La narration autour de l'IA s'intensifie, comment la DeFi peut-elle en tirer profit ?
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La narration autour de l'IA s'intensifie, comment la DeFi peut-elle en tirer profit ?
Cet article examinera des exemples concrets d'applications de l'IA dans les protocoles DeFi actuels, les défis auxquels ils sont confrontés, ainsi que les orientations futures du développement de l'IA dans le domaine de la DeFi.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : DeSpread Research
Traduction : TechFlow
Avertissement : Le contenu de ce rapport reflète uniquement l'opinion personnelle de l'auteur et est fourni à titre d'information seulement. Ce document n'a pas pour but de recommander l'achat ou la vente de jetons, ni d'utiliser un protocole particulier. Aucune partie de ce rapport ne constitue un conseil en investissement, ni ne doit être considérée comme tel.
1. Introduction
Avec le développement de l'industrie informatique, l'amélioration des capacités de calcul et l'utilisation généralisée des mégadonnées, les performances des modèles d'intelligence artificielle (IA) se sont considérablement améliorées. Ces dernières années, les capacités de l'IA ont atteint, voire dépassé, celles des humains dans de nombreux domaines, trouvant rapidement des applications dans des secteurs tels que la santé, la finance et l'éducation.
Un exemple emblématique de la commercialisation de l’IA est ChatGPT, un modèle génératif lancé par OpenAI en novembre 2022, capable de comprendre et de répondre au langage naturel humain. ChatGPT a attiré 1 million d'utilisateurs en seulement 5 jours après son lancement, puis atteint 100 millions d'utilisateurs mensuels actifs en deux mois, devenant ainsi l'application grand public ayant connu la croissance la plus rapide de l'histoire.
NVIDIA, fabricant des GPU essentiels aux principaux plateformes d'IA, a également largement profité de cette tendance. Au premier trimestre 2024, son bénéfice net a bondi de 628 % par rapport à l'année précédente, s'établissant à 14,8 milliards de dollars. Son cours boursier a triplé depuis l'année dernière, avec une capitalisation boursière atteignant 3 200 milliards de dollars, affichant des performances remarquables.
L’émergence du secteur de l’IA a eu un impact significatif sur le marché cryptographique. En juin 2022, alors que les projets NFT artistiques étaient florissants, la sortie de DALL-E 2 — un modèle d’IA développé par OpenAI capable de générer des images de haute qualité à partir de texte — a entraîné une multiplication par 8 du nombre de mentions du mot-clé « IA » dans les principaux canaux Telegram coréens liés à la crypto. À partir du second semestre 2022, de plus en plus d’initiatives ont cherché à combiner directement IA et blockchain, faisant doubler à nouveau les mentions de l’IA.
L’intérêt marqué de la communauté crypto pour l’IA se reflète également dans les tendances d’investissement vers les projets cryptos liés à l’IA. Selon les données du site statistique d’actifs virtuels Coingecko, depuis le second semestre 2022 — période marquant l’apparition de projets combinant IA et blockchain —, la capitalisation totale des 277 projets blockchain classés dans le domaine de l’IA a rapidement augmenté pour atteindre 21 milliards de dollars au 20 août 2024, soit environ 25 % de plus que la catégorie Layer2.
Cependant, les projets blockchain actuellement populaires dans le domaine de l’IA visent principalement à résoudre certaines limitations exposées par le développement de l’industrie IA, grâce à la technologie blockchain. Les principaux cas d’utilisation incluent :
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Réseau de GPU distribué : Ces projets utilisent la blockchain pour créer un réseau de GPU distribué, où chacun peut contribuer à la puissance de calcul GPU et recevoir des récompenses en jetons, abaissant ainsi les coûts élevés liés à l’entraînement des modèles d’IA (par exemple, IO.NET, Akash Network).
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Entraînement décentralisé d’IA et développement de modèles : Ces projets permettent à plusieurs participants de collaborer à l’entraînement et au développement de modèles d’IA, récompensés via la blockchain afin de contrer les biais induits par un environnement centralisé (par exemple, Bittensor).
