Les agents IA ne se contentent pas de passer des commandes : la prochaine opportunité d'entrepreneuriat réside dans la mise en relation et la confiance

Décomposer comment les agents IA peuvent étendre la mise en relation à la Uber à des transactions complexes, et souligner que les réseaux bilatéraux et les mécanismes de transaction fiables sont la véritable barrière à l'entrée.

Rédaction : Guy Wuollet

Compilation : AididiaoJP, Foresight News

Uber a simplifié la demande en une seule chose : appeler une voiture de A à B. Le réseau est responsable de trouver des conducteurs prêts à accepter la course à un prix raisonnable. Plus il y a de conducteurs, plus il est facile pour les passagers d'obtenir une voiture ; plus il y a de passagers, plus les conducteurs sont prêts à rejoindre.

L'auteur estime que les agents IA peuvent étendre ce réseau de mise en relation à davantage de produits et services. Les agents peuvent clarifier des préférences complexes pour les gens, puis chercher des fournisseurs prêts à accepter des commandes. Certaines transactions existent aujourd'hui, mais les prix sont trop élevés ou les processus trop compliqués pour que les gens ordinaires puissent y participer ; d'autres transactions sont si compliquées que personne ne veut les organiser ; et il y a aussi des demandes que les gens n'ont pas encore pensé à soumettre. Pour les entrepreneurs, ce sont toutes des opportunités.

Un réseau à la Uber, peut-il être utilisé pour organiser un repas ?

Les dîners entre amis sont un problème familier. Chacun a des horaires, des budgets et des goûts différents. Aujourd'hui, souvent, une personne est responsable de recueillir les préférences dans le groupe et de rechercher des restaurants ; si les options ne conviennent pas, elle doit revenir vers le groupe pour communiquer. Du côté des restaurants, il y a des tables disponibles le mardi soir, mais il est difficile de toucher un groupe dont le plan n'est pas encore établi.

Les agents peuvent prendre en charge cette tâche. Votre agent peut coordonner avec vos amis ou avec les agents de vos amis pour finalement former une demande : six personnes, en centre-ville, pas plus de 60 dollars par personne, disponibles entre 17h30 et 20h00, mangeant tout sauf des sushis. L'agent du restaurant propose des prix en fonction des tables disponibles. Un restaurant dit que le prix est meilleur pour une réservation à 17h30 ; un autre propose un menu familial pour ce groupe. Votre agent compare les offres avec les préférences de chacun et passe la commande dans la fourchette acceptée par tous.

Un restaurant ayant une table libre à six heures peut directement faire une offre au groupe prêt à manger plus tôt, et ce avant qu'ils ne choisissent le restaurant. Le groupe a des préférences et un budget ; le restaurant a une capacité et un prix acceptable. Ce qui manque, c'est un réseau permettant aux agents des deux parties de se trouver et de parvenir à un accord sur un achat.

Uber a prouvé qu'un réseau peut rassembler acheteurs et vendeurs autour d'une demande relativement simple. Les agents peuvent étendre ce modèle à des achats plus complexes, comme un dîner pour un groupe. La plupart des réseaux sont construits pour les humains, mais il est maintenant nécessaire de les construire pour les machines. Les entrepreneurs peuvent créer un tel marché : les agents apportent des demandes, et les fournisseurs rivalisent pour exécuter.

Entre agents, un marché « pour machines » est nécessaire

Le domaine de la cryptographie a déjà des modèles pour organiser ce type de demandes : les intents, ou commandes d'intention. Les utilisateurs n'énoncent que le résultat souhaité, et les fournisseurs rivalisent pour la livraison. Prenons l'exemple de UniswapX, où l'utilisateur signe une commande, précisant quel jeton il souhaite échanger et quelles conditions il peut accepter ; les fournisseurs rivalisent pour la mise en relation, cherchant la liquidité à partir de différentes sources.

Les agents peuvent étendre le modèle d'intention au commerce quotidien. Les grands modèles de langage peuvent transformer une conversation en une demande exécutable par les fournisseurs, et les agents peuvent ensuite rechercher des offres et négocier les détails. Ainsi, organiser un achat modeste, comme un dîner pour six personnes, pourrait coûter si peu qu'il vaut la peine de le faire.

L'utilité d'Uber repose sur les effets de réseau. Des achats plus complexes peuvent également générer des effets de réseau similaires. Plus il y a de restaurants qui rejoignent le réseau, plus il y a d'opportunités de correspondance pour les clients, surtout lorsque le groupe a des exigences spécifiques. Plus il y a de groupes, plus il y a d'opportunités pour les restaurants de remplir leurs tables vides, ce qui rend également plus intéressant d'intégrer un système de réservation et de fournir des offres plus adaptées. Plus il y a de participants dans une ville, plus le réseau peut traiter une variété de demandes.

Les entrepreneurs peuvent commencer par la restauration dans une ville, puis s'étendre. Le produit initial doit permettre aux utilisateurs d'économiser suffisamment de temps ou d'argent pour qu'ils soient prêts à inviter des amis à l'utiliser ; les restaurants doivent également voir des réservations qu'ils n'auraient pas pu obtenir autrement. Ce n'est que lorsque les deux parties obtiennent des résultats qu'elles reviendront et inviteront d'autres.

