Comment l'économie de l'IA peut-elle dépasser le mythe de la TVL du DeFi ?
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Comment l'économie de l'IA peut-elle dépasser le mythe de la TVL du DeFi ?
Cet article explorera les nouveaux paradigmes capables de constituer les piliers d'une économie natively IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : LazAI
Introduction
La finance décentralisée (DeFi) a déclenché une croissance exponentielle à travers une série de primitives économiques simples mais puissantes, transformant les réseaux blockchain en marchés mondiaux sans permission et bouleversant radicalement la finance traditionnelle. Lors de l'essor de la DeFi, plusieurs indicateurs clés sont devenus un langage universel de valeur : la valeur totale verrouillée (TVL), le taux de rendement annualisé (APY/APR) et la liquidité. Ces métriques concises ont stimulé la participation et la confiance. Par exemple, en 2020, la TVL de la DeFi (valeur en dollars des actifs bloqués dans les protocoles) a explosé de 14 fois, puis quadruplé à nouveau en 2021, atteignant un pic supérieur à 112 milliards de dollars. Les hauts rendements (certains plateformes annonçant jusqu'à 3000 % d'APY durant l'euphorie du mining de liquidité) ont attiré de la liquidité, dont la profondeur des pools indiquait une moindre glisse et des marchés plus efficaces. En bref, la TVL nous dit « combien de capitaux participent », l'APR « combien de rendement on peut gagner », et la liquidité reflète « la facilité avec laquelle les actifs peuvent être échangés ». Malgré leurs imperfections, ces indicateurs ont construit à partir de rien un écosystème financier valant des milliards. En transformant la participation utilisateur en opportunités financières directes, la DeFi a créé un effet de levier auto-renforçant qui a permis sa rapide adoption et une participation massive.
Aujourd'hui, l'IA se trouve à un carrefour similaire. Mais contrairement à la DeFi, le récit dominant autour de l'IA actuelle repose sur de grands modèles généraux entraînés à partir de gigantesques jeux de données internet. Ces modèles peinent souvent à produire des résultats pertinents dans des domaines spécialisés, pour des tâches professionnelles ou des besoins personnalisés. Leur approche « unique pour tous » est certes puissante, mais fragile, généraliste mais mal ajustée. Ce paradigme nécessite un changement radical. L'ère suivante de l'IA ne devrait pas être définie par la taille ou la généralité des modèles, mais par une approche ascendante — des modèles plus petits et hautement spécialisés. Cette IA sur mesure exige un nouveau type de données : des données de haute qualité, alignées sur les humains et spécifiques à un domaine. Or obtenir ce type de données n'est pas aussi simple que le scraping web ; cela requiert une contribution active et consciente d'individus, d'experts métier et de communautés.
Pour impulser cette nouvelle ère spécialisée et alignée sur l'humain, nous devons construire des effets de levier incitatifs semblables à ceux que la DeFi a conçus pour la finance. Cela signifie introduire de nouvelles primitives natives pour l'IA afin de mesurer la qualité des données, la performance des modèles, la fiabilité des agents et les incitations à l'alignement — des indicateurs qui reflètent directement la véritable valeur des données en tant qu’actif (et non simplement comme une entrée).
Cet article explorera ces nouvelles primitives susceptibles de constituer les piliers d'une économie native de l'IA. Nous expliquerons comment l'IA pourrait prospérer si l'on mettait en place la bonne infrastructure économique (c’est-à-dire générer des données de haute qualité, inciter correctement leur création et utilisation, et centrer le système sur l'individu). Nous analyserons également des plateformes comme TechFlow, qui ouvrent la voie en développant ces cadres natifs à l'IA, inaugurant de nouveaux paradigmes pour la tarification et la récompense des données, propulsant ainsi le prochain bond en avant de l'innovation en IA.
L'effet de levier incitatif de la DeFi : TVL, rendement et liquidité – un rappel rapide
L'essor de la DeFi n'était pas fortuit : son architecture rendait la participation à la fois rentable et transparente. Des indicateurs clés tels que la valeur totale verrouillée (TVL), le taux de rendement annualisé (APY/APR) et la liquidité étaient bien plus que de simples chiffres ; ils s'agissaient de primitives alignant le comportement des utilisateurs à la croissance du réseau. Ensemble, ces indicateurs ont formé un cercle vertueux attirant utilisateurs et capitaux, stimulant davantage d'innovations.
