Approfondissement d'Autonolas : services hors chaîne pilotés par des agents IA, analyse complète des produits et du modèle économique
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Approfondissement d'Autonolas : services hors chaîne pilotés par des agents IA, analyse complète des produits et du modèle économique
Les agents d'IA ont-ils vraiment besoin de la blockchain ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Thomas
Traduction : TechFlow
Les gens semblent très enthousiastes à propos d'Autonolas. Pourquoi ? Simplement parce que c'est un projet « IA » ?
Ou bien parce que les services d'intelligence artificielle transformeront notre vie, et qu'Autonolas garantit que « nous » contrôlons les services d'IA construits à la fois sur chaîne et hors chaîne ? Après plusieurs jours de recherche, j'ai acquis une certaine compréhension de ce projet.
Pour comprendre Autonolas, nous devons comprendre la vision de son PDG, David : il reconnaît le potentiel illimité des services d’IA, mais aussi les menaces qu’ils représentent. Ces services libéreront les humains du travail cognitif quotidien, les forçant à chercher de nouveaux emplois significatifs.
Cependant, la valeur créée par ces nouvelles flottes d’IA sera immense, et aucune entité unique ne pourra la gérer sans risque systémique pour l’équilibre social. Si une seule entité contrôle ce qui est déployé et dans quel but, des scénarios à la Orwell pourraient rapidement se produire.
La solution de David : une IA collectivement détenue.
Tu veux dire comme une DAO ?
Un peu. Elles sont similaires. Fonctionnement collectif, développement décentralisé, gouvernance démocratisée.
Toutefois, sous leur forme actuelle, les DAO ne sont ni autonomes ni véritablement décentralisées.
Pourquoi ?
Parce que les DAO dépendent de contrats intelligents, qui eux-mêmes dépendent de transactions pour fonctionner.
Même si un contrat intelligent représente un agent d’IA, vous avez toujours besoin d’entités (des personnes) pour signer des transactions sur la blockchain.
Les contrats intelligents conviennent bien aux tâches transactionnelles simples. Mais ils ne peuvent pas : effectuer des traitements coûteux ; fonctionner en continu ; interagir avec le monde hors chaîne.
En outre, les protocoles cryptographiques font principalement deux choses :
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Créer leur propre chaîne pour résoudre les problèmes des autres chaînes
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Ajouter des fonctionnalités aux chaînes existantes (comme les DEX).
Ces deux approches laissent un grand vide technologique entre les mondes on-chain et off-chain, et c’est là qu’intervient $OLAS.
L’objectif du protocole $OLAS est de libérer le potentiel des services hors chaîne (exécutés hors chaîne mais interagissant avec les mondes on-chain et off-chain, sans restrictions). Ces services autonomes sont des groupes d’agents d’IA formant un réseau pour créer des services (autonomes). Ils : fonctionnent en continu, agissent de manière autonome, interagissent avec le monde extérieur à la blockchain, exécutent une logique complexe.
Il faut être clair : ils n’ont pas besoin de nous pour fonctionner. Avant Autonolas, cela était impossible.
Au fait, vous vous demandez peut-être : qu’est-ce qu’un agent d’IA ? Voici la définition :
« Une intelligence artificielle qui agit de manière intelligente, percevant son environnement et prenant des décisions autonomes pour atteindre ses objectifs. »
Revenons à Autonolas. La pile technologique d’Autonolas comprend :
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Des services autonomes (comme décrit ci-dessus).
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Des applications autonomes composable.
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Un protocole on-chain protégeant les services d’agents et incitant au développement.
Examinons-les un par un.
Services d’agents
Les agents d’IA constituant ces services peuvent extraire des données de n’importe quel modèle d’IA existant. Chaque GPT, LMM ou sous-réseau est inclus (oui, même $TAO). Grâce à une coordination de service, certains modèles spécifiques sont attribués à certains agents.
Le choix dépend de plusieurs facteurs, notamment la faisabilité économique, la disponibilité et les performances. Chaque agent peut utiliser différentes sources de données (encore plus de décentralisation). Dans certains cas, les graphes de connaissances sont distribués via Origin Trail ou via The Graph via GraphQL.
