Entretien avec Bill, responsable de Bitget AI : À l'ère du trading basé sur l'IA, sommes-nous loin de pouvoir "gagner de l'argent en restant allongé" ?

Un « bébé homard » a bouleversé toute l'industrie technologique. L'émergence d'OpenClaw a suscité l'enthousiasme général. Sur un ordinateur personnel ordinaire, on peut autoriser l'IA à vous aider avec vos e-mails, à écrire du code et même à gérer un compte de trading. Les exemples en ligne le décrivent comme si vous pouviez cesser de travailler complètement. Cependant, la plupart des gens ont constaté que les choses n'étaient pas ainsi une fois l'installation effectuée.

Dans le domaine du trading de cryptomonnaies, ce contraste entre l'enthousiasme et la lucidité est particulièrement frappant. Au cours des deux dernières années, presque toutes les plateformes d'échange ont lancé leur propre « agent IA », mais la plupart sont restées au stade de l'assistance par chatbot, où vous posez une question et il vous donne une longue analyse, et c'est tout. L'apparition d'OpenClaw semble avoir ouvert la boîte de Pandore, révélant à tous la possibilité pour l'IA d'« agir » plutôt que de simplement « parler ».

Cependant, cela a engendré un nouveau défi. En tant que figure de proue à la tête d'une équipe explorant les frontières du trading IA, Bill, responsable de Bitget AI, possède une connaissance approfondie de ce domaine. PANews a mené une interview approfondie avec Bill sur ce sujet. Avant de rejoindre Bitget, Bill a occupé des postes de direction dans plusieurs grandes entreprises Internet et technologiques, où il a piloté la mise en œuvre à grande échelle d'algorithmes fondamentaux et de plateformes d'IA, et a publié des dizaines d'articles dans des conférences internationales de premier plan ainsi que des dizaines de brevets.

Désormais pleinement responsable de la planification stratégique en matière d'IA et de la recherche et du développement des technologies de trading intelligent chez Bitget, il s'engage à promouvoir l'intégration profonde de l'IA et des scénarios de trading d'actifs cryptographiques. Face à l'engouement actuel pour les agents, le jugement de cet expert de renom reste extrêmement serein : « La plupart des gens ordinaires n'ont pas l'habitude d'être des managers. » Leur confier soudainement 10 subordonnés dotés d'IA, et savoir comment les commander, répartir le travail et évaluer leurs performances, est un art en soi.

L'enthousiasme finira par s'estomper, mais la capacité a été reconnue. La véritable question est maintenant : Qui peut transformer cette capacité en un produit utilisable par le grand public ?

Dans son entretien avec Bill, PANews a tenté d'analyser le véritable parcours du trading basé sur l'IA, du concept à la mise en œuvre, du point de vue d'un concepteur de produits. Selon Bill, le lancement rapide par Bitget des produits Agent Hub et GetClaw AI ne relève pas du simple fait de « voir les autres le faire et de les imiter », mais plutôt d'un processus de débordement naturel des produits internes. « En résumé, tout est question de timing, de lieu et d'harmonie. »

Le terme « timing » fait référence à l’explosion de la notoriété d’OpenClaw sur le marché ; le terme « location » fait référence à l’importante accumulation que nous avons réalisée grâce à l’itération continue de l’assistant IA GetAgent que nous avons lancé l’année dernière ; et il y a eu suffisamment de précipitation et d’expérimentation en interne ; le terme « harmonie » fait référence à la validation de la valeur du produit au sein de l’équipe, ce qui nous a incités à nous ouvrir à l’extérieur.

Panorama des produits d'IA de Bitget : L'architecture à trois niveaux de GetAgent à GetClaw

Pour comprendre l'organisation de Bitget dans le trading basé sur l'IA, il faut d'abord clarifier la relation entre ses trois produits. D'un point de vue extérieur, les noms GetAgent, Agent Hub et GetClaw peuvent prêter à confusion, mais dans le récit de Bill, il s'agit en fait d'une évolution claire.

