Dernièrement, il semble que si vous insérez le mot « IA » dans le nom d'un projet Web3, vous déclencherez une vague d'intérêt des investisseurs cherchant à capitaliser sur un secteur qui peut parfois sembler un peu « mème ». Indépendamment de tous ces nouveaux « projets.ai » qui sortent de toutes pièces, il est important d’éviter le battage médiatique et de reconnaître que la technologie blockchain (BCT) et l’intelligence artificielle (IA) sont sans aucun doute le fer de lance de l’innovation technologique.
Leur importance est souvent éclipsée par le nombre incalculable d’entreprises émergentes proposant des produits moyens. Cet article se concentrera sur la technologie blockchain et IA, dans le but de dépasser les « ambiances mèmes » pour mettre en évidence la beauté de l'union entre ces deux technologies. Nous commencerons par retracer les origines modestes de l’IA, en explorant brièvement la création de la blockchain, en explorant la façon dont elles se complètent, puis en mettant en évidence certaines avancées intrigantes.
IA : une brève histoire
L’IA est l’un des domaines les plus transformateurs de la technologie moderne, ses racines remontant au milieu du XXe siècle. Comprendre l’évolution de l’IA nécessite de parcourir les étapes clés qui ont façonné sa trajectoire. La Conférence de Dartmouth de 1956 constitue un moment fondateur et est souvent considérée comme la naissance de l’IA. Ce rassemblement d’éminents scientifiques a marqué le début d’efforts de recherche organisés sur l’IA, déclenchant une quête visant à créer des machines intelligentes capables d’une cognition semblable à celle des humains.
À la suite de cet événement marquant, le concept du test de Turing, proposé par Alan Turing en 1950, est devenu la pierre angulaire de la recherche en IA. Ce test, évaluant la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent impossible à distinguer de celui d'un humain, continue de servir de référence fondamentale dans l'évaluation des capacités de l'IA. Les décennies suivantes ont vu le développement des premiers programmes d’IA tels que Logic Theorist et General Problem Solver, mettant en valeur les capacités de résolution de problèmes et de preuve de théorèmes. Ces efforts pionniers ont jeté les bases d’explorations et de progrès plus approfondis dans le domaine.
Dans les années 1970 et 1980, l’avènement des systèmes experts a marqué une étape importante dans l’histoire de l’IA. Ces systèmes, conçus pour imiter l’expertise humaine dans des domaines spécifiques, illustrent les applications pratiques de l’IA dans des domaines tels que le diagnostic médical et l’analyse chimique. La résurgence des réseaux de neurones dans les années 1980 et 1990 a suscité un regain d’intérêt pour l’IA, conduisant à des percées dans l’apprentissage automatique et la reconnaissance de formes. Cette période d’innovation a ouvert la voie à de futurs progrès, notamment dans le domaine de l’apprentissage profond. En 1997, Deep Blue d'IBM est entré dans l'histoire en battant le champion du monde d'échecs Garry Kasparov dans un match de six matchs, démontrant ainsi le potentiel de l'IA dans la prise de décision stratégique et la résolution de problèmes complexes.
Le début du 21e siècle a vu le DARPA Grand Challenge en 2004, une compétition qui a stimulé l'innovation dans le domaine de la robotique et des systèmes autonomes, ouvrant la voie à des progrès dans des domaines tels que les voitures autonomes. La décennie suivante a été marquée par des avancées remarquables dans le domaine de l'apprentissage profond, culminant avec la victoire d'AlphaGo sur le champion du monde de Go Lee Sedol en 2016. Cette réussite a démontré la capacité de l'IA à maîtriser des jeux complexes avec de vastes espaces de décision, soulignant son potentiel dans divers domaines.
À l'aube des années 2020, l'émergence du GPT-3 d'OpenAI, un modèle de langage comportant 175 milliards de paramètres, représente une étape importante dans le traitement du langage naturel et la capacité de l'IA à générer du texte de type humain. Sa publication a suscité des discussions sur les implications éthiques et sociétales, soulignant l’évolution continue de la technologie de l’IA. À mesure que nous approfondissons ces moments importants de l’histoire de l’IA, il devient évident que ce domaine a connu un parcours remarquable d’innovation et de découverte. Tournons maintenant notre attention vers l'histoire de la technologie Blockchain (BCT), afin de mieux comprendre pourquoi l'union de ces deux technologies revêt une telle importance.