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Valeur Totale Verrouillée (TVL) : La TVL mesure le capital total déposé dans les protocoles DeFi (comme les pools de prêt ou de liquidité), devenant ainsi synonyme de « capitalisation boursière » pour les projets DeFi. Une forte croissance de la TVL était perçue comme un signe de confiance des utilisateurs et de santé du protocole. Par exemple, pendant l'effervescence DeFi de 2020-2021, la TVL est passée de moins de 10 milliards à plus de 100 milliards de dollars, dépassant même 150 milliards en 2023, révélant l'ampleur des capitaux que les participants étaient prêts à verrouiller dans des applications décentralisées. Une haute TVL crée un effet gravitationnel : plus de capital signifie plus de liquidité et de stabilité, attirant davantage d'utilisateurs à la recherche d'opportunités. Bien que certains critiques soulignent que poursuivre aveuglément la TVL peut pousser les protocoles à offrir des incitations non durables (essentiellement « acheter » de la TVL), masquant ainsi des inefficacités, sans la TVL, le récit initial de la DeFi aurait manqué d'un moyen concret pour suivre l'adoption.
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Taux de Rendement Annualisé (APY/APR) : La promesse de rendement transformait la participation en opportunité tangible. Les protocoles DeFi ont commencé à offrir des APR impressionnants aux fournisseurs de liquidité ou de fonds. Par exemple, Compound a lancé le jeton COMP au milieu de l'année 2020, inaugurant le modèle du mining de liquidité — récompensant les fournisseurs de liquidité avec des jetons de gouvernance. Cette innovation a provoqué une frénésie d'activités. Utiliser une plateforme n'était plus seulement consommer un service, mais devenir un investissement. Un APY élevé attirait les chasseurs de rendement, augmentant encore la TVL. Ce mécanisme de récompense a stimulé la croissance du réseau en incitant directement les premiers adopteurs avec des retours substantiels.
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Liquidité : En finance, la liquidité désigne la capacité à transférer des actifs sans provoquer de fortes fluctuations de prix — la pierre angulaire d'un marché sain. Dans la DeFi, la liquidité est souvent amorcée via des programmes de mining de liquidité (où les utilisateurs gagnent des jetons en fournissant de la liquidité). Une grande profondeur de liquidité sur les échanges décentralisés et les pools de prêt signifie que les utilisateurs peuvent échanger ou emprunter avec peu de friction, améliorant ainsi l'expérience. Une forte liquidité entraîne plus de volume et d'utilité, attirant à son tour davantage de liquidité — un classique effet de rétroaction positive. Elle permet aussi la composable : les développeurs peuvent construire de nouveaux produits (dérivés, agrégateurs, etc.) sur des marchés liquides, stimulant l'innovation. Ainsi, la liquidité devient le nerf vital du réseau, propulsant l'adoption et l'émergence de nouveaux services.
Ces primitives ont ensemble formé un puissant effet de levier incitatif. Les participants créant de la valeur en verrouillant des actifs ou en fournissant de la liquidité recevaient immédiatement des récompenses (via des rendements élevés et des incitations en jetons), encourageant davantage de participation. Cela transformait l'engagement individuel en opportunités larges — les utilisateurs gagnaient des profits et une influence en matière de gouvernance —, lesquelles engendraient à leur tour des effets de réseau, attirant des milliers d'utilisateurs. Le résultat fut spectaculaire : fin 2024, la DeFi comptait plus de 10 millions d'utilisateurs, sa valeur ayant presque triplé en quelques années. Il est clair que l'alignement massif des incitations — transformer les utilisateurs en parties prenantes — a été la clé de l'essor exponentiel de la DeFi.
Le vide actuel de l'économie de l'IA
Si la DeFi illustre comment la participation ascendante et l'alignement des incitations peuvent déclencher une révolution financière, l'économie actuelle de l'IA manque encore des primitives fondamentales permettant une transformation similaire. Actuellement dominée par de grands modèles généraux entraînés sur d'immenses jeux de données collectées automatiquement, cette IA de base, bien que d'une échelle impressionnante, vise à tout résoudre, mais finit par bien servir personne en particulier. Son architecture « unique pour tous » peine à s'adapter aux niches, aux différences culturelles ou aux préférences individuelles, produisant des sorties fragiles, aveugles et de plus en plus déconnectées des besoins réels.
