Quels projets combinant crypto et IA peuvent aider à briser les barrières du monopole de l'IA ?
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Quels projets combinant crypto et IA peuvent aider à briser les barrières du monopole de l'IA ?
La convergence de l'intelligence artificielle et de la blockchain jouera manifestement un rôle crucial dans la transformation de divers secteurs.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Reflexivity Research
Traduction : TechFlow
Récemment, l'industrie de l'intelligence artificielle (IA) fait la une des journaux, pour de bonnes comme pour de mauvaises raisons. Bien que vous soyez probablement au courant des événements récents liés à OpenAI et que vous ayez exploré le niveau actuel des technologies d'IA, vous ne savez peut-être pas comment l'IA interagit avec la blockchain. Dans ce rapport hebdomadaire, nous examinerons certaines applications tentant de combiner l'IA et la technologie blockchain, ainsi que des informations sur ces applications et sur l'industrie de l'IA dans les années à venir.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Quel lien avec les cryptomonnaies ?
Avant d'aborder en détail les applications combinant IA et blockchain, commençons par quelques bases sur la technologie de l'IA, ainsi qu'un aperçu des équipes et développeurs individuels qui ont permis à cette industrie d'atteindre son niveau actuel.
ChatGPT est l'application ayant suscité le plus grand intérêt dans le secteur technologique au cours de l'année écoulée, et également celle qui a connu le plus grand succès auprès des consommateurs. Aujourd'hui, nous allons brièvement présenter les concepts fondamentaux derrière ChatGPT et expliquer pourquoi elle fonctionne si bien.
La technologie centrale de ChatGPT et d'autres modèles conversationnels d'IA repose sur les grands modèles linguistiques, ou LLM (Large Language Models). Ces technologies complexes d'IA sont essentiellement une combinaison de techniques d'apprentissage profond (deep learning) et de vastes ensembles de données, permettant de créer des modèles capables de prédire et de synthétiser des connaissances.
L'interaction entre les humains et les LLM s'effectue via le traitement du langage naturel (NLP), domaine pour lequel la plupart des LLM sont spécifiquement conçus. Lorsqu’un utilisateur demande à un chatbot de répondre à une question donnée, le robot utilise ses technologies sous-jacentes, ses données d'entraînement et ses capacités pour fournir la meilleure réponse possible.
Les LLM reposent sur des modèles appelés « transformeurs » (transformers), un type de réseau neuronal particulièrement performant pour prédire du texte et comprendre le contexte des mots. Grâce à ces modèles, les LLM excellent dans le traitement du langage naturel, ce qui leur permet de réaliser efficacement des tâches quotidiennes telles que résoudre des problèmes mathématiques, générer du code, ou encore rédiger de courts rapports ou proposer des modifications.
C’est précisément cette capacité qui a permis aux chatbots d’IA comme ChatGPT, Bing de Microsoft ou Claude de remporter un immense succès, déclenchant presque à eux seuls une révolution de l’intelligence artificielle. Bien que beaucoup pensent que l’IA finira par surpasser l’intelligence humaine, rien ne prouve que cela arrivera rapidement. Quoi qu’il en soit, les possibilités offertes par l’intégration des modèles d’IA dans le travail humain, ainsi que leurs capacités prometteuses, démontrent que, que nous l’acceptions ou non, l’IA est là pour rester. Mais vous vous demandez peut-être comment ces modèles d’IA peuvent s’allier aux caractéristiques sans autorisation préalable (permissionless) des cryptomonnaies et de la blockchain. Examinons donc leurs synergies potentielles et étudions ensemble ces deux technologies avancées.
Comment les cryptomonnaies peuvent-elles aider les applications d’IA ?
Le secteur des cryptomonnaies est un domaine constamment discuté dans les médias traditionnels et sur les plateformes de réseaux sociaux. Depuis le livre blanc publié par Satoshi Nakamoto en 2008, les cryptomonnaies se sont développées jusqu’à former un marché d’une valeur de 1,5 billion de dollars. Des institutions financières mondialement reconnues déposent continuellement des demandes pour lancer des ETF sur diverses cryptomonnaies.
