Mira Network : Simplifier les rapports cryptographiques, voici comment notre IA procède
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Mira Network : Simplifier les rapports cryptographiques, voici comment notre IA procède
En quelques semaines suivant son lancement, Delphi Oracle est devenu un outil essentiel pour accéder à des contenus de recherche sur la cryptographie.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur :Mira
Traduction : TechFlow
Le paradoxe de la recherche
Les rapports de recherche de Delphi sont légendaires dans l'écosystème crypto. Lorsqu'ils publient une analyse sur un nouveau mécanisme de jeton ou un protocole DeFi, les fondateurs de projets en notent les points clés, les investisseurs (VC) ajustent leurs stratégies d'investissement, et les traders reconfigurent leurs portefeuilles. Leurs recherches ont un impact profond sur l'allocation de milliards de dollars dans l'écosystème Web3.
Mais voilà le problème : ce standard d'excellence en matière de recherche institutionnelle entraîne une difficulté inattendue. Précisément parce que leurs analyses sont si approfondies et rigoureuses, elles deviennent aussi intimidantes. Un rapport typique de Delphi peut citer une douzaine d'autres rapports, aborder des concepts techniques nécessitant des connaissances préalables, et supposer que le lecteur maîtrise bien l'évolution du secteur crypto.
« Nous disposons d'une collection incroyable de recherches, mais nous entendons régulièrement dire qu’elles sont difficiles à appréhender », explique Carter Lundy, vice-président senior des opérations chez Delphi Digital. « Quelqu’un pourrait tomber par hasard sur un rapport sur la MEV (valeur maximale extractible) et se perdre complètement faute de comprendre les notions sous-jacentes. Nous passons ainsi à côté d’une grande partie de la valeur potentielle. »
La solution évidente semblait être un assistant IA. Un outil capable d’expliquer instantanément les concepts, de résumer des analyses longues et complexes, et de guider les lecteurs à travers la vaste bibliothèque de recherches de Delphi. En 2023, alors que ChatGPT envahissait le monde, cette voie semblait toute tracée.
L’échec de la première tentative
Lors de leur exploration initiale d’un assistant IA, Delphi s’est rendu compte que le problème était bien plus complexe que prévu. L’équipe a intégré un modèle de langage de pointe à leur plateforme et a commencé les tests, mais les résultats étaient inquiétants. L’IA interprétait avec assurance des concepts de manière erronée, inventait même des indicateurs de jetons plausibles mais totalement faux, et allait jusqu’à mal représenter les opinions publiées par Delphi lui-même.
« Nous ne pouvions pas lancer un produit susceptible de diffuser de fausses informations sous notre marque », se souvient Lundy. « Notre crédibilité, c’est tout. »
Et même en utilisant les modèles les plus avancés disponibles à l’époque, le coût économique restait prohibitif. Chaque requête complexe concernant l’économie des jetons ou les mécanismes DeFi pouvait coûter plusieurs dollars à traiter. Pour une plateforme comptant des milliers d'utilisateurs chaque jour, un tel coût était clairement insoutenable.
Après plusieurs mois de frustrations, ils ont finalement mis fin au projet. La réalisation d’un assistant IA devrait attendre l’avènement de technologies plus performantes.
Une solution née du Web3
La percée est venue d’un endroit inattendu. En menant des recherches sur l’intersection entre l’IA et le domaine crypto pour un prochain rapport, l’équipe de Delphi a découvert Mira Network. Ce qui les a attirés n’était pas simplement une autre API d’IA, mais une approche radicalement nouvelle de Mira visant à rendre l’IA fiable et économiquement viable.
« La plupart des entreprises d’IA se concentrent sur la création de modèles plus gros ou l’optimisation des prompts », explique Lundy. « Mira, elle, pose des questions différentes : comment rendre les réponses de l’IA dignes de confiance ? Comment rendre une IA de haute qualité économiquement viable à grande échelle ? »
Les deux parties ont décidé de collaborer pour repousser les limites. Si elles réussissaient à faire fonctionner Delphi Oracle, cela démontrerait que l’IA peut gérer des contenus même les plus complexes et exigeants en matière de précision.
Une approche triple et innovante
En collaboration avec Mira et son application écosystème Klok, l’équipe a développé trois innovations technologiques clés qui ont transformé Delphi Oracle d’un projet « impossible » en un outil « indispensable ».
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Routage intelligent des requêtes
En y repensant, la première idée semble aujourd’hui étonnamment simple : toutes les questions ne nécessitent pas d’être traitées par un modèle d’IA. Pourquoi envoyer une question sur le prix actuel de l’ETH à un modèle linguistique coûteux, plutôt que d’interroger directement une API de données de marché ?
L’équipe a conçu un routeur ultra-rapide capable de classifier instantanément chaque requête :
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Les demandes de prix sont redirigées vers les données du marché
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Les définitions simples sont extraites d’une base de connaissances
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Seules les questions analytiques complexes sont transmises au modèle d’IA complet
Ce système de routage a considérablement réduit les coûts tout en accélérant la réponse aux questions courantes.
