L'auteur fondateur d'OpenMind écrit : De la science-fiction à la réalité, la cryptographie redéfinira une nouvelle ère de collaboration homme-machine
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L'auteur fondateur d'OpenMind écrit : De la science-fiction à la réalité, la cryptographie redéfinira une nouvelle ère de collaboration homme-machine
Les contrats intelligents peuvent simplifier la répartition des tâches et le partage des ressources entre robots, permettant ainsi une coordination efficace.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Jan Liphardt
Traduction : TechFlow
L'auteur original est Jan Liphardt, professeur adjoint au département de génie biologique de l'Université Stanford, titulaire d'un doctorat obtenu à l'Université de Cambridge.
Il est également fondateur de OpenMind, une organisation qui développe un logiciel open source multi-agents afin de rendre les robots plus intelligents tout en garantissant que les humains puissent examiner et comprendre leurs processus décisionnels. Il est aussi l'un des principaux auteurs de la norme ERC-7777, un protocole co-développé par OpenMind et Nethermind.io visant à normaliser les interactions dans une société où humains et machines collaborent.
Texte principal
Les robots autonomes intelligents étaient autrefois considérés comme un concept purement science-fiction, mais aujourd'hui, les grands modèles linguistiques (LLM) et l'IA générative (Generative AI) ont doté les machines de capacités de planification, d'apprentissage et de raisonnement. Ces logiciels capables de remporter des olympiades mathématiques ou d'écrire des romans peuvent désormais contrôler des robots physiques, permettant ainsi à une entité numérique d'opérer sans friction dans le monde numérique comme dans le monde physique. À l'avenir, les robots qui marcheront dans votre quartier ou travailleront avec vous auront des opinions et des comportements cohérents sur X/Twitter, les marchés prédictifs et dans la vie réelle.
Nous faisons toutefois face à un défi crucial : comment intégrer ces machines intelligentes dans la société humaine — écoles, hôpitaux, usines, foyers et vie quotidienne ? La plupart des systèmes actuels sont conçus pour les humains, nécessitant par défaut des empreintes digitales, des parents ou des dates de naissance, éléments inapplicables aux machines intelligentes. En outre, le débat sur la régulation de ces machines reste vif : devrions-nous interdire leur développement, suspendre leurs recherches, ou limiter leur capacité à simuler des émotions compréhensibles par les humains (comme proposé par l'Union européenne) ? Plus encore, si un grand modèle linguistique de 200 milliards de paramètres fonctionne sur un ordinateur en orbite terrestre basse et contrôle un robot trader ou un robot physique au siège de la SEC à New York, quel système juridique s'applique à ses actions ?
Nous avons urgemment besoin d’un système mondial capable de supporter des transactions financières, permettre aux humains et aux machines de voter ensemble pour définir des règles, tout en étant immuable, public et hautement résilient. Heureusement, au cours des 16 dernières années, des milliers de développeurs et innovateurs ont construit précisément un tel système : un cadre parallèle pour la gouvernance décentralisée et la finance. Dès le départ, l’objectif de la blockchain était de soutenir « des communautés non géographiques explorant de nouveaux modèles économiques », en créant un système « pouvant interagir avec n’importe quel utilisateur » (Satoshi, 13 février 2009). Cette vision est aujourd’hui plus claire que jamais : contrairement aux technologies, systèmes financiers et réglementaires centrés sur l’humain, la blockchain et les contrats intelligents peuvent intégrer indifféremment humains et machines. Ainsi, les réseaux cryptographiques décentralisés fournissent une infrastructure essentielle à ce nouveau domaine, dont les bénéfices se feront sentir dans les secteurs de la santé, de l’éducation et de la défense.
Bien sûr, de nombreux obstacles persistent. Établir une connexion fluide entre collaboration homme-machine et collaboration machine-machine est fondamental, notamment dans des domaines à haut risque comme le transport, la fabrication et la logistique. Les contrats intelligents peuvent aider les machines autonomes à se découvrir mutuellement, à communiquer en toute sécurité et à former des équipes pour accomplir des tâches complexes. Les échanges de données à faible latence (par exemple, la communication entre robots taxis) pourraient avoir lieu hors chaîne, via des réseaux privés virtuels, mais les étapes précédentes — comme trouver un robot ou un humain capable de vous conduire à l’aéroport — sont idéalement adaptées aux mécanismes et marchés décentralisés. Des solutions de mise à l’échelle comme Optimism seront cruciales pour supporter ces transactions et flux.
Par ailleurs, la fragmentation des réglementations à travers le monde constitue un frein majeur à l’innovation. Bien que certaines régions comme l’Ontario soient en pointe dans le domaine des robots autonomes, la majorité des territoires restent largement en retard. La gouvernance décentralisée apporte ici une standardisation urgente, grâce à des ensembles de règles programmables basés sur la blockchain. Établir des normes mondiales en matière de sécurité, d’éthique et d’exploitation est essentiel pour permettre un déploiement massif transfrontalier des robots intelligents autonomes, sans compromettre la sécurité ni la conformité.
Les organisations autonomes décentralisées (DAOs) accélèrent la recherche et le développement en robotique et IA. Les canaux traditionnels de financement sont inefficaces et relativement fermés, limitant la croissance rapide du secteur. Les modèles basés sur des jetons (comme les plateformes DeSci DAO) surmontent ces limitations tout en offrant des incitations aux investisseurs ordinaires pour participer. De plus, certains nouveaux modèles économiques en IA introduisent des micro-paiements et des partages de revenus avec les fournisseurs de données ou de modèles, mécanismes facilement implémentables via des contrats intelligents.