En général, il est difficile d’expliquer aux personnes extérieures au secteur les avantages uniques de la technologie blockchain, principalement parce que les systèmes financiers des pays développés sont déjà florissants. En revanche, dans les régions moins avancées, il est plus facile d’illustrer les bénéfices des registres distribués (distributed ledger technology) dans les transactions financières, notamment en raison de la persistance d’institutions financières et gouvernementales corrompues à travers le monde. Les monnaies nationales subissent fréquemment des dévaluations, et la majorité de la population mondiale n’a toujours pas accès aux infrastructures bancaires. C’est dans ces contextes que la technologie blockchain offre des avantages significatifs.
Les cryptomonnaies constituent un moyen de bancariser les personnes non bancarisées, en offrant aux individus la possibilité de devenir leurs propres superviseurs financiers. Que ce soit en conservant des cryptomonnaies dans un portefeuille froid ou en utilisant les nombreuses dApps de l’écosystème crypto, les utilisateurs peuvent bénéficier de services comparables à ceux des banques.
Les caractéristiques inhérentes de la blockchain – transparence, sécurité et décentralisation – peuvent considérablement améliorer la manière dont les données d’IA sont stockées, partagées et exploitées. La blockchain peut fournir un registre distribué immuable pour les transactions et décisions d’IA. Cette combinaison pourrait renforcer la confiance dans les systèmes d’IA, réduisant ainsi les inquiétudes relatives à la manipulation ou à l’abus des données.
Un aspect clé où la cryptographie peut aider l’IA (et inversement) est la gestion et la sécurité des données. Les systèmes d’IA nécessitent d’énormes volumes de données pour apprendre et s’améliorer. Grâce à la blockchain, ces données peuvent être partagées de manière sécurisée et transparente entre différentes plateformes et parties prenantes. Cela garantit non seulement l’intégrité des données, mais ouvre aussi de nouvelles voies à la recherche collaborative en IA, brisant les silos de données qui freinent l’innovation.
La combinaison de l’IA et de la blockchain peut permettre de créer des organisations autonomes décentralisées (DAO) légitimes. Gérées par des contrats intelligents et pilotées par des algorithmes d’IA, ces DAO pourraient fonctionner, prendre des décisions et exécuter des transactions de façon autonome, sans intervention humaine. Historiquement, la gouvernance des DAO dans le secteur crypto a été imparfaite, car les émotions humaines et les incitations économiques ont souvent détourné les DAO de leurs objectifs initiaux. L’utilisation de l’IA permettrait d’automatiser la gestion des DAO, réduisant ainsi le besoin d’intermédiaires humains, augmentant l’efficacité organisationnelle et abaissant les coûts, ce qui transformerait radicalement de nombreux secteurs.
Un autre domaine prometteur consiste à utiliser la blockchain pour inciter à la génération et au partage de données destinées à l’IA. Par le biais de la tokenisation, individus et organisations peuvent être récompensés économiquement lorsqu’ils contribuent des données précieuses aux modèles d’IA, favorisant ainsi un écosystème d’IA plus collaboratif et inclusif.
La finance décentralisée (DeFi) est également un secteur susceptible de bénéficier de l’IA. Leur convergence pourrait donner naissance à une nouvelle entité baptisée « intelligence artificielle décentralisée » (DeAI). Cette approche permettrait aux particuliers et aux petites structures d’accéder à des outils d’IA auparavant réservés aux grandes entreprises, démocratisant ainsi l’accès à la technologie de l’IA.
La fusion des cryptomonnaies et de l’IA pourrait non seulement transformer le secteur financier, mais aussi de nombreux aspects de notre vie numérique. En combinant les forces de ces deux technologies, nous pouvons espérer un futur où l’IA sera non seulement plus accessible, mais aussi plus sûre, transparente et efficace. À présent, examinons de plus près le fonctionnement actuel de l’industrie de l’IA et ses capacités actuelles.
Briser les barrières de l’opacité de l’IA
En comparant la réforme apportée par les cryptomonnaies au système financier à la révolution de la production intelligente menée par l’IA, on peut identifier des similitudes qui justifient leur combinaison.