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Marché d’IA sur chaîne : Ces projets de marchés décentralisés évaluent et échangent transparentement, via la blockchain, la performance et la fiabilité des modèles ou agents d’IA, répondant aux besoins spécifiques de divers secteurs (par exemple, SingularityNET, Autonolas).
Au-delà de ces exemples, de nouvelles initiatives explorent l’utilisation de l’infrastructure blockchain — comme les marchés de données décentralisés et les protocoles IP — pour relever les défis actuels de l’industrie de l’IA. Ces tentatives créent des effets synergiques en offrant une infrastructure plus stable à l’IA tout en élargissant les applications de la blockchain.
Parallèlement, l’intégration de l’IA dans l’écosystème blockchain recèle un potentiel de développement immense. En particulier, dans les services DeFi basés sur le principe de non-permissionnalité, l’introduction de l’IA pourrait réduire la dépendance aux tiers de confiance, rendant possibles des fonctionnalités difficiles à réaliser avec les contrats intelligents actuels.
Dans cet article, nous examinerons des exemples concrets d'applications de l'IA dans les protocoles DeFi actuels, les défis rencontrés, ainsi que les perspectives futures de l'IA dans la DeFi.
2. DeFi intelligente
L’IA possède une capacité exceptionnelle d’analyse en temps réel des données, lui permettant de tirer des conclusions à partir de volumes massifs d’informations. Cette caractéristique joue un rôle clé dans l’aide aux utilisateurs pour leurs opérations financières et la gestion des risques, notamment en concrétisant les données de rendement et de risque fournies par les protocoles DeFi. Dans ce contexte, l’IA est principalement appliquée à l’interface utilisateur (Dapp), permettant aux protocoles DeFi existants d’en bénéficier sans nécessiter de refonte majeure.
Yearn Finance est un exemple typique : un agrégateur de rendements qui collabore avec GIZA, une plateforme de création d’agents IA, afin de mettre en place un système d’évaluation en temps réel des risques stratégiques pour ses coffres v3, garantissant ainsi un environnement d’investissement plus sûr aux utilisateurs.
Cependant, mon intérêt va surtout vers le potentiel d’autonomie que l’IA peut conférer aux protocoles DeFi grâce à sa capacité de pensée et d’action autonome au sein de l’écosystème DeFi.
Actuellement, les protocoles DeFi réagissent passivement aux transactions des utilisateurs : leurs contrats intelligents s’exécutent selon des modalités prédéfinies en réponse aux interactions. Toutefois, en intégrant l’IA, un protocole DeFi pourrait analyser activement la situation du marché, prendre des décisions optimales et initier des transactions de manière autonome. Cela ouvre la voie à de nouveaux services financiers auparavant inaccessibles.
Examinons maintenant quelques protocoles DeFi intelligents qui appliquent l’IA dans leur mécanisme principal.
2.1. Fyde Treasury : Fonds d’actifs géré par IA
Fyde Treasury est un protocole proposant un service de fonds en panier appelé Liquid Vault, où plusieurs jetons sont gérés collectivement par une IA. Les utilisateurs reçoivent un jeton de liquidité, $TRSY, correspondant à leurs actifs déposés dans le Liquid Vault, qu’ils peuvent utiliser librement.
2.1.1. Sélection des actifs et fonctionnement du fonds
L’objectif principal du Liquid Vault est d’ajuster dynamiquement la proportion de jetons à faible volatilité en période de baisse du marché, afin de limiter les pertes pour l’utilisateur et d’offrir à long terme un portefeuille performant par rapport à d’autres classes d’actifs.