La définition de la prochaine génération d'IA reposera non seulement sur l'échelle, mais aussi sur la compréhension contextuelle — c’est-à-dire la capacité des modèles à comprendre et servir des domaines spécifiques, des communautés professionnelles et des perspectives humaines diversifiées. Toutefois, cette intelligence contextuelle nécessite des entrées différentes : des données de haute qualité, alignées sur les humains. Et c'est précisément ce qui fait défaut aujourd'hui. Il n'existe actuellement aucun mécanisme largement reconnu pour mesurer, identifier, valoriser ou prioriser ce type de données, ni aucun processus ouvert permettant aux individus, communautés ou experts de contribuer leur perspective et d'améliorer les systèmes intelligents qui influencent de plus en plus leurs vies. La valeur reste donc concentrée entre les mains de quelques fournisseurs d'infrastructure, tandis que le grand public est déconnecté du potentiel ascendant de l'économie de l'IA. Seule la conception de nouvelles primitives capables de découvrir, vérifier et récompenser les contributions à haute valeur ajoutée (données, feedback, signaux d'alignement) nous permettra de libérer les cycles de croissance participative dont a bénéficié la DeFi.
En résumé, nous devons poser la même question :
Comment mesurons-nous la valeur créée ? Comment construisons-nous un effet de levier auto-renforçant qui favorise une participation ascendante centrée sur l'individu ?
Pour débloquer une « économie native de l'IA » similaire à celle de la DeFi, nous devons définir de nouvelles primitives qui transforment la participation en opportunités pour l'IA, catalysant ainsi des effets de réseau inédits dans ce domaine.
La pile technologique native de l'IA : de nouvelles primitives pour une nouvelle économie
Nous ne transférons plus simplement des jetons entre portefeuilles, mais entrons des données dans des modèles, transformons les sorties des modèles en décisions, et faisons agir des agents d'IA. Cela exige de nouveaux indicateurs et primitives pour quantifier l'intelligence et l'alignement, tout comme les indicateurs DeFi quantifiaient le capital. Par exemple, TechFlow construit un réseau blockchain de nouvelle génération visant à résoudre le problème d'alignement des données en IA, en introduisant de nouvelles normes d'actifs pour les données, les comportements de modèles et les interactions d'agents.
Voici un aperçu des principales primitives définissant la valeur d'une économie de l'IA sur chaîne :
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Données vérifiables (la nouvelle « liquidité ») : Les données sont à l'IA ce que la liquidité est à la DeFi — le sang du système. Pour l'IA (en particulier les grands modèles), posséder les bonnes données est crucial. Mais les données brutes peuvent être de mauvaise qualité ou trompeuses ; nous avons besoin de données de haute qualité vérifiables sur chaîne. Une primitive possible ici serait la « preuve de données (PoD) / preuve de valeur des données (PoDV) ». Ce concept mesurerait la valeur de la contribution des données, non seulement en fonction de la quantité, mais aussi de la qualité et de l'impact sur la performance de l'IA. On peut y voir l'équivalent du mining de liquidité : les contributeurs fournissant des données utiles (ou des étiquettes/retours) seraient récompensés selon la valeur générée par leurs données. Les premières esquisses de tels systèmes existent déjà. Par exemple, un projet blockchain intègre la preuve de données (PoD) dans son consensus, considérant les données comme ressource principale de validation (de manière analogue à l'énergie dans la preuve de travail ou au capital dans la preuve d'enjeu). Dans ce système, les nœuds sont récompensés selon la quantité, la qualité et la pertinence des données qu'ils fournissent.