Actuellement, OpenAI, Google DeepMind et Anthropic mènent tous de vastes recherches dans ce domaine.
Opportunités actuelles dans les secteurs de la cryptomonnaie et de l’IA
Maintenant que nous avons abordé les bases de la collaboration entre IA et cryptomonnaies, plongeons-nous dans l’analyse de certains projets innovants. Bien que la plupart de ces projets soient encore imparfaits (ils travaillent dur à développer leur mainnet, cherchent à fidéliser des utilisateurs et à attirer l’attention de la communauté crypto élargie), ils sont à la pointe de l’industrie et illustrent bien ce secteur en pleine expansion.
Bittensor, un réseau décentralisé de modèles d’IA :
Bittensor est à ce jour l’un des projets les plus populaires et les plus matures de l’écosystème crypto-IA. Il s’agit d’un réseau décentralisé visant à démocratiser l’IA en créant une plateforme pour plusieurs marchés décentralisés de biens (ou « sous-réseaux »), regroupés sous un même système de jetons. Son objectif est de construire, grâce à des mécanismes d’incitation uniques et une architecture avancée de sous-réseaux, un réseau capable de rivaliser avec de grands géants de l’IA comme OpenAI. Le système Bittensor peut être vu comme une machine transférant efficacement des capacités d’IA vers la blockchain.
Le réseau est géré par deux types d’acteurs clés : les mineurs et les validateurs. Les mineurs soumettent au réseau des modèles d’IA pré-entraînés et sont récompensés pour leurs contributions, tandis que les validateurs vérifient la validité et l’exactitude des sorties des modèles. Ce dispositif crée un environnement compétitif incitant les mineurs à améliorer continuellement leurs modèles afin d’obtenir de meilleures performances et davantage de récompenses (en jeton natif $TAO). Les utilisateurs interagissent avec le réseau en envoyant des requêtes aux validateurs, qui redistribuent ensuite ces requêtes aux mineurs. Les validateurs classent les réponses des mineurs et renvoient à l’utilisateur celle qui obtient le meilleur classement.
L’approche de Bittensor en matière de développement de modèles est unique. Contrairement à de nombreux laboratoires ou instituts de recherche en IA, Bittensor n’entraîne pas lui-même les modèles, car cet entraînement est complexe et coûteux. Au lieu de cela, le réseau repose sur un mécanisme d’entraînement décentralisé. Les validateurs doivent évaluer les modèles fournis par les mineurs à l’aide de jeux de données spécifiques, puis attribuer une note à chaque modèle selon des critères précis (comme la précision ou la fonction de perte). Cette évaluation décentralisée garantit une amélioration continue des performances des modèles.
L’architecture de Bittensor inclut le mécanisme de consensus Yuma, un hybride entre preuve de travail (PoW) et preuve d’enjeu (PoS), chargé de répartir les ressources au sein des sous-réseaux du réseau. Chaque sous-réseau constitue un marché économique autonome, spécialisé dans une tâche d’IA particulière (par exemple, prédiction de texte ou génération d’image), et peut choisir librement de rejoindre ou de quitter le consensus Yuma selon sa fonctionnalité.
Bittensor représente une étape cruciale vers la décentralisation de l’IA, offrant une plateforme pour développer, évaluer et améliorer divers modèles d’IA de manière décentralisée. Sa structure unique non seulement encourage la création de modèles d’IA de haute qualité, mais rend aussi l’accès à la technologie de l’IA plus démocratique, pouvant transformer la manière dont l’IA est développée et utilisée à travers les secteurs.
Akash, un supercloud open source :
Akash Network est une plateforme innovante de supercloud open source, conçue pour acheter et vendre des ressources informatiques de manière sécurisée et efficace. Elle permet aux utilisateurs de déployer leur propre infrastructure cloud tout en pouvant commercialiser leurs ressources cloud inutilisées. Cette flexibilité démocratise non seulement l’utilisation des ressources cloud, mais offre également une solution économique aux utilisateurs souhaitant étendre leurs activités.
