Résumé Exécutif
Une nouvelle vague de données comportementales provenant de MEXC révèle un changement générationnel significatif dans le trading de crypto : 67 % des utilisateurs de la Génération Z (âges 18–27) utilisent déjà ou sont ouverts à l’utilisation d’outils alimentés par l’IA pour prendre des décisions de trading. Les résultats sont basés sur l’activité au sein de la plateforme — taux d’activation des bots IA, fréquences d’utilisation, modèles d’exécution des transactions et engagement avec l’interface.
La recherche montre que la Génération Z n’est pas seulement curieuse à propos de l’IA, mais qu’elle s’engage activement à l’appliquer à ses routines de trading. Ils automatisent des décisions routinières, réduisent les réactions émotionnelles et utilisent des interfaces IA comme leurs environnements de trading principaux. Cela marque un éloignement des approches conventionnelles basées sur des graphiques et un déplacement vers des systèmes adaptatifs en temps réel qui répondent à la demande de la Génération Z pour des expériences numériques intuitives, réactives et rapides.
Intelligence Comportementale — Comment la Génération Z Utilise l’IA
Le MEXC rapport est basé sur les analyses internes de la plateforme, suivant l’activité des utilisateurs de plus de 780 000 comptes de la Génération Z au T2 2025. Les résultats proviennent des données de backend, y compris les journaux d’activation des bots, l’exécution des transactions via des outils d’IA, les métriques de temps d’interaction et les comparaisons comportementales entre tranches d’âge. Ces résultats illustrent le comportement observé dans de véritables environnements de trading.
Métriques Clés :
- 67% des utilisateurs de la Génération Z ont activé au moins un bot ou une stratégie alimentée par IA au cours des 90 derniers jours.
- 22,1 % ont montré un engagement régulier (4+ interactions/mois) avec des outils d’IA ou des systèmes automatisés basés sur des règles.
- Les utilisateurs de la Génération Z représentent 60% de toutes les activations de bots IA sur MEXC.
- Les utilisateurs de la Génération Z en moyenne 11,4 jours/mois utilisant des outils d’IA — plus du double de l’engagement des utilisateurs de plus de 30 ans.
Ces métriques suggèrent un schéma d’utilisation constant qui s’intensifie pendant les périodes de volatilité du marché ou d’incertitude basée sur des nouvelles. Des données supplémentaires révèlent que les utilisateurs de la Génération Z vérifient les signaux générés par l’IA 2,4 fois plus souvent qu’ils n’utilisent d’indicateurs techniques traditionnels. 73 % d’entre eux activent des bots lors de pics du marché, mais les désactivent intentionnellement lors de périodes de faible volume ou de stabilité. Pour comparaison, seulement 22 % des millennials et 7 % des utilisateurs de la Génération X ont tendance à utiliser l’IA lors de forte volatilité.
La tendance suggère une compréhension approfondie de comment et quand l’automatisation peut être appliquée. Les jeunes utilisateurs choisissent des moments stratégiques pour déployer l’IA, soulignant qu pour la Génération Z, l’IA est un outil pour améliorer la prise de décision humaine sous pression.
La Psychologie Derrière le Changement
La confiance profonde de la Génération Z dans les systèmes de trading IA découle de schémas psychologiques et comportementaux plus larges façonnés par leur éducation numérique. Les données de MEXC révèlent que cette cohorte perçoit l’IA comme un filtre contrôlé contre la surcharge émotionnelle et cognitive.
Lors de périodes de forte tension sur le marché, les traders de la Génération Z utilisant des bots ont connu 47 % d’événements de vente panique en moins par rapport aux traders manuels. Cet effet de « protection émotionnelle » est critique — les bots agissent comme des ancrages dans des environnements volatils, permettant aux traders de rester alignés sur leur stratégie plutôt que sur la peur.
Plutôt que de renoncer au contrôle, l’utilisation de l’IA reflète un désir de délégation structurée. La Génération Z configure des conditions, puis laisse l’automatisation gérer l’exécution — créant une distance psychologique par rapport à l’aversion à la perte et au stress à court terme. Cela reflète une tendance plus large de confiance et de dépendance des jeunes utilisateurs envers l’IA pour diverses tâches, confirmée par des données récentes provenant de sources autorisées. Plus de la moitié des répondants de la Génération Z interrogés ont déclaré considérer ChatGPT comme un collègue ou même un ami, selon un rapport du 21 mai de Resume.org. Près de la moitié des travailleurs de la Génération Z ont également déclaré qu’ils préféreraient poser des questions à ChatGPT plutôt que de consulter leur supérieur, selon le rapport.
Les résultats de MEXC montrent que l’interaction avec les outils d’IA est également gamifiée : l’utilisation des bots grimpe lors d’afflux d’actualités ou d’événements de volatilité, puis chute rapidement. La préférence de la Génération Z pour un engagement tactique rapide reflète des schémas observés dans les médias sociaux et les jeux. Ils recherchent des outils qui réagissent aussi vite que le marché évolue, sans nécessiter une supervision manuelle constante.
