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Le mois de décembre 2025 a été révélateur non seulement pour l'ensemble du secteur des cryptomonnaies, mais aussi pour l'industrie numérique mondiale. Après que la plateforme décentralisée Aster ait terminé son concours expérimental de trading à terme « Human vs AI : Battle for the Futures », dans le cadre de laquelle 70 traders humains et 30 modèles d'intelligence artificielle ont négocié dans des conditions de marché réelles, la question suivante s'est posée : les machines constituent-elles une menace pour les traders humains ?
Les résultats finaux se sont avérés surprenants pour une partie de la communauté. Le résultat cumulé de l'équipe humaine s'est établi à environ -32,21 % de retour sur investissement, tandis que les algorithmes d'intelligence artificielle ont terminé le tournoi avec une perte d'environ -4,48 % seulement. Bien que la victoire individuelle ait été remportée par une personne sous le pseudonyme de ProMint, qui a gagné environ 13 650 dollars, les statistiques globales ont montré une plus grande stabilité des stratégies des machines.
Les résultats de certains modèles d'IA ont particulièrement attiré l'attention des experts. Claude Sonnet 4.5 Aggressive, qui a obtenu l'un des meilleurs résultats parmi les bots, a notamment suscité l'intérêt des spécialistes. Les analystes expliquent cela par la combinaison d'algorithmes de gestion des risques rigoureusement définis, d'une fréquence élevée de prise de décision et d'une absence totale d'influence du facteur émotionnel. Le mode agressif a permis au modèle de réagir rapidement à la volatilité à court terme, en fixant les profits ou en limitant les pertes sans tenter de « se rattraper ».
En outre, une partie des agents IA a été optimisée spécifiquement pour les instruments à terme : ils utilisaient des modèles statistiques de mouvement des prix, des stratégies algorithmiques de stop et des indicateurs techniques, tandis que les modèles moins adaptés ont obtenu des résultats moins bons et plus faibles. Cela a une fois de plus souligné que même parmi les machines, l'efficacité dépendait non seulement de l'architecture, mais aussi des paramètres.
Il convient de noter qu'une restriction importante du tournoi « Human vs AI : Battle for the Futures » était la règle selon laquelle l'intelligence artificielle n'avait pas accès aux réseaux externes ni à l'auto-apprentissage en temps réel. Toutes les décisions de l'intelligence artificielle ont été prises exclusivement sur la base de données de marché et d'indicateurs techniques. Ainsi, l'IA n'a pas bénéficié d'un avantage informationnel par rapport aux humains, ce qui rend son résultat relativement meilleur encore plus significatif en termes d'efficacité des stratégies algorithmiques.
Pour les traders humains, la psychologie est devenue un facteur clé. Certains participants ont agi en prenant des risques élevés, essayant de devancer rapidement les algorithmes, ce qui a conduit à une série de décisions impulsives et à l'accumulation de pertes. La peur des pertes et le désir de « rattraper » leur retard sont devenus des pièges typiques pour les humains.
Les experts soulignent que certains traders qui ont suivi une stratégie conservatrice et un contrôle discipliné des risques ont réussi à obtenir des résultats financiers positifs. Cela montre que le trading humain reste d'actualité, mais nécessite de repenser les approches dans un environnement où l'intelligence artificielle définit de plus en plus activement les normes d'efficacité du trading.
