De l’Intelligence Artificielle centralisée à l’Intelligence Artificielle décentralisée: la révolution de la Blockchain
Résumé
L’IA centralisée est un système dans lequel les données et les algorithmes sont gérés par une seule entité, ce qui peut entraîner des problèmes de confidentialité, de sécurité et de contrôle de données.
L’IA décentralisée repose quant à elle sur la blockchain, une technologie de registre distribué qui permet à plusieurs parties de partager et de contrôler les données.
La blockchain offre un moyen sécurisé de stocker et de partager les données, ce qui est essentiel pour une IA décentralisée fiable. Cela permet également un accès plus équitable aux données et une meilleure transparence quant à la manière dont les algorithmes utilisent ces données.
L’IA décentralisée est encore en développement et présente des défis, tels que la nécessité de gérer de vastes quantités de données, la complexité de la formation des modèles ou encore la difficulté de garantir la qualité des données.
Il existe déjà des projets réussis qui utilisent l'IA décentralisée pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines tels que la finance, la santé et l'énergie. Il est donc probable qu’au fil du temps, l’IA décentralisée devienne de plus en plus populaire et efficace puisqu’elle offre une alternative sûre et équitable aux systèmes centralisés de l’IA.
La décentralisation pourrait également permettre une collaboration plus importante entre les parties prenantes, menant ainsi à des avancées considérables dans la recherche et le développement de l’IA.
Introduction
L'intelligence artificielle (IA) a connu une évolution considérable au cours des dernières décennies. L'IA est une technologie en évolution rapide qui fait désormais partie intégrante de nombreux aspects de notre vie.
L'IA est un domaine de la science informatique qui vise à créer des systèmes capables de simuler l'intelligence humaine, comme la capacité à raisonner, apprendre, planifier, comprendre le langage naturel, reconnaître les images, et résoudre des problèmes.
Son objectif est d’être capable de réaliser des tâches qui normalement nécessitent une intelligence humaine.
Traditionnellement, l'IA est centralisée, c'est-à-dire qu'elle repose sur des systèmes de traitement de données contrôlées par une seule entreprise ou organisation.
Cependant, avec l'avènement de la technologie blockchain, les systèmes décentralisés d'IA connaissent un essor important.
L’IA décentralisée fait référence aux systèmes dans lesquels les données et le traitement sont répartis sur un réseau de nœuds, plutôt que centralisés dans un seul endroit ou contrôlés par une seule entité. L’objectif de l’IA décentralisée est de fournir un accès plus sûr, transparent et démocratique, aux ressources et à la prise de décision en matière d’IA.
La technologie blockchain est en train de changer la face de l'IA en passant de l'IA centralisée à l'IA décentralisée, créant ainsi progressivement un impact sur l'avenir de la technologie. Préparez-vous à découvrir comment la blockchain peut aider à améliorer les systèmes d'IA actuels et à les rendre plus fiables et équitables pour tous.
Principales différences entre l’Intelligence Artificielle centralisée et l’Intelligence Artificielle décentralisée
A) Contrôle de l’information
L'IA centralisée est un système avec lequel toutes les fonctions de prise de décision et de traitement des données sont effectuées par une seule unité centrale.
En d’autres termes, une seule entité, généralement une entreprise ou une organisation, a le contrôle final sur les décisions prises par l'IA.
Par exemple, dans un système de transports en commun, l'IA centralisée est utilisée pour gérer les horaires et les itinéraires des bus et des trains. Elle est contrôlée seulement par l'autorité de transport qui décide des paramètres d'analyse et des actions à prendre.
L'IA décentralisée n’est pas contrôlée par une entité centralisée.
Elle est contrôlée par un système où les fonctions de prise de décision et de traitement des données sont réparties entre plusieurs nœuds ou unités indépendantes qui collaborent.
L'IA décentralisée peut être utilisée pour gérer les flux de passagers par exemple. Dans ce cas, elle contrôle un réseau de nœuds, comprenant les différents moyens de transport et les stations. Ces nœuds collaborent ensuite pour optimiser les itinéraires et les fréquences de passage.
B) Stockage des données
Le stockage des données est un aspect important de l'intelligence artificielle qui détermine la façon dont les informations sont conservées et accessibles.
