Qu’est-ce que SentismAI (SENTIS)•?

Analyse détaillée

1. Objectif et proposition de valeur

SentismAI vise à rendre accessibles à tous des outils financiers alimentés par l’intelligence artificielle. Ses agents exécutent de manière autonome des tâches telles que le yield farming (optimisation des rendements), la gestion des risques et le transfert d’actifs entre différentes blockchains. La plateforme s’adresse aussi bien aux particuliers (via une intégration avec Telegram) qu’aux institutions, en proposant des outils pour simuler des scénarios de marché et optimiser les rendements.

2. Technologie et architecture

Le protocole tire parti de la rapidité de la BNB Chain et s’intègre aux écosystèmes compatibles EVM pour assurer une interopérabilité multi-chaînes. Parmi les innovations clés :
- OneRouter : un système de routage piloté par IA pour les stratégies DeFi.
- Real-Time Risk Engine : un moteur d’analyse des risques en temps réel qui détecte les vulnérabilités et les évolutions du marché à partir des données on-chain.
- Agent Studio : un outil permettant aux utilisateurs de créer et personnaliser leurs agents IA sans avoir besoin de coder.

3. Utilité du token et gouvernance

Les tokens SENTIS, dont l’offre maximale est limitée à 1 milliard, sont au cœur de l’écosystème :
- Staking : possibilité de gagner des récompenses en contribuant au développement des agents ou à la liquidité.
- Gouvernance : droit de vote sur les mises à jour du protocole et l’allocation des fonds du trésor.
- Accès : déblocage de fonctionnalités avancées, comme des algorithmes de trading sophistiqués.
La tokenomics intègre des mécanismes déflationnistes, avec des brûlures de tokens liées à l’utilisation de la plateforme (Token Utility).

Conclusion

SentismAI combine l’autonomie de l’intelligence artificielle avec la finance décentralisée, positionnant le token SENTIS à la fois comme un jeton utilitaire et de gouvernance. Le succès du projet dépendra de l’adoption des agents IA pour automatiser les processus financiers. Comment SentismAI parviendra-t-il à concilier décentralisation et exigences computationnelles de l’analyse IA en temps réel ?