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Blockchain : une plateforme d’exploitation pour l’IA ?

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) se diffuse, ce qui en fait l’une des plus vastes révolutions technologiques jamais connues. La technologie Blockchain a la capacité unique d’améliorer la fiabilité des données de formation de l’IA et de sécuriser les mises en œuvre de l’IA grâce à des contrats intelligents et à la gouvernance sur la chaîne.

Les données sont le nouveau carburant

La réussite réside dans la capacité des systèmes informatiques à extraire du sens à partir de grands ensembles de données, ou données d’apprentissage. Pour une tâche complexe, un système d’IA utilise l’apprentissage automatique (machine learning) pour identifier les erreurs et réessayer des actions pour atteindre son objectif – et peut faire référence aux erreurs passées dans les processus décisionnels futurs. Les géants de la technologie investissent des milliards dans la recherche sur l’IA.

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L’apprentissage automatique nécessite des quantités massives de données pour se développer avec précision. Il existe des ensembles de données publiques, mais ils ne sont généralement pas aussi perspicaces que ceux détenus par une poignée de grandes entreprises technologiques comme Google et Facebook. Avec des gigaoctets de données par utilisateur, elles sont les gardiennes du développement de l’IA. Comment démocratiser ces données pour que les développeurs puissent y avoir accès ? Une place de marché décentralisée pourrait-elle aider à atteindre cet objectif de manière fiable ?

Immuabilité et décentralisation : opportunités pour l’IA

La blockchain est une base de données distribuée stockée par les parties dans un réseau décentralisé. Ces dernières années ont vu une explosion de l’attention portée à cet espace, avec des centaines de milliards de crypto-monnaies achetées et échangées. Il n’y a pas de meilleur moment que maintenant pour commencer à comprendre les puissantes capacités de la blockchain.
L’idée apparemment simple avancée dans le livre blanc sur le bitcoin de Satoshi Nakamoto a dévoilé un tout nouveau domaine d’interactions. Plutôt que de faire confiance à des individus et des entreprises sujets à l’erreur humaine, faisons confiance à l’objectivité de la cryptographie et des mathématiques. Deux des caractéristiques les plus puissantes de la blockchain sont son immuabilité et sa décentralisation. Toutes deux offrent des possibilités d’améliorer l’état centralisé de l’IA.

L’immuabilité de la blockchain

Pour garantir la qualité, les données de formation de l’IA doivent avoir une piste d’audit claire. Les chaînes de blocs peuvent stocker des données de manière immuable. Sur la plateforme Bitcoin, par exemple, les « mineurs » diffusent et confirment une transaction valide, qui ne peut être modifiée ou annulée sans une immense puissance de calcul et de l’argent. Cela donne confiance – et peut se traduire par des points de données sécurisés disponibles pour l’analyse.
Nous avons réalisé que l’IA pouvait renforcer les préjugés culturels et sociaux intégrés dans les ensembles de données. Google a dû faire face à des réactions négatives lorsque son application photo a utilisé des tags offensants dans la reconnaissance des images. Il en a été de même pour Microsoft lorsque son chatbot Twitter a utilisé des données d’entrée non vérifiées et inappropriées pour déterminer les réponses.
Dans les solutions actuelles, des parties externes agrègent et vendent les données. Mais l’exactitude de ces données ne peut pas vraiment être vérifiée. Les entreprises qui s’appuient sur ces informations pour prendre des décisions importantes le font à leurs risques et périls. Des détaillants tels que Nike ont investi dans des outils d’analyse de données. Plusieurs parties vendent les produits de Nike ; les données ne sont pas stockées en un seul endroit. Les données de chaque canal pourraient être hachées et téléchargées sur une blockchain partagée, de sorte que Nike pourrait avoir la certitude que les données utilisées dans son modèle ne sont pas altérées.

La technologie Blockchain peut contribuer à fournir aux modèles d’IA un flux de données transparent et de haute qualité, disponible en toute sécurité et uniquement pour les parties concernées. Il n’y aurait pas d’entité centrale ou d’agrégateur. La capacité des ordinateurs à ne rien oublier est incroyablement importante pour l’IA. L’IA, complétée par la blockchain, nous permettra de comprendre un problème ou un modèle comme aucun humain ne pourrait le faire.

