Haute lance son programme de recherche avec sa première publication académique

L'intelligence artificielle transforme rapidement la manière dont l'information est analysée, dont les décisions sont prises et, de plus en plus, dont l'activité économique est menée. Alors que les agents d'IA autonomes commencent à acquérir leurs propres identités, portefeuilles et réputations sur les infrastructures publiques, la mesure objective devient aussi importante que le progrès technologique lui-même.

Chez Haute, nous pensons que l'innovation significative doit reposer sur des preuves rigoureuses. Notre programme de recherche a été mis en place pour soutenir des travaux universitaires indépendants qui font progresser notre compréhension des technologies émergentes et, le cas échéant, fournissent les bases scientifiques des futurs produits et solutions d'investissement.

Le premier article de recherche a désormais été publié dans Scientific Data (Nature Portfolio).

Menée par le Dr Yulin Liu du Quantum Economics AI Lab, l'étude livre le premier registre public structuré d'agents d'IA enregistrés sur blockchain sous la norme d'identité émergente ERC-8004. Elle documente les 10 000 premiers agents enregistrés sur le réseau principal Ethereum, leurs identités on-chain, l'économie de leur création, leurs transferts de propriété, leurs services déclarés et leur réputation soumise par des pairs, le tout lié sous une clé commune unique.

Parmi ses conclusions :

• L'ensemble de la cohorte de 10 000 agents a été enregistré en un seul jour, dans un intervalle de 7,7 heures et à travers seulement 3 028 transactions, ce qui indique un modèle de déploiement groupé à grande échelle plutôt qu'une adoption organique et distribuée.

• Les données de capacité lisibles par machine restent rares. Seuls 2 144 agents possèdent un pointeur de métadonnées on-chain, et seulement 72 d'entre eux (3,4 %) mènent à un document valide décrivant les services et les points de terminaison, laissant la plupart des agents fonctionnellement opaques pour les contreparties.

• La propriété et la confiance sont toutes deux hautement concentrées. Les 10 000 agents correspondent à seulement 394 portefeuilles propriétaires (les dix premiers détenant 51,4 %), et un seul client automatisé a soumis 65,8 % de tous les retours de réputation — les premiers signaux de confiance reflètent davantage des bots de surveillance qu'une véritable évaluation par les pairs.

Ces conclusions fournissent une base de référence objective pour comprendre où en est l'économie des agents aujourd'hui, tout en soulignant l'ampleur des infrastructures d'identité, de capacité et de confiance qui restent à construire avant que les agents autonomes ne deviennent des participants économiques fiables.

Cette publication marque le début du programme de recherche de Haute. En soutenant la recherche universitaire indépendante, nous visons à transformer les technologies émergentes en connaissances mesurables et, en fin de compte, en produits et solutions fondés sur des preuves empiriques.

-> Article de recherche : https://www.nature.com/articles/s41597-026-08008-2
-> Jeu de données (disponible librement, CC0, Harvard Dataverse) : https://doi.org/10.7910/DVN/HJZW8Q

Nous remercions le Dr Yulin Liu (https://www.yulinliu.me/) et le Quantum Economics AI Lab (https://www.quantecon.ai) pour cette contribution importante au domaine.