec des services externes. Beaucoup de démos dépendaient d’oracles, d’indexeurs, ou de données de marché hors chaîne. Cette dépendance souligne un paradoxe, les agents IA sont présentés comme autonomes, mais leur efficacité dépend d’une chaîne d’outils centralisés, modèles hébergés, API payantes, services de données. Les équipes ont donc dû composer avec des limites pratiques, quotas, coûts, stabilité. En résultat, les projets les plus convaincants étaient souvent ceux qui réduisaient le nombre de dépendances à l’essentiel.
Les agents IA relancent l’idée de micro-startups créées en hackathon
Le recours aux agents IA change la nature des prototypes produits en hackathon. Là où un projet Web3 classique exigeait une interface, un smart contract, une logique serveur et des tests, une partie du travail est désormais externalisée vers un modèle capable de générer du code, de rédiger des règles, ou de proposer des scénarios. Cela accélère le passage de l’idée à la démo, ce qui alimente une dynamique de startup building plus intense sur un week-end, avec des équipes qui se forment et se séparent rapidement.
Cette accélération ne supprime pas les contraintes, elle les déplace. Les équipes doivent choisir un modèle, gérer le coût de l’inférence, et composer avec des réponses parfois imprévisibles. Dans un contexte de compétition, l’enjeu devient de cadrer l’agent, limiter ses actions, et rendre sa performance reproductible devant un jury. Plusieurs participants ont expliqué privilégier des agents spécialisés, capables d’une tâche précise, plutôt qu’un assistant généraliste trop difficile à contrôler. Ce choix est cohérent avec la logique produit, commencer petit, prouver une valeur, puis élargir.
Le phénomène des micro-startups est aussi porté par les attentes des financeurs. Un projet qui combine IA et crypto peut se présenter comme une interface nouvelle vers des services existants, par exemple automatiser la gestion d’un portefeuille ou l’accès à des applications décentralisées. Dans ce récit, l’agent devient une couche d’orchestration. Mais la concurrence est forte, car de nombreuses équipes proposent des variations proches. La différenciation passe alors par l’accès à une communauté, une distribution, ou une intégration exclusive avec un protocole.
À Miami, plusieurs projets ont mis en avant des cas d’usage concrets, exécuter une stratégie simple, surveiller un risque, ou automatiser une tâche administrative liée à la blockchain. Ce pragmatisme tranche avec certaines périodes où les hackathons produisaient surtout des concepts. Il n’élimine pas les zones grises, conformité, responsabilité en cas d’erreur, dépendance à des services d’IA centralisés. Mais il montre une maturation des attentes, un prototype doit fonctionner, pas seulement raconter une histoire.
Google et Microsoft attirent des profils hybrides vers le Web3
Le fait d’entendre des participants se présenter comme issus de Google ou Microsoft a nourri une lecture plus large de l’événement. Les hackathons crypto ne sont plus uniquement des rendez-vous de spécialistes, ils deviennent un point de contact pour des ingénieurs orientés IA, cloud, sécurité et data. Cette hybridation peut renforcer la qualité technique des prototypes, mais elle peut aussi accentuer une culture du test rapide, importée du monde logiciel, parfois éloignée des réalités de la finance et des risques propres aux actifs numériques.
Dans les échanges techniques, plusieurs sujets revenaient. D’abord, la gouvernance des actions de l’agent, qui décide, l’utilisateur, une règle codée, ou un modèle. Ensuite, l’auditabilité, comment comprendre pourquoi une transaction a été déclenchée. Enfin, la protection contre les attaques, injection de prompts, manipulation de données d’entrée, ou détournement via des contrats malveillants. Ces préoccupations font écho aux débats actuels sur la sécurité des systèmes agentiques, et prennent une dimension supplémentaire quand de l’argent réel est en jeu.
Le Web3 apporte une promesse, l’exécution vérifiable des actions sur une blockchain. Mais cette vérifiabilité ne couvre pas toute la chaîne de décision, car l’agent s’appuie souvent sur des données hors chaîne et des modèles non transparents. Plusieurs équipes ont tenté de répondre avec des journaux d’exécution, des résumés de décision, et des simulations avant envoi. Ce sont des solutions partielles, mais elles montrent une tentative de rapprocher la logique IA de l’exigence de traçabilité attendue dans les systèmes financiers.
Pour les profils issus de grandes entreprises, un hackathon comme EasyA peut servir de terrain neutre, sans feuille de route interne, pour tester une idée et mesurer l’appétit du marché. La question qui se pose après l’événement est celle du passage à l’échelle, transformer une démo en produit robuste, recruter, sécuriser, obtenir des partenariats. Beaucoup de projets n’iront pas plus loin, mais quelques-uns peuvent émerger, surtout si l’équipe a identifié un problème précis et un canal de distribution crédible.
Questions fréquentes
- Que désigne un agent IA dans un projet Web3 présenté en hackathon ?
- Dans ce contexte, un agent IA désigne un logiciel capable d’interpréter une intention, de planifier des étapes, puis de déclencher des actions, dont des transactions, via des connecteurs vers des smart contracts et des services de données. Les équipes l’utilisent surtout pour automatiser une tâche précise, comme surveiller un signal de marché, proposer une décision, puis exécuter une opération avec des garde-fous (plafonds, listes blanches, confirmations).
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