Bref historique de la blockchain
La blockchain trouve ses origines conceptuelles dans les années 1980. Le cryptographe David Chaum a proposé la notion de protocole de type blockchain en 1982, imaginant un système dans lequel les réseaux informatiques pourraient favoriser la confiance entre des parties intrinsèquement méfiantes. Ce concept fondamental a été affiné encore en 1991 lorsque les chercheurs Stuart Haber et W. Scott Stornetta ont développé une chaîne de blocs sécurisée par cryptographie, visant à créer un système inviolable pour l'horodatage des documents.
Cependant, ce n’est qu’en 2008 que la BCT a fait son apparition dans le courant dominant avec l’avènement du Bitcoin. Sous le pseudonyme de Satoshi Nakamoto, un personnage énigmatique a fait découvrir le Bitcoin au monde. L'innovation révolutionnaire de Nakamoto réside dans la création de la blockchain, un registre public distribué qui enregistre de manière transparente et sécurisée toutes les transactions Bitcoin. Avec le lancement de Bitcoin en janvier 2009, la première application réelle de la technologie Blockchain a vu le jour.
Tout au long des années 2010, la BCT a connu une évolution remarquable au-delà du Bitcoin. Ses principes fondamentaux de décentralisation, d’immuabilité et de transparence ont captivé l’imagination des innovateurs. L’introduction de contrats intelligents, d’accords auto-exécutables intégrés dans la blockchain, a révolutionné l’automatisation et la confiance. En 2015, Ethereum a propulsé les capacités de la blockchain vers de nouveaux sommets en permettant aux développeurs de créer des applications décentralisées (DApps) à l'aide de contrats intelligents.
Comme la plupart d’entre nous le savent désormais, la BCT va bien au-delà de ses origines dans les crypto-monnaies et trouve des applications dans divers secteurs tels que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la santé, la finance et les systèmes de vote. Divers mécanismes de consensus, notamment la preuve de travail et la preuve de participation, protègent l'intégrité des réseaux blockchain. De plus, des innovations telles que les DeFi NFT continuent de repousser les limites de ce qui est réalisable.
Alors, que se passe-t-il lorsque nous associons l’IA et la Blockchain ? La magie.
Le Mariage des Titans : Blockchain et Intelligence Artificielle
La blockchain, connue pour son architecture décentralisée et sa sécurité cryptographique, offre une forteresse légitime pour l'intégrité des données. Pendant ce temps, l’IA, grâce à son incroyable reconnaissance de formes et à son analyse prédictive, libère le potentiel latent de vastes ensembles de données. Naturellement, les organisations ont reconnu le potentiel d'exploiter le système de registre sécurisé et décentralisé de la blockchain ainsi que les capacités de l'IA pour renforcer la sécurité, l'efficacité et la productivité dans des environnements commerciaux dynamiques.
Par souci de brièveté, examinons rapidement une application convaincante de la blockchain avec l’IA pour illustrer la collaboration significative entre elles et l’impact transformateur qu’elles peuvent avoir. Plus tard, nous aborderons de véritables projets d’IA de pointe qui remettent en question la pensée conventionnelle et représentent l’avant-garde de l’innovation.
Le partenariat entre AI et BCT remodèle la gestion de la chaîne d’approvisionnement, en améliorant l’efficacité, la transparence et la résilience. Grâce à l'analyse par l'IA d'ensembles de données étendus et à l'optimisation des processus décisionnels, couplées à la fourniture par la blockchain d'un stockage de données sécurisé et transparent, ces technologies relèvent collectivement des défis critiques.
L’IA excelle dans la découverte de modèles et l’optimisation des itinéraires, tandis que la blockchain garantit la fiabilité et la traçabilité des données stockées. Ensemble, ils soutiennent le traitement des données et la prise de décision au sein des chaînes d'approvisionnement. De plus, les capacités prédictives de l'IA éclairent les activités autonomes et la prévision de la demande, tandis que la blockchain automatise les processus et favorise la transparence entre les parties prenantes, optimisant ainsi l'orchestration de la chaîne d'approvisionnement. En tandem, des capteurs alimentés par l'IA fournissent un suivi en temps réel et des alertes prédictives, tandis que le registre immuable de la blockchain garantit un suivi précis et vérifiable. Cela permet aux acteurs de la chaîne d’approvisionnement de surveiller les conditions et d’anticiper efficacement les perturbations. De plus, l’IA contribue à la prévision et à l’atténuation des risques, tandis que les enregistrements incorruptibles et les contrats intelligents de la blockchain renforcent les mesures de prévention de la fraude.
Authenticité, augmentation et automatisation
L’intégration de la blockchain et de l’IA génère des valeurs combinées dans trois domaines clés qui méritent d’être pris en compte : l’authenticité, l’augmentation et l’automatisation. Dans cette section, nous passerons en revue ces domaines et décomposerons certains de leurs composants pour fournir une compréhension complète de cette synergie à cet égard.