Fyde Treasury sélectionne les actifs du Liquid Vault selon trois étapes :
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Évaluation de la liquidité suffisante des échanges
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Vérification du profil des fondateurs du protocole et audit du code pour identifier d’éventuels problèmes
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Analyse par IA des données on-chain pour détecter les activités de wash trading, la concentration des jetons et les tendances de croissance naturelle
Les jetons remplissant ces critères sont inclus dans le portefeuille. De plus, Fyde Treasury utilise l’IA dans la gestion quotidienne du Liquid Vault pour :
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Analyse et prévision du marché : Analyser les données on-chain, les tendances du marché et les actualités afin de prédire les mouvements futurs
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Calcul et rééquilibrage des poids : Calculer les proportions optimales des jetons en fonction des prévisions et des performances récentes, puis rééquilibrer le portefeuille
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Gestion des risques et réponse : Identifier rapidement des incidents comme des attaques de gouvernance, l’épuisement d’un pool de liquidité ou des transactions anormales provenant de certains portefeuilles, puis ajuster ou isoler les actifs concernés
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Stratégies avancées de gestion : Évaluer continuellement la performance du portefeuille, analyser l’efficacité des stratégies, extraire des données pour modifier ou développer de nouvelles stratégies, puis comparer et tester ces stratégies avant de les déployer en production
À la date du 23 août (date de rédaction), le portefeuille Liquid Vault contient 29 jetons, tous issus d’écosystèmes basés sur Ethereum.
Tableau de bord Liquid Vault, source :Fyde
En outre, Fyde Treasury propose une fonctionnalité permettant aux utilisateurs qui déposent des jetons de gouvernance de protocoles spécifiques dans le Liquid Vault de conserver leurs droits de vote via le jeton de liquidité. Ces jetons de gouvernance sont convertis en $gTRSY envoyés au portefeuille de l’utilisateur, pouvant ensuite être utilisés dans l’onglet gouvernance de Fyde Treasury pour voter sur les propositions du protocole d’origine.
Cependant, le droit de vote dépend du poids du jeton dans le portefeuille, ce qui signifie qu’il peut varier à chaque rééquilibrage.
2.1.2. Activités de minage de liquidité
Fyde Treasury récompense les fournisseurs de liquidité qui augmentent la liquidité du marché du $TRSY (jeton de liquidité du Liquid Vault) avec des points Fyde, promettant une future distribution de son jeton de gouvernance $FYDE proportionnellement à ces points.
Contrairement aux projets traditionnels qui exigent des dépôts directs de paires de jetons sur des DEX pour obtenir des récompenses, Fyde Treasury permet aux utilisateurs de déposer $FYDE directement dans un contrat interne de minage de liquidité, qui fournit ensuite automatiquement de la liquidité sur Uniswap v3 — un DEX permettant de définir une plage personnalisée pour la fourniture de liquidité.
Lors de la fourniture de liquidité sur Uniswap v3, un environnement de simulation piloté par IA calcule et exécute le meilleur chemin pour convertir une partie des $FYDE déposés en $ETH. En outre, l’IA gère et optimise en temps réel la plage de liquidité sur Uniswap v3 selon les conditions du marché, permettant une efficacité du capital environ 4 fois supérieure à celle d’un dépôt équivalent sur un DEX classique.
Tableau de bord de simulation IA, source :Documentation Fyde
Ainsi, Fyde Treasury construit un fonds en panier utilisant l’IA pour gérer en temps réel les actifs déposés par les utilisateurs, réduisant ainsi les erreurs humaines et anticipant divers risques du marché.
2.1.3. Performance du protocole
Depuis son lancement en janvier 2024, la TVL de Fyde Treasury a progressivement augmenté, se stabilisant autour de 2 millions de dollars. Cependant, en raison du marché morose depuis fin mai, le rendement du jeton $TRSY a été de -35 % au cours des trois derniers mois.
Toutefois, comparé aux autres principaux jetons de l’écosystème Ethereum, le $TRSY présente une volatilité relative plus faible et une chute de prix moins prononcée.
Bien que Fyde Treasury ait moins d’un an d’existence, son modèle d’IA continue d’apprendre et de s’optimiser à partir des données du marché. À mesure que cet apprentissage progresse, ses performances futures pourraient s’améliorer, ce qui justifie une attention soutenue sur son évolution.
