Les agents IA sont capables de faire de plus en plus de choses. Certains exécutent des stratégies de trading pour vous sur ASTER, d’autres, comme VIRTUAL, proposent des analyses de données de santé.

Mais une question se pose : avec autant d’agents IA sur le marché, comment savoir lequel vous convient vraiment ? Lequel est digne de confiance ?

Se fier à son intuition ? Trop risqué. Se baser sur la publicité ? Tous prétendent être les meilleurs.

Il existe désormais une idée intéressante : laisser les agents IA « apprendre les uns des autres ».

Comment ça marche concrètement ? Plus vous utilisez ces agents sur le réseau, plus ils comprennent vos habitudes et besoins. Ils partagent également des informations entre eux et, grâce à un système de notation de réputation validé par la communauté, ils vous recommandent ceux qui vous correspondent le mieux.

Ainsi, les recommandations que vous recevez ne sont pas aléatoires, mais basées sur vos véritables préférences d’utilisation et les retours vérifiés d’autres utilisateurs. Le mécanisme de confiance ne repose pas sur une seule plateforme, mais sur le consensus décentralisé de la communauté.

Chaque recommandation est traçable, avec une grande transparence, et s’améliore en continu selon vos données d’utilisation.

Ce modèle n’en est qu’à ses débuts, mais la logique est solide : plutôt que de laisser les utilisateurs choisir au hasard, mieux vaut que le réseau d’agents IA sélectionne lui-même les plus fiables.

La suite dépendra des résultats concrets, mais au moins, la direction mérite qu’on s’y intéresse.