a16z : 11 cas d'utilisation de la fusion entre la Crypto et l'IA

Compilation | Saoirse, Foresight News

La logique économique d’Internet a silencieusement changé. Alors que le réseau ouvert se rétrécit progressivement en une « barre de saisie de commande », nous devons nous interroger : l’intelligence artificielle nous conduira-t-elle vers un Internet ouvert ou nous plongera-t-elle dans un labyrinthe constitué de nouvelles barrières de paiement ? Le contrôle sera-t-il entre les mains de grandes entreprises centralisées ou d’un large groupe d’utilisateurs ?

C’est précisément ici que Crypto entre en jeu. Nous avons déjà exploré plusieurs fois l’intersection entre l’IA et Crypto - en bref, la blockchain est un nouveau paradigme qui reconstruit l’architecture des services Internet, capable de créer un système de réseau décentralisé, fiable, neutre et appartenant aux utilisateurs. En redéfinissant les règles économiques qui sous-tendent les systèmes existants, la blockchain offre une voie efficace pour contrebalancer la tendance à la centralisation dans le domaine de l’IA, afin de réaliser un écosystème Internet plus ouvert et plus résilient.

La notion de l’habilitation bidirectionnelle entre la crypto et les systèmes d’IA existe depuis longtemps, mais la manière dont les deux se combinent n’a toujours pas été clairement définie. Certains domaines d’intersection (comme la vérification de l’« identité humaine » dans le contexte de la prolifération des outils d’IA à faible coût) attirent l’attention des développeurs et des utilisateurs, tandis que d’autres scénarios d’application pourraient nécessiter des années, voire des décennies, pour se concrétiser. Ainsi, cet article partagera 11 scénarios d’application transversale entre l’IA et la crypto, visant à encourager les discussions liées : explorer les possibilités potentielles de la combinaison de l’IA et de la crypto ainsi que les défis auxquels elles sont confrontées, et envisager davantage de directions innovantes. Ces scénarios sont basés sur le niveau technologique actuel et couvrent des domaines variés allant du traitement massif de micropaiements à garantir que les humains conservent un pouvoir de décision dans les interactions futures avec l’IA.

1. Données persistantes et contexte environnemental dans l’interaction AI

Rédigé par : Scott Duke Kominers

Le développement de l’IA générative dépend fortement des données, mais dans de nombreux cas d’application, l’importance du contexte (c’est-à-dire l’état et les informations de fond liées à l’interaction) est tout aussi cruciale que les données, voire plus.

Dans un état idéal, que ce soit pour un agent, une interface de modèle de langage ou d’autres applications, les systèmes d’IA devraient être capables de se souvenir des types de travail des utilisateurs, de leurs styles de communication, de leurs langages de programmation préférés et de nombreux autres détails. Cependant, dans la réalité, les utilisateurs doivent souvent reconfigurer ces contextes dans différentes sessions de la même application (par exemple, en ouvrant une nouvelle session ChatGPT ou Claude), sans parler des changements entre différents systèmes. Actuellement, le contexte d’une application d’IA générative est presque impossible à transférer vers d’autres applications.

Grâce à la technologie blockchain, les systèmes d’IA peuvent transformer des éléments contextuels clés en actifs numériques persistants, permettant leur chargement au début d’une conversation et assurant un transfert transparent entre différentes plateformes d’IA. De plus, en raison de ses caractéristiques, la blockchain pourrait être la seule solution répondant simultanément aux exigences de « compatibilité ascendante » et « d’interopérabilité ».

Cette application est particulièrement adaptée aux domaines des jeux et des médias médiés par l’IA — les préférences des utilisateurs (des paramètres de difficulté aux liaisons de touches) peuvent rester cohérentes entre différents jeux et scénarios. Mais la véritable valeur réside dans les contextes d’application des connaissances (par exemple, lorsque l’IA doit comprendre le réservoir de connaissances et les modes d’apprentissage de l’utilisateur) et les applications IA spécialisées (comme l’assistance à la programmation). Bien sûr, certaines entreprises ont développé des robots personnalisés pour des contextes commerciaux spécifiques, mais dans ces scénarios, le contexte ne peut souvent pas être transféré d’un système à l’autre, et il est même difficile de partager entre différents outils IA au sein de l’entreprise.

Les institutions commencent à peine à prendre conscience de ce problème, et la solution générale actuelle est un robot personnalisé avec un arrière-plan fixe. Cependant, la migration de contexte entre les utilisateurs au sein de la plateforme a déjà montré des signes précurseurs hors chaîne : par exemple, sur la plateforme Poe, les utilisateurs peuvent louer des robots personnalisés à d’autres.