Authenticité
L'historique des transactions de la blockchain garantit l'authenticité, en fournissant un enregistrement numérique qui peut donner un aperçu du cadre derrière l'IA. Cela répond au défi de l’IA explicable (XAI), qui mérite d’être exploré plus en profondeur.
L'IA explicable (XAI) fait référence à la capacité des systèmes d'IA à expliquer leurs décisions et leurs actions d'une manière compréhensible pour les humains. Il tente de rendre les algorithmes d’IA transparents et interprétables, permettant aux utilisateurs de comprendre pourquoi une décision particulière a été prise ou une action entreprise. XAI est nécessaire pour renforcer la confiance et la responsabilité dans les systèmes d’IA, en particulier dans les domaines où les décisions ont des implications significatives, comme les soins de santé, la finance et la justice pénale.
XAI peut également s'adapter à différents modèles et applications d'IA. Certaines méthodes incluent des explications basées sur des règles, qui offrent des informations basées sur des règles prédéfinies ou un raisonnement logique pour améliorer la transparence de la prise de décision. Les techniques d'importance des fonctionnalités identifient et mettent l'accent sur les caractéristiques ou les facteurs importants qui ont façonné les décisions de l'IA, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre le processus de prise de décision. L'interprétabilité locale explique les prédictions ou décisions individuelles, permettant aux utilisateurs de comprendre le comportement du modèle d'IA dans des instances spécifiques. D’un autre côté, l’interprétabilité globale offre un aperçu du comportement et du fonctionnement plus larges du modèle d’IA sur l’ensemble de son ensemble de données ou de son domaine.
XAI est particulièrement important pour répondre aux préoccupations liées aux préjugés, à l’équité et à l’éthique dans les systèmes d’IA. En permettant aux utilisateurs de comprendre comment les modèles d'IA arrivent à leurs conclusions, XAI aide à identifier et à atténuer les biais ou erreurs potentiels dans le processus de prise de décision. De plus, XAI facilite la collaboration homme-IA en favorisant la confiance dans les recommandations et les actions basées sur l'IA.
Augmentation
Dans le contexte de l’IA, l’augmentation fait référence à l’amélioration des capacités humaines grâce à l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle. Cela implique de tirer parti des systèmes d’IA pour augmenter ou amplifier l’intelligence humaine, la prise de décision et la productivité, plutôt que de remplacer entièrement les travailleurs humains. L'augmentation permet aux individus et aux organisations d'effectuer des tâches plus efficacement, de prendre des décisions plus éclairées et d'atteindre des niveaux de performances plus élevés en tirant parti des capacités de l'IA en matière de traitement et d'analyse de grandes quantités de données à des vitesses incroyables.
De plus, l’augmentation de l’IA est encore améliorée grâce à l’intégration du BCT. La blockchain donne accès à de vastes ensembles de données et facilite une gestion des données évolutive et fiable. En intégrant la blockchain, les systèmes d'IA peuvent fournir des informations plus exploitables, optimiser l'utilisation et le partage des données et contribuer à l'établissement d'une économie de données transparente et fiable au sein des réseaux d'entreprise basés sur la blockchain.
Automatisation
L'intégration de l'IA et de l'automatisation aux données fiables de la blockchain peut améliorer la création de valeur. Par exemple, le module Freshness d'IBM Food Trust utilise l'IA pour recommander des rappels de produits en fonction des dates d'expiration, tandis que IBM Sterling Supply Chain Suite utilise des analyses avancées pour maintenir la visibilité des stocks et automatiser les réapprovisionnements en cas de forte demande. Cette intégration optimise non seulement les processus, mais fournit également des informations plus approfondies sur les opérations de l'IA, atténuant ainsi la méfiance et l'incertitude entourant la technologie. IBM a stratégiquement combiné ces technologies dans diverses solutions telles que IBM Food Trust, Blockchain Transparent Supply et TradeLens, ce qui a donné lieu à des systèmes synergiques et améliorés en permanence qui offrent une analyse, une transparence et une sécurité des données améliorées.
IA : à la pointe de l’innovation
Beaucoup d'entre nous intéressés par l'IA connaissent des outils populaires tels que Chat-GPT, Grok, Co-Pilot ou Midjourney. Même si nous ne reconnaissons pas ces noms, nous comprenons généralement que les services d'IA existent pour écrire, coder, dessiner et même créer des vidéos pour nous, en exécutant pratiquement toutes les tâches que nous pouvons imaginer. Cependant, au-delà de ces projets bien connus, il en existe d’autres qui repoussent les limites de l’IA de manière non conventionnelle. Ces projets étendent les capacités de l’IA dans des directions inattendues. Dans cette section, nous explorerons certains de ces projets intrigants qui pourraient développer des solutions que vous n'aviez pas anticipées. Allons-y pour y regarder de plus près.