Au cœur du système Akash se trouve un mécanisme d’enchères inversées : les utilisateurs soumettent des offres pour leurs besoins de calcul, et les fournisseurs rivalisent pour leur fournir ces services, ce qui conduit à des prix bien inférieurs à ceux des systèmes cloud traditionnels. Le système repose sur des technologies éprouvées telles que Kubernetes et Cosmos, assurant une plateforme sûre et fiable pour l’hébergement d’applications. L’approche communautaire d’Akash garantit que les utilisateurs ont voix au chapitre dans le développement et la gestion du réseau, en faisant un véritable service public centré sur l’utilisateur.
L’infrastructure d’Akash est définie par un langage simple et intuitif basé sur YAML (SDL), permettant aux utilisateurs de créer des déploiements complexes sur plusieurs régions et fournisseurs. Cette fonctionnalité, combinée au système d’orchestration de conteneurs leader Kubernetes, assure non seulement une grande flexibilité dans les déploiements, mais aussi une sécurité et une fiabilité élevées pour l’hébergement des applications. De plus, Akash propose des solutions de stockage persistant, garantissant que les données sont conservées même après redémarrage, ce qui est particulièrement utile pour les applications traitant de grands ensembles de données.
Dans l’ensemble, Akash se distingue comme une plateforme cloud décentralisée, offrant une alternative originale au monopole des fournisseurs de cloud actuels. En exploitant les ressources inexploitées de millions de centres de données à travers le monde, ce modèle réduit non seulement les coûts, mais augmente aussi la vitesse et l’efficacité des applications cloud natives. Sans verrouillage fournisseur ni besoin de réécrire dans un langage propriétaire, Akash fournit une plateforme polyvalente et accessible pour diverses applications basées sur le cloud.
Render, une plateforme élargissant l’accès au calcul :
Render est une plateforme basée sur la blockchain, conçue pour répondre à la demande croissante en puissance de calcul dans la production média, notamment dans les domaines de la réalité augmentée, de la réalité virtuelle et des médias enrichis par l’IA. Elle exploite les cycles GPU inutilisés, reliant les créateurs de contenu nécessitant de la puissance de calcul aux fournisseurs disposant de ressources GPU disponibles. Grâce à la blockchain, Render assure un traitement sécurisé et efficace des tâches basées sur le GPU, y compris la création et l’optimisation de contenu pilotées par l’IA.
Le produit phare de Render réside dans son intégration avec l’IA, qui joue un rôle crucial dans la création de contenu et l’optimisation des processus. Le réseau prend en charge des tâches liées à l’IA, permettant aux artistes d’utiliser des outils d’IA pour générer des éléments ou améliorer leurs œuvres numériques. Grâce à cette intégration, il devient possible de créer des mondes 3D en ultra-haute résolution et d’optimiser les flux de rendu, comme le débruitage par IA. De plus, l’utilisation de l’IA par Render s’étend à la gestion de collections d’art à grande échelle et à l’optimisation des workflows de rendu, élargissant ainsi les possibilités du processus créatif.
L’écosystème de Render fonctionne comme un marché de ressources GPU, servant divers acteurs tels que des artistes, des ingénieurs et des opérateurs de nœuds GPU. Il démocratise l’accès à la puissance de calcul, permettant aux créateurs indépendants comme aux grands studios de réaliser des projets de rendu complexes à moindre coût. Les transactions au sein de cet écosystème s’effectuent via le jeton RNDR, créant ainsi une économie dynamique centrée sur les services de rendu. Alors que l’IA continue de transformer la création de contenu numérique, Render est bien positionné pour jouer un rôle clé dans l’essor de nouvelles formes d’expression créative et d’innovation technologique dans le domaine des médias numériques.
Gensyn, une plateforme de calcul décentralisée :
Gensyn est un projet combinant IA et cryptomonnaies, centré sur la résolution du problème des limitations de ressources inhérentes aux systèmes modernes d’IA. Le projet vise à surmonter les obstacles posés par les énormes besoins en ressources pour construire des modèles fondamentaux, freinant ainsi le développement de l’IA. L’approche de Gensyn consiste à créer un protocole décentralisé basé sur la blockchain afin d’exploiter efficacement les ressources informatiques mondiales.
