Analyse de la potentialité de l'IA open source dans les réseaux décentralisés
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Analyse de la potentialité de l'IA open source dans les réseaux décentralisés
En ajoutant une couche économique aux codes open source de l'IA grâce à la technologie blockchain, les développeurs du monde entier peuvent concourir dans un environnement plus équitable.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Franklin Templeton Digital Assets
Traduction : Alex Liu, Foresight News
L'intelligence artificielle (IA) va redéfinir l'expérience internet et l'économie dans son ensemble. Les modèles fondamentaux qui alimentent cette révolution pourraient être fermés, détenus par quelques rares entités ; ou bien ouverts, appartenant à des milliers, voire des millions de personnes. Le choix qui s’imposera aura un impact majeur sur la création et la répartition de la valeur dans l’économie mondiale pilotée par l’IA.
Infrastructure IA centralisée contre décentralisée
En raison du coût élevé de l'entraînement des modèles fondamentaux, le domaine actuel de l'IA est dominé par un petit nombre d'acteurs principaux. Les entreprises « hyperscalers » — celles qui exploitent de grands centres de données et peuvent rapidement étendre leurs infrastructures — sont en tête de ce mouvement. Ces entreprises, notamment Alphabet, Meta, Microsoft et Amazon (les géants technologiques aux plus fortes capitalisations boursières), dépensent chaque trimestre des dizaines de milliards de dollars afin de consolider leur leadership dans ce secteur (voir figure 1). Ce niveau d'investissement concentré entre les mains de quelques acteurs crée des barrières à l'entrée extrêmement élevées, pouvant entraîner des risques de prix monopolistiques, de manque de transparence et de biais dans les résultats générés (outputs biaisés).
À l’inverse, une propriété et une gouvernance décentralisées offrent une solution à ces problèmes. En utilisant du calcul participatif (crowd-sourced computing), l’IA décentralisée permet à une communauté diversifiée de développeurs et de propriétaires de former des modèles, favorisant ainsi un écosystème inclusif avec une appropriation plus équitable de la valeur. Cette approche peut atténuer les tendances monopolistiques, encourager une innovation concurrentielle et réduire les barrières à l’entrée. Les modèles open source améliorent davantage la transparence, aident les utilisateurs à comprendre la logique de l’IA, renforcent la confiance et facilitent le contrôle réglementaire.
Étude de cas : l’IA centralisée avec OpenAI
Les grandes entreprises technologiques sont devenues les principales compétitrices dans la course aux armements de l’IA, et OpenAI en est un leader incontestable. Cette étude de cas examine le parcours d’OpenAI en tant que pionnier du secteur de l’IA, tout en explorant les dilemmes éthiques liés à son influence croissante et à sa domination du marché.
Développeur de ChatGPT, OpenAI s’est rapidement imposé comme un acteur majeur dans ce nouveau domaine. À noter que ChatGPT a atteint le million d’utilisateurs en seulement cinq jours après son lancement. En novembre 2024, le nombre d'utilisateurs actifs hebdomadaires de la plateforme a dépassé les 200 millions, doublant ainsi le chiffre observé en novembre 2023. En octobre 2024, ChatGPT a enregistré plus de 3,7 milliards de visites, largement au-dessus de la somme de tous ses concurrents. OpenAI devrait générer un chiffre d'affaires de 3,7 milliards de dollars en 2024, puis de 11,6 milliards en 2025. Ces chiffres illustrent non seulement la croissance fulgurante de ChatGPT, mais aussi l’écart grandissant entre OpenAI et ses concurrents (voir figure 2).
Fondée initialement en 2015 comme une organisation à but non lucratif vouée à la recherche en IA selon une approche open source, OpenAI s’était engagée à rendre gratuitement accessibles ses recherches, son code et ses données. Toutefois, en 2019, OpenAI a adopté un modèle dit « capped-profit ». En juin 2020, elle a publié GPT-3 comme modèle fermé (les versions ultérieures telles que GPT-3.5 et au-delà restant également fermées). En septembre 2024, il a été annoncé qu’OpenAI ne serait plus supervisée par un conseil d’administration à but non lucratif, car elle cherchait à se transformer en entreprise traditionnelle à but lucratif. Les critiques soulignent alors qu’OpenAI s’éloigne progressivement de sa mission initiale consistant à développer une intelligence artificielle générale sûre au bénéfice de l’humanité, ainsi que de son engagement fondateur en faveur de la transparence et de la prévention de la concentration du pouvoir.
Le choix d’OpenAI pour un système fermé a été imité par d'autres grands modèles fondamentaux tels que Google Gemini, Claude AI et Perplexity, Meta étant le seul à proposer une alternative open source avec LLaMa.
Bien que le passage à des systèmes fermés ait été initialement motivé par des préoccupations liées aux abus et à la sécurité, cela soulève désormais de graves questions quant à l’accessibilité, à la transparence, et aux implications éthiques plus larges d’un internet piloté par des modèles fermés détenus par quelques entités centralisées.
Renforcer le développement open source de l’IA grâce à l’économie blockchain
Le leadership précoce d’entreprises telles qu’OpenAI, Microsoft, Alphabet et Amazon dans le développement des modèles fondamentaux de l’IA concentre déjà le contrôle et les retombées économiques de la technologie la plus disruptive entre les mains d’un petit nombre d’organisations. En ajoutant une couche économique basée sur la technologie blockchain au code open source de l’IA, les développeurs du monde entier peuvent concourir dans un environnement plus équitable. Cette approche innovante permet aux contributeurs open source de monétiser leurs modèles, leurs données et leurs innovations — combinant pour la première fois les avantages collaboratifs du développement open source avec les avantages de monétisation et de sécurité généralement associés au code fermé.
Au-delà de la monétisation du code open source, les protocoles décentralisés basés sur la blockchain permettent également aux développeurs individuels et aux petites organisations de mutualiser (crowd-source) les données et ressources de calcul essentielles. Sans ces ressources, de nombreux développeurs seraient bloqués dès le départ. Cependant, si des développeurs du monde entier peuvent accéder aux données et puissance de calcul nécessaires, ils produiront inévitablement des innovations complémentaires à celles créées par les hyperscalers.
En résumé, les protocoles de coordination du développement de l’IA basés sur la blockchain permettent aux développeurs de bénéficier de la collaboration ouverte et du partage des ressources, tout en pouvant monétiser leurs contributions et garantir la sécurité et l’intégrité de leur travail grâce à la cryptographie. Les développeurs individuels et les petites organisations peuvent ainsi participer activement aux progrès de l’IA, obtenir des incitations économiques, conserver la propriété de leurs travaux, et devenir finalement des parties prenantes importantes de l’internet de l’IA.
Conclusion
En libérant le potentiel de millions de personnes pour contribuer à l’IA de manière ouverte et rentable, les plateformes soutenues par la blockchain pourraient façonner la manière dont la valeur est créée et distribuée dans l’émergence d’un internet nativement orienté vers l’IA. Au-delà de la promotion de la collaboration, de la monétisation et du partage des données et ressources informatiques clés, ces protocoles soutiennent également une gouvernance communautaire, garantissant que les décisions concernant le développement, l’utilisation et la sécurité de l’IA soient prises collectivement. Ce changement de paradigme pourrait conduire à une économie plus diversifiée, plus juste et plus innovante.
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