IA personnalisée
Rainfall a été conçu pour donner aux individus le contrôle de leurs données et en tirer une valeur sécurisée et privée. Dans l’économie mondiale des données d’aujourd’hui, des milliards d’appareils connectés génèrent chaque année d’énormes quantités de données, générant des milliards de dollars de revenus. Cependant, les individus manquent souvent de contrôle sur leurs propres données, ce qui crée une valeur économique qui devrait légitimement leur appartenir.
Rainfall résout ce problème en fournissant une plate-forme de renseignements personnels décentralisée et préservant la confidentialité. Grâce à Rainfall, les individus peuvent gagner des récompenses financières grâce à leurs données tout en gardant le contrôle de leur utilisation. La plateforme fonctionne selon les principes de confidentialité dès la conception, garantissant que les données sont cryptées, anonymisées et décentralisées pour préserver la confidentialité des utilisateurs.
L'IA générative basée sur la périphérie de Rainfall interprète les données basées sur le consentement pour créer une intelligence sociale en temps réel de grande valeur. Contrairement à l'intelligence statique traditionnelle basée sur les données, l'IA de Rainfall fournit des informations génératives en contextualisant les activités dans l'espace et dans le temps. Ces informations anonymisées sont ensuite vendues aux entreprises pour mieux servir leurs clients.
Les principaux avantages de Rainfall incluent sa simplicité, sa confidentialité, sa sécurité et sa transparence. Les utilisateurs peuvent facilement gagner des récompenses financières grâce aux données qu'ils choisissent de partager, sachant que leurs données restent sûres et sécurisées grâce à l'utilisation du « calcul aveugle » par Rainfall. La technologie derrière le « calcul aveugle », lancée par Nillion, a des implications substantielles pour l'IA personnelle et mérite un examen plus approfondi.
Avis de non-responsabilité : Coin Bureau a investi dans Nillion Network
À l'ère à venir où l'IA personnalisée est monnaie courante, la technologie de calcul aveugle de Nillion garantit la confidentialité des données dans l'IA personnelle. Utilisé par des entreprises comme Rainfall, il agit comme une protection pour les informations sensibles, ce qui est extrêmement important à mesure que le secteur connaît une croissance exponentielle.
Alors que les données d’IA sont destinées à devenir une industrie de plusieurs milliards de dollars, le concept d’avoir un clone numérique – un assistant d’IA – qui comprend les nuances, analyse les communications et fournit des réponses personnalisées est inévitable, et essentiellement ici. Cependant, pour parvenir à une IA véritablement personnalisée, il faut accéder à de nombreuses données utilisateur, notamment des messages personnels et des informations de définition, ce qui soulève d’importants problèmes de confidentialité. Naturellement, les consommateurs sont mal à l’aise avec l’IA personnalisée en raison de ces préoccupations, ce qui incite certaines entreprises à interdire certains modèles d’IA.
Ces données se présentent à différents niveaux, allant des informations superficielles telles que les publications sur les réseaux sociaux aux données très sensibles, notamment les secrets personnels et les antécédents médicaux, connues sous le nom de données de « niveau 3 ». La technologie informatique aveugle de Nillion résout ce problème en transformant les données sous une forme méconnaissable et en fragmentant les clés de déchiffrement sur un réseau décentralisé. Nillion garantit la confidentialité tout en permettant aux modèles d'IA, tels que Rainfall's Edge AI, d'effectuer des calculs sans accès direct aux données personnelles. Cette approche préserve la confidentialité et facilite l’adoption massive de l’IA personnalisée en permettant aux individus de posséder et de contrôler leurs données.
DeepMind de Google : les robots vous surveillent
Un autre projet intéressant, et peut-être troublant, est DeepMind, le célèbre laboratoire de recherche en IA, qui a fait des progrès significatifs dans la création d’un système d’IA capable d’acquérir rapidement de nouvelles compétences en observant les humains. L’approche implique un apprentissage en temps réel auprès de démonstrateurs humains, permettant aux agents d’IA d’acquérir de nouvelles compétences après seulement une poignée de démonstrations, imitant le partage efficace des connaissances observé dans les processus d’apprentissage social humain. Pour y parvenir, DeepMind a formé ses agents dans un simulateur spécialement conçu appelé GoalCycle3D.