Ces avantages combinés stimuleront le développement rapide des robots intelligents autonomes et permettront de nombreuses applications pratiques prometteuses.
Un nouveau paradigme pour les robots et machines intelligentes
Beaucoup craignent que la prolifération des machines intelligentes entre en concurrence avec les humains, voyant la cognition comme un jeu à somme nulle. Pourtant, la réalité est que dans des domaines comme l’éducation ou la santé, il existe toujours une pénurie critique de talents qualifiés.
Une étude de l’UNESCO souligne la gravité du manque d’enseignants : « D’ici 2030, 44 millions de nouveaux enseignants seront nécessaires au niveau primaire et secondaire » — sans même compter les assistants nécessaires pour accompagner individuellement les élèves en difficulté. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent jouer un rôle majeur en atténuant cette pénurie. Imaginez un enfant apprenant des concepts complexes grâce à un robot à ses côtés, guidé patiemment étape par étape dans l’acquisition de nouvelles compétences — renforçant non seulement sa compréhension académique, mais aussi ses aptitudes sociales. Nous étions habitués à voir les humains enseigner aux robots ; cette relation unidirectionnelle commence à s’inverser.
Parallèlement, l’OMS met en garde contre une « crise des effectifs » dans le secteur sanitaire. Actuellement, environ 7,2 millions de professionnels font défaut dans les systèmes de santé de 100 pays, et ce manque pourrait atteindre 12,9 millions d’ici 2035 avec le vieillissement de la population. Ce déficit est particulièrement aigu dans les domaines des soins infirmiers, des soins primaires et des professions sanitaires associées. Cette crise nuit non seulement à la qualité des soins reçus par les patients, mais aussi à l’efficacité des professionnels de santé. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent jouer un rôle important : surveillance des patients chroniques, assistance chirurgicale, accompagnement des personnes âgées. Ils peuvent aussi surveiller automatiquement les stocks de médicaments et d’équipements, les réapprovisionnant quand nécessaire. De plus, ils améliorent l’efficacité et la régularité dans des tâches comme le transport des déchets médicaux, le nettoyage des salles de traitement ou l’assistance lors d’interventions chirurgicales complexes. Alors que le secteur médical doit impérativement augmenter sa productivité, les robots constituent un levier indispensable.
Dans le domaine de la défense, l’utilisation de systèmes autonomes connaît déjà des succès, notamment avec les essaims de drones ou les actifs opérationnels maritimes. Le potentiel des robots dans les missions à haut risque ou celles impossibles pour l’humain — comme les secours en cas de catastrophe ou les opérations dangereuses — commence tout juste à être exploité.
Des prototypes aux applications concrètes
Tout cela peut sembler lointain, relevant presque de la science-fiction du XXIIe siècle. Pourtant, Ethereum est déjà utilisé pour stocker les règles de décision et d’action des IA et des robots. Et selon Coinbase, les agents d’IA utilisent déjà des cryptomonnaies pour effectuer des transactions entre eux.
L’ouverture et l’auditabilité des réseaux cryptographiques décentralisés offrent aux développeurs de robots une plateforme sécurisée pour partager données, modèles et avancées technologiques. Ce mécanisme accélère considérablement la transition des robots autonomes du stade de prototype à celui d’application réelle, permettant un déploiement plus rapide dans des lieux critiques comme les hôpitaux ou les écoles. Imaginez marcher dans la rue aux côtés d’un robot humanoïde, lorsque des passants s’arrêtent pour demander : « Vous n’avez pas peur ? » Vous pourriez répondre avec confiance : « Non, je n’ai pas peur, car les règles de fonctionnement de cette machine sont publiques et immuables. » Vous pourriez même leur fournir un lien vers l’adresse du contrat Ethereum qui stocke ces règles.
Le registre décentralisé peut aussi servir de centre de coordination, permettant à des systèmes hétérogènes composés de différents types de robots de se localiser mutuellement et de collaborer sans intermédiaire centralisé. Ce mécanisme s’apparente conceptuellement aux technologies C3 classiques en défense (commandement, communication, contrôle), mais repose sur une infrastructure décentralisée et transparente. L’immutabilité des enregistrements garantit que chaque interaction et action peut être tracée, posant ainsi les bases d’une collaboration fiable.
Dans les interactions entre robots,les contrats intelligentspeuvent simplifier l’attribution des tâches et le partage des ressources, assurant une coordination efficace. Dans les interactionshomme-machine, les systèmes décentralisés axés sur la confidentialité permettent une gestion sécurisée des données sensibles — biométrie, dossiers médicaux — renforçant ainsi la confiance des utilisateurs en matière de sécurité des données, tout en clarifiant la responsabilité.
Ce nouveau monde suscitera peut-être des questions — que signifie tout cela pour nous ? — mais en réalité, chaque lecteur de cet article a, ces près de 20 dernières années, contribué activement à la réalisation de ce futur, en construisant les infrastructures capables de gérer la gouvernance, la collaboration, la communication et la coordination entre humains et machines intelligentes.
Remarque : les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et parties associées.
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