Finalement, l’utilisation de l’IA par la Génération Z est ancrée dans la clarté et la rapidité, les outils servant de filet de sécurité mentale dans des marchés chaotiques.
IA comme Couche de Gestion des Risques
L’utilisation des outils d’IA parmi la Génération Z transforme également la manière dont le risque est géré dans le trading de crypto. Loin de se limiter à l’automatisation de la commodité, ces outils façonnent une culture de trading disciplinée.
Les données de MEXC montrent que :
- Les utilisateurs de la Génération Z avec des bots IA sont 1,9x moins susceptibles de trader de manière réactive dans les 3 premières minutes d’événements majeurs — une période critique pour des erreurs émotionnelles.
- Ils sont 2,4x plus susceptibles d’utiliser des mécanismes de stop-loss et de take-profit structurés, indiquant une plus forte emphase sur les limites.
- 58% de toutes les interactions IA de la Génération Z initiées lors de pics dans l’indice de volatilité interne de MEXC.
Cela suggère un état d’esprit de couverture semi-automatisée, où l’IA impose de la discipline quand cela compte le plus. Dans ce modèle, l’IA devient une forme d’assurance émotionnelle, permettant à la Génération Z de rester agile tout en se protégeant contre des réactions irrationnelles.
Comment la Génération Z Diffère des Millennials
Une analyse intergénérationnelle révèle une divergence comportementale croissante entre la Génération Z et les Millennials dans le contexte du trading de crypto assisté par l’IA. Les données internes de MEXC mettent en évidence des contrastes clés dans la manière dont ces deux cohortes interagissent avec la technologie, gèrent le risque et perçoivent le contrôle sur les environnements de trading.
La Génération Z traite l’IA comme un outil pour configurer l’environnement, pas seulement pour l’automatisation. Ils sont plus susceptibles de considérer le trading comme une expérience interactive et en temps réel — reflétant leur utilisation de plateformes telles que TikTok, Snapchat et Discord, où le contrôle s’exerce à travers des déclencheurs modulaires définis par l’utilisateur et des couches d’interface. Le rapport du crypto échange Bitget a précédemment révélé qu’une part importante des traders de la Génération Z tend à utiliser le trading par copie, suivant des influenceurs sur les médias sociaux et automatisant leur expérience de trading. Cette génération construit des conditions à court terme et exécute via des systèmes réactifs qui correspondent à leurs habitudes numériques.
En revanche, les Millennials — qui ont grandi pendant le boom du Web 2.0 — penchent vers des stratégies d’investissement plus structurées et fondées sur des thèses. Ils ont tendance à avoir moins d’interactions mais passent plus de temps par interaction, analysant des graphiques, lisant des rapports et élaborant des plans délibérés. Leur utilisation de l’IA sert souvent de complément à des stratégies prédéfinies, plutôt qu’un moteur de prise de décision dynamique.
En termes psychologiques, l’utilisation de l’IA par la Génération Z reflète un contrôle fluide — ils activent et désactivent l’autonomie en fonction de l’état émotionnel, du bruit du marché et de la bande passante d’attention. Les Millennials, en revanche, visent un contrôle total, où ils ajustent manuellement leur exposition et comptent davantage sur des cadres structurés.
Quelle est la suite pour la Génération IA-Native
À l’avenir, les demandes et la présence croissante de la Génération Z sur le marché financier continueront de redéfinir l’évolution du marché de la crypto. La demande croissante pour des outils de trading automatisés mais personnalisables conduira l’évolution de l’IA d’une caractéristique à un élément fondamental des interfaces de trading. La recherche de marché mondiale montre que le marché des plateformes de trading alimentées par IA devrait connaître une croissance d’un TCAC de plus de 20 % de 2025 à 2034, atteignant un estimé de 69,96 milliards de dollars d’ici 2034. Cette tendance est alimentée par la demande croissante d’analyse de données en temps réel, d’analytique prédictive et d’automatisation parmi les jeunes investisseurs.
La Génération Z redéfinit déjà le trading de crypto grâce à un engagement en temps réel avec des outils d’IA. À l’avenir, une transformation plus profonde est à l’horizon : l’IA est prête à devenir le gestionnaire de portefeuille par défaut pour la prochaine génération de traders.
D’ici 2028, plus de 80 % des traders de la Génération Z devraient compter sur l’IA pour la gestion complète du portefeuille, y compris le rééquilibrage dynamique des actifs, l’optimisation des rendements inter-chaînes, l’automatisation fiscale et les allocations par niveaux de risque. L’interface de trading évoluera des tableaux de bord vers des agents intelligents : une IA qui écoute, réagit et explique.
Cependant, cette transformation s’accompagne également d’avertissements. Les outils d’IA ne sont aussi fiables que les données qui les alimentent et les modèles sous-jacents. Une dépendance excessive peut introduire un faux sentiment de sécurité, surtout lors d’événements imprévus ou lorsque des biais systémiques sont intégrés dans les modèles. Les plateformes doivent rester vigilantes dans la conception de systèmes d’IA transparents et audités, et les utilisateurs doivent être éduqués sur les limites de l’automatisation.
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