Élargi à une économie IA générale, nous pourrions voir émerger un indicateur comme la « Valeur Totale Verrouillée des Données (TDVL) » : une mesure agrégée de toutes les données précieuses du réseau, pondérée par leur vérifiabilité et leur utilité. Des pools de données vérifiées pourraient même être échangés comme des pools de liquidité — par exemple, un pool d'images médicales vérifiées pour un diagnostic IA sur chaîne pourrait avoir une valeur et une utilisation quantifiables. La traçabilité des données (connaître leur origine, leur historique de modifications) serait une composante essentielle de cet indicateur, garantissant que les données entrant dans les modèles d'IA soient fiables et traçables. En substance, si la liquidité concerne le capital disponible, les données vérifiables concernent la connaissance disponible. Des indicateurs comme la preuve de valeur des données (PoDV) pourraient capturer la quantité de connaissances utiles verrouillées dans le réseau, et l'ancrage des données sur chaîne via le jeton DAT de TechFlow rend la liquidité des données en une couche économique mesurable et incitable.
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Performance des modèles (une nouvelle catégorie d'actifs) : Dans l'économie de l'IA, les modèles entraînés (ou services d'IA) deviennent eux-mêmes des actifs — on pourrait même les considérer comme une nouvelle catégorie d'actifs aux côtés des jetons et des NFT. Un modèle d'IA entraîné a de la valeur grâce à l'intelligence encapsulée dans ses poids. Mais comment représenter et mesurer cette valeur sur chaîne ? Nous pourrions avoir besoin de benchmarks de performance ou de certifications de modèles sur chaîne. Par exemple, la précision d'un modèle sur un jeu de données standard, ou son taux de victoire dans des tâches concurrentielles, pourrait être enregistré comme un score de performance sur chaîne. On peut y voir une sorte de « notation de crédit » ou de KPI pour les modèles d'IA sur chaîne. Ces scores pourraient être ajustés lorsque le modèle est affiné ou mis à jour avec de nouvelles données. Des projets comme Oraichain ont exploré l'intégration d'API de modèles d'IA avec un score de fiabilité (validant via des cas de test si les sorties d'IA correspondent aux attentes). Dans une DeFi native de l'IA (« AiFi »), on pourrait imaginer un système de mise en gage basé sur la performance du modèle — par exemple, si un développeur pense que son modèle performe bien, il peut miser des jetons ; s’un audit indépendant sur chaîne confirme sa performance, il est récompensé (sinon, il perd sa mise). Cela inciterait les développeurs à déclarer honnêtement et à améliorer continuellement leurs modèles. Une autre idée serait des NFT de modèles tokenisés accompagnés de métadonnées de performance — le « prix plancher » d’un NFT de modèle pourrait refléter son utilité. Ces pratiques émergent déjà : certains marchés d'IA permettent d'acheter des jetons d'accès aux modèles, et des protocoles comme LayerAI (anciennement CryptoGPT) considèrent explicitement les données et les modèles d'IA comme de nouvelles catégories d'actifs dans l'économie mondiale de l'IA. En bref, là où la DeFi demande « combien de fonds sont verrouillés ? », la DeFi-IA demandera « combien d'intelligence est verrouillée ? » — non pas seulement en puissance de calcul (bien qu'elle soit importante), mais en efficacité et valeur des modèles opérationnels sur le réseau. De nouveaux indicateurs pourraient inclure la « preuve de qualité du modèle » ou un indice temporel des améliorations de performance de l'IA sur chaîne.
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Comportement et utilité des agents (agents d'IA sur chaîne) : L'élément le plus passionnant et le plus difficile à intégrer dans les blockchains natives de l'IA est l'exécution d'agents d'IA autonomes directement sur chaîne. Ce pourraient être des robots de trading, des curateurs de données, des assistants client ou des gestionnaires complexes de DAO — essentiellement des entités logicielles capables de percevoir, décider et agir sur le réseau au nom des utilisateurs, voire de manière autonome. Le monde DeFi ne connaît que des « robots » basiques ; dans les blockchains d'IA, les agents pourraient devenir des acteurs économiques de premier plan. Cela crée un besoin de métriques autour du comportement, de la crédibilité et de l'utilité des agents. Nous pourrions voir apparaître des mécanismes tels que des « scores d'utilité des agents » ou des systèmes de réputation. Imaginez chaque agent d'IA (représenté peut-être par un NFT ou un jeton semi-fongible (SFT)) accumulant une réputation en fonction de ses actions (accomplissement de tâches, collaboration, etc.). Ces scores seraient similaires aux notations de crédit ou aux évaluations utilisateurs, mais destinés aux IA. D'autres contrats pourraient ensuite décider de faire confiance ou non à un agent selon ce score. Dans le concept de iDAO (DAO centré sur l'individu) proposé par TechFlow, chaque agent ou entité utilisateur possède son propre domaine sur chaîne et ses actifs d'IA. On peut imaginer que ces iDAO ou agents établissent des historiques mesurables.
