Les agents d'IA sont de plus en plus capables d'analyser les marchés, d'élaborer des stratégies de trading et d'exécuter des ordres. Mais pour les institutions financières, déployer ces systèmes à grande échelle présente un défi différent : garantir que l'activité autonome reste dans des limites opérationnelles et de risque clairement définies.
C'est le point central soulevé par Diana Pires, cofondatrice de l'entreprise d'automatisation de la finance agentique BYTEX, à la suite de sa participation aux discussions lors de Ripple Swell 2026, qui s'est tenu du 27 au 29 octobre au Shed à Manhattan.
Pires possède une expérience à la fois sur les marchés traditionnels et sur les marchés de cryptomonnaies. Avant de fonder BYTEX, elle a occupé des postes de direction chez OKX, B2C2 et Crypto.com, après des fonctions antérieures chez ICE, S&P Global, Fitch et Numerix.
L'événement a réuni des entreprises travaillant dans les domaines de l'IA, de la tokenisation, des stablecoins, des paiements et de l'infrastructure financière.
L'une de ses sessions, « What Happens When AI Moves Money », a réuni des représentants de Mastercard et d'Amazon Web Services, examinant la finance agentique dans le contexte de l'infrastructure crypto et des paiements.
Pour Pires, la discussion reflétait un changement plus large vers des services financiers fonctionnant avec davantage d'automatisation et moins d'interruptions.
« Chaque institution à laquelle nous parlons veut offrir du trading piloté par l'IA à ses clients », a déclaré Pires. « Très peu peuvent le faire sur la pile technologique qu'elles exploitent aujourd'hui. Les modèles ne sont pas le goulot d'étranglement. Les permissions, les limites et les contrôles le sont. »
Le déficit d'infrastructure dans le trading automatisé
BYTEX est conçu pour aider les institutions à introduire l'exécution automatisée dans leurs produits existants sans avoir à développer une pile d'infrastructure complète en interne.
Son système open source se connecte aux plateformes déjà utilisées par les entreprises financières, tout en laissant le contrôle des fonds, des permissions, des algorithmes propriétaires et des stratégies de trading à l'institution opératrice.
L'entreprise n'a pas accès à ces actifs ni à ces systèmes. Au lieu de cela, les institutions définissent les paramètres dans lesquels les agents peuvent opérer, notamment l'exposition, la taille des positions et les limites d'exécution.
L'infrastructure prend également en charge plusieurs stratégies autonomes fonctionnant dans le même environnement.
Le modèle économique sépare l'accès au code open source du déploiement commercial. Les institutions peuvent utiliser le code et payer lors du passage en production, où BYTEX propose un support entreprise, des accords de niveau de service et des modules de contrôle premium régissant l'activité des agents.
L'approche reflète une distinction entre le développement d'un modèle d'IA et son déploiement dans un environnement de trading institutionnel. Même lorsqu'un agent peut identifier une opportunité et exécuter un ordre, l'institution a toujours besoin de mécanismes pour déterminer quelles actions il peut entreprendre et dans quelles conditions.
Les marchés continus accroissent la demande de contrôles intégrés
Pires a également souligné les implications du fonctionnement continu des marchés financiers. À mesure que l'infrastructure de tokenisation et de stablecoins se développe, l'activité financière pourrait de plus en plus se dérouler en dehors des heures de marché traditionnelles.
Dans un tel environnement, les processus construits autour d'un règlement séquentiel et d'une intervention manuelle pourraient devenir plus difficiles à maintenir. Si les transactions peuvent être initiées à toute heure, les institutions auront besoin de systèmes d'exécution capables d'appliquer des contrôles automatiquement plutôt que de compter sur une personne pour approuver chaque étape.
« Quand il n'y a pas de clôture, on ne peut pas placer une personne entre chaque étape », a déclaré Pires. « Les contrôles doivent résider à l'intérieur de la couche d'exécution. »
Elle s'attend à ce que le nombre d'agents autonomes effectuant des transactions croisse plus rapidement que le nombre de personnes qui les supervisent. Cela ferait de la gouvernance évolutive une exigence centrale pour les institutions adoptant la finance agentique.
Plutôt que de gérer chaque agent individuellement, les entreprises auront besoin de systèmes qui appliquent des autorisations et des restrictions cohérentes à un grand nombre de stratégies automatisées.
« Les agents continueront de devenir plus intelligents par eux-mêmes », a déclaré Pires. « Ce que les institutions doivent décider maintenant, ce sont les règles sous lesquelles elles opèrent. »
BYTEX positionne son infrastructure autour de cette exigence. À mesure que les systèmes d'IA assument davantage de tâches de recherche de marché et d'exécution, l'adoption institutionnelle dépendra non seulement de ce que les agents peuvent accomplir, mais aussi de la capacité des entreprises financières à définir, faire respecter et surveiller les limites dans lesquelles ils opèrent.