L’IA centralisée signifie que toutes les données sont stockées dans un seul emplacement. Dans ce cas, toutes les informations sont collectées et gérées par une source unique. L’IA centralisée peut présenter des avantages en termes de sécurité, coût et contrôle, mais cela peut aussi poser des problèmes de protection de la vie privée et d’accès aux informations.
Par exemple, des moteurs de recherches stockent les informations sur les utilisateurs de ses services dans un seul emplacement centralisé.
En revanche, l’IA décentralisée signifie que les données sont stockées sur plusieurs emplacements, fréquemment contrôlés par des utilisateurs différents. Dans ce cas, aucune source unique ne contrôle les informations, ce qui garantit un niveau de sécurité supplémentaire et une meilleure protection de la vie privée.
Par exemple, le système de stockage décentralisé dans la technologie blockchain permet à tous les utilisateurs de contrôler leurs données sans qu’une source unique en soit responsable.
C) Sécurité
La sécurité est un aspect crucial de l’IA puisque les données et les systèmes qu’elle gère peuvent être sensibles et impacter aussi bien les individus que les entreprises.
L’IA centralisée est plus vulnérable aux points de défaillances uniques.
Si l’entité qui gère l’IA est compromise, cela peut engendrer une interruption de services ainsi qu’une perte de données.
Aussi, si le système est mal configuré ou si une faille de sécurité est découverte, des personnes malveillantes pourraient accéder aux données et aux systèmes gérés par l’IA.
Par exemple, dans un système de sécurité pour une ville, l'IA centralisée est utilisée pour surveiller les caméras de surveillance et détecter les intrusions. Si le centre de données principal est compromis ou inopérant, tout le système se retrouve affecté.
L’IA décentralisée est plus résistante aux attaques et défaillances.
Dans un système décentralisé, les données et les systèmes sont répartis sur plusieurs emplacements, ce qui signifie qu’il n’y a pas de point unique de défaillance. Même si l’un des nœuds est compromis, les autres peuvent continuer de fonctionner normalement.
L'IA décentralisée est par exemple utilisée pour surveiller les capteurs de mouvements et de détection d'incendie. Elle est plus efficace puisque les données sont stockées sur plusieurs emplacements répartis dans la ville, permettant de continuer à surveiller les zones même en cas de défaillance d'un capteur ou d'une attaque sur un capteur spécifique.
D) Transparence
La transparence exprime la capacité des utilisateurs à comprendre les processus et les décisions prises par les systèmes d'IA. Elle permet de s'assurer que les utilisateurs respectent les normes éthiques et les lois.
Par exemple, un système d'IA centralisé est utilisé pour gérer les demandes de crédit. Ce système propriétaire et non transparent, ne permet pas aux utilisateurs de savoir comment les décisions sont prises et si les critères utilisés sont éthiques.
À l’inverse, les systèmes d'IA décentralisés sont transparents et ouverts puisqu'ils utilisent des protocoles ouverts et des codes sources publics pour permettre aux utilisateurs de savoir comment les systèmes fonctionnent.
C’est notamment le cas pour gérer les échanges de cryptomonnaies. Ce système d’IA décentralisé est transparent et ouvert. Les utilisateurs peuvent accéder au code source et comprendre comment les transactions sont validées et les fonds sécurisés.
Avantages de l’IA décentralisée
A) Accessibilité
L'accessibilité se réfère à la facilité avec laquelle une personne ou une organisation peut utiliser et bénéficier d'un système ou d'une technologie.
En ce qui concerne les systèmes d'IA décentralisés, cela signifie que ces systèmes sont plus largement disponibles et peuvent être utilisés par un plus grand nombre de personnes et d'organisations, indépendamment de leur taille, de leur secteur d'activité ou de leur localisation géographique.
Grâce à la décentralisation de l’IA, les utilisateurs peuvent participer au développement, à l'utilisation et à la gestion de l'IA sans avoir besoin de passer par des intermédiaires. Les personnes et les organisations qui n'ont pas les moyens ou les compétences pour développer et utiliser des systèmes d'IA centralisés peuvent donc désormais accéder à des technologies de pointe.
Par exemple, l’utilisation de systèmes de partage de données décentralisés pour les soins de santé peut permettre aux professionnels de la santé de différentes régions du monde de partager des informations sur les patients en temps réel, sans dépendre d'un serveur central.