En juin 2025, Bitget a lancé GetAgent au sein de son application ; il s’agit d’un assistant de trading basé sur l’IA et prenant la forme d’un chatbot. Selon Bill, GetAgent a connu plusieurs itérations : des réponses initiales par chat à l’ajout progressif de la commande en un clic, à l’agrégation d’actualités, puis à l’expansion pour inclure le trading dans toutes les catégories telles que les actions américaines, l’or, l’argent et plus encore. « Chaque itération est pilotée par l'utilisateur et s'étend de plus en plus. » Cependant, quelle que soit son expansion, l'essence de GetAgent reste « axée sur le chat ». Il peut répondre aux questions, fournir des suggestions, mais ne peut pas aider les utilisateurs à effectuer de manière autonome des tâches de trading complexes.

Le tournant s'est produit après la sortie d'OpenClaw. Selon Bill, après la sortie d'OpenClaw, Bitget a rapidement développé sa propre version en interne. « Les retours après utilisation interne ont été très positifs, ce qui a naturellement fait naître une idée : pouvons-nous également proposer une mise à jour majeure de GetAgent ? » Dans cette optique, Bitget a intégré sa fonctionnalité MCP perfectionnée en interne et l'a ouverte au monde extérieur, en lançant officiellement Agent Hub le 13 février de cette année.

Agent Hub est conçu pour les « utilisateurs possédant des compétences pratiques relativement solides ».

Elle offre une interface de capacités à quatre niveaux, du plus superficiel au plus profond :

L'API est l'appel d'interface de niveau atomique, avec le seuil le plus élevé, nécessitant une programmation et une gestion des clés ;

MCP joue le rôle d'« interface générale », permettant aux applications d'IA externes de lire directement les données de Bitget et d'effectuer des opérations ;

L'interface de ligne de commande (CLI) est destinée aux développeurs et permet l'invocation directe de toutes les API via la ligne de commande du terminal ;

Les compétences sont au cœur de cette mise à niveau, servant de « modules métiers » pré-emballés. Grâce aux Skills, le code API initialement rigide est transformé en compétences que l'IA peut invoquer directement (telles que les demandes de taux d'honoraires, l'analyse des lignes K, la surveillance du marché et la passation de commandes), permettant à l'IA de passer de la « compréhension de l'intention » à « l'exécution des actions ».

Bill a fait une analogie très intuitive en utilisant une clé USB : « La clé USB elle-même possède les capacités de stockage permettant d'enregistrer, de lire et d'écrire, mais pour la faire fonctionner, vous avez besoin d'une interface USB pour la connecter à un appareil, ce qui est équivalent à un MCP. » Cependant, disposer d'une interface ne suffit pas ; il faut également de la mémoire et la coordination de différents protocoles pour mener à bien l'interaction complète. L'ensemble de ces combinaisons constitue une compétence.

Cependant, Agent Hub nécessite tout de même un temps d'apprentissage pour l'utilisateur moyen.

C’est pourquoi, le 14 mars, Bitget a lancé GetClaw, un assistant de trading basé sur l’IA et utilisant Telegram, prêt à l’emploi sans aucune installation. Les utilisateurs peuvent y accéder via un lien, se connecter à leurs comptes et commencer à l'utiliser, la plateforme prenant en charge le coût d'exécution des modèles complexes, ce qui rend l'expérience utilisateur parfaitement fluide. Bill l'a résumé en une phrase : « Il est recommandé aux utilisateurs moyens d'utiliser GetClaw, un outil prêt à l'emploi ; il est recommandé aux joueurs professionnels d'utiliser Agent Hub, de choisir les compétences appropriées, un peu comme jouer avec des briques Lego, pour construire leur propre château. »

Ces trois produits forment une relation progressive claire : GetAgent affine les capacités MCP sous-jacentes, qui sont ensuite déposées dans Agent Hub pour un accès externe, et ces capacités sont en outre intégrées à GetClaw, abaissant ainsi la barrière à l'entrée. Du chatbot à l'outil de développement en passant par un produit accessible en un clic, la gamme de produits d'IA de Bitget couvre tout le spectre des utilisateurs, des experts aux débutants.

« Surveiller le marché en une seule phrase » : Ce que le trading basé sur l'IA a véritablement changé

L'architecture produit n'est que la structure de base ; ce qui passionne réellement les utilisateurs, c'est la transformation de l'expérience que l'IA apporte dans des scénarios spécifiques. Lors de mes conversations avec Bill, un terme clé qui est revenu à plusieurs reprises était celui de « barrière à l'entrée ».