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Mise en cache intelligente
La deuxième innovation découle de l’analyse du comportement utilisateur. Ils ont constaté que de nombreuses questions posées par les utilisateurs n’étaient que des reformulations : « Résumez ce rapport », « Expliquez ce concept », « Quels sont les points clés ? »
Le système pré-génère des réponses de haute qualité aux questions fréquentes, puis les met en cache au lieu de les regénérer à chaque fois. L’enjeu crucial est de savoir quoi mettre en cache : les résumés de rapports sont fixes, mais les requêtes sur les « dernières actualités » nécessitent des réponses actualisées en temps réel.
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Couche de vérification
La troisième innovation résout le problème de fiabilité. En intégrant l’API de vérification de Mira, le système peut contrôler la précision des réponses avant de les présenter à l’utilisateur. Cela donne à l’équipe de Delphi la confiance nécessaire pour permettre à l’IA de traiter leurs contenus les plus complexes.
Un pouvoir transformateur
En quelques semaines seulement après son lancement, Delphi Oracle est devenu un outil essentiel pour accéder aux contenus de recherche crypto. Aujourd’hui, chaque utilisateur interagit en moyenne au moins une fois par jour avec Oracle, et ce chiffre continue de croître.
« Ce qui nous a le plus surpris, c’est la façon dont cela a changé les habitudes de lecture des utilisateurs », raconte Lundy. « Avant, quand ils tombaient sur une section complexe, ils abandonnaient. Maintenant, ils posent une question à Oracle, obtiennent une explication, puis poursuivent leur lecture. »
L’impact va au-delà de la simple compréhension. Les lecteurs commencent à découvrir des liens entre rapports qu’ils avaient précédemment ignorés. Ils demandent à Oracle de trouver des recherches liées à un thème précis. Certains utilisateurs s’en servent même pour générer des synthèses destinées à leurs équipes ou comités d’investissement.
Plus important encore, le problème économique est enfin résolu. Grâce à la combinaison du routage intelligent, de la mise en cache et de l’API de Mira, le coût effectif par requête a été réduit d’environ 90 %. Des frais autrefois prohibitifs sont désormais durables, même à grande échelle.
Au-delà de l’optimisation des coûts
La véritable victoire ne réside pas dans la réduction des coûts, mais dans les possibilités rendues possibles par ces économies. Delphi n’a plus besoin de limiter l’accès à Oracle aux seuls abonnés premium : il peut désormais être ouvert à tous. Il ne s’inquiète plus du coût de chaque requête, mais se concentre sur la manière de rendre le produit vraiment utile.
Aujourd’hui, le système gère aussi bien des questions basiques (« Qu’est-ce qu’un AMM ? ») que des analyses complexes et intégrées (« En quoi la vision de Delphi sur le scaling L2 diffère-t-elle de ses premières recherches sur les sidechains ? »). Il devient ainsi un pont entre les analystes experts de Delphi et la communauté crypto plus large.
« Nous pensions créer un simple outil d’assistance », se souvient Lundy. « En réalité, nous avons créé une toute nouvelle manière d’interagir avec la recherche. Certains utilisateurs commencent maintenant par Oracle, puis approfondissent certains rapports en fonction de ce qu’ils ont appris. Cela change complètement leur parcours utilisateur. »
Feuille de route future
Delphi Oracle est devenu un cas d’école pour d’autres plateformes confrontées à des défis similaires. Que ce soit pour les sociétés de recherche financière, les sites de documentation technique ou les plateformes éducatives, tous font face au même dilemme : comment rendre les contenus complexes accessibles sans sacrifier la précision, tout en maîtrisant les coûts ?
La leçon ici n’est pas que chaque plateforme doit adopter l’architecture technique spécifique de Mira, mais qu’il faut reconnaître qu’un usage réellement efficace de l’IA dépasse largement le seul modèle. Il faut un système de routage efficace, des stratégies de gestion des coûts à grande échelle, et des mécanismes garantissant la fiabilité lorsque la précision est cruciale.
Vers l’avenir
Aujourd’hui, Delphi Oracle traite des milliers de requêtes chaque jour, profitant aussi bien aux investisseurs institutionnels cherchant des analyses poussées qu’aux novices tentant de comprendre des concepts fondamentaux. Le système peut non seulement expliquer ce qu’est un pool de liquidité, mais aussi synthétiser les points de vue sur l’interopérabilité entre chaînes provenant de multiples rapports de recherche.
L’équipe de Delphi étend continuellement les fonctionnalités d’Oracle, testant des caractéristiques impossibles auparavant en raison des structures de coûts anciennes. Elle explore des parcours de recherche personnalisés, des analyses multimodales combinant texte et graphiques, voire des bulletins de recherche générés par IA et adaptés à des portefeuilles individuels.
Pour un secteur souvent critiqué pour son inaccessibilité, Delphi Oracle représente une percée majeure : il prouve que l’IA peut démocratiser les connaissances expertes sans compromettre la profondeur du contenu. Lorsque vous résolvez les deux défis fondamentaux de fiabilité et de viabilité économique, vous ne vous contentez pas d’améliorer un produit existant : vous offrez une toute nouvelle manière d’apprendre, d’analyser et de décider.
Le futur de l’IA dans la recherche ne consiste pas à remplacer les experts humains, mais à permettre à toute personne ayant besoin d’une expertise de l’obtenir, au moment voulu, sous une forme compréhensible. Delphi Oracle montre que ce futur est déjà là.
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