Des plateformes commencent déjà à tokeniser les agents d'IA et à leur attribuer des indicateurs sur chaîne : par exemple, le « Rome protocol » de Rivalz crée des agents d'IA basés sur des NFT (rAgents), dont les derniers indicateurs de réputation sont enregistrés sur chaîne. Les utilisateurs peuvent miser ou prêter ces agents, et leurs récompenses dépendent de la performance et de l'influence de l'agent au sein d'un « essaim » collectif d'IA. C'est essentiellement une DeFi pour agents d'IA, illustrant l'importance des indicateurs d'utilité des agents. À l'avenir, nous pourrions discuter d'« agents d'IA actifs » comme on parle d'adresses actives, ou d'« impact économique des agents » comme on parle de volume de transactions.
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Les trajectoires d'attention pourraient constituer une autre primitive — enregistrant ce que l'agent a pris en compte lors de ses décisions (quelles données, quels signaux). Cela rendrait les agents boîte noire plus transparents et auditables, et permettrait d'attribuer les succès ou échecs de l'agent à des entrées spécifiques. En somme, les indicateurs de comportement des agents assureraient responsabilité et alignement : si l'on veut que des agents autonomes gèrent de gros montants ou des tâches critiques, il faut pouvoir quantifier leur fiabilité. Un haut score d'utilité pourrait devenir une condition nécessaire pour qu'un agent d'IA gère de grandes sommes sur chaîne (de façon analogue à un haut score de crédit requis pour un gros prêt en finance traditionnelle).
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Incentives d'utilisation et indicateurs d'alignement avec l'IA : Enfin, l'économie de l'IA doit considérer comment inciter une utilisation bénéfique et alignée. La DeFi incite la croissance via le mining de liquidité, les airdrops pour les premiers utilisateurs ou le remboursement de frais ; dans l'IA, une simple croissance d'utilisation ne suffit pas — nous devons inciter une utilisation qui améliore les résultats de l'IA. Ici, les indicateurs liés à l'alignement avec l'IA deviennent cruciaux. Par exemple, les boucles de retour humain (comme les utilisateurs notant les réponses de l'IA ou apportant des corrections via un iDAO, ce qui sera détaillé plus loin) pourraient être enregistrées, et les contributeurs de retour pourraient gagner des « gains d'alignement ». Ou imaginons une « preuve d'attention » ou une « preuve de participation », où les utilisateurs investissant du temps pour améliorer l'IA (en fournissant des données de préférence, des corrections ou de nouveaux cas d'usage) seraient récompensés. L'indicateur pourrait être la trajectoire d'attention, capturant la quantité et la qualité des retours ou de l'attention humaine investis dans l'optimisation de l'IA.
Comme la DeFi avait besoin de block explorers et de tableaux de bord (comme DeFi Pulse ou DefiLlama) pour suivre la TVL et les rendements, l'économie de l'IA aura besoin de nouveaux navigateurs pour suivre ces indicateurs centrés sur l'IA — imaginez un tableau de bord « AI-llama » affichant la quantité totale de données alignées, le nombre d'agents d'IA actifs, les gains cumulés d'utilité en IA, etc. Cela rappelle la DeFi, mais avec un contenu entièrement nouveau.
Vers un effet de levier DeFi pour l'IA
Nous devons construire un effet de levier incitatif pour l'IA — traiter les données comme un actif économique premier afin de transformer le développement de l'IA d'une entreprise fermée en une économie ouverte et participative, tout comme la DeFi a transformé la finance en un terrain ouvert piloté par les utilisateurs.
