Selon CryptoPotato, Elliptic, une société d'analyse de blockchain, a signalé des progrès dans l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour identifier le blanchiment d'argent dans Bitcoin. La société, en collaboration avec des chercheurs du MIT-IBM Watson AI Lab, a publié un article détaillant cette recherche. Le modèle d'apprentissage en profondeur utilisé par Elliptic a réussi à identifier les produits illicites déposés sur un échange de crypto-monnaie, de nouveaux modèles de transactions de blanchiment d'argent et des portefeuilles illégaux non identifiés auparavant. Les résultats sont déjà mis en œuvre pour améliorer les produits de l'entreprise.
Les données qui sous-tendent cette recherche, comprenant plus de 200 millions de transactions, ont été rendues publiques. Cela permettra à la communauté de développer de nouvelles méthodes d’IA pour détecter les activités illégales de cryptomonnaie. Au lieu d'identifier les transactions effectuées par des criminels, le modèle d'apprentissage automatique est formé pour reconnaître les « sous-graphes », qui sont essentiellement des chaînes de transactions indiquant le blanchiment de Bitcoin. Cette approche se concentre sur l'identification de ces sous-graphiques plutôt que sur les portefeuilles illicites, permettant à Elliptic de se concentrer sur le processus de blanchiment « multi-sauts » plus large plutôt que sur les actions spécifiques en chaîne des criminels individuels.
Elliptic a testé cette technique avec un échange de crypto-monnaie non divulgué pour voir s'il pouvait détecter des tentatives de blanchiment d'argent. Sur 52 sous-graphiques de « blanchiment d'argent » prévus se terminant par des dépôts sur cette bourse, 14 ont été confirmés par la bourse comme étant liés à des utilisateurs signalés. En moyenne, moins d’un compte sur 10 000 est signalé, ce qui témoigne de la bonne performance du modèle. La société estime qu’une collaboration et un partage de données accrus seront essentiels pour faire progresser ces techniques et lutter contre la criminalité financière liée aux actifs cryptographiques.
Les outils d’IA démontrent progressivement une capacité exceptionnelle à analyser de vastes ensembles de données pour détecter des modèles dépassant la perception humaine, comme l’identification des mouvements d’argent illégaux au sein de l’économie Bitcoin. En conséquence, les investissements en capital-risque dans les startups Web3 et IA ont dépassé 637 millions de dollars en 2023. Les agents IA devraient dominer le secteur de la blockchain en 2024 pour établir un écosystème plus sûr et plus efficace, selon un rapport de Nansen.
