Perspectives de l'Institut OKLink 2024 : la résonance entre Web3 et l'IA déclenche une société numérique fiable
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Perspectives de l'Institut OKLink 2024 : la résonance entre Web3 et l'IA déclenche une société numérique fiable
La combinaison des deux produirait-elle un effet supérieur à la somme des parties ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Bi Lianghuan, chercheur principal à l'Institut OKLink
« L’IA va radicalement transformer la manière dont vous utilisez votre ordinateur et bouleverser l’industrie des logiciels. » C’est avec ce titre qu’un article de Bill Gates, publié en novembre dernier, a suscité un vaste écho.
Cela m’a rappelé les premières années où la technologie blockchain commençait à être largement discutée, et où l’on utilisait souvent le mot « disruption » pour décrire son potentiel. Depuis lors, la technologie blockchain est passée d’innovations initiales comme ERC20, les preuves à divulgation nulle (zero-knowledge proofs), BRC20, à des applications combinées avec d'autres domaines telles que DeFi et DePIN.
Leur combinaison pourrait-elle produire un effet supérieur à la somme de leurs parties ?
Début 2023, nous avions indiqué que les super-applications seraient clés pour une adoption massive. Cette année, l'Institut OKLink concentre son attention sur la convergence entre l’IA et Web3. Soutenus par un cadre réglementaire approprié, cette synergie pourrait modifier les comportements des utilisateurs dans Web3, accélérer son adoption généralisée et contribuer ensemble à construire une société numérique fiable.
Figure : La convergence IA et Web3 peut aider à résoudre des problèmes techniques et applicatifs
Étendre la confiance, fondement d'une société numérique digne de confiance
Dans une société numérique saturée d’informations trompeuses, Web3 a toujours été perçu comme un futur écosystème de plateforme de valeur, remplaçant ainsi le modèle Web2 centré sur l’information. Imaginez une plateforme où la circulation de l’information n’est plus menacée par la désinformation ou la falsification. Les activités économiques deviennent plus justes et transparentes sur ce réseau de valeur, où chaque transaction, grâce aux données enregistrées sur la chaîne, expose clairement sa chaîne de valeur sous-jacente, rendant ainsi les flux de valeur totalement visibles.
Toutefois, ce développement est freiné par un dilemme triangulaire entre décentralisation, sécurité et extensibilité — le fameux « triangle impossible ». Sans extensibilité, il est difficile de construire cette nouvelle plateforme de valeur. Néanmoins, l’intégration de l’IA pourrait briser ce triangle impossible et propulser Web3 vers une société numérique fiable et scalable.
Sur le plan de l’extensibilité, l’écosystème Web3 actuel comprend des centaines de blockchains, réseaux de couche 2 et chaînes d’applications. Toutefois, en raison du manque de capacité native de communication avec les systèmes externes, de nombreux « silos d’information » se sont formés. Des solutions comme les ponts inter-chaînes, les échanges atomiques, les chaînes relais ou les sidechains ont été proposées. Malheureusement, ces solutions restent complexes pour les utilisateurs ordinaires. En intégrant des agents intelligents dotés de capacités décisionnelles et exécutives autonomes – les AI Agents – qui imitent et incarnent des rôles humains, il devient possible de choisir automatiquement la meilleure solution inter-chaîne selon les besoins de l’utilisateur, brisant ainsi les silos d’information entre blockchains et offrant une expérience utilisateur bien supérieure.
En matière de sécurité, l’IA peut renforcer celle de Web3. Grâce à la surveillance et à l’analyse en temps réel, l’IA peut détecter rapidement et contrer les menaces potentielles, protégeant efficacement les actifs et la vie privée des utilisateurs. En plus d'utiliser l'IA comme outil d'efficacité — par exemple pour accélérer l'audit de code ou améliorer la sécurité durant la programmation — un nouveau champ de recherche attire l'attention académique : les grands modèles linguistiques spécialisés dans la blockchain, proposés par Berkeley RDI. Ceux-ci visent à fournir un espace de recherche infini, sans contrainte de règles ou schémas prédéfinis, permettant de détecter directement une large gamme d’anomalies.