B) Prise de décision
Les systèmes d'IA décentralisés sont des systèmes qui ne sont pas contrôlés par une seule entité centralisée, mais par un réseau de nœuds. La prise de décision n'est plus concentrée entre les mains d'un petit nombre de personnes, mais est répartie entre plusieurs acteurs dans le système.
Ce système peut aider à promouvoir un processus de prise de décision plus démocratique, car tous les nœuds ont la possibilité d'influencer les décisions.
Les systèmes centralisés sont souvent influencés par les opinions et les croyances de leur créateur, ce qui peut conduire à des décisions injustes et biaisées.
En permettant à plusieurs acteurs de participer au processus de prise de décision, les systèmes décentralisés peuvent minimiser ce risque de biais puisque plusieurs perspectives peuvent s'exprimer.
Par exemple, la mise en place d'un système de surveillance décentralisé pour les caméras de sécurité permet aux images d’être analysées par plusieurs dispositifs pour prendre des décisions en cas d'incident.
La prise de décision par consensus se base sur plusieurs algorithmes de la Blockchain pour prendre des décisions qui sont acceptées par la majorité des membres de la communauté.
Par exemple, le consensus de Preuve de Travail (PoW - Proof of Work) fut le tout premier algorithme créé à des fins cryptographiques et implémenté sur la blockchain Bitcoin. Il est populaire et utilisé par la Blockchain pour valider les transactions et ajouter des blocs à la chaîne.
Par la suite, on retrouve la Preuve d’Enjeu (PoS - Proof of Stake) qui a été créée pour concurrencer le PoW trop énergivore et peu scalable. PoS est utilisé pour déterminer qui est autorisé à ajouter des blocs à la chaîne et qui peut être utilisé pour sélectionner un nœud spécifique pour valider les transactions.
Il existe de nombreux autres algorithmes, tels que Tolérance au pannes Byzantines (BFT), souvent utilisée en complément d’un consensus principal, ou encore Preuve d'autorité (PoA), etc.
C) Évolutivité
L'évolutivité est la capacité d'un système à s'adapter et à grandir en fonction de son environnement et de son utilisation. Dans le cas des systèmes d'IA décentralisés, ces systèmes peuvent être facilement adaptés et améliorés au fur et à mesure que leur utilisation et leurs besoins se développent.
Par exemple, un système d'IA décentralisé peut être utilisé pour la reconnaissance de la voix. Ce système peut être adapté en collectant plus de données de voix et en utilisant des algorithmes plus avancés pour améliorer la précision de la reconnaissance. En utilisant un système décentralisé, les utilisateurs peuvent partager leurs propres données de reconnaissance de la voix et ainsi améliorer les performances du système pour tous les utilisateurs.
D) Confidentialité des données
La confidentialité des données est un aspect crucial pour les propriétaires de données, qui souhaitent s'assurer que leurs informations personnelles ou sensibles ne soient pas partagées sans leur consentement.
Les systèmes d'IA décentralisés permettent de maintenir cette confidentialité en offrant aux propriétaires de données la possibilité de contrôler qui peut accéder à ces informations.
Les données restent en possession des propriétaires et peuvent être gérées localement sur leur ordinateur ou leur appareil mobile.
En utilisant des protocoles de cryptage forts, les systèmes d'IA décentralisés assurent la confidentialité des données en les rendant donc illisibles pour tout tiers non autorisé.
Par exemple, sur les réseaux sociaux décentralisés, les utilisateurs peuvent contrôler les informations qu'ils partagent en décidant qui peut accéder à ces informations. Ils peuvent également déterminer le niveau de confidentialité de ces informations, en les rendant publiques, privées ou partagées uniquement avec des personnes spécifiques.
E) Interopérabilité
L'interopérabilité est la capacité de différents systèmes informatiques à communiquer entre eux et à partager des données et des informations. Les systèmes d'IA décentralisés, qui ne sont pas liés à une seule plateforme ou organisation, peuvent travailler ensemble de manière transparente, ce qui leur permet d'échanger des informations et de collaborer efficacement.
Par exemple, imaginons que nous ayons un système d'IA décentralisé qui analyse les données de vente pour une entreprise. Ce système peut facilement partager ces données avec un autre système d'IA décentralisé qui utilise ces informations pour prévoir les tendances du marché.
Ce type de collaboration entre systèmes d'IA décentralisés permet de prendre des décisions plus informées et plus précises.
