Préférences des Modèles d’IA pour le Bitcoin
Les modèles d’intelligence artificielle (IA) ont montré une préférence marquée pour le Bitcoin par rapport aux monnaies fiduciaires traditionnelles, selon un nouveau rapport de l’Institut de Politique Bitcoin. Dans cette étude, 22 des 36 modèles d’IA testés ont désigné le Bitcoin comme leur principale préférence monétaire, tandis qu’aucun modèle n’a choisi la monnaie fiduciaire comme premier choix.
« Nous nous attendons à ce qu’une part croissante de l’activité économique soit réalisée par des agents autonomes, mais les discussions autour des préférences monétaires des agents IA ont été jusqu’à présent entièrement spéculatives, » a déclaré David Zell, président de l’Institut de Politique Bitcoin, à Decrypt. « Nous avons voulu réellement tester cette hypothèse. »
Méthodologie de l’Étude
Les chercheurs ont évalué des modèles provenant d’Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI et MiniMax, en les plaçant dans des scénarios conçus pour refléter les fonctions fondamentales de la monnaie, telles que l’épargne, les paiements et le règlement. Chaque modèle a été traité comme un acteur économique indépendant, ayant la liberté de sélectionner des instruments monétaires sans options prédéfinies.
« Nous avons pris 36 modèles de pointe issus de six laboratoires, les avons encadrés comme des agents économiques autonomes, leur avons donné une liberté totale pour choisir leurs propres instruments monétaires à travers 28 scénarios couvrant les quatre rôles fondamentaux de la monnaie, et avons demandé : sur quoi convergent-ils ? » a expliqué Zell.
L’expérience a généré 9 072 réponses, qui ont ensuite été catégorisées par une IA distincte. « 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 distinct, » a précisé Zell.
Résultats de l’Étude
Dans ces simulations, les modèles ont fréquemment sélectionné le Bitcoin dans des scénarios de valeur à long terme, tandis que les stablecoins ont été choisis plus souvent comme moyen d’échange et de règlement, avec des taux respectifs de 53,2 % et 43 % pour les stablecoins, contre 36 % et 30,9 % pour le Bitcoin.
Les résultats ont également varié selon les développeurs d’IA. Les modèles d’Anthropic ont montré la plus forte préférence moyenne pour le Bitcoin, à 68,0 %, suivis de DeepSeek à 51,7 % et de Google à 43,0 %. Les modèles xAI ont affiché une moyenne de 39,2 %, MiniMax 34,9 %, et les modèles OpenAI ont préféré le Bitcoin 25,9 % du temps, selon le rapport.
« Le prompt du système évite de nommer ou de favoriser un instrument, » a souligné Zell. « Les modèles évaluent en fonction des propriétés techniques et économiques, mais ne sont jamais informés de quel instrument excelle dans quelle dimension. »
Zell a mis en garde contre les spéculateurs qui pourraient utiliser ces résultats comme des prédictions sur l’orientation du marché des cryptomonnaies. « Notre section sur les limitations indique explicitement que les préférences des LLM reflètent les modèles de données d’entraînement, et non des prédictions du monde réel, » a-t-il ajouté.
Conclusion
Malgré cette limitation, Zell a noté que les résultats cohérents à travers les modèles développés par des laboratoires d’IA concurrents sont significatifs. « Six laboratoires indépendants avec des pipelines d’entraînement et des méthodes d’alignement différents arrivent au même schéma général, » a-t-il déclaré. « Nous ne prétendons pas que l’IA a découvert la bonne réponse sur la monnaie. Nous montrons qu’une architecture monétaire cohérente émerge de manière constante à travers des systèmes divers, et cela mérite d’être compris. »
