« La meilleure façon de prédire l’avenir est de l’inventer. »
L’intelligence artificielle a connu une croissance fulgurante au cours de la dernière décennie, provoquant un changement de paradigme dans les industries et innovant la vie quotidienne. Mais ces progrès s’accompagnent d’un problème majeur : le contrôle est trop concentré entre les mains de quelques acteurs majeurs, parmi lesquels Google, Microsoft et OpenAI.
La disponibilité des données privées pour développer de nouveaux modèles d’IA et les former constitue le plus grand obstacle.
Comme l’a observé Lord Acton, « le pouvoir tend à corrompre, et le pouvoir absolu corrompt absolument ». Cette idée n’a jamais semblé aussi urgente dans le domaine de l’IA à l’heure actuelle.
Cette mainmise sur la formation des modèles d'IA par une poignée d'individus sur des données privées comporte des inconvénients majeurs. L'IA décentralisée offre une voie à suivre car cette approche crée un espace pour une innovation plus diversifiée, tout en préservant la sécurité et la confidentialité.
Cet article explorera le monde émergent de l’IA décentralisée, les technologies qui l’alimentent et la manière dont le réseau Data3 fait de cette vision une réalité.
Le problème de l’IA centralisée : puissance et pièges
En 2023, le marché mondial de l'IA était évalué à 638,23 milliards de dollars, la part du lion étant fermement détenue par les grandes entreprises technologiques, créant ainsi un écosystème fermé. Ces organisations ont créé ce que l'on ne peut décrire que comme un « jardin clos », où l'accès aux données de premier ordre et aux infrastructures de pointe est limité à quelques privilégiés.
L'article de DroomDroom sur le potentiel de transformation de l'IA dans l'industrie de la cryptographie se concentre sur les prévisions du marché, la sécurité et les améliorations des contrats intelligents.
Ben Goertzel, un éminent chercheur en intelligence artificielle, prévient que « le potentiel de l’IA à bénéficier à l’humanité ne devrait pas être limité par des monopoles contrôlant des ressources clés ».
Les modèles d’IA centralisés comme GPT-4 d’OpenAI et PaLM de Google peuvent être impressionnants dans leurs capacités, mais ils soulignent plusieurs limitations critiques qui pourraient entraver l’avenir de l’IA.
1. Monopole des données et problèmes de confidentialité
L’obstacle le plus important est peut-être la centralisation des données. Étonnamment, 90 % des données mondiales sont détenues par des sociétés privées, ce qui empêche les petits développeurs et les petites organisations d’accéder à ce dont ils ont besoin pour créer une IA avancée.
Coût total moyen mondial des violations de données de 2018 à 2024.
Parallèlement, les préoccupations en matière de confidentialité sont de plus en plus importantes. Avec la collecte massive de données pour former les modèles d’IA, il n’est pas surprenant que 92 % des Américains aient exprimé leur inquiétude quant à la manière dont leurs données personnelles sont utilisées. Le coût des violations de données, qui s’élève aujourd’hui en moyenne à 4,88 millions de dollars par incident, ne fait qu’accroître la méfiance croissante à l’égard des systèmes centralisés.
2. Biais et dilemmes éthiques
Les systèmes d’IA centralisés héritent également des biais des ensembles de données sur lesquels ils s’appuient. Dans le domaine de la santé, les modèles d’IA ont montré des biais raciaux, conduisant à des diagnostics inexacts pour les populations minoritaires.
Sans une transparence claire sur la manière dont ces données sont obtenues et utilisées, la lutte contre ces biais reste un défi de taille.
Cela porte non seulement atteinte à la confiance, mais menace également les fondements éthiques de l’IA dans les secteurs qui ont un impact direct sur la vie humaine.
3. Les limites des données publiques
Les limites des ensembles de données publiques deviennent également plus évidentes. Les données publiques étant surexploitées et obsolètes, la qualité des modèles d’IA peut se dégrader.
Le recours aux données synthétiques comme substitut pourrait conduire à un « effondrement des modèles », où les systèmes d’IA auraient du mal à refléter les conditions du monde réel. La conséquence ? Des modèles qui peuvent paraître avancés sur le papier, mais qui ne parviennent pas à fournir des résultats précis lorsqu’ils sont mis à l’épreuve.
Comme le dit le vieil adage : « Les données qui entrent sont des données qui sortent ». Les limites de l’IA centralisée sont évidentes : lorsque l’accès à des données de haute qualité est restreint, la qualité de l’IA développée l’est également.
Comprendre l'IA décentralisée
L'IA décentralisée renverse le modèle traditionnel en distribuant à la fois les données et la puissance de traitement sur un vaste réseau.
Au lieu de s'appuyer sur quelques entités centralisées, l'IA décentralisée exploite des ensembles de données provenant de sources privées fiables pour garantir l'authenticité, la confidentialité et la sécurité. Les ensembles de données ne quittent pas les serveurs des propriétaires des données.
Seuls des paramètres, qui peuvent aller de quelques centaines à des millions et des milliards, sont déployés sur ces ensembles de données et les résultats sont renvoyés au modèle d'IA pour formation.
