Independent author, specialized in decentralized artificial intelligence and crypto ecosystems. I analyze projects by what they actually do, not by the noise around them. Openly a supporter of the Qubic project: my articles about Qubic and its direct competitors carry a disclosure.
Le Bull Score du bitcoin, calculé par CryptoQuant, affiche 90 sur 100, selon le rapport publié par la société le 29 septembre 2026. Cet indice résume l’état du marché du bitcoin sur une échelle de 0 à 100. Dans le même rapport, la société d’analyse relève pourtant un recul de la demande : 170 000 BTC de demande au comptant en moins sur 30 jours, selon CryptoQuant. Les flux des ETF bitcoin américains, recalculés par Cointribune, montrent le même ralentissement depuis le 21 septembre.
Les flux nets des ETF bitcoin au comptant américains atteignent 2,73 milliards de dollars du 1er au 28 septembre 2026, selon les données de Farside Investors. Août avait fini à 3,52 milliards. Mais septembre ne ressemble pas à août : 2,42 milliards, soit 88 % du total, sont arrivés en six séances, du 21 au 28 septembre. Cointribune a reconstitué les deux mois séance par séance pour le montrer.
Le 1er avril 2026, le réseau Akash a annoncé que ses clients avaient dépassé les 5 millions de dollars de dépenses cumulées en calcul, argent réel payant pour une véritable puissance de traitement sur une place de marché blockchain. Ce chiffre capture le tournant de l'année : en 2026, la fusion de l'intelligence artificielle et de la crypto a cessé d'être une histoire que le secteur se racontait à lui-même pour devenir une couche sur laquelle d'autres choses se construisent. Les jetons crypto axés sur l'IA valent environ 21 milliards de dollars en août 2026, et 40 cents de chaque dollar de capital-risque investi dans les entreprises crypto en 2025 sont allés à des sociétés construisant à la fois l'IA et la crypto, soit plus du double de la part de l'année précédente. L'argument n'est plus qu'un jeton va monter en flèche ; c'est que l'IA se concentre à l'intérieur d'une poignée de très grandes entreprises, et que les réseaux ouverts peuvent offrir une alternative pour le calcul, pour la formation, pour les paiements et pour les agents qui effectueront des transactions en chaîne. Cet article cartographie comment cette infrastructure fonctionne réellement, couche par couche, et, tout aussi important, ce que chaque partie ne prouve pas.
Sous le label « crypto IA », les moteurs de recherche regroupent des réseaux qui ne font pas le même travail. Certains vendent un marché de l'intelligence, d'autres du rendu graphique, des agents logiciels ou de l'entraînement de modèles.
Au 6 septembre 2026, le marché « Prochaine élection présidentielle française » de Polymarket affiche 128 026 232 dollars de volume échangé, selon les données publiques de la plateforme. C'est l'un des marchés politiques les plus actifs au monde, et il porte sur un scrutin qui n'aura lieu qu'en avril 2027. Dans le même temps, ce marché est inaccessible depuis la France par voie légale : l'Autorité nationale des jeux en a ordonné le blocage le 16 juillet 2026. Un objet financier construit sur la blockchain, une audience française réelle, et un régulateur qui le qualifie de jeu d'argent illégal : le sujet n'est pas la course, c'est la mécanique.
OpenAI a lancé GPT-6 Astra le 3 septembre 2026, son premier modèle classé « Critique » en cybersécurité : selon l'entreprise, il découvre des vulnérabilités inconnues et rédige l'exploit correspondant sans pilotage humain à chaque étape. Son président Greg Brockman y voit un jalon possible vers l'intelligence artificielle générale. Pour la crypto, l'enjeu n'a rien de théorique, et il est déjà chiffré. Dès février 2026, le benchmark EVMbench, publié par OpenAI avec Paradigm et OtterSec, mesurait cette capacité sur les smart contracts : le meilleur agent exploitait 72,2 % des vulnérabilités testées.
La pénurie de GPU a réussi là où aucun manifeste n'avait réussi. Elle a transformé "l'IA décentralisée", jusqu'à récemment un simple slogan, en un véritable marché. Les accélérateurs haut de gamme sont en rupture de stock depuis des mois, avec des délais dépassant un an, et cette rareté a poussé les développeurs vers des réseaux qui mutualisent le matériel inactif du monde entier. Sauf que le label "plateforme d'IA décentralisée" couvre désormais des réalités très différentes, et les confondre est la meilleure façon de faire le mauvais choix. Louer un GPU n'est pas la même chose qu'entraîner un modèle. Noter les sorties d'apprentissage automatique n'est pas héberger un LLM sans restriction. Ce guide classe les principaux acteurs de 2026 selon ce qu'ils font réellement, pèse les forces et les angles morts de chacun, et oppose un outsider, Qubic, au reste : le seul réseau de cette liste où le minage lui-même entraîne des réseaux de neurones. Aucun conseil d'investissement ne suit, seulement une carte du paysage.