Les premières explorations dans cette direction existent déjà. Par exemple, des projets comme Vana commencent à récompenser les utilisateurs participant au partage de données. Le réseau Vana permet aux utilisateurs de contribuer leurs données personnelles ou communautaires à un DataDAO (pool de données décentralisé) et de gagner des jetons spécifiques au jeu de données (échangeables contre le jeton natif du réseau). C'est un pas important vers la monétisation des contributeurs de données.
Toutefois, récompenser simplement l'acte de contribution ne suffit pas pour reproduire l'effet de levier explosif de la DeFi. En DeFi, les fournisseurs de liquidité ne sont pas seulement récompensés pour avoir déposé des actifs, mais ces actifs ont une valeur de marché transparente, et les rendements reflètent une utilisation réelle (frais de transaction, intérêts de prêt + jetons incitatifs). De même, l'économie des données d'IA doit aller au-delà de simples récompenses généralisées et tarifer directement les données. Sans tarification économique basée sur la qualité, la rareté ou l'impact sur l'amélioration du modèle, nous risquons de tomber dans des incitations superficielles. Distribuer simplement des jetons pour encourager la participation pourrait favoriser la quantité au détriment de la qualité, ou stagner si les jetons ne sont pas liés à une utilité réelle en IA. Pour vraiment libérer l'innovation, les contributeurs doivent percevoir des signaux clairs du marché, comprendre la valeur de leurs données, et être récompensés quand celles-ci sont effectivement utilisées dans des systèmes d'IA.
Nous avons besoin d'une infrastructure plus ciblée sur l'évaluation directe et la récompense des données, afin de créer un cycle incitatif centré sur les données : plus les gens contribuent de données de haute qualité, meilleurs seront les modèles, attirant davantage d'utilisateurs et de demande de données, augmentant ainsi les retours pour les contributeurs. Cela transformerait l'IA d'une course fermée aux mégadonnées en un marché ouvert fondé sur la confiance et les données de haute qualité.
Comment ces idées se manifestent-elles dans des projets réels ? Prenons l'exemple de TechFlow — un projet construisant un réseau blockchain de nouvelle génération et des primitives fondamentales pour une économie d'IA décentralisée.
Présentation de TechFlow — Aligner l'IA avec les humains
TechFlow est un réseau blockchain et protocole de nouvelle génération conçu spécifiquement pour résoudre le problème d'alignement des données en IA, en construisant l'infrastructure d'une économie d'IA décentralisée à travers de nouvelles normes d'actifs pour les données, les comportements de modèles et les interactions d'agents.
TechFlow propose l'une des approches les plus visionnaires pour résoudre le problème d'alignement de l'IA, en rendant les données vérifiables, incitables et programmables sur chaîne. La suite utilise le cadre de TechFlow comme exemple pour montrer comment une blockchain native de l'IA peut mettre en œuvre ces principes.
Problème central — Mauvais alignement des données et absence d'incitations justes
L'alignement de l'IA se ramène souvent à la qualité des données d'entraînement, mais l'avenir exige de nouvelles données alignées sur les humains, fiables et soumises à une gouvernance. Alors que l'industrie de l'IA passe des modèles généraux centralisés à une intelligence contextualisée et alignée, l'infrastructure doit évoluer en parallèle. La prochaine ère de l'IA sera définie par l'alignement, la précision et la traçabilité. TechFlow s'attaque directement aux défis d'alignement des données et d'incitation, en proposant une solution fondamentale : aligner les données à la source et récompenser directement les données elles-mêmes. Autrement dit, garantir que les données d'entraînement représentent de façon vérifiable la perspective humaine, soient nettoyées du bruit et des biais, et soient récompensées selon leur qualité, rareté ou impact sur l'amélioration du modèle. C'est un saut paradigmatique allant de la correction des modèles à l'organisation des données.
TechFlow ne se contente pas d'introduire des primitives, mais propose un nouveau paradigme pour l'acquisition, la tarification et la gouvernance des données. Ses concepts centraux incluent le jeton d'ancrage des données (DAT) et les DAO centrés sur l'individu (iDAO), qui ensemble permettent la tarification, la traçabilité et l'utilisation programmable des données.
