Le PDG de Nansen explique pourquoi l'IA ne peut pas remplacer la conviction humaine dans le trading de crypto-monnaies

Source : CryptoNewsNet Titre original : Le PDG de Nansen explique pourquoi l’IA ne peut pas remplacer la conviction humaine dans le trading crypto Lien original : L’intelligence artificielle a bouleversé plusieurs industries, et partout où elle va, la même question revient : va-t-elle remplacer les humains ? Dans la crypto, son impact est déjà visible, des bots de trading pilotés par IA aux systèmes de trading agentiques.

Cependant, Alex Svanevik, PDG et co-fondateur de Nansen, soutient que l’IA n’est pas un substitut au jugement humain, mais plutôt une augmentation. Dans une interview exclusive, Svanevik explore en profondeur cette évolution et esquisse ce qui attend l’analyse alimentée par l’IA.

Le débat sur l’IA dans la crypto : le PDG de Nansen prône l’augmentation, pas le remplacement

Le 21 janvier, Nansen a annoncé le lancement de sa fonctionnalité de trading on-chain alimentée par l’IA. Cela marque un changement majeur, passant d’une plateforme d’analyse pure à un produit unifié d’insights et d’exécution.

Basée sur son ensemble de données propriétaire comprenant plus de 500 millions de portefeuilles étiquetés, cette nouvelle version permet aux utilisateurs de gérer leurs portefeuilles, d’interpréter des signaux en direct sur la blockchain, et d’exécuter des trades.

“Entraînée et évaluée sur l’ensemble de données propriétaire de Nansen, l’IA de Nansen dépasse systématiquement les principaux produits d’IA sur des benchmarks conçus pour l’analyse on-chain et les cas d’utilisation de trading. Cela garantit que les insights qu’elle fournit sont non seulement plus précis, mais aussi directement exploitables pour les traders/investisseurs, transformant l’intelligence agentique en un avantage pratique de trading.”

De plus, le lancement débloque ce que Nansen appelle le “vibe trading”. Il le décrit comme une manière plus intuitive de passer de l’insight à l’exécution on-chain sans changer d’outil.

Alors que l’IA prend en charge davantage de travaux analytiques, le rôle des analystes humains est remis en question. Svanevik a déclaré que l’IA excelle dans le traitement à grande échelle, lui permettant d’analyser des centaines de millions de portefeuilles, de suivre les flux cross-chain, et d’identifier des motifs difficiles à détecter pour les humains.

Cependant, il a souligné que la prise de décision reste entre les mains des utilisateurs, qui guident finalement le processus en posant les bonnes questions et en approuvant les actions.

“La frontière n’est pas fixe. Elle évolue à mesure que l’IA devient meilleure en raisonnement et que les données on-chain deviennent plus riches. Mais l’objectif n’est pas de remplacer le jugement. C’est de libérer les humains du travail ingrat pour qu’ils puissent se concentrer sur des décisions de plus haut niveau.”

Qu’est-ce qui rend l’analyse crédible dans un marché crypto d’abord axé sur l’IA ?

La recherche suggère qu’une dépendance accrue aux outils d’intelligence artificielle peut être liée à une diminution des compétences de pensée critique. Sur les marchés de la cryptomonnaie, où les traders doivent naviguer dans une volatilité extrême et des actifs à haut risque, les enjeux sont encore plus élevés.

Cependant, Svanevik offre une vision différente. Il soutient que “une bonne IA” fait émerger plus de signaux, incitant les utilisateurs à réfléchir de manière plus critique à l’exécution plutôt que moins.

“Le vrai risque systémique, c’est lorsque tout le monde suit le même manuel de jeu. Ce n’est pas spécifique à l’IA — cela arrive aussi avec les analystes humains. La réponse, c’est la diversité : modèles divers, stratégies diverses, interprétations de données diverses. C’est pourquoi nous construisons des outils qui renforcent la prise de décision individuelle, pas un oracle unique que tout le monde suit.”

Le dirigeant a également souligné qu’il ne faut pas faire aveuglément confiance ni à l’IA ni aux analystes humains. Selon lui, ce qui compte, c’est si l’analyse tient bon dans le temps.