2.2. Mozaic Finance : Optimisateur de rendement par IA
Mozaic Finance est un protocole d’optimisation de rendement utilisant l’IA pour affiner les stratégies de yield farming via des protocoles DeFi spécifiques. Il propose aux utilisateurs diverses stratégies de gestion d’actifs sous forme de coffres, optimisées par deux types d’IA :
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Conon : Analyse en temps réel les données on-chain pour prévoir l’état du marché et les variations du taux APY des stratégies de yield farming
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Archimedes : Calcule la meilleure stratégie d’investissement à partir des prévisions de Conon et exécute la répartition des fonds
Dans Mozaic Finance, l’agent IA Conon joue le rôle d’« analyste », tandis qu’Archimedes agit comme « stratège », ensemble ils gèrent les actifs déposés par les utilisateurs.
2.2.1. Types de coffres
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Hercules : Coffre utilisant des stablecoins pour le yield farming ; les déposants reçoivent le jeton de liquidité MOZ-HER-LP.
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Les actifs déposés sont utilisés pour fournir de la liquidité via le protocole de pont Stargate. L’IA transfère et rééquilibre en continu les actifs vers les pools offrant le meilleur rendement. Stargate permet des taux APY différents selon les réseaux, même pour un même actif, en raison des disparités de liquidité.
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Tableau de bord Stargate Farm, source :Stargate
Theseus : Coffre générant des rendements via des actifs volatils ; les déposants reçoivent le jeton de liquidité MOZ-THE-LP.
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Les actifs des utilisateurs sont déposés dans les pools GM de GMX, un exchange décentralisé de contrats perpétuels rémunérant les fournisseurs de liquidité. Le déploiement prend en compte la volatilité et le taux d’intérêt des actifs. En fonction du marché, la proportion de stablecoins peut être augmentée et placée sur Stargate pour générer des intérêts supplémentaires.
Tableau de bord GMX GM Pool, source :GMX
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Perseus : Coffre exploitant activement le mécanisme de consensus PoL (Preuve de Liquidité), fournissant de la liquidité aux protocoles de l’écosystème Berachain avant son lancement en mainnet, afin de recevoir des récompenses réseau. L’équipe de Mozaic Finance développe actuellement une stratégie basée sur le testnet Berachain, dont les détails seront publiés ultérieurement.
Pour en savoir plus sur Berachain et le mécanisme de consensus PoL, voir l'article Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security.
Contrairement à Fyde Treasury qui construit un fonds en panier, Mozaic Finance est un protocole qui, lors du dépôt d’actifs dans des protocoles DeFi, utilise l’IA pour optimiser la stratégie et le processus de fourniture de liquidité, tout en gérant les risques.
En janvier 2024, les coffres Hercules et Theseus affichaient de bonnes performances, avec des taux APY attendus d’environ 11 % et 50 %. Toutefois, suite à un piratage ayant entraîné la perte de fonds, les deux coffres sont actuellement suspendus.
Taux de rendement annuel attendu des coffres Hercules et Theseus en janvier 2024, source :@Mozaic_Fi
2.2.2. Piratage et Mozaic 2.0
Le 15 mars 2024, Mozaic Finance a subi un piratage. À ce moment-là, l’équipe était en transition vers une nouvelle solution de sécurité développée par Hypernative, destinée à renforcer la sécurité on-chain. Avant la finalisation de cette mise à jour, un développeur interne a découvert qu’il pouvait accéder aux fonds du coffre en utilisant la clé privée d’un membre de l’équipe principale. Il a infiltré l’ordinateur du membre, récupéré la clé privée, et utilisé celle-ci pour dérober environ 2 millions de dollars d’actifs du coffre, transférés ensuite vers des exchanges centralisés pour être liquidés.