Limites de l’utilisation de la technologie de l’IA
A) Manque de cohérence
Le manque de cohérence est l’une des principales failles dans les systèmes d'IA.
Le bon sens est un élément clé de la compréhension humaine et il est très difficile de le reproduire de manière artificielle. Les systèmes d'IA ne peuvent pas comprendre les émotions et les motivations des personnes, ce qui peut les amener à faire des erreurs lorsqu'ils essaient d'interpréter des données non structurées.
Par exemple, l’IA peut faire de mauvaises interprétations de la langue naturelle puisqu'elle parvient difficilement à comprendre les nuances et les sous-entendus.
Les systèmes d'IA ne peuvent pas non plus comprendre les émotions humaines et les sentiments, ce qui peut les amener à faire des erreurs dans l’analyse des données.
Si les données utilisées pour entraîner le système sont biaisées, les résultats peuvent être biaisés également.
B) Qualité des données
La qualité des données est un aspect crucial pour la fiabilité et l'efficacité des systèmes d'IA.
Si les données sur lesquelles les systèmes sont formés sont incomplètes ou inexactes, le système d'IA ne sera pas en mesure de comprendre correctement le monde réel et de produire des résultats fiables.
Par exemple, si un système d'IA est formé sur des données biaisées, cela peut entraîner une discrimination envers certaines populations. De même, si les données sont incomplètes, le système d'IA ne sera pas en mesure de prendre en compte toutes les nuances de la réalité et produira des résultats erronés.
Prenons l'exemple d'un système d'IA formé pour détecter les anomalies dans les données financières. Si les données sur lesquelles il est formé sont incomplètes, par exemple si certaines transactions sont manquantes, le système d'IA pourrait manquer des anomalies importantes. Si les données sont inexactes ou biaisées, parce qu’elles ont été falsifiées ou manipulées, le système d'IA pourrait donc produire des résultats erronés.
C) Réglementation
L'Intelligence Artificielle est un domaine en constante évolution, et il n'y a pas encore de réglementation claire pour guider son utilisation. Cela peut entraîner des problèmes éthiques et responsables pour les entreprises qui souhaitent s’en servir.
Le manque de réglementation peut entraîner une utilisation abusive de l'IA, en particulier dans les domaines de la protection de la vie privée, de la discrimination et de la responsabilité en cas de dommages causés par l'IA.
Par exemple, une entreprise peut utiliser l'IA pour prendre des décisions de recrutement basées sur des algorithmes, mais il n'y a pas de réglementation pour s'assurer que ces algorithmes ne sont pas biaisés en fonction de l’aspect, du genre ou de l'origine ethnique des candidats. De même, une entreprise peut utiliser l'IA pour surveiller les activités de ses employés, mais il n'y a pas de réglementation pour s'assurer que cela ne viole pas la vie privée des employés.
L’IA peut également être utilisée pour des activités illégales ou pour des fins malveillantes qui peuvent causer des dommages importants à la société.
D) Protection de la vie privée
La protection de la vie privée est un défi colossal lorsqu'il est question d'IA.
Les nombreuses données collectées peuvent être sensibles et comprendre des informations personnelles telles que des coordonnées, des opinions politiques, des habitudes d'achat…
Si ces données ne sont pas correctement protégées, elles peuvent être volées, utilisées sans consentement ou partagées avec des tiers qui peuvent les exploiter pour des fins commerciales ou politiques.
Par exemple, un site de commerce en ligne peut utiliser les données de navigation des utilisateurs pour afficher des publicités ciblées. Si ces données ne sont pas correctement protégées, elles peuvent être utilisées à des fins frauduleuses ou abusives.
Il est donc important de s'assurer que les utilisateurs comprennent comment leurs données seront utilisées et qu'ils donnent leur consentement explicite avant de les partager.
E) Coût
Le coût associé à la mise en place et à l'entretien d'un système d'IA peut être considérable. Cela peut inclure les coûts de développement, de formation du personnel, de mise à jour des logiciels et de maintenance du système…
Les coûts peuvent également inclure ceux associés à l'acquisition de données pour alimenter le système et à la mise en place d'infrastructures pour héberger le système.
Prenons l'exemple d'une petite entreprise de vente en ligne qui souhaite mettre en place un système de recommandation de produits pour ses clients. Le coût de développement du système peut s'élever à plusieurs milliers de dollars, et le coût d'acquisition et de traitement des données peut également être considérable. Il peut aussi être nécessaire de former le personnel pour utiliser le système et de le maintenir régulièrement pour garantir son bon fonctionnement.