Le contexte de Gensyn met en lumière la demande croissante en puissance de calcul des systèmes d’IA, qui dépasse désormais les ressources disponibles. Par exemple, l’entraînement de grands modèles comme GPT-4 d’OpenAI nécessite une puissance de calcul colossale, représentant un obstacle majeur pour toutes les parties impliquées. Cela souligne le besoin d’un système capable d’utiliser efficacement toutes les ressources informatiques disponibles, palliant les limites des solutions actuelles, trop coûteuses ou insuffisantes pour les travaux d’IA à grande échelle.
Gensyn cherche à résoudre ce problème en créant un protocole décentralisé permettant de connecter et de valider des travaux de deep learning hors chaîne (off-chain) de manière économique. Ce protocole fait face à plusieurs défis : validation du travail, dynamique du marché, estimation préalable des tâches, questions de confidentialité, et besoin de parallélisation efficace des modèles de deep learning. Il vise à construire un réseau de calcul sans confiance (trustless), offrant des incitations économiques aux participants et une méthode pour vérifier que le calcul a été effectué comme promis.
Le protocole Gensyn est une première couche (layer 1) sans confiance pour le calcul de deep learning, récompensant les participants qui fournissent du temps de calcul et exécutent des tâches ML (Machine Learning, une forme de calcul dans Gensyn). Il utilise plusieurs techniques pour valider le travail accompli, notamment les preuves probabilistes d’apprentissage, les protocoles de localisation précis basés sur les graphes, et des jeux d’incitation inspirés de Truebit. Le système implique divers rôles : soumissionnaires, solveurs, validateurs et dénonciateurs, chacun jouant un rôle spécifique dans le processus de calcul.
En pratique, le protocole Gensyn comporte plusieurs étapes, allant de la soumission de la tâche jusqu’à l’arbitrage contractuel et au règlement. Il vise à créer un marché transparent et à faible coût pour le calcul ML, assurant évolutivité et efficacité. Le protocole offre également aux mineurs équipés de puissants GPU l’opportunité de réaffecter leur matériel au calcul ML, à un coût potentiellement inférieur à celui des fournisseurs traditionnels. Cette approche résout non seulement les difficultés de calcul en IA, mais cherche aussi à démocratiser l’accès aux ressources d’IA.
Fetch, une plateforme ouverte pour l’économie de l’IA :
Fetch.ai a une histoire plus longue que les projets précédemment mentionnés, et propose une gamme variée de services sur son site web. Fetch est un projet innovant à l’intersection de l’IA et des cryptomonnaies, visant à transformer radicalement la manière dont les activités économiques sont menées. Le cœur de Fetch repose sur ses agents d’IA, conçus comme des composants modulaires programmables pour exécuter des tâches spécifiques. Ces agents peuvent se connecter, rechercher et échanger de manière autonome, créant ainsi des marchés dynamiques et bouleversant les modes économiques traditionnels.
L’un des principaux services offerts par Fetch est l’intégration de produits traditionnels à l’IA. Cela s’accomplit en intégrant les API de Fetch.ai avec les agents, un processus rapide et sans modification des applications métier sous-jacentes. Les agents peuvent être combinés entre eux au sein du réseau, ouvrant la voie à de nouveaux cas d’usage et modèles économiques. En outre, ces agents peuvent négocier et effectuer des transactions au nom des utilisateurs, leur permettant de tirer profit de leurs déploiements.
En outre, ces agents peuvent fournir des inférences issues de modèles de machine learning, permettant aux utilisateurs de monétiser leurs analyses et d'améliorer leurs propres modèles.
Fetch a également lancé Agentverse, un service de gestion sans code simplifiant le déploiement des agents d’IA. Tout comme les plateformes sans code traditionnelles (Replit) ou Copilot de GitHub ont démocratisé l’écriture de code, Fetch s’efforce, à sa manière, de démocratiser davantage le développement Web3.