À la suite de cet incident, l’équipe a suspendu les coffres Hercules et Theseus, et la valeur du jeton de gouvernance et de frais $MOZ a chuté d’environ 80 %. Après l’incident, Mozaic Finance a publié immédiatement et de manière transparente les informations disponibles, collaborant avec des sociétés de sécurité pour tracer les flux des actifs volés. Elle a également demandé aux exchanges où les actifs avaient été transférés de bloquer et restituer les fonds, œuvrant ainsi au rétablissement normal du protocole.
Heureusement, le processus de restitution de tous les fonds volés est actuellement en cours. En attendant le retour des fonds des exchanges centralisés, l’équipe prépare le lancement de Mozaic 2.0, comprenant les améliorations suivantes :
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Sécurité renforcée : Audits approfondis et renforcement de la sécurité par des entreprises spécialisées comme Trust Security, Testmachine et Hypernative.
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Amélioration des modèles d’IA : Mise à niveau complète du modèle Archimedes, apprentissage basé sur des connaissances expertes pour anticiper des événements « cygne noir ». Détection des décisions anormales avec alertes pour examen humain et amélioration du modèle.
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Expérience utilisateur améliorée : Refonte de l’interface UI/UX du Dapp, intégration de l’abstraction de compte et de services de pont, facilitant l’accès des utilisateurs à travers différentes blockchains.
Ainsi, malgré une crise majeure de piratage, Mozaic Finance prépare activement le lancement de Mozaic 2.0, s’engageant à offrir à l’avenir des services de gestion d’actifs plus sûrs et efficaces.
3. Défis : La difficulté de décentralisation et d’évolutivité de l’IA
Jusqu’à présent, à travers les cas de Fyde Treasury et Mozaic Finance, nous avons vu comment les protocoles DeFi intelligents intègrent l’IA comme composant central. Les avantages offerts par l’IA aux protocoles DeFi incluent :
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Création de nouveaux modèles de protocoles grâce à l’autonomie
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Amélioration de l’efficacité du capital via l’analyse et l’optimisation des mouvements de fonds
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Analyse et réponse en temps réel aux risques tels que les transactions anormales
Actuellement, l’intégration blockchain-IA se concentre surtout sur la construction d’infrastructures blockchain pour pallier les limites de l’IA. Toutefois, au vu des avantages ci-dessus, on peut s’attendre à davantage d’initiatives intégrant l’IA dans les protocoles DeFi. Bien entendu, cette convergence soulève des défis à résoudre.
L’IA nécessite un environnement capable de traiter rapidement de grandes quantités de données, mais les infrastructures blockchain actuelles ne supportent pas encore de telles vitesses de traitement. Par exemple, le modèle ChatGPT-3 aurait besoin de traiter des billions d’opérations par seconde pour répondre à une requête, soit environ dix millions de fois plus rapide que le TPS maximal de Solana (65 000).
De plus, même si l’infrastructure blockchain parvenait à supporter le calcul IA, la transparence des blockchains publiques pourrait exposer les données d’entraînement et les poids décisionnels du modèle IA au public. Cela rendrait les transactions générées par l’IA prévisibles, les exposant à diverses attaques externes.
Par conséquent, les protocoles DeFi souhaitant utiliser l’IA, comme Fyde Treasury et Mozaic Finance, choisissent actuellement d’exécuter l’IA sur des serveurs centralisés, puis d’interagir avec la blockchain selon les résultats obtenus.
Cependant, cette approche oblige les utilisateurs à faire confiance à l’honnêteté de l’équipe gérant l’IA lorsqu’ils déposent leurs actifs. Cela va à l’encontre du principe fondamental de la DeFi, qui vise à éliminer la dépendance aux tiers de confiance via les contrats intelligents, afin d’offrir un environnement de transactions sans confiance.
Lors de l’application de l’IA dans la blockchain, les problèmes de décentralisation et d’évolutivité sont considérés comme les principaux défis à surmonter. C’est pourquoi la technologie zkML (machine learning à preuve de connaissance nulle) attire désormais l’attention comme solution potentielle.