Marshall McLuhan a dit un jour : « Nous façonnons nos outils, et ensuite nos outils nous façonnent. » Cela illustre parfaitement le changement que nous observons aujourd’hui avec l’IA décentralisée.
https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504
L’apprentissage fédéré, ou le terme plus populaire d’IA décentralisée, garantit que les données restent là où elles proviennent (sur des appareils locaux ou au sein d’organisations) tout en contribuant au développement d’un modèle d’IA mondial. Cela signifie que des secteurs comme la santé, la finance et l’agriculture peuvent contribuer au développement de l’IA sans renoncer au contrôle des données sensibles. Sans contourner les lois du pays, ce qui est généralement le cas avec les données sensibles.
Les technologies qui alimentent la décentralisation : l'apprentissage fédéré et la blockchain
Deux technologies remarquables sont à l’origine de l’évolution vers une IA décentralisée : l’apprentissage fédéré et la blockchain.
Découvrez l’intégration transformatrice de l’IA dans la blockchain et la cryptographie, révélant les possibilités futures et les applications actuelles.
Ensemble, ils tracent la voie vers un processus de développement de l’IA plus sûr, plus transparent et plus inclusif.
Apprentissage fédéré : formation à l'IA axée sur la confidentialité
L'apprentissage fédéré offre une nouvelle approche de la formation des modèles d'IA en conservant les données sensibles sur les appareils locaux. Au lieu de collecter de grandes quantités de données brutes dans un hub centralisé, les modèles d'IA sont formés à la source.
Sundar Pichai, PDG de Google, a déclaré : « L’avenir de l’IA ne se résume pas seulement à des modèles plus intelligents, mais également à des modèles qui respectent la confidentialité et la sécurité des utilisateurs. »
Cette technologie est utilisée dans des secteurs comme la santé, où la protection des données des patients est primordiale, et dans des industries comme la défense et la finance, où la confidentialité est essentielle.
Blockchain : renforcer la confiance et la transparence
La blockchain complète l'apprentissage fédéré en ajoutant une couche de confiance et de transparence. Chaque interaction au sein de l'écosystème de l'IA est vérifiée et stockée de manière immuable sur la blockchain, garantissant que les données ne peuvent pas être falsifiées.
Cela ouvre également le développement de l'IA aux petits acteurs. En contribuant des données ou des ressources informatiques à des projets décentralisés, les particuliers et les petites entreprises peuvent devenir des participants actifs à la croissance de l'IA.
Data3 Network, par exemple, utilise la technologie blockchain dans sa place de marché Data3 pour fournir des interactions sécurisées, transparentes et traçables entre les développeurs et les contributeurs de données.
Plongez dans la façon dont l'IA améliore le Web3 grâce à l'automatisation, la personnalisation et la sécurité, ouvrant la voie à des écosystèmes numériques décentralisés dans cet article de DroomDroom.
L'IA décentralisée en action
Data3 Network est un parfait exemple de la manière dont l'IA décentralisée peut prospérer. Grâce à sa place de marché Data3, elle connecte les développeurs d'IA et les propriétaires de données dans un écosystème sécurisé et transparent.
Tim Berners-Lee, le créateur du World Wide Web, a déclaré : « Les données sont précieuses et survivront aux systèmes eux-mêmes. » Data3 incarne cette philosophie en garantissant que les données restent privées, sécurisées et proviennent de sources éthiques.
La place de marché Data3 permet aux développeurs d'exploiter des données sécurisées, privées et provenant de sources éthiques pour former des modèles d'IA avancés. Cette plateforme prend en charge un large éventail de secteurs, notamment la santé, l'agriculture et la finance, en leur permettant d'accéder à des données de haute qualité tout en respectant les lois sur la confidentialité comme le RGPD.
L’architecture d’apprentissage fédéré de Data3 garantit que les données ne quittent jamais leur emplacement d’origine afin d’atténuer les risques de confidentialité tout en contribuant à l’innovation mondiale en matière d’IA.
En outre, le stockage cloud décentralisé de Data3 ajoute de la valeur à la sécurité en répartissant les données sur plusieurs nœuds afin d’éliminer les points de défaillance uniques. La plateforme permet aux petites et moyennes entreprises (PME) de participer à la refonte de l’IA sans compromettre la conformité aux lois mondiales sur la confidentialité des données.
L'avenir est décentralisé
L’avenir de l’IA se dirige vers la décentralisation, un changement qui change déjà la donne. Les systèmes centralisés, avec leur monopolisation des données et leurs problèmes de confidentialité inhérents, cèdent la place à une approche plus inclusive.
Les modèles décentralisés, construits sur les fondements de l’apprentissage fédéré et de la blockchain, ouvrent la voie à une innovation qui n’était pas possible auparavant.
L’IA décentralisée façonne cet avenir pour rendre le développement de l’IA plus démocratique, accessible et sécurisé.
Des plateformes comme Data3 Network mènent cette transformation et prouvent que la décentralisation non seulement atténue les risques de l’IA centralisée, mais ouvre également une multitude de nouvelles possibilités de collaboration et d’innovation dans tous les secteurs.
Tous les regards sont tournés vers Data3 Network dont le lancement est prévu ce vendredi 18 octobre 2024. Participez à cet événement révolutionnaire, inscrivez-vous dès maintenant et rejoignez la révolution.