Relier la blockchain à l'IA : défis et opportunités en matière de confidentialité, de sécurité et d'avenir de l'IAG

Début juillet, Cannes a accueilli le festival de cinéma d'avant-garde Conférence Hack Seasons , réunissant des technologues, des investisseurs et des constructeurs de premier plan pour examiner l'intersection en constante évolution entre blockchain et IA. L'une des principales sessions du Tech Track, animée par Jay Z, chef de produit chez Près de l'IA , a réuni des experts, dont Deil Gong ( Automates ), Juan Bruce ( super net ), Teana Baker-Taylor ( Venise ), Et Devansh Mehta ( Fondation Ethereum ), pour discuter du développement sûr et sécurisé de l’IA privée.

La table ronde a débuté par l'examen de perspectives moins connues, mais essentielles sur le plan pratique, à l'intersection de la blockchain et de l'IA. Un point essentiel était que les appareils grand public modernes sont désormais suffisamment puissants pour exécuter des modèles d'IA ouverts localement, permettant ainsi des services d'IA privés et décentralisés sans partage de données externe. Avec l'évolution continue du matériel, ces fonctionnalités devraient devenir encore plus accessibles. Les intervenants ont également mis en lumière une idée fausse courante : confondre l'IA avec les grands modèles de langage (LLM). L'IA, ont-ils souligné, est plus efficace lorsqu'elle opère dans un environnement clairement défini. defiContexte et perspective. Un autre point important est que l'IA représente la première forme largement adoptée d'informatique non déterministe : contrairement aux logiciels traditionnels, elle ne produit pas systématiquement le même résultat pour les mêmes données. Cette imprévisibilité complique l'analyse comparative standard, ce qui explique pourquoi certains marchés d'information décentralisés (InfoFi) s'appuient plutôt sur des systèmes d'IA.

Le panel a également examiné les approches techniques pour sécuriser l'IA, en comparant notamment les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK) et les environnements d'exécution de confiance (TEE). Certains intervenants ont avancé que ces technologies peuvent être complémentaires : si les TEE offrent une sécurité matérielle en temps réel, ils ne garantissent pas intrinsèquement la confidentialité. Les preuves ZK pourraient devenir plus utiles à long terme, mais leurs performances sont actuellement insuffisantes pour certaines applications temps réel. Ces deux approches reposent in fine sur le développement matériel, et les intervenants ont souligné l'importance de la collaboration avec les fabricants de matériel pour soutenir les systèmes cryptographiques et d'IA de nouvelle génération. Ils ont également abordé une préoccupation croissante : dans le contexte de l'intelligence artificielle générale (IAG), les clés privées resteront-elles sécurisées, ou l'IA apprendra-t-elle à les extraire ? Cette question est au cœur du croisement entre l'IA et la cryptographie.

Un autre point central des discussions a porté sur l'écart croissant entre les préférences affichées des utilisateurs en matière de confidentialité et leur comportement réel. Les intervenants ont constaté que la plupart d'entre eux se soucient peu de leur vie privée, partageant souvent des informations sensibles comme leur localisation et leurs paiements sur les réseaux sociaux. À mesure que les LLM accèdent à ces données, ils peuvent en déduire davantage sur les utilisateurs que ceux-ci n'en connaissent consciemment. Si la confidentialité reste un sujet crucial, les intervenants ont convenu qu'elle doit être intégrée aux systèmes de manière fluide pour une adoption significative. La réglementation a été perçue comme un levier potentiellement utile, notamment si elle limite la collecte incontrôlée de données ou l'apprentissage non autorisé de l'IA par les grandes plateformes.

La discussion s'est portée sur les secteurs les plus susceptibles de bénéficier en premier des technologies d'IA privées et sécurisées. Des secteurs comme la médecine, l'assurance, le commerce électronique, le droit et l'allocation de capital ont été identifiés comme des candidats précoces en raison de leur grande sensibilité aux normes de confidentialité et de sécurité des données.

Les intervenants ont également discuté de la manière dont les nouveaux projets sont développés grâce à l'IA. Grâce aux avancées du « vibe coding » et du développement assisté par l'IA, les équipes peuvent désormais passer rapidement de l'idée à la mise en œuvre. Les développeurs s'appuient de plus en plus sur des applications d'IA on-chain capables de vérifier automatiquement les calculs. L'IA vérifiable devient ainsi un axe central, passant de la création manuelle de chaînes d'outils complètes au déploiement d'applications utilisables et sécurisées.

Le panel s'est conclu par une question provocatrice : AGI choisira-t-elle Bitcoin ? Les avis étaient partagés. Certains ont avancé qu'AGI privilégierait probablement les stablecoins pour la stabilité des transactions, tandis que d'autres ont suggéré qu'AGI pourrait concurrencer Bitcoin en termes de ressources de calcul, réaffectant potentiellement l'énergie de minage à d'autres besoins informatiques. Il a également été reconnu qu'AGI pourrait à terme bénéficier des innovations de Bitcoin, alors que le secteur des cryptomonnaies, au sens large, continue de mûrir parallèlement à l'IA.

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