Grâce à Agentverse, les utilisateurs peuvent facilement lancer leur premier agent, abaissant ainsi considérablement la barrière d’entrée à l’utilisation des technologies d’IA avancées. En matière de moteur d’IA et de services d’agents, Fetch utilise des grands modèles linguistiques pour découvrir et diriger l’exécution des tâches vers l’agent d’IA approprié. Ce système permet non seulement de monétiser les applications et services d’IA, mais sert aussi de plateforme complète pour les services d’agents, incluant construction, mise en ligne, analyse et hébergement.
La plateforme améliore son utilité grâce à des fonctionnalités telles que « recherche et découverte » et « analyse ». Les agents peuvent s’enregistrer dans Agentverse, et la plateforme utilise une recherche ciblée basée sur les LLM pour faciliter leur découverte active sur la plateforme Fetch.ai. Des outils d’analyse permettent d’améliorer l’efficacité des descripteurs sémantiques des agents, renforçant ainsi leur découvrabilité. En outre, Fetch.ai intègre une passerelle IoT pour les agents hors ligne, leur permettant de collecter des informations et de les traiter par lots une fois reconnectés.
Enfin, Fetch.ai propose un service d’hébergement pour les agents, offrant toutes les fonctionnalités d’Agentverse sauf l’hébergement lui-même. La plateforme utilise également le réseau Web3 de Fetch.ai pour introduire un réseau ouvert d’adressage et de nommage des agents. Cette approche marque une méthode novatrice d’adressage DNS, intégrant la technologie blockchain au système.
Dans l’ensemble, Fetch.ai propose une plateforme multifonctionnelle combinant IA et blockchain, offrant des outils pour le développement d’agents d’IA, la monétisation de modèles de machine learning, et une méthode innovante pour la recherche et la découverte dans l’économie numérique. La combinaison d’agents d’IA et de blockchain ouvre la voie à l’automatisation et à l’optimisation de divers processus de manière décentralisée et efficace.
Prochaines étapes et prévisions pour les deux secteurs :
La combinaison fluide de l’IA et de la blockchain représente une avancée majeure pour ces deux domaines. Cette fusion va bien au-delà de la simple juxtaposition de deux technologies de pointe ; il s’agit d’une synergie transformatrice redéfinissant les frontières de l’innovation numérique et de la décentralisation.
Comme l’ont montré les projets tels que Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network et Gensyn, les applications potentielles de cette fusion démontrent les vastes possibilités et avantages significatifs qu’offre la combinaison de l’IA et de la blockchain.
À l’avenir, il est clair que cette convergence jouera un rôle crucial dans la transformation de nombreux secteurs. Que ce soit en améliorant la sécurité et l’intégrité des données ou en créant de nouveaux modèles d’organisations autonomes décentralisées, cette synergie promet des technologies plus efficaces, plus transparentes et plus accessibles. En particulier dans le domaine de la finance décentralisée, l’émergence de l’intelligence artificielle décentralisée (DeAI) pourrait briser les barrières traditionnelles favorisant les grandes entreprises, démocratisant ainsi l’accès à la technologie de l’IA. Cela conduirait à une économie numérique plus inclusive, où particuliers et petites entités pourraient utiliser des outils et services d’IA auparavant inaccessibles.
Par ailleurs, l’intégration de ces technologies pourrait résoudre certains des défis les plus pressants des deux domaines. En IA, les silos de données et le besoin colossal de puissance de calcul pour entraîner de grands modèles peuvent être atténués par la gestion décentralisée des données et le partage des capacités de calcul offerts par la blockchain. En blockchain, l’IA peut améliorer l’efficacité, automatiser les processus décisionnels et renforcer les mécanismes de sécurité. À mesure que les industries évoluent, développeurs, chercheurs et parties prenantes doivent continuer à explorer et à exploiter la synergie entre IA et blockchain. Ce faisant, ils ne feront pas que faire progresser ces deux secteurs, mais aussi impulser l’innovation dans l’ensemble du numérique, bénéficiant ainsi à toute la société.
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