En mars 2026, l’UK AI Agent Hackathon, organisé par l’Imperial College London Blockchain Society, s’est tenu à Londres. Peter Steinberger, le père d’OpenClaw, s’est personnellement rendu sur place. Plus de 1200 développeurs ont utilisé OpenClaw comme cadre principal pour créer six grands projets, notamment un système de gestion des risques agricoles, une plateforme de bioinformatique, un système nerveux pour la ville intelligente, etc. Initialement prévu pour un discours de 30 minutes, Peter a finalement parlé plus de deux heures.
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En mars 2026, l’Imperial College London Blockchain Society a lancé le UK AI Agent Hackathon 2026 à Londres. Ce hackathon, basé sur OpenClaw comme technologie centrale, a attiré plus de 1200 participants inscrits. Le jour du Demo Day, le record de 5000 spectateurs en direct en ligne a été établi, et l’événement a brièvement été en tête des tendances mondiales sur la plateforme X.
Beaucoup de participants considèrent cet événement comme « le premier Hackathon OpenClaw universitaire au monde ». Peter Steinberger, père d’OpenClaw, s’est personnellement rendu à Londres pour y participer.
Le 7 mars, des équipes universitaires ont présenté leurs prototypes construits en une semaine, couvrant un large spectre allant de l’agriculture à la biosécurité, de la gouvernance urbaine à la protection DeFi. Voici six projets remarquables :
AgroMind intègre la surveillance satellitaire des cultures, les données météorologiques et les signaux du marché pour construire un système de prévision et d’évitement automatique des risques dans la chaîne d’approvisionnement agricole. Son scénario principal est un workflow d’évitement automatique.
Les informations sur la chaîne d’approvisionnement agricole ont toujours été un enjeu financier. Les fluctuations brutales des prix des matières premières proviennent souvent de risques climatiques cachés dans certaines régions depuis des mois, mais le marché ne réagit qu’après la publication des nouvelles. AgroMind veut combler cette lacune. En combinant surveillance satellitaire, données météorologiques et signaux de marché, dès qu’une sécheresse précoce est détectée dans une région de soja au Brésil, le système agit avant même qu’un rapport officiel ne sorte. Il vérifie le stock de l’utilisateur, la volatilité du marché, rédige un plan d’évitement, et si les conditions sont favorables, place directement une commande sur la plateforme de trading.
Plutôt que d’être simplement un outil d’IA, c’est comme un analyste qui surveille en permanence les images satellites — sauf qu’il ne dort jamais.
La bioinformatique fait face à un problème de longue date : les outils d’analyse et le savoir de pointe sont principalement enfermés dans quelques universités et quelques entreprises pharmaceutiques, inaccessible aux chercheurs ordinaires.
ClawBio veut faire la même chose que Hugging Face pour les modèles d’IA, mais dans le domaine de la bioinformatique. C’est un dépôt ouvert de compétences biologiques, contenant des analyses vérifiées et reproductibles, accessibles à tout Agent, y compris pour le dépistage de toxines ou l’identification de fonctions biologiques dangereuses.
Un scénario intéressant : un utilisateur prend une photo d’un emballage de médicament, l’Agent interroge les compétences de ClawBio via le fichier génomique local, et en quelques secondes, il obtient une fiche de dosage personnalisé. Toutes les données sont traitées localement, sans upload vers un serveur. Cette approche « Local-First » est particulièrement sensible dans le domaine médical, où la protection de la vie privée est cruciale.
BioSentinel vise encore plus loin. Il commence par des données mondiales de santé publique, scrute en continu les sources comme l’OMS, le CDC, CIDRAP. Lorsqu’une nouvelle menace émerge, il identifie la protéine cible du pathogène, puis utilise RFdiffusion et ProteinMPNN, deux outils de biologie computationnelle, pour concevoir des molécules thérapeutiques potentielles.
Avant de passer à l’étape suivante, chaque candidat moléculaire est vérifié dans une base de données de toxines pour éviter de créer accidentellement quelque chose de dangereux. Tout ce processus peut être piloté via une interface de chat. Les chercheurs n’ont pas besoin d’exécuter manuellement chaque commande ; ils décrivent leur besoin, et l’Agent programme les outils. Cela réduit considérablement la barrière d’entrée en biologie computationnelle.
Le point de départ de ce projet est simple : chaque jour, Londres génère une masse énorme de données de capteurs — trafic, qualité de l’air, état des infrastructures — mais ces données sont fragmentées, et personne ne connaît l’état réel de la ville à un instant donné.
L’équipe a connecté en temps réel le flux de trafic, les capteurs de qualité de l’air et les données financières via OpenClaw. Lorsqu’une zone voit sa qualité de l’air chuter brusquement, le système ne se contente pas d’enregistrer un log en arrière-plan : il envoie des recommandations de routes moins polluées aux écoles et aux navetteurs à proximité. Si un lampadaire ou un capteur tombe en panne, la réponse est plus rapide qu’une intervention humaine. Leur objectif à long terme est d’ouvrir ce cadre aux gouvernements locaux, en intégrant les systèmes existants, plutôt que de tout reconstruire.
La majorité des produits IA sont conçus pour des grandes entreprises technologiques, pas pour les petits commerces comme une poissonnerie de Kingston Street. Highstreet AI veut combler cette lacune.