3.1. zkML (Machine Learning à Preuve de Connaissance Nulle)
Le zkML combine la preuve de connaissance nulle (ZKP) et l’apprentissage automatique (ML). La preuve de connaissance nulle est une méthode cryptographique permettant de vérifier l’authenticité d’une donnée sans révéler la donnée elle-même, assurant ainsi confidentialité et intégrité. En appliquant cette propriété au domaine du ML, le zkML permet de valider la justesse des sorties d’un modèle d’IA sans divulguer les entrées, les paramètres ou le mécanisme interne du modèle.
De plus, en concevant les contrats intelligents DeFi pour vérifier les preuves de connaissance nulle, des transactions on-chain ne seraient générées que si le modèle d’IA fonctionne honnêtement et sans interférence externe, rendant ainsi l’intégration sécurisée de l’IA possible.
Par exemple, Mozaic Finance prévoit d’introduire la technologie ZKP dans son protocole à l’avenir. Dans sa documentation, elle indique que cette technologie renforcera la vérification en temps réel de la prise de décision honnête d’Archimedes et la gestion des coffres.
Cependant, la preuve de connaissance nulle reste une technologie émergente, nécessitant encore de nombreux développements et discussions avant une application pratique. En particulier, pour des modèles d’IA complexes, générer une preuve de connaissance nulle, bien que plus efficace que l’exécution directe du modèle sur blockchain, demande toujours des ressources de calcul et de stockage dépassant les capacités actuelles des infrastructures blockchain. Ainsi, pour rendre le zkML véritablement opérationnel, des progrès technologiques et des optimisations substantiels seront nécessaires tant au niveau des ZKP que des infrastructures blockchain.
4. Économie fondée sur les agents IA et vérification d’identité
Je prévois qu’avec le développement continu des technologies blockchain et IA, elles surmonteront progressivement les obstacles à leur convergence. Sur cette base, je crois qu’à court terme, la majorité des protocoles DeFi intégreront l’IA dans leurs mécanismes opérationnels.
De plus, avec la maturation de plateformes comme SingularityNET et Autonolas, dédiées au déploiement et à l’échange d’agents IA, non seulement les protocoles, mais aussi les utilisateurs individuels disposeront d’un environnement simple pour utiliser ces agents. Autrement dit, chaque participant de l’écosystème blockchain pourra construire et utiliser des protocoles DeFi intelligents personnalisés, optimisés pour lui-même.
Par exemple, les agents IA d’Autonolas sur la plateforme de marché prédictif Omen du réseau Gnosis, analysant des données on-chain et off-chain pour placer des paris, ont vu leur nombre et leur activité croître régulièrement. En un an depuis juillet 2023, ces agents ont généré plus d’un million de transactions.
On peut s’attendre à ce que le nombre d’agents IA personnalisés capables de gérer efficacement les capitaux 24h/24 augmente, participant activement à l’écosystème blockchain. Cela favorisera l’utilisation de la liquidité inutilisée et une allocation plus efficace du capital, augmentant ainsi fortement la liquidité globale de l’écosystème. Finalement, les transactions entre agents pourraient devenir l’activité principale de l’écosystème, formant une nouvelle économie fondée sur les agents.
En outre, à mesure que les modèles d’agents IA personnalisés deviendront plus sophistiqués, leurs activités pourraient s’étendre à des domaines jusqu’alors conçus exclusivement pour les « humains », tels que la gestion personnalisée des actifs on-chain, la participation à des opportunités d’airdrop, ou encore la prise part active à la gouvernance.
Par conséquent, à mesure que les agents IA simuleront de plus en plus précisément le comportement humain, il deviendra de plus en plus difficile de distinguer un « vrai » utilisateur humain d’un agent IA. C’est pourquoi le mécanisme de preuve d’identité, attestant de l’unicité et de l’authenticité de l’utilisateur, devrait prendre une importance croissante, en particulier dans les protocoles valorisant l’humain et son pouvoir d’agir.