Figure : Schéma simplifié du design produit d’un grand modèle linguistique pour blockchain
Source : Berkeley RDI
La fusion technologique confère de la confiance à l’IA
Pour construire une société numérique fiable, il ne suffit pas d’avoir un Web3 évolutif et sécurisé ; que se passe-t-il si l’IA elle-même agit mal ? Une étude d’EY montre que parmi les entreprises interrogées, 90 % sont encore à un stade précoce de maturité en IA, seulement 4 % atteignant le niveau le plus avancé. Le faible niveau de confiance et les craintes face aux risques potentiels liés à l’IA constituent l’un des principaux obstacles à son adoption rapide.
Ce manque de confiance provient principalement de deux facteurs : premièrement, les données utilisées pour entraîner l’IA peuvent être erronées ; deuxièmement, ces données étant centralisées, elles sont manipulables. Or, la technologie Web3 peut jouer un rôle essentiel pour renforcer la confiance envers l’IA :
Grâce à la fonction notariale de la blockchain, Web3 peut nous aider à lutter contre la désinformation générée par l’IA. Par exemple, les créateurs de contenu peuvent appliquer une opération de hachage (note 1) sur un article ou une vidéo — similaire à la création d’une empreinte digitale numérique — garantissant l’unicité de chaque contenu. Cette empreinte est ensuite enregistrée sur la blockchain et signée via une clé publique, assurant l’authenticité et l’intégrité du contenu.
La convergence entre IA et Web3 ouvre de nouvelles voies pour améliorer la confidentialité et la propriété des données, en proposant via la blockchain un stockage et une gestion décentralisés des données, donnant ainsi aux utilisateurs un contrôle et une visibilité totale sur leurs données. Cela constitue une alternative viable au cloud massif, réduisant le monopole des fournisseurs de services cloud centralisés. À l’avenir, certains de ces fournisseurs pourraient même choisir de collaborer avec l’écosystème Web3 afin d’intégrer ces nouvelles technologies et services.
Dès lors que les limitations techniques fondamentales seront levées grâce à la convergence entre Web3 et l’IA, la construction d’une société numérique digne de confiance reposera sur des bases solides. Un Web3 évolutif donnera davantage de pouvoir à l’individu. Autour de l’économie individuelle, les couches applicatives de Web3 et de l’IA révéleront un potentiel illimité. Dans ce nouvel écosystème, chaque individu pourra participer directement aux activités économiques, exercer un meilleur contrôle sur ses données et ses actifs. Chacun pourra utiliser des contrats intelligents assistés par l’IA, des identités numériques, etc., pour s’engager dans de nouveaux modèles économiques innovants, favorisant une économie plus juste et transparente. Ce nouveau modèle économique stimulera la créativité et la personnalisation, offrant à la société davantage d’opportunités et d’équité.
Figure : Structure multicouche de Web3 multi-chaînes
Ramener Web3 à une approche centrée sur l’humain
L’expérience utilisateur de Web3 et celle de l’IA sont radicalement différentes. Les grands modèles linguistiques génératifs (GenAI), comme ChatGPT, ont connu un succès fulgurant auprès du grand public, attirant leur premier million d’utilisateurs en seulement cinq jours. En revanche, malgré une offre diversifiée de produits et plateformes professionnels et performants, l’adoption de Web3 reste limitée. Bien que la régulation de 2023 ait accru la reconnaissance institutionnelle, Web3 n’a pas encore connu de viralité comparable à celle de ChatGPT du côté des utilisateurs finaux.
L’expérience utilisateur est donc l’une des principales raisons expliquant cet écart d’adoption entre Web3 et l’IA. Contrairement à l’IA, où « l’utilisateur n’a qu’à poser une question », Web3 exige de comprendre des concepts comme les portefeuilles, les adresses (différentes des numéros de carte bancaire), les clés privées, etc., ce qui pose encore des défis en termes d’interaction, de rapidité et de facilité d’utilisation. Cependant, l’arrivée de l’IA peut améliorer significativement cette expérience utilisateur, compensant les faiblesses de Web3, voire devenant elle-même un utilisateur principal de Web3.