En ce qui concerne la crédibilité dans un marché d’abord axé sur l’IA, le PDG a expliqué que :

“La crédibilité à l’ère de l’IA vient de la mesure et de la répétition, pas d’un nom ou d’un nombre d’abonnés sur Twitter. L’IA a l’avantage qu’elle peut être testée sans relâche, à grande échelle, et en confrontation avec la réalité, d’une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas faire.”

Il a partagé que le test le plus simple est pratique. Svanevik a suggéré que les utilisateurs devraient poser des questions qui comptent pour eux et juger si les réponses sont fondées, utiles et exploitables, en notant que les utilisateurs sont généralement de bons juges de la qualité.

“À long terme, la confiance s’éloignera des analystes individuels pour se concentrer sur des plateformes capables de prouver, en permanence, qu’elles détectent des signaux et réduisent le bruit. C’est le standard auquel nous nous conformons.”

Pourquoi l’IA peut analyser les données on-chain, mais ne peut pas remplacer la conviction humaine

Les analystes humains alignent souvent leurs décisions de trading avec des métriques on-chain, des données de prix, et d’autres signaux par jugement et interprétation contextuelle. D’autre part, les systèmes d’IA s’appuient sur des motifs appris à partir de données passées.

Interrogé sur la possibilité que l’IA puisse éventuellement développer une forme de jugement similaire, Svanevik a révélé que c’est probable, mais pas dans un sens humain.

Il a précisé que l’IA développerait sa propre forme de raisonnement contextuel. Le dirigeant croit qu’elle pourrait être plus efficace pour intégrer des données en direct sur un ensemble de variables beaucoup plus large que ce qu’un humain pourrait suivre.

“Le chemin passe par de meilleures données d’entraînement, des fenêtres de contexte plus longues, et des boucles de rétroaction issues de l’exécution réelle. Nous voyons déjà cela avec notre agent. Il ne se contente pas de faire du pattern-matching — il raisonne sur des données comportementales en temps réel. C’est un jugement en phase initiale. Il deviendra plus précis à mesure que les modèles évolueront et que nous apprendrons de millions d’interactions on-chain.”

Cependant, il a aussi identifié un aspect de l’analyse on-chain que, selon lui, l’IA ne remplacera jamais complètement : la responsabilité des décisions en situation d’incertitude.

Svanevik a souligné que, bien que l’IA puisse faire émerger des motifs, des probabilités, et des scénarios potentiels, et évaluer ce qui s’est passé ou ce qui pourrait arriver en se basant sur des données, elle ne peut pas déterminer la tolérance au risque d’un individu, ses jugements de valeur, ou assumer la responsabilité des décisions lorsque les résultats sont négatifs.

“L’analyse on-chain alimente en fin de compte des actions dans le monde réel : déployer du capital, soutenir des équipes, faire des appels publics. Quelqu’un doit en assumer la responsabilité. C’est un rôle humain.”

Il a insisté sur le fait que, peu importe la sophistication des modèles d’IA, la crédibilité continuera de reposer sur les humains en matière de jugement, de responsabilité et de conviction. L’IA peut informer les décisions, a-t-il dit, mais ce sont les humains qui les prennent en dernier ressort et en assument les conséquences.

“Décider ce qui compte. L’IA peut vous dire ce qui se passe sur la chaîne, mais elle ne peut pas vous dire ce dont vous devriez vous soucier. C’est une question de goût. C’est une conviction. C’est humain.”

En fin de compte, Svanevik voit l’IA comme un puissant facilitateur plutôt qu’un décideur. Alors que l’analyse pilotée par l’IA peut faire émerger des motifs, probabilités, et insights à une échelle sans précédent, le jugement humain reste central pour la gestion du risque, la responsabilité, et la conviction. À mesure que l’analyse alimentée par l’IA devient plus courante, la confiance reposera de plus en plus sur des plateformes capables de prouver en permanence la qualité de leurs insights. En même temps, les humains restent responsables de décider ce qui importe et de soutenir les résultats.