Le point de convergence entre l'IA générative et la blockchain : la tokenisation de la créativité
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Le point de convergence entre l'IA générative et la blockchain : la tokenisation de la créativité
Les protocoles d'IA générative permettent aux particuliers de devenir d'excellents artistes et d'ouvrir des portes professionnelles auparavant inaccessibles.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Kava Labs
Nous poursuivons notre exploration approfondie de la convergence entre l’intelligence artificielle (IA) et la technologie blockchain, en nous concentrant sur le rôle de l’IA générative et de la tokenisation. Étant l’un des domaines les plus innovants, mais aussi les plus controversés, de l’IA et de la blockchain, il est essentiel de se référer à nos articles précédents sur la tokenisation des RWA, le traitement du langage naturel (NLP) dans l’IA, le rôle de l’IA dans l'atténuation des risques et l'interopérabilité multi-chaînes, afin de bien comprendre l'impact global de cette convergence.
Dans cet article, nous examinerons la puissance de l’IA générative, son fonctionnement et les questions relatives aux droits d’auteur soulevées par la tokenisation de ses contenus. Nous aborderons ensuite le rôle de la technologie blockchain et des jetons non fongibles (NFT) comme solution potentielle à ces défis. Nous étudierons également les secteurs ayant déjà adopté les NFT, avant de conclure par une discussion sur les perspectives futures de ce domaine dynamique et le rôle que pourrait y jouer l’IA.
L'avenir de la création de contenu
Tout comme d'autres aspects de l'IA, l'évolution de l'IA générative repose sur des fondations solides en informatique, remontant aux années 1960. L'artiste britannique Harold Cohen a réalisé l'une des premières itérations de génération d'images par ordinateur via son projet AARON à l'Université de Californie à San Diego. Toutefois, malgré ces débuts prometteurs, ce n'est qu'avec le lancement de ChatGPT3.5 à la fin du quatrième trimestre 2022 que s'est déclenchée la véritable expansion moderne de l'IA, rendant cette technologie révolutionnaire accessible au grand public.
La popularité des protocoles de génération d'images génératifs a explosé en 2023 avec le lancement de Midjourney, Leonardo.ai et DALL-E. L’IA générative (GenAI) et l’ingénierie de prompts sont rapidement entrées dans le vocabulaire courant, tout comme les grands modèles linguistiques (LLMs). En un instant, chacun a pu générer des images réalistes en quelques secondes, une tâche qui auparavant nécessitait un travail intensif et était réservée aux artistes professionnels et photographes.
Depuis lors, l’IA générative a considérablement progressé, améliorant sans cesse ses versions antérieures. Même des entreprises traditionnelles Web2 ont commencé à intégrer des protocoles de génération et d’édition d’images par IA, comme Photoshop avec son kit de remplissage génératif lancé en mai 2023. Nous avons également assisté à une extension de ce domaine au-delà des images, touchant désormais l’audio, la vidéo et la modélisation 3D.
Comment fonctionne exactement l’IA générative ? Les artistes traditionnels doivent-ils s’inquiéter ? Et comment la blockchain peut-elle aider l’IA générative ?
Comprendre la technologie
Pour identifier les points de convergence possibles entre la blockchain et l’IA générative, nous devons d’abord comprendre le fonctionnement de cette technologie, ainsi que sa possible assimilation à du plagiat.
La première étape de l’IA générative est similaire à celle des autres modèles d’IA : collecter, indexer et nettoyer les données brutes. L’IA générative rassemble des images, des échantillons audio, des vidéos ou des modèles numériques 3D. Le modèle est ensuite entraîné pour reconnaître des objets, textures, couleurs et motifs sonores.
Une fois que le modèle a décomposé ses données en éléments fondamentaux, il peut reconstituer et reproduire des schémas et dépendances, tels que les interactions entre couleurs ou les relations spatiales entre objets. De façon analogue aux grands modèles linguistiques qui utilisent des modèles probabilistes pour prédire le mot, la phrase ou le paragraphe suivant, l’IA générative utilise des modèles probabilistes pour anticiper les valeurs des pixels et leurs positions relatives, les combinant en une image cohérente unique.
La dernière phase de l’IA générative consiste à exploiter ces sorties dans sa boucle de rétroaction. Grâce à des itérations et améliorations successives, le modèle produit des résultats de plus en plus précis au fil du temps.
Les controverses liées au droit d’auteur deviennent floues, car les modèles peuvent être formés sur des données open source sans copier directement une œuvre spécifique. Ils utilisent des modèles prédictifs extrêmement complexes basés sur des milliards de points de données, combinant ces éléments en une sortie finale. On peut comparer cela au fait qu’un chanteur moderne puisse s’inspirer de Michael Jackson ou des Beatles sans forcément interpréter leurs chansons.
L'essor des NFT
Les NFT sont apparus dès 2014, lorsque l’artiste numérique Jennifer et Kevin McCoy ont frappé Quantum sur la blockchain Namecoin. En 2017, leur popularité a commencé à croître avec le lancement de CryptoKitties, gagnant une petite communauté d’adeptes, avant d’exploser durant le marché haussier de 2021 avec des projets comme le Bored Ape Yacht Club, CryptoPunks et des artistes indépendants tels que Beeple.