4.1. Preuve d’identité
La preuve d’identité est un mécanisme associant des caractéristiques uniques humaines à un compte numérique afin d’en vérifier l’identité et l’unicité. Les méthodes actuellement explorées se divisent principalement en deux catégories :
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Méthodes basées sur l’authentification physique : Utilisation de dispositifs matériels pour capturer des données biométriques uniques, comme la reconnaissance faciale, digitale ou de l’iris.
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Méthodes basées sur l’analyse comportementale : Analyse du graphe social, de la réputation et des schémas d’activité en ligne pour juger de l’authenticité et de l’unicité d’un compte. Cette approche repose sur les activités en ligne spécifiques d’un compte et ses interactions avec d’autres comptes.
Les méthodes comportementales protègent mieux la vie privée et ne nécessitent aucun matériel spécifique. Toutefois, pour garantir précision et fiabilité, elles exigent de grandes quantités de données réseau. Avec l’accroissement de la complexité des agents IA, leur capacité de détection pourrait diminuer, ce qui devrait conduire à une adoption plus large des méthodes physiques à l’avenir.
Un protocole représentatif utilisant l’authentification physique est Worldcoin. Co-fondé par Sam Altman, créateur de ChatGPT et cofondateur d’OpenAI, Worldcoin vise à attribuer à chaque personne sur Terre un identifiant numérique unique via une preuve d’identité, et à distribuer le jeton $WLD aux détenteurs de cet identifiant. Cette initiative vise à explorer la possibilité d’un revenu universel de base face aux pertes d’emplois dues au développement de l’IA.
4.1.1. Worldcoin
Worldcoin est un projet de preuve d’identité basé sur l’authentification physique, utilisant un matériel spécialisé appelé Orb pour scanner l’iris humain. Après reconnaissance, un World ID est attribué à cet iris, et une clé privée est générée sur l’appareil personnel de l’utilisateur pour accéder à ce World ID.
Orb de Worldcoin, source :Livre blanc de Worldcoin
Actuellement, le réseau Worldcoin stocke uniquement le hachage des données d’iris, empêchant toute reconstruction ou identification. Lors de l’authentification, l’appareil de l’utilisateur génère une preuve de connaissance nulle envoyée au réseau, préservant ainsi la confidentialité des activités on-chain. Toutefois, comme la reconnaissance d’iris n’a lieu qu’à l’émission du World ID, des risques subsistent, comme le transfert du World ID via la vente du dispositif contenant la clé privée, ou l’accès du jeton par un agent IA. Pour y remédier, Worldcoin envisage d’introduire un système de vérification biométrique lors de l’utilisation du World ID, ainsi que de développer des algorithmes d’IA capables de détecter les comportements automatisés.
5. Conclusion
Dans cet article, nous avons examiné les nouveaux protocoles de services émergents de l’intégration de l’IA dans l’écosystème blockchain, les défis rencontrés, ainsi que les perspectives futures d’un écosystème blockchain centré sur les agents IA.
À l’avenir, les technologies IA et blockchain continueront de progresser et de converger, compensant mutuellement leurs limites. Grâce à cette synergie, les individus bénéficieront d’un accès plus simple et fluide à ces deux technologies.
En particulier, dans un futur écosystème économique on-chain centré sur les agents IA, les utilisateurs n’auront plus besoin de solides connaissances financières pour utiliser ou fournir facilement des services financiers. Cela permettra une augmentation significative de la liquidité on-chain et une plus grande inclusion financière.
De plus, l’IA et la blockchain ne se limiteront pas à s’influencer mutuellement, mais pourraient devenir des infrastructures fondamentales pour de multiples secteurs. Leur développement aura donc un impact profond sur l’ensemble de la société humaine, bien au-delà d’un seul domaine.
Cependant, la réglementation autour de l’IA — protection des données, responsabilité — et celle autour de la blockchain — statut des jetons comme valeurs mobilières — influencera fortement l’orientation future de ces technologies et la structure des industries. Il sera donc crucial de surveiller attentivement les régulations à venir dans ces domaines.
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