Données vérifiables et programmables — Jeton d'ancrage des données (DAT)
Pour atteindre cet objectif, TechFlow introduit une nouvelle primitive sur chaîne — le jeton d'ancrage des données (DAT), un nouveau standard de jeton conçu spécifiquement pour l'actifisation des données en IA. Chaque DAT représente une donnée ancrée sur chaîne et ses informations d'historique : identité du contributeur, évolution au fil du temps, et scénarios d'utilisation. Cela crée un historique vérifiable pour chaque donnée — similaire à un système de contrôle de version pour jeux de données (comme Git), mais sécurisé par la blockchain. Étant donné que les DAT existent sur chaîne, ils sont programmables : des contrats intelligents peuvent gérer leurs règles d'utilisation. Par exemple, un contributeur de données peut spécifier que son DAT (comme un ensemble d'images médicales) n'est accessible qu'à certains modèles d'IA, ou utilisable sous certaines conditions (contraintes de confidentialité ou éthiques appliquées par code). Le mécanisme d'incitation réside dans le fait que les DAT peuvent être échangés ou mis en gage — si les données ont de la valeur pour un modèle, ce dernier (ou son propriétaire) pourrait payer pour accéder au DAT. En substance, TechFlow construit un marché où les données sont tokenisées et traçables. Cela répond directement à l'indicateur de « données vérifiables » évoqué précédemment : en examinant un DAT, on peut vérifier s’il est validé, utilisé par combien de modèles, et quel gain de performance il apporte. Ces données-là obtiendront une valorisation plus élevée. En ancrant les données sur chaîne et en liant les incitations économiques à la qualité, TechFlow garantit que l'IA est entraînée sur des données fiables et mesurables. C'est une solution par alignement incitatif — les bonnes données sont récompensées et se distinguent naturellement.
Cadre des DAO centrés sur l'individu (iDAO)
Le deuxième composant clé est le concept de iDAO (DAO centré sur l'individu) de TechFlow, qui redéfinit le modèle de gouvernance dans l'économie de l'IA en plaçant l'individu (plutôt que l'organisation) au cœur de la prise de décision et de la propriété des données. Les DAO traditionnels privilégient souvent les objectifs organisationnels collectifs, affaiblissant involontairement la volonté individuelle. Les iDAO inversent cette logique. Ce sont des unités de gouvernance personnalisées permettant à des individus, communautés ou entités spécialisées de posséder, contrôler et valider directement leurs données et modèles fournis aux systèmes d'IA. Les iDAO permettent une IA personnalisée et alignée : en tant que cadre de gouvernance, ils assurent que les modèles restent fidèles aux valeurs ou intentions des contributeurs. Du point de vue économique, les iDAO rendent aussi le comportement de l'IA programmable par la communauté — on peut définir des règles limitant l'utilisation des données par un modèle, qui peut y accéder, et comment les revenus générés par le modèle sont répartis. Par exemple, un iDAO peut stipuler que chaque fois que son modèle d'IA est appelé (requête API ou accomplissement d'une tâche), une partie des revenus revient aux détenteurs de DAT ayant fourni les données associées. Cela crée une boucle de rétroaction directe entre le comportement de l'agent et la récompense du contributeur — similaire au mécanisme DeFi où les revenus des fournisseurs de liquidité sont liés à l'utilisation de la plateforme. De plus, les iDAO peuvent interagir de manière composable via des protocoles : un agent d'IA (iDAO) peut invoquer les données ou le modèle d'un autre iDAO après négociation de conditions.
En établissant ces primitives, le cadre de TechFlow rend concrète la vision d'une économie d'IA décentralisée. Les données deviennent un actif que les utilisateurs peuvent posséder et monétiser, les modèles passent d'îlots privés à des projets collaboratifs, et chaque participant — de l'individu curateur d'un jeu de données unique au développeur créant de petits modèles spécialisés — devient un acteur à part entière de la chaîne de valeur de l'IA. Cet alignement incitatif pourrait reproduire la croissance explosive de la DeFi : quand les gens réalisent que participer à l'IA (en contribuant des données ou de l'expertise) se traduit directement par des opportunités, ils s'investissent davantage. Avec plus de participants, l'effet de réseau s'enclenche — plus de données entraînent de meilleurs modèles, attirant plus d'utilisateurs, générant davantage de données et de demande, créant un cercle vertueux.