Les agents peuvent être utilisés pour accomplir de nombreuses tâches Web3 :
1) Oracles – Les agents peuvent fournir des données précises aux contrats intelligents.
2) Services de gardiens autonomes (AKS) – Ajoutent le calcul et le raisonnement hors chaîne à la DeFi.
3) Via ACN, les agents d’IA peuvent assurer la communication d’équipe.
Applications autonomes composable
La pile technologique est conçue pour encourager la compositivité.
Les programmeurs peuvent construire des applications de base, utilisables comme blocs de construction pour des agents d’IA plus complexes. Tout est open source.
Protocole on-chain
Autonolas a construit un protocole on-chain (un ensemble de contrats intelligents), fonctionnant comme un magasin d’applications : il permet aux développeurs d’enregistrer et de monétiser leurs services. Il autorise les interactions économiques entre ces services, dont les règles sont décidées par vote des membres.
Importants, bien que centrés principalement sur les DAO, ces services peuvent aussi être déployés dans le monde « réel ». Imaginez une station de culture utilisant des capteurs IoT, ou un agent d’IA déclenchant automatiquement l’arrosage selon les données.
Revenons aux DAO. Les DAO ont des opérations internes (ex : paie, gouvernance) et la livraison de services (ex : agrégateur de rendements).
Les agents d’IA peuvent faire tout cela mieux, plus vite et plus de manière autonome.
Quels autres types de services les agents d’IA peuvent-ils améliorer ?
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Gestion des pools de liquidité
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Marchés prédictifs
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Acquisition d’actifs
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Oracles et ponts cross-chain.
En exploitant l’IA, Autonolas permet de créer des services qui améliorent fondamentalement les performances.
Prenons l’exemple des marchés prédictifs.
Grâce à Autonolas, vous pouvez créer des agents d’IA qui analysent les entités utilisant GPT4 pour prédire des événements, augmentant ainsi vos chances de succès. Des agents IA avec 88 % de taux de réussite existent déjà, et s’améliorent continuellement...
Cas d’usage futur :
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Utilisation d’Autonolas pour créer un service d’assurance pour les agriculteurs
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Un groupe lance des agents d’IA exécutant cette logique
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Les agriculteurs s’inscrivent au service et payent une cotisation annuelle
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L’agriculteur demande un paiement suite à une perte saisonnière
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Chaque agent du réseau récupère des données climatiques provenant de différents modèles d’IA formés par des professionnels
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Les agents partagent les données, les vérifient et votent pour parvenir à un consensus, via ACN et MAS
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Si la demande correspond aux données, le paiement est effectué
Ce cas illustre ce qui rend Autonolas unique.
Open Autonomy est un nouveau cadre standardisé pour créer des services autonomes. Cela permet aux blockchains et aux services d’agents décentralisés de fonctionner ensemble en tant que système multi-agents (MAS).
Anecdote intéressante : le PDG David a créé le premier réseau MAS open source et compatible crypto, appelé le framework open-aea. Ce framework permet aux agents d’IA de communiquer, d’interagir avec les blockchains et contrats intelligents, et d’exécuter une logique métier.
La communication entre agents se fait via un réseau de communication basé sur des messages (ACN), dont la destination est toujours une adresse de portefeuille. Ce processus repose sur une blockchain temporaire connectée via des modules de consensus (CG). Actuellement, des nœuds Tendermint sont utilisés comme CG.
Enfin, Autonolas implémente l’Intelligence Artificielle d’Ensemble et l’IA en réseau.
IA d’Ensemble : au sein d’un service, chaque nœud peut exécuter son propre modèle d’IA (LLM, etc.). Un service peut être composé de nombreux modèles d’IA. Ils peuvent communiquer et parvenir à un consensus grâce à leur intelligence combinée.
IA en réseau : les services peuvent eux-mêmes utiliser les services des uns et des autres (c’est-à-dire exploiter leur intelligence mutuelle). Cela ouvre la voie à la collaboration et à la standardisation.