Le processus de trading traditionnel est une longue chaîne : recueillir des informations, analyser, prendre des décisions, exécuter des ordres, surveiller le marché et examiner la situation. Chaque étape repose sur des opérations manuelles. Si vous souhaitez effectuer des transactions conditionnelles ou des stratégies quantitatives, les utilisateurs doivent soit écrire eux-mêmes des programmes pour appeler les API, soit configurer un grand nombre de paramètres complexes sur la plateforme.

D’après Bill, c’est précisément là que l’IA apporte le plus de valeur : « Ces fonctions peuvent être réalisées sans Skills ni GetClaw ; il suffit d'écrire un programme. » Mais le problème est que, si la programmation est simple pour les programmeurs, elle représente une courbe d'apprentissage abrupte pour les utilisateurs moyens. Ce que nous faisons aujourd'hui, c'est permettre aux utilisateurs d'obtenir les mêmes effets avec une seule phrase.

Il a donné un exemple précis : l’utilisateur dit : « Lorsque le Bitcoin chute de 3 % en une minute, aidez-moi à augmenter ma position de 50 % », et le système sous-jacent convertira automatiquement cela en une tâche planifiée, qui doit en réalité accomplir trois choses :

Suivi en temps réel du cours du Bitcoin

Calcul de la différence de prix chaque minute

L'opération d'augmentation de position sera exécutée immédiatement dès que les conditions seront réunies.

Ce type de raisonnement, auparavant réservé aux programmeurs, peut désormais être accompli par n'importe qui grâce à une simple phrase prononcée.

En moins de 40 heures depuis le lancement de GetClaw, les alertes de surveillance des prix sont devenues le cas d'utilisation le plus explosif. Ce n'est pas surprenant. La mise en place d'alertes de prix sur les plateformes traditionnelles exige que les utilisateurs comprennent divers paramètres d'indicateurs, et « même après une demi-journée de configuration, cela peut ne pas fonctionner ». Désormais, même les logiques de surveillance composites multi-indicateurs telles que le MACD et le CCI, lorsqu'elles sont décrites en langage naturel par l'utilisateur, peuvent être atteintes par le système.

Cependant, Bill estime que la véritable transformation de la surveillance des prix par l'IA réside non seulement dans la capacité à « le faire », mais surtout dans la capacité à « l'optimiser ». « Si vous ne pouviez pas bien le configurer sur les plateformes traditionnelles, vous abandonneriez. » Mais maintenant, vous pouvez lui dire « tu as tort, repense à la façon de changer », et continuer à le changer jusqu'à ce que vous soyez satisfait. Cette approche d'interaction itérative et continue est extrêmement satisfaisante pour une vaste base d'utilisateurs à longue traîne.

Sur le marché boursier traditionnel, la part des transactions quantitatives augmente, et sur le marché américain, relativement mature, elle peut même dépasser 70 %. Les investisseurs particuliers ordinaires se retrouvent face à des adversaires institutionnels avec une concurrence à la milliseconde près, quasiment sans aucune chance de gagner. Bill résume l'importance du trading basé sur l'IA comme une forme d'« égalité des droits » : « La vision de Bitget dans le domaine de l'IA est de permettre à 100 millions d'utilisateurs de rivaliser avec Wall Street, autrement dit, de leur donner accès à la logique opérationnelle et aux capacités d'exécution des meilleurs traders. » Auparavant, c'était impossible même en y pensant, mais aujourd'hui, tant que vous pouvez y penser, vous pouvez le faire.

Les quatre verrous de la confiance : Limites de sécurité lorsque l'IA opère avec des actifs réels

À mesure que l'IA passe du rôle de « conseiller » à celui d'« exécuter des actions en votre nom », la robustesse de ses fonctionnalités n'est pas le plus grand défi ; c'est la confiance. Selon Bill, il est essentiel de souligner ce point : « Ce qui préoccupe le plus les utilisateurs ordinaires, c'est de savoir si l'utilisation est sans danger. » Cette confiance doit être bien établie. Dès qu'il y aura un ou deux problèmes de sécurité, plus personne ne l'utilisera.

Autour de cette préoccupation centrale, Bitget a conçu un système d'isolation à quatre couches.

La première couche consiste à isoler l'identité, en identifiant précisément l'identité de l'utilisateur lors de chaque interaction.

La deuxième couche est l'isolation de la mémoire, garantissant que la mémoire des conversations entre différents utilisateurs est complètement isolée et brouillée afin d'empêcher la divulgation de la vie privée.