En introduisant des AI Agents au niveau applicatif, les processus complexes peuvent être gérés en arrière-plan par l’agent, tandis que l’interface frontale présente les interactions de manière intuitive et familière pour l’utilisateur. Par exemple, des étapes autrefois fastidieuses dans les transactions financières traditionnelles ou sur Web2 — comme la preuve cryptographique via signature numérique, générée avec une clé privée connue du créateur et vérifiable avec une clé publique — peuvent désormais être simplifiées.
L’intégration des AI Agents abaisse considérablement la barrière d’entrée de Web3, ramenant celui-ci à une approche véritablement centrée sur l’humain, prolongeant ainsi l’expérience utilisateur de Web2, voire, comme le dit Bill Gates, en transformant l’industrie des logiciels et en changeant nos habitudes d’utilisation et notre mode de vie.
À l’avenir, pour utiliser une DApp, l’utilisateur n’aura peut-être besoin que de poser une question précise ou de donner une instruction simple.
Figure : Diagramme de flux d’un AI Agent
Un individu, c’est une équipe : l’IA et Web3 libèrent la créativité humaine
Outre l’amélioration de l’accessibilité des DApps pour les utilisateurs ordinaires, la technologie GenAI constitue un autre levier clé pour l’adoption massive de Web3. Du passage de Midjourney (texte vers image) aux générateurs vidéo tels que Runway et PIKA, GenAI offre aux utilisateurs un moyen rapide et peu coûteux de concrétiser leur imagination. Dans des domaines comme le métavers ou le GameFi, le plus grand défi rencontré lors du développement n’était pas technique, mais concernait plutôt la conception artistique, le design de jeu ou la création de personnages.
La fusion entre GenAI et Web3 accélérera fortement le développement du métavers. Web3 apporte des mécanismes de récompense innovants, notamment dans les relations entre personnages de jeux, reliant ainsi le jeu au monde réel, augmentant l’efficacité opérationnelle et créant un écosystème économique autonome. L’IA, quant à elle, permet une création virtuelle et une génération de contenu rapides et variés. Au-delà des images, vidéos et sons, les utilisateurs peuvent créer des PNJ intelligents et des personnages virtuels via GenAI, rendant l’interactivité et l’immersion du métavers plus réalistes. Pour le GameFi, la génération et la conception de contenus de jeu peuvent s’appuyer sur GenAI, permettant aux développeurs de créer rapidement objets, décors et personnages, offrant ainsi des expériences de jeu personnalisées. Ces applications rendent le métavers et le GameFi plus créatifs et attractifs.
Tout cela fait qu’un individu peut désormais fonctionner comme une équipe entière. La fusion de ces deux technologies libère l’esprit humain des contraintes pratiques liées au « comment faire », libérant ainsi pleinement la créativité. À l’avenir, l’intégration profonde entre Web3 et l’IA engendrera une société numérique plus intelligente et innovante. Chaque individu deviendra créateur, artiste ; avec le pouvoir accru par Web3, chacun pourra exprimer sa créativité sans avoir besoin d’une grande équipe. Cela marquera le début d’un âge d’or de la créativité mondiale. Chacun pourra façonner son propre métavers. Ce futur n’est pas seulement une affaire de technologie, mais aussi un jalon dans la redéfinition humaine de la création, du partage et de la connexion.
Nous attendons un futur où les problèmes de confiance seront progressivement résolus, l’expérience utilisateur plus fluide, et où chaque individu disposera d’outils plus puissants et efficaces. Imaginez un tel monde numérique : il redéfinira notre mode de vie. En 2024, la convergence entre IA et Web3 deviendra incontestablement le double moteur d’une ère numérique fiable, libérant le potentiel infini de chacun.
Note 1 : Le hachage (Hashing) est un algorithme qui convertit des données de longueur arbitraire en une chaîne de longueur fixe. La fonction de hachage associe les données d’entrée à une valeur de hachage de longueur fixe, généralement unique : des entrées différentes produisent des hachages différents. Ce processus est unidirectionnel, c’est-à-dire qu’il est impossible de retrouver les données originales à partir de la valeur de hachage.
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