Construire la base de confiance de l'IA : Cadre de calcul vérifiable
Dans cet écosystème, le cadre de calcul vérifiable (Verified Computing Framework) de TechFlow constitue la couche centrale de construction de la confiance. Ce cadre garantit que chaque DAT généré, chaque décision d'iDAO (organisation autonome individualisée), et chaque distribution d'incitation dispose d'une chaîne de traçabilité vérifiable, rendant la propriété des données exécutoire, la gouvernance responsable et le comportement des agents auditable. En transformant les iDAO et les DAT de concepts théoriques en un système fiable et vérifiable, le cadre de calcul vérifiable opère un changement de paradigme en matière de confiance — passant de la dépendance à des hypothèses à des garanties déterministes fondées sur la vérification mathématique.
Réalisation de la valeur dans l'économie d'IA décentralisée
La mise en place de ces éléments fondamentaux permet de concrétiser la vision d'une économie d'IA décentralisée :
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Actifisation des données : les utilisateurs peuvent attester la propriété de leurs actifs de données et en tirer des revenus
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Collaboration des modèles : les modèles d'IA passent d'îlots fermés à des produits collaboratifs ouverts
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Titrisation de la participation : des contributeurs de données aux développeurs de modèles verticaux, tous les participants deviennent des parties prenantes de la chaîne de valeur de l'IA
Ce design incitatif compatible pourrait reproduire la dynamique de croissance de la DeFi : lorsque les utilisateurs comprennent que participer à la construction de l'IA (en contribuant des données ou de l'expertise) se traduit directement par des opportunités économiques, leur enthousiasme s'enflamme. À mesure que le nombre de participants augmente, l'effet de réseau se manifeste — davantage de données de haute qualité produisent de meilleurs modèles, attirant plus d'utilisateurs, générant plus de demande de données, créant un effet de levier de croissance auto-renforçant.
Conclusion : Vers une économie d'IA ouverte
Le parcours de la DeFi montre que les bonnes primitives peuvent libérer une croissance sans précédent. Alors que nous entrons dans l'ère de l'économie native de l'IA, nous nous trouvons à un seuil similaire de rupture. En définissant et en déployant de nouvelles primitives qui valorisent les données et l'alignement, nous pouvons transformer le développement de l'IA d'un projet centralisé en une entreprise décentralisée pilotée par les communautés. Ce chemin n'est pas sans défis : il faut s'assurer que les mécanismes économiques privilégient la qualité plutôt que la quantité, et éviter les pièges éthiques afin que les incitations aux données ne nuisent pas à la vie privée ou à l'équité. Mais la direction est claire. Les initiatives comme le DAT et le iDAO de TechFlow ouvrent la voie, transformant l'idée abstraite d'une « IA alignée sur les humains » en mécanismes concrets de propriété et de gouvernance.
Tout comme la DeFi initiale a itéré et optimisé expérimentalement la TVL, le mining de liquidité et la gouvernance, l'économie de l'IA affinera progressivement ses nouvelles primitives. À l'avenir, des débats et innovations émergeront autour de la mesure de la valeur des données, de la répartition équitable des récompenses, de l'alignement des agents d'IA et de leurs bénéfices. Cet article ne fait qu'effleurer la surface des modèles incitatifs susceptibles de démocratiser l'IA, dans l'espoir de susciter discussion ouverte et recherches approfondies : comment concevoir davantage de primitives économiques natives à l'IA ? Quelles conséquences imprévues ou opportunités pourraient surgir ? Grâce à la participation d'une large communauté, nous aurons plus de chances de construire un avenir pour l'IA non seulement technologiquement avancé, mais aussi économiquement inclusif et aligné sur les valeurs humaines.
La croissance exponentielle de la DeFi n'était pas de la magie — elle était alimentée par l'alignement des incitations. Aujourd'hui, nous avons l'opportunité de lancer une renaissance de l'IA grâce à des pratiques similaires centrées sur les données et les modèles. En transformant la participation en opportunités, puis les opportunités en effets de réseau, nous pouvons enclencher pour l'IA le cycle qui redéfinira la création et la redistribution de la valeur à l'ère numérique.
Construisons ensemble cet avenir — à partir d'un jeu de données vérifiable, d'un agent d'IA aligné, d'une nouvelle primitive.
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