Le troisième niveau est le contrôle des permissions, qui détermine quelles données et quels outils sont accessibles, en fonction des rôles.

La quatrième couche consiste en l'isolation des identifiants et des fonds, où la clé API n'est autorisée que pour le déclenchement des transactions, et les transactions sont exécutées dans un environnement isolé (sandbox) sous-compte.

Le mécanisme de bac à sable des sous-comptes est une conception très pratique. Bill a donné un exemple : « Par exemple, si le compte principal contient 1000 $, l'utilisateur ne peut transférer que 50 $ vers un sous-compte dédié aux opérations d'IA, ce qui rend le risque beaucoup plus gérable. » Cela signifie que même si l'IA commet une erreur de jugement, l'exposition au risque est strictement contrôlée dans la plage prédéfinie par l'utilisateur.

Cette approche axée sur la sécurité se reflète également dans l'attitude de Bitget vis-à-vis du marché des compétences. Actuellement, toutes les compétences sont développées et maintenues par l'équipe officielle et n'ont pas été ouvertes à des tiers. L'explication de Bill à ce sujet est très simple : « Si nous ouvrons le marché des compétences pour permettre à davantage de personnes de participer au développement, des problèmes de sécurité surgiront inévitablement. » Par exemple, un pirate informatique pourrait dire : « Permettez-moi d'en ajouter un pour vous », et si un utilisateur l'utilise et subit des pertes financières, cela serait inapproprié. Nous pensons qu'il vaut mieux pécher par excès de prudence. Nous préférons ne rien avoir plutôt que de risquer de perdre tout notre argent. Après tout, sur les marchés financiers, il vaut mieux vivre longtemps que gagner vite.

L'histoire édifiante d'OpenClaw prouve le bien-fondé de cette prudence. Fonctionnant quasiment sans restriction sur les ordinateurs personnels, bien qu'excitant, ce système a également donné naissance à une nouvelle industrie absurde où « vous aider à désinstaller proprement les homards » est devenu une activité lucrative.

Au niveau de l'invocation de modèles à grande échelle, Bitget a initialement choisi de faire supporter le coût par la plateforme plutôt que de laisser les utilisateurs configurer eux-mêmes les jetons. Cette décision était due en partie à des considérations de sécurité et en partie à des raisons techniques. « Nos compétences et notre MCP ont fait l'objet d'une optimisation approfondie pour divers modèles intégrés de grande taille. » Si les utilisateurs passent librement à d'autres modèles, l'effet serait considérablement réduit. » Actuellement, la plateforme offre à chaque utilisateur une limite d'invocations gratuites de 10 $ par jour, qui sera ajustée ultérieurement en fonction des retours du marché.

80 % du travail peut être effectué, mais 20 % des décisions dépendent encore des humains.

Lorsqu'il aborde les limites pratiques du trading par IA, Bill admet franchement que la réalité n'est pas optimiste : « De nos jours, certaines personnes donnent 100 dollars à l'IA pour qu'elle en gagne 1000, pour finalement se rendre compte qu'avec une opération aussi rudimentaire, la probabilité de tout perdre est très élevée. »

Aujourd'hui encore, les capacités de l'IA en matière de trading ne peuvent garantir des gains aux utilisateurs. Bill utilise la « règle des 80/20 » pour résumer la situation actuelle : dans le processus de trading complet (qui peut impliquer 100 éléments), l'IA peut accomplir efficacement 80 des tâches complexes, telles que l'organisation des informations, la surveillance en temps réel, l'exécution conditionnelle et la récapitulation des données. Cependant, l'IA ne peut toujours pas gérer les 20 décisions fondamentales qui déterminent véritablement les profits et les pertes.

L'année dernière, Bitget a organisé un concours de trading IA purement récréatif afin de tester les limites des capacités de l'IA, et le résultat a fourni une observation éloquente : de nombreuses stratégies d'IA se sont finalement soldées par des pertes. La raison est simple : l’IA n’a pas d’émotions, ce qui peut sembler un avantage, mais cela signifie aussi qu’elle ne peut pas réagir aux événements extrêmes et imprévus de type « guerre soudaine ». Bill a mentionné que par le passé, lorsque le marché boursier américain a connu une quantité importante de transactions pilotées par l'IA, on a également observé des phénomènes anormaux de krachs éclair et de flambées soudaines.