D'abord, faire en sorte que les deux parties en profitent

L'auteur estime que les agents destinés aux consommateurs peuvent être utilisés gratuitement, en facturant selon un modèle de commission sur le flux de commandes. Les utilisateurs expliquent ce qu'ils veulent et combien ils sont prêts à payer, et les fournisseurs rivalisent pour accepter les commandes. Si un agent accepte d'organiser un dîner pour 300 dollars et trouve un restaurant qui peut le faire pour 270 dollars, le réseau peut conserver la différence ; il peut également facturer des frais de mise en relation au restaurant. Ces revenus de transaction peuvent être utilisés pour couvrir les coûts de raisonnement des utilisateurs.

Mais les utilisateurs doivent savoir comment les agents sont rémunérés et comment ils font des choix entre les offres. Leur volonté de confier un achat à un agent dépend de la confiance qu'ils accordent à ces choix.

Les logiciels peuvent être copiés, mais les réseaux et la confiance sont difficiles à reproduire

L'IA rend les logiciels de plus en plus faciles à copier, tandis que les personnes et les entreprises prêtes à échanger via un réseau deviennent une source d'avantage plus importante. Certaines des meilleures entreprises de l'ère Internet, comme Facebook, eBay et Uber, fonctionnent mieux avec plus d'utilisateurs.

Les réseaux commerciaux d'agents peuvent également former cet avantage. Les concurrents peuvent créer des logiciels similaires, mais ils doivent toujours rassembler acheteurs et vendeurs et garantir que les transactions sont réalisées de manière fiable. Revenons à l'exemple des restaurants : cela signifie qu'il doit y avoir suffisamment de restaurants locaux prêts à faire des offres, ainsi que suffisamment de groupes prêts à passer des commandes.

Rendre les transactions fiables fait partie intégrante de la construction d'un réseau. Les restaurants doivent savoir que les agents ont le droit d'utiliser l'argent de ce groupe ; les clients doivent savoir qu'en acceptant une offre, ils peuvent verrouiller une table au prix convenu. Le réseau doit pouvoir vérifier les droits des agents, enregistrer les conditions de réservation et organiser les paiements. Les deux parties doivent également savoir ce qui se passe si le groupe annule ou si le restaurant ne respecte pas ses engagements.

Les entrepreneurs peuvent construire le marché tout en développant ces services. Lorsque les acheteurs et les vendeurs échangent, le réseau peut accumuler des enregistrements de qui respecte ses engagements et qui exécute, et établir un processus de résolution des litiges. Un réseau capable d'aider les participants à trouver de bonnes offres et à réaliser des achats de manière fiable incitera les gens à revenir pour la prochaine transaction.

Pas seulement la restauration : voyages, achats, puissance de calcul et arbitrage

La restauration n'est qu'un exemple simplifié. Les agents peuvent également aider à construire de nombreux réseaux.

Dans le domaine des voyages, un agent personnel peut coordonner les horaires et les budgets d'un groupe, puis négocier un plan qui convient à tous avec des fournisseurs tels que des hôtels. Plus les dates ou les destinations sont flexibles, plus il est possible d'obtenir des offres que la recherche fixe ne peut pas trouver.

Dans le domaine des achats d'entreprise, un agent d'entreprise peut être en ligne toute la journée pour négocier des engagements futurs de fourniture et de prix avec les fournisseurs. Il ne compare pas seulement les prix, mais aussi les plans de livraison et les conditions de paiement, aidant l'acheteur à verrouiller les coûts tout en offrant au vendeur une demande plus prévisible.

Dans le domaine des marchés de puissance de calcul, les agents peuvent faire correspondre les charges de travail et la capacité disponible en fonction des exigences matérielles, de l'emplacement et du temps. Les entreprises peuvent également acheter de la puissance de calcul future pour couvrir les coûts de puissance de calcul.

En matière d'arbitrage, les parties conviennent d'utiliser une plateforme d'arbitrage partagée pour résoudre les litiges, plus rapidement que le système juridique actuel. Plus il y a d'acheteurs et de fournisseurs utilisant le même ensemble de règles, plus cette plateforme devient attrayante pour le prochain participant.

Dans le domaine des réseaux d'équipements physiques, les agents peuvent acheter des services à partir de réseaux de drones ou des données à partir d'appareils connectés. Plus il y a de fournisseurs, plus la portée du réseau s'élargit, ou plus il existe d'autres services nécessaires pour d'autres participants.

Dans le domaine de la recherche en santé collaborative, les gens rassemblent des données de santé pour participer à des recherches en crowdsourcing. Plus il y a de contributeurs, plus il est possible de soutenir des recherches à plus grande échelle, répondant à des questions que de petits groupes ne peuvent pas résoudre.

Les réseaux centrés sur l'humain ont également des opportunités. L'intelligence devient de moins en moins chère, mais les gens ont toujours besoin d'établir des identités, de certifier les qualifications des autres et de construire des relations de confiance. Plus de travail se fait en dehors des institutions traditionnelles, et des organisations comme les réseaux de certificats et les clubs de membres peuvent devenir plus précieuses.