Mais vous vous demandez peut-être : les agents d’IA ont-ils vraiment besoin de la blockchain ?
Eh bien, oui.
Pourquoi ?
Car cela permet aux services d’agents de s’agrandir. Un agent d’IA centralisé stockant des subventions dans une banque ne peut pas le faire de façon évolutive. Sans parler de la censure monétaire inhérente.
Ainsi, les contrats intelligents sont nécessaires pour abstraire la logique métier et supprimer le besoin de supervision humaine. Grâce au framework Open Autonomy, et parce que chaque agent d’IA possède sa propre clé privée et son adresse publique, l’extension des agents d’IA devient possible. En outre : pas de censure monétaire !
Adoption
Le nombre de transactions générées par des agents d’IA dépasse désormais 200 000.
Ensuite, les cas d’usage incluent :
▶️ Agents de marchés prédictifs (Omen Prediction Markets)
▶️ Smart Funds (Balancer)
▶️ Gestion de portefeuilles (Safe)
Équipe
Le PDG David Minarsch est diplômé de Cambridge, docteur, et a fondé le département agents d’IA chez Fetch.ai. Chez Valory, l’entreprise derrière $OLAS, il y a actuellement 16 employés.
Économie de jetons
L’économie de jetons est complexe et innovante. Le PDG a une formation en théorie des jeux ; cela se reflète dans la conception.
La technologie est open source, donc elle a besoin de développeurs. Mais les développeurs sont rares.
Autonolas a donc créé une dynamique vertueuse pour les attirer.
D’abord, expliquons cette boucle, conçue pour inciter les développeurs à créer du code utile.
Les développeurs créent du code, l’enregistrent comme NFT (la DAO décide s’il est validé), puis ce code peut être utilisé comme pièce de Lego dans des services autonomes.
Les services reçoivent des dons lorsqu’ils sont utilisés. Grâce au NFT, on peut retracer le développeur créateur, qui reçoit une récompense proportionnelle (code, capital).
Ces récompenses représentent 10 % de toute l’inflation que publiera Autonolas.
Un autre objectif d’Autonolas est d’apparier code et capital.
Ils y parviennent via un mécanisme d’obligations, accumulant du capital sous forme de liquidité appartenant au protocole.
Les détenteurs de $OLAS peuvent fournir de la liquidité sur un DEX et miser leurs jetons LP contre des $OLAS à prix réduit.
La remise dépend de l’écart entre la valeur marchande permanente mise en jeu et la valeur actuelle du LP. Si le prix de l’actif s’effondre, le taux d’obligation devient négatif, réduisant artificiellement l’inflation.
Le flux global des fonds est le suivant :
Service autonome frappé → Utilisateurs ajoutent des fonds → Dons des détenteurs de veOLAS au service → Contributions de code utile récompensées → Développeurs poursuivent le développement.
Les trois principales sources de revenus ciblées par Autonolas sont :
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Services appartenant au protocole Autonolas : profits des dons
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Liquidité appartenant au protocole : tous les profits vont au trésor de la DAO
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Dons volontaires aux services tiers
Utilité du jeton $OLAS
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Gouvernance de la DAO. Habituellement, cette utilité n’est pas très forte. Mais chez Autonolas, décider quels agents IA seront développés est crucial.
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Peut être misé pour obtenir un accès whitelist et des récompenses supplémentaires
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Permet d’acheter des jetons LP via obligations
Ces trois éléments soutiennent la croissance à long terme de $OLAS.
Dans la distribution des jetons, la part allouée à l’équipe est élevée. Toutefois, celle-ci est verrouillée jusqu’en 2026. Et surtout, l’équipe n’est pas constituée de VC impatients de vendre après le déverrouillage.
Feuille de route
Autonolas se concentre actuellement sur :
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Build-A-PoSe : permet de construire des services appartenant au protocole
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Triple Lock : mise à niveau du protocole, améliorant obligations, récompenses développeurs et mise en jeu
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Extension du réseau via AIP 1
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Réseau de partenaires écologiques
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