« Aujourd'hui, il s'agit davantage d'un rôle d'assistance avancé, un peu comme la transition du niveau 1 au niveau 5 de la conduite autonome. » Bill a utilisé cette analogie pour situer le stade actuel du développement du trading basé sur l'IA. Du point de vue des tendances actuelles, l'IA surmonte effectivement un défi après l'autre, mais en matière de créativité à long terme et de jugements empathiques dans des situations extrêmes, les machines présentent encore d'importants goulets d'étranglement.

Cependant, Bill a également fourni une évaluation relativement optimiste : « La boucle technologique permettant un trading entièrement automatisé pourrait être fondamentalement réalisée l'année prochaine, mais cela ne signifie pas qu'elle puisse garantir des profits continus. » Autrement dit, il existe encore un écart considérable entre « être capable de courir » et « être capable de gagner sa vie ».

De l'outil de trading au « système d'exploitation de compte IA » : La vision de Bitget pour la fin du jeu

Puisque l'IA ne peut pas totalement remplacer les traders humains à court terme, où s'arrête la stratégie d'IA de Bitget ? Bill a donné une réponse en trois dimensions.

La première dimension est le « trading panoramique », qui fait également écho à la stratégie UEX (Universal Exchange) précédemment proposée par Bitget. Ce ne sont pas seulement les cryptomonnaies qui sont concernées : à mesure que la tokenisation des actifs progresse, les catégories financières traditionnelles telles que l’or, l’argent et les actions américaines sont également intégrées. Bitget espère utiliser l'IA pour aider les utilisateurs à réaliser des opérations de trading multi-catégories sur une seule plateforme, « offrant ainsi aux utilisateurs la capacité de couverture complète des catégories des traders de Wall Street ».

La deuxième dimension est l'expansion écologique mondiale. En tirant parti des capacités de Bitget Wallet, en introduisant l'IA dans les paiements Web3 et le paysage commercial mondial afin de réduire les obstacles opérationnels des transactions et des paiements transfrontaliers.

La troisième dimension, également la direction la plus clairement décrite par Bill, consiste à construire un « système d'exploitation de compte à long terme » basé sur Bitget. L'essence de ce concept est d'établir une « couche d'exécution à haute confiance » où plusieurs agents aideront les utilisateurs dans diverses tâches à l'avenir, et la fondation qui soutient tout cela est un ensemble de « systèmes de mémoire à long terme » inter-terminaux et inter-scénarios.

D'après la description de Bill, ce système de mémoire analysera et intégrera les habitudes de trading passées des utilisateurs, leurs opérations historiques et même leurs comportements les plus infimes dans l'application afin de constituer un profil personnel détaillé. « Veiller à ce que la logique de trading des utilisateurs reste cohérente à long terme sur différentes plateformes et dans différents scénarios, plutôt que de proposer une expérience fragmentée. » Cette capacité d'apprentissage et d'adaptation continue est fondamentalement différente des outils à usage unique.

Il a utilisé une analogie très courante pour expliquer ce processus de confiance progressive : « Tout comme au début, le robot acheteur était uniquement utilisé pour balayer le sol, et après l'avoir utilisé pendant un certain temps, et lui avoir fait confiance, nous n'avons alors accepté de lui confier davantage de tâches. » L'IA doit d'abord faire ses preuves en matière de fiabilité sur des sujets mineurs, puis gagner progressivement en autorité et en confiance, l'objectif ultime étant de « grandir avec vous et d'accompagner la valorisation de vos actifs ».

De GetAgent à Agent Hub puis à GetClaw, le produit d'IA de Bitget a franchi le cap du chatbot à la couche d'exécution des tâches en moins d'un an. Le déploiement intensif des principales plateformes d'échange indique également que le trading basé sur l'IA n'est plus une option superflue, mais une compétence fondamentale pour la compétitivité future.

Cependant, du point de vue de la réalité actuelle, l'IA est plus performante pour remplacer le « travail manuel » dans le trading que le « travail mental ». 80 % des tâches fastidieuses peuvent être confiées aux machines, mais la décision fondamentale qui détermine les profits et les pertes, ces 20 % cruciaux, doit probablement encore être prise par les humains eux-mêmes. La technologie peut abaisser les barrières au commerce, mais elle ne peut pas éliminer complètement le risque lié au commerce.

L'IA a permis à tous d'accéder aux outils de Wall Street, mais ces outils recèlent à la fois des opportunités et de l'émerveillement.