Blockchain et démocratisation

Nos identités sont de plus en plus liées à des données qui peuvent ne pas être exactes ou conservées en toute sécurité. Des systèmes centralisés tels qu’Amazon, Facebook et YouTube capturent et contrôlent nos données ; nos identités numériques sont trop souvent compromises, parfois à notre insu.
La blockchain a le potentiel de permettre la propriété des données personnelles et de démocratiser la disponibilité des données. Au lieu qu’une poignée d’entreprises contrôlent les données nécessaires aux modèles d’IA, que se passerait-il si nous pouvions partager les données entre les participants dans le cadre d’un protocole de gouvernance de la blockchain ? Aucune partie centrale ne contrôlerait, n’agrégerait ou ne supprimerait les données, ce qui réduirait les risques de manipulation.

L’un des principaux problèmes liés à l’utilisation des données pour l’IA concerne la confidentialité et la sensibilité du contenu. Les contrats intelligents peuvent contribuer à régir l’utilisation des données dans un environnement d’IA. La capacité d’un contrat intelligent à faire face à un « examen informatique » sans s’appuyer sur un tiers pourrait conduire à de nouvelles plateformes de gouvernance.

Les détails de la gouvernance d’un ensemble de données particulier pourraient être stockés sur la chaîne pour que les parties intéressées puissent les vérifier. Cet aspect est extrêmement important à l’heure où les lois sur la confidentialité des données font l’objet d’une attention accrue. Plutôt qu’un maillage de données agrégées de manière centralisée, une entreprise pourrait extraire les ensembles de données pertinents pour ses besoins, vérifier les données, puis utiliser les ensembles selon les règles de gouvernance dans le contrat intelligent sur la chaîne. Les participants au réseau pourraient être exclus en cas de comportement malveillant.

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Intelligence artificielle décentralisée (DAI)

Outre les applications dans ces solutions centralisées, la blockchain a également un potentiel dans un système d’IA décentralisé. L’intelligence artificielle décentralisée (DAI) analyse l’interaction et l’activité d’agents autonomes. La DAI tente de comprendre comment les agents se distribuent, interagissent et s’adaptent aux changements de leur environnement, sans la surveillance d’un organisme central. Un écosystème de données entièrement nouveau et autonome pourrait voir le jour.

Imaginez un système qui suit le nombre de photos prises par un groupe de smartphones sur une période donnée. L’IA distribuée dépend toujours d’une entité centrale qui utilise les données avec soin. Mais que se passerait-il si des agents – des capteurs intégrés dans des voitures ou des équipements d’usine, par exemple – pouvaient commencer à apprendre et à effectuer des transactions les uns avec les autres ? C’est là que la combinaison de l’IA et de la blockchain devient vraiment passionnante.

DAI et rôle de la blockchain

Dans la DAI, un système multi-agents pourrait voir le jour : Une voiture autonome pourrait être capable de prendre des passagers, d’obtenir des tarifs, de négocier et de payer l’assurance, l’entretien et l’essence. Grâce à l’IA, la voiture pourrait apprendre des tendances telles que les endroits où la densité de passagers est élevée, les mécaniciens qui offrent les meilleurs prix et les meilleurs itinéraires dans les nouvelles zones. La DAI a besoin d’une plateforme d’exploitation ; si elle était gérée par une entité centrale, l’agent pourrait être compromis par une porte dérobée.

Les blockchains sont gérées par les nœuds eux-mêmes, qui gouvernent le réseau et doivent approuver les modifications. Des agents autonomes pourraient fonctionner comme des nœuds de vote et contribuer à orienter l’avenir du protocole. Ils pourraient interagir sans avoir à se faire confiance.
Dans un monde plus décentralisé, des agents autonomes pourraient passer d’une source de données à une autre, en laissant une trace vérifiable. Imaginez un nombre massif de nœuds contribuant à une sorte de commun de données. Le hachage des données fournirait un niveau important de confiance dans le fait que les données n’ont pas été altérées au profit de l’agent. Les protocoles de gouvernance pourraient ajouter des couches d’incitation pour récompenser les nœuds honnêtes et pénaliser les nœuds malveillants.

Des agents autonomes comme représentants de l’IA ?

Une structure économique possible pourrait être l’utilisation de la preuve d’enjeu déléguée (Delegated proof of stake – DPoS), un mécanisme de consensus. Chaque détenteur de jeton dans ces blockchains peut voter pour un représentant ; un groupe de nœuds, entre 10 et 100, sont les seuls individus qui peuvent valider les transactions dans le réseau. Des agents autonomes pourraient commencer à représenter d’autres agents autonomes en tant que délégués.
Ces délégués devraient « miser » un certain nombre de jetons en réserve, qui seraient réduits si l’agent agissait de manière malveillante. Imaginez un système où une voiture autonome est élue pour représenter les autres afin d’avoir un meilleur pouvoir de négociation sur les polices d’assurance. Chaque transaction se ferait sur la blockchain afin que les autres agents puissent vérifier que le délégué agit dans l’intérêt du réseau.
Toufi Saliba – PDG de Toda.Network – a décrit un système futur où « les machines peuvent assurer la gouvernance des autres en conséquence ; les machines, elles, peuvent se faire concurrence entre elles. » Un groupe d’agents autonomes ferait fonctionner le système : chacun fournissant des ressources pour le plus grand bien tout en étant récompensé pour ses efforts individuels.