Dans ce simulateur, des agents IA de type blob parcourent un terrain accidenté, surmontent les obstacles et traversent des sphères colorées dans un ordre spécifique en utilisant l'apprentissage par renforcement pour améliorer leurs performances au cours de nombreux essais. Surtout, les environnements comportent également un agent expert, codé en dur ou contrôlé par un humain, qui connaît déjà le bon itinéraire à travers le parcours. Au fil du temps, les agents IA apprennent non seulement les principes fondamentaux de l'environnement, mais aussi que le moyen le plus rapide de résoudre chaque problème est d'imiter l'expert.
Bien que ce ne soit pas tout à fait la même chose, il est important de mentionner que WHIRL a introduit plus tôt le concept d’apprentissage auprès des humains avec son apprentissage par robot imitant l’humain dans la nature. WHIRL permet aux robots d'apprendre en observant les humains, en collectant des données vidéo et, éventuellement, en maîtrisant des tâches de manière autonome. Les travaux récents de DeepMind s'appuient sur cette idée, en mettant l'accent sur l'apprentissage en temps réel auprès de démonstrateurs humains.
Posemesh et l'importance de l'informatique spatiale
À une époque où les frontières entre les espaces numériques et physiques s’estompent, l’informatique spatiale révolutionne la façon dont nous interagissons avec la technologie. Au cœur de cette révolution se trouve le protocole posemesh, conçu pour doter l’intelligence artificielle (IA) d’une conscience spatiale, lui permettant de transcender les limites numériques et de s’engager dans le monde réel. Essentiellement, l’informatique spatiale permet aux appareils numériques de comprendre et d’interagir avec leur environnement.
Il représente la prochaine évolution d’Internet, où l’IA sort des écrans pour participer activement à nos vies et s’engager dans le monde tangible, redéfinissant ainsi la façon dont nous vivons la réalité. Le protocole posemesh facilite un échange de données spatiales universel et axé sur la confidentialité, garantissant que les entités numériques peuvent coexister et interagir de manière significative dans notre monde.
Le réseau posemesh sert également de canal pour l’interaction humaine et IA dans des environnements numériques partagés. En donnant la priorité à la confidentialité et à l'efficacité, le réseau améliore les expériences de réalité augmentée (AR), permettant la création d'environnements immersifs dans lesquels les humains et l'IA s'épanouissent.
Notamment, le posemesh joue également un rôle central dans les réseaux d'infrastructure physique décentralisés (DePIN), offrant un réseau décentralisé qui distribue efficacement la puissance de calcul, démocratisant l'accès aux ressources informatiques spatiales et révolutionnant des secteurs tels que le commerce de détail et l'immobilier virtuel. DePIN représente la prochaine frontière dans les applications d’IA et de RA, cruciale pour répondre aux exigences informatiques de l’informatique spatiale.
Le BCT qui sous-tend le posemesh, avec son économie innovante de brûlage de crédit et de menthe, encourage la participation et soutient les infrastructures décentralisées. À mesure que le posemesh continue de croître, il ouvre de nouvelles possibilités aux développeurs, aux entreprises et aux particuliers, façonnant ainsi un avenir où le numérique et le physique convergent de manière transparente.
Crypto, IA et avenir : conclusion
Après avoir examiné quelques exemples, il apparaît clairement que la combinaison de l’IA et de la BCT constitue un partenariat puissant qui a le potentiel de stimuler la transformation dans divers secteurs. L'IA, avec sa capacité de reconnaissance de formes et d'analyse prédictive, associée à l'architecture décentralisée et à la sécurité cryptographique de la blockchain, crée une formidable alliance prête à révolutionner la façon dont les données sont gérées, analysées et utilisées.
L’intégration de l’IA et de la blockchain améliore non seulement la confiance et la transparence, mais ouvre également de nouvelles voies d’innovation et d’efficacité. De l’authentification des données générées par l’IA à l’augmentation des capacités humaines et à l’automatisation de processus complexes, cette union promet de remodeler les paradigmes commerciaux et sociétaux.
Alors que nous regardons tout cela se dérouler, il est important de reconnaître les opportunités et les défis que cela présente. Les considérations éthiques, les problèmes de confidentialité des données et les cadres réglementaires doivent être pris en compte pour garantir un déploiement responsable et équitable des solutions d’IA et de blockchain. En promouvant la collaboration et l'exploration continue, nous pouvons exploiter tout le potentiel de ce « mariage de titans » pour inaugurer un avenir où les machines intelligentes et les réseaux décentralisés travaillent en harmonie pour stimuler le progrès et la prospérité.