Elle cible les petites et moyennes entreprises qui reçoivent chaque jour des emails, WhatsApp, commandes téléphoniques, mais n’ont pas de système informatique.
Leur solution : déployer une équipe d’Agents collaboratifs. Un pour comprendre la demande, un pour vérifier le stock en temps réel, un pour rédiger la facture et le lien de paiement, et enfin un tableau de bord avec un bouton « Approver » pour le patron.
L’ensemble du processus ne demande au propriétaire qu’une seule action : la dernière validation. Selon Highstreet, ce système permet de faire gagner plus de 10 heures par semaine à un commerçant, sans nécessiter de compétences techniques.
Il existe un fossé profond entre les investisseurs particuliers et institutionnels, pas seulement à cause du capital, mais aussi de la capacité d’analyse et de réactivité.
AlphaMind veut combler cette lacune. L’utilisateur peut comparer son portefeuille à celui de Buffett ou d’autres investisseurs publics, mais le système ne se limite pas à une simple visualisation : via l’Agent OpenClaw, il analyse la concentration des actifs sur plusieurs courtiers et plateformes, puis effectue automatiquement des opérations de rééquilibrage.
Sa promesse : les outils traditionnels vous disent ce qui s’est passé, AlphaMind vous explique pourquoi, et s’occupe de tout.
En novembre, Peter Steinberger, développeur autrichien, a lancé un projet appelé « Clawdbot ». Via Telegram ou WhatsApp, il peut gérer votre calendrier, traiter vos emails, exécuter des scripts, voire naviguer sur le web.
Personne ne s’attendait à ce que ce projet devienne viral en seulement deux mois. En janvier 2026, OpenClaw devient viral, et le 14 février, Steinberger annonce rejoindre OpenAI pour développer la prochaine génération d’Agents personnels IA. Le projet OpenClaw est transféré à une fondation open source indépendante. Ce jeune développeur, qui venait de devenir une figure centrale dans le monde de l’IA, a été propulsé par ce hackathon à Londres.
Ce voyage à Londres a failli ne pas avoir lieu. Les organisateurs ont révélé que Peter a soudainement rencontré un problème de visa juste avant le départ, ce qui a causé une grande panique dans l’équipe. Ce n’est que deux jours avant l’événement qu’ils ont réussi à tout régler. Après avoir obtenu son visa, il a même changé son vol pour assurer sa participation à tous les panels. Lorsqu’il est entré pour la première fois dans une salle de l’Imperial College, il était simplement concentré sur son téléphone, prenant des notes, préparant son discours, sans aucune attitude de « star » de l’IA.
Lors de ce hackathon, Peter a
Après cela, lors d’un after-party organisé par Sequoia Capital, un développeur n’ayant pas réussi à obtenir de billet se tenait sous la pluie à l’extérieur. Peter, l’ayant remarqué, n’a pas hésité, est allé lui parler. Lorsqu’on lui a demandé comment l’émergence des Agents allait transformer l’avenir des grands modèles, il a répondu simplement et honnêtement : « Je ne sais pas. Je suis meilleur pour construire des choses intéressantes avec les outils à ma disposition. »
Son discours initial de 30 minutes a été prolongé à plus de deux heures, tant l’ambiance était bonne et les questions nombreuses. Les organisateurs ont dit après coup : « Cela a été très significatif pour nous, et pour être honnête, nous lui devons des excuses. »
En quittant Londres, Peter a laissé cette phrase : « Tu ne vas pas chercher un sens, tu vas en créer un. » Peut-être que c’est cela que chaque personne souhaitant faire quelque chose dans l’ère de l’IA doit entendre.
Steinberger n’a pas beaucoup d’affinité avec la scène crypto, mais la liste des soumissions à ce hackathon contraste fortement avec ses positions personnelles. Sur la page du projet DoraHacks, plusieurs directions concrètes pour Web3 apparaissent :
· L’identité et la souveraineté des Agents sont des thèmes récurrents. clawOS construit sur le protocole Nostr, chaque Agent possède une identité et un portefeuille indépendants, sans dépendre d’une plateforme ; Cortex.OS tente de résoudre le problème de la boîte noire de l’IA dans Web3, en rendant chaque décision de l’Agent traçable sur la blockchain.
· La gestion directe des fonds est une autre tendance. Trading Narwhal et Vibe4Trading misent sur la montée en puissance des Agents, passant de l’assistance à la surveillance à l’exécution directe des transactions, même si l’architecture OpenClaw n’est pas optimale pour la gestion des clés privées.
· La gouvernance et la supervision publique ont aussi donné lieu à plusieurs projets intéressants : WatchDog utilise six Agents autonomes pour surveiller en continu les contrats gouvernementaux britanniques, détectant anomalies ; CivicLift permet aux citoyens d’interagir avec les autorités locales via Agents ; GreenClaw est un centre opérationnel de sécurité urbaine basé sur la collaboration multi-Agent.
Mais depuis le début, la sécurité reste le plus grand défi pour l’intégration d’OpenClaw dans Web3. Les Agents peuvent accéder à vos fichiers, API et systèmes, mais rien ne surveille ce qu’ils font réellement. Dans les scénarios impliquant des actifs réels, l’utilisation d’OpenClaw doit rester prudente.
