La position des Stablecoins dans la finance traditionnelle suivra un chemin similaire à celui de la musique numérique, passant du « partage de fichiers interdit » aux services de streaming numérique comme Spotify.
L’incubateur Y Combinator de la Silicon Valley considère les pièces stables, le métaverse et la technologie de l’intelligence artificielle (IA) comme certains des secteurs les plus prometteurs pour l’innovation.
Dans son rapport annuel « Requests for Startups » publié le 15 février, Y Combinator a déclaré que les pièces stables avaient un immense potentiel en tant qu’option de paiement transfrontalier rentable, tout en voyant également des promesses dans la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR). technologie appliquée au-delà du jeu. Pendant ce temps, l’IA pourrait personnaliser les logiciels d’entreprise et fluidifier les « processus de back-office ».
Dans une section sur les pièces stables, Brad Flora, partenaire du groupe Y Combinator, a déclaré que les pièces stables semblent « être une grande partie de l’avenir de l’argent », comparant l’industrie à celle de la musique numérique au début des années 2000.
« Tout cela ressemble un peu à la transition de la musique numérique, du domaine du partage de fichiers interdit au début des années 2000 à celui de la norme à mesure que des acteurs comme Apple sont entrés sur le marché. »
« Il est important de noter que ces acteurs majeurs ont finalement tous été surpassés par Spotify, une startup fondée au cours de cette même période de transition », a expliqué Flora.
« Ce service public est si simple qu’il semble inévitable que la finance traditionnelle emboîte le pas. »
La taille du marché des pièces stables est actuellement d’environ 136 milliards de dollars, mais « l’opportunité semble beaucoup plus immense », a ajouté Flora, notant que seulement sept millions de personnes ont effectué des transactions avec des pièces stables malgré plus de 500 millions de personnes vivant dans des pays où le taux d’inflation est supérieur à 30 % .
Y Combinator a jusqu’à présent financé 81 startups de crypto-monnaie et Web3, dont Coinbase, OpenSea, TRM Labs et Quantstamp, selon la société.
Pendant ce temps, Diana Hu, une autre partenaire du groupe de la société, affirme que les progrès en matière de RA et de réalité virtuelle continuent de se dérouler, ajoutant que la société espère voir des startups créer des logiciels sur ces appareils qui vont au-delà du jeu .
« Il reste encore tellement de défis à relever en matière de découverte des meilleurs cas d’utilisation, des meilleures pratiques UX/UI, et bien plus encore. Nous sommes ravis de travailler avec des fondateurs qui sont à la frontière de cette technologie », a déclaré Hu.
Les récentes versions d’Apple Vision Pro et Meta Quest 3 montrent que les progrès vont dans la bonne direction, a-t-elle ajouté :
« L’expérience utilisateur s’améliore, la puissance de rendu augmente et le suivi manuel/oculaire s’est considérablement amélioré, mais il reste encore du travail à faire. »
Elle a cependant reconnu que les défis liés à l’expérience utilisateur (UX) et à l’interface utilisateur (UI) restent un obstacle à l’adoption généralisée.
Parallèlement, les logiciels d’entreprise basés sur l’IA, les grands modèles de langage (LLM) et « l’IA explicable » figuraient également dans la liste de priorités demandée par Y Combinator pour les startups.
Au lieu d’avoir un logiciel d’entreprise unique, l’un des directeurs généraux de Y Combinator, Harj Taggar, affirme que l’IA pourrait aider les entreprises à créer leurs propres systèmes personnalisés de gestion de la relation client, de ressources humaines et de planification.
« Un produit basé sur ce principe serait très perturbateur pour les grands opérateurs historiques, car ils ne peuvent plus gagner en vous copiant simplement et en ajoutant une autre fonctionnalité à leur logiciel volumineux. »
De plus, les LLM pourraient aider de nombreux « processus de back-office » qui ont toujours été exécutés manuellement par « d’énormes équipes de personnes ». Parmi ces tâches figurent l’évaluation des demandes, le dépôt de documents, la surveillance des transactions et la réalisation de contrôles de conformité.
L’IA explicable, quant à elle, vise à expliquer les décisions créées à partir d’algorithmes de modèles d’apprentissage automatique. Cela pourrait fournir un contexte sur le sort de votre cote de crédit ou même un diagnostic médical.
Cependant, avoir confiance dans le modèle d’IA sans préjugés s’avérera une tâche difficile pour les innovateurs, ont déclaré Hu et Nicolas Dessaigne, un autre associé du groupe au sein de l’entreprise.