Les systèmes d'IA sont coûteux à développer et à entretenir, et peuvent donc ne pas profiter à tous.
Comment la Blockchain et l’IA sont-elles connectées ?
A) Gestion des données
La technologie blockchain permet de stocker les données de manière sécurisée et transparente en utilisant des algorithmes cryptographiques pour garantir l'intégrité et l'impartialité des données.
Cela signifie que les données sont enregistrées de manière permanente dans une base de données distribuée, ce qui rend difficile toute modification ou suppression de celles-ci.
Les données peuvent être accédées et consultées par tout utilisateur autorisé, permettant une transparence totale.
Par exemple, dans l'industrie financière, les données sur les transactions peuvent être enregistrées de manière sécurisée dans une blockchain pour prévenir la fraude et les erreurs. Les données peuvent être consultées par les différents participants pour vérifier la validité des transactions.
B) Smart contract
Les technologies IA et Blockchain peuvent être combinées pour créer des smart contrats, qui sont des contrats auto-exécutables avec les termes de l’accord directement écrits dans des lignes de code.
Les smart contracts utilisent les avantages de la technologie blockchain (immuabilité, transparence et sécurité) avec les algorithmes d'IA pour automatiser leur exécution.
Par exemple, dans le cadre d’un contrat de location immobilier dans lequel le loyer est automatiquement débité du compte du locataire, à chaque date d'échéance, il sera crédité sur le compte du propriétaire sans nécessiter de rappels.
C) Tokenisation
La tokenisation est une nouvelle forme d'infrastructure qui permet de créer un marché décentralisé pour les services d'IA.
Elle consiste à créer des tokens numériques ou des tokens qui représentent un modèle d'IA et à les vendre sur un marché ouvert qui permet à tout le monde d'accéder, d'utiliser et de tirer parti du modèle.
Par exemple, une entreprise peut tokeniser un modèle d'IA et le vendre sur un marché décentralisé. Les acheteurs peuvent alors acheter des tokens pour accéder à ce modèle d'IA et bénéficier de ses avantages.
Les tokens peuvent également être utilisés pour récompenser les développeurs qui contribuent à améliorer le modèle d'IA.
Le marché décentralisé peut aussi être utilisé pour permettre aux acheteurs et aux développeurs de négocier des tarifs pour l'utilisation du modèle d'IA.
Par exemple, un acheteur pourrait payer un tarif plus élevé s'il souhaite obtenir un accès plus rapide ou une utilisation plus intensive du modèle.
D) IA basée sur les récompenses
L'IA basée sur les récompenses est un système d'intelligence artificielle qui fonctionne avec des cryptomonnaies ou la technologie blockchain pour encourager les utilisateurs à partager des données et à contribuer au développement et à l'entraînement des modèles d'IA. En échange de leur contribution, les utilisateurs sont récompensés pour leur temps et leurs efforts.
Par exemple, une entreprise peut utiliser un système d'IA basé sur les récompenses pour les utilisateurs qui partagent des données avec l'entreprise. Ces données peuvent être utilisées pour entraîner et améliorer les modèles, aidant ainsi l'entreprise à prendre des décisions plus intelligentes.
Les utilisateurs qui partagent des données peuvent être récompensés avec des tokens ou des récompenses en espèces.
Un système d'IA basé sur les récompenses peut aussi être utilisé pour récompenser les développeurs qui contribuent à l'amélioration et à la mise à jour des modèles d'IA.
Conclusion
L'évolution de l'Intelligence Artificielle de la centralisation vers la décentralisation via la blockchain est en train de révolutionner la manière dont les données sont collectées, stockées et utilisées.
La blockchain offre un système de gestion de données plus transparent, sécurisé et décentralisé, ce qui signifie que les utilisateurs ont un contrôle accru sur leurs informations et peuvent être récompensés pour leur contribution.
Il est important de noter que cette transition ne se fera pas sans défis, certains tels que la protection de la vie privée et la sécurité des données persistent.
L'IA décentralisée présente de nombreuses opportunités pour les entreprises, les gouvernements et les citoyens, et peut mener à une utilisation plus éthique et responsable de l'IA dans l'avenir.
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