Quel futur : une organisation autonome décentralisée (DAO)

Les agents autonomes peuvent prendre leurs propres décisions et apprendre au fil du temps par essais et erreurs, sans intervention humaine ni risque d’erreur humaine. Mais pouvons-nous créer quelque chose de plus complexe qu’un véhicule autonome ? Y aura-t-il des entités économiques distribuées approchant des sociétés complexes, gérées par la blockchain ?
C’est là que l’idée d’une organisation autonome décentralisée (DAO) entre en jeu. Une DAO est une entité dirigée entièrement par ses parties prenantes plutôt que par une équipe de direction. Toute partie prenante peut proposer un changement dans les actions ou la structure de l’organisation, les autres parties prenantes votant. Dans un avenir ambitieux, les organisations seraient autonomes, prenant des décisions commerciales, embauchant des employés et réagissant aux changements du marché.
Imaginez une usine de jouets qui saurait quand commander les matières premières en fonction de la production de plastique en Chine. L’usine analyserait les tendances de millions de sites web pour savoir quels jouets et combien en produire. Elle optimiserait ses équipements, contacterait les acheteurs mondiaux, négocierait pour atteindre les marges bénéficiaires visées, expédierait les jouets et encaisserait les paiements. Elle suivra également ses gains et analysera ses concurrents dans le but de devenir le leader du marché.

Les défis posés par les blockchains

Les blockchains offrent une variété de cas d’utilisation pour le développement de l’IA, mais l’utilisation d’un système décentralisé présente des défis. Par exemple, l’un des problèmes les plus pressants avec une blockchain est celui de la mise à l’échelle.

La problématique la plus pressante : l’évolutivité

À mesure que les personnes et les objets génèrent davantage de données, le stockage de ces données de manière décentralisée peut s’avérer difficile. Les blockchains publiques sont très coûteuses pour le stockage de grandes quantités de données ; la récupération et la distribution rapides de ces données peuvent exiger des calculs intensifs. Les solutions blockchain actuelles n’offrent pas l’évolutivité nécessaire pour de tels types d’agrégation et de calcul.
Des innovateurs développent des solutions. L’une d’elles est le système de fichiers interplanétaire (IPFS). Les utilisateurs téléchargent les protocoles IPFS pour stocker et indexer les fichiers sur leurs propres appareils et ceux des autres, dans un réseau distribué. Sa capacité de stockage augmente avec le nombre d’utilisateurs et l’espace disponible sur leurs machines collectives.
Les utilisateurs peuvent héberger des données et créer un hachage de l’ensemble de données, afin que d’autres puissent localiser et accéder à la copie la plus proche. Lorsqu’une application doit faire référence à un grand ensemble de données, elle peut se référer uniquement au hachage des données plutôt qu’à l’ensemble des données. Le hachage doit toujours correspondre à l’ensemble de données, sauf si celui-ci a été modifié.

La gouvernance de ces blockchains

L’IA aura besoin d’une myriade de données provenant de diverses sources, mais les propriétaires de données voudront garder ces données privées et sécurisées sur la blockchain, afin que seules les parties autorisées aient un certain niveau d’accès. Nous pourrions assister à une certaine intégration du cryptage homomorphe, qui permet aux ingénieurs d’utiliser des ensembles de données pour la formation sans compromettre la confidentialité de ces données.
Les données des utilisateurs stockées sur un grand livre immuable peuvent devenir problématiques. Que se passerait-il si les gouvernements imposaient des limites aux types de données sur les personnes ou les ménages que les organisations peuvent recueillir et utiliser à des fins commerciales ? Comment supprimer les ensembles de données qui sont censés être immuables ? Ou s’agit-il de modifier les contrats intelligents régissant l’accès et l’utilisation de ces données ?

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La blockchain et l’IA forment ensemble une frontière passionnante. Un grand livre immuable et décentralisé fournissant une source de données vérifiable pour des modèles d’IA affamés pourrait grandement améliorer, voire révolutionner, les modèles existants. Mais il y a encore beaucoup de travail à faire avant que cette capacité d’entreprise soit prête pour un déploiement de masse.