Lors du marché haussier de 2021, les NFT ont mis en lumière toute la puissance des cas d’utilisation de la technologie blockchain sous-jacente. Un registre décentralisé immuable permet de résoudre le problème ancien de l’établissement d’une preuve d’origine cohérente. Grâce à un sceau numérique permanent et inaltérable, les industries peuvent facilement attester de la propriété légitime de leurs produits. La base de données d’art haut de gamme Artory excelle particulièrement dans l’utilisation de la blockchain pour établir la provenance d’œuvres exclusives.
Bien que la popularité des NFT ait diminué depuis leur apogée en 2021, leur importance reste intacte. L’introduction de projets NFT dynamiques et non semi-fongibles via les standards ERC-721 et ERC-1155 a permis la création de nouveaux marchés avec la montée en puissance des actifs réels (RWA). La tokenisation d’actifs physiques, notamment dans l’immobilier et l’automobile, bénéficie de la capacité à établir une preuve d’origine claire et à mettre à jour les NFT au fil du temps pour refléter maintenance et améliorations.
Frapper des NFT
Le succès des NFT lors du marché haussier de 2021 reposait en grande partie sur la facilité de frapper des séries de NFT. Pour un secteur en pleine croissance mais encore technique et peu accessible, la possibilité de frapper des NFT sur des plateformes comme OpenSea et Rarible offrait une entrée simple pour des millions d’utilisateurs. Configurer un portefeuille s’avérait souvent plus complexe que la création d’une série NFT.
L’installation initiale se faisait par un simple processus de création de compte. Une fois le portefeuille connecté, l'utilisateur pouvait facilement téléverser et frapper une collection en quelques minutes, une opération presque aussi simple que de transférer une image vers un fournisseur de cloud. L’expérience utilisateur était incomparable ; une fois que l’image était validée, elle pouvait être échangée aisément entre la plateforme et l’échange de son choix.
La liquidité de l'art numérique
La possibilité de frapper des NFT et d’acheter ou vendre librement des œuvres d’art numériques a constitué une étape cruciale attirant des millions d’utilisateurs. Bien que ce soit une immersion accélérée dans la volatilité des marchés cryptographiques, c’est surtout un outil pédagogique dynamique. Les utilisateurs ont vite compris et commencé à pratiquer le trading de cryptomonnaies. Par exemple, ils pouvaient transférer sans friction leurs NFT entre plateformes, portefeuilles, bourses, et même les convertir en monnaie fiduciaire.
Cela a également permis à de nombreux créateurs de monétiser leurs œuvres numériques pour la première fois. Cela illustre la promesse fondamentale du Web3 : rendre la souveraineté financière et créative aux individus, plutôt qu’à des tiers contrôleurs.
Une nouvelle ère des redevances
Un aspect souvent négligé des NFT est leur capacité à assurer automatiquement le paiement de redevances aux créateurs originaux. Bien que le concept de droit de suite (Artist Resale Rights, ARR), introduit pour la première fois en France en 1920, existe depuis le début du XXe siècle, il reste une pratique relativement nouvelle dans de nombreux pays.
Sur ce point, les NFT offrent une opportunité unique. Le processus d’application automatique des redevances pour chaque transaction d’un NFT donné résout ce problème sans avoir recours à des intermédiaires traditionnels complexes. Grâce aux processus curatoriaux des plateformes NFT, ce pouvoir revient directement aux créateurs, qui peuvent décider du taux de redevance souhaité.
L'avenir de l'IA et des NFT
L’un des aspects impressionnants de l’essor des NFT en 2021 est qu’il s’est produit sans l’appui des protocoles d’IA générative. À cette époque, les artistes numériques ont brillé. Mais aujourd’hui, alors que n’importe qui peut créer facilement des œuvres artistiques de haute qualité aussi simplement qu’en utilisant un chatbot, la rentabilité future de ce marché reste incertaine. L’attention pourrait désormais se porter davantage sur l’utilité d’un projet et sa communauté.
Les protocoles d’IA générative permettent à chacun de devenir un excellent artiste et d’accéder à des carrières auparavant inaccessibles. Toutefois, un problème majeur rencontré par les artistes lors du dernier cycle a été la vente de leurs œuvres en tant que NFT sans leur consentement. Sur le plan juridique, la monétisation des actifs numériques créés via des protocoles d’IA générative reste floue. Ces deux facteurs pourraient entrer en conflit, notamment si des actifs générés par IA étaient utilisés pour créer une richesse générationnelle à travers des séries NFT populaires.
Lors du dernier cycle, le plagiat a également été amplifié par la duplication de NFT et leur frappe sur plusieurs blockchains. La question du manque d’interopérabilité et des silos de données a déjà été abordée dans des articles précédents. Ici, l’IA peut jouer un rôle crucial. Grâce à des mesures renforcées de sécurité telles que la détection précoce des anomalies et la prévention de la fraude, l’IA peut servir de soutien, comme dans les domaines des RWA et de la DeFi. Cela est essentiel pour établir une sécurité inter-chaînes lors de la détermination de la provenance des actifs numériques.
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