Une fois que de tels scénarios sont mis sur la blockchain, notre système d’IA interactif pourra partager un niveau de contexte contenant tous les éléments clés des activités numériques. Ils comprendront immédiatement les préférences des utilisateurs et optimiseront l’expérience d’utilisation de manière plus précise. En revanche, un système d’enregistrement de propriété intellectuelle sur la blockchain, permettant à l’IA de faire référence à un contexte persisté sur la chaîne, ouvre également la possibilité de nouvelles interactions commercialisées autour des mots-clés et des modules d’information - les utilisateurs peuvent directement autoriser ou commercialiser leur expertise tout en conservant le contrôle des données. Bien sûr, le partage de contexte engendrera également de nombreuses possibilités que nous n’avons pas encore envisagées.

2. Système d’identité universel des agents (Agent)

Rédigé par : Sam Broner

L’identité (c’est-à-dire « un enregistrement autorisé des attributs essentiels d’un objet ») est l’architecture sous-jacente qui soutient les systèmes de découverte, d’agrégation et de paiement numériques d’aujourd’hui. Étant donné que la plateforme garde cette architecture enfermée dans des murs écologiques, l’identité dans les yeux des utilisateurs est devenue une partie des fonctionnalités du produit : Amazon attribue des identifiants uniques aux produits (ASIN ou FNSKU), affiche les produits de manière centralisée et aide les utilisateurs à découvrir et à payer ; Facebook fonctionne de la même manière, l’identité des utilisateurs est la base fondamentale de son fil d’actualité et de l’ensemble des fonctions de découverte au sein de l’application, y compris les listes de produits, les publications natives et les publicités payantes.

Avec l’évolution des agents IA, ce paysage est sur le point de changer. Lorsque davantage d’entreprises adopteront des agents (pour des scénarios tels que le service client, la gestion logistique, le traitement des paiements, etc.), leur plateforme ne sera plus limitée à une application à interface unique, mais s’étendra à un écosystème multi-plateformes, accumulant des contextes profonds et exécutant des tâches plus diversifiées pour les utilisateurs. Cependant, si l’identité de l’agent est uniquement liée à un marché unique, elle perdra son utilité dans d’autres scénarios clés (comme les fils de discussion par e-mail, les canaux Slack et d’autres produits).

Ainsi, un agent a besoin d’un « passeport numérique » unique et portable. Sans ce passeport, il sera impossible de déterminer comment payer l’agent, de vérifier ses informations de version, de consulter ses attributs fonctionnels, de connaître ses clients ou de retracer son historique de réputation entre différentes applications et plateformes. L’identité de l’agent doit combiner plusieurs fonctions telles qu’un portefeuille, un registre d’API, un journal des mises à jour et une preuve sociale, afin de garantir que toute interface (email, Slack ou autre agent) puisse être interprétée et interagir selon une norme unifiée. En l’absence de cette information partagée qu’est l’« identité », chaque intégration système devra reconstruire l’architecture sous-jacente à partir de zéro, et le mécanisme de découverte sera toujours dans un état temporaire, les utilisateurs perdant également le contexte chaque fois qu’ils changent de canal ou de plateforme.

Nous avons l’opportunité de concevoir une infrastructure d’agent en partant des principes fondamentaux. Alors, comment construire un niveau d’identité digne de confiance et neutre qui soit plus complet que les enregistrements DNS ? Les agents ne devraient pas répéter les erreurs des plateformes monolithiques où “l’identité et la découverte, l’agrégation et les fonctionnalités de paiement sont liées”, mais devraient pouvoir accepter des paiements et afficher des fonctionnalités dans plusieurs écosystèmes, sans craindre d’être verrouillés sur une plateforme spécifique. C’est exactement la valeur de la convergence entre la Crypto et l’IA — la combinabilité sans autorisation fournie par les réseaux blockchain peut aider les développeurs à créer des agents plus pratiques et une expérience utilisateur de meilleure qualité.

Dans l’ensemble, les solutions d’intégration verticale (comme Facebook ou Amazon) offrent actuellement une meilleure expérience utilisateur. L’un des défis inhérents à la création de produits excellents réside dans la garantie que chaque composant fonctionne en synergie de haut en bas. Cependant, le coût de cette commodité est élevé, surtout lorsque le coût de construction de logiciels d’agrégation d’agents, de marketing, de commercialisation et de distribution continue de diminuer, et que la portée des applications d’agents s’élargit. Bien qu’il reste encore du chemin à parcourir pour atteindre le niveau d’expérience utilisateur des plateformes d’intégration verticale, la construction d’une couche d’identité fiable et neutre pour les agents permettra aux entrepreneurs de maîtriser leur propre “passeport numérique” et de favoriser l’innovation dans les domaines de la distribution et de la conception.

3. Mécanisme de preuve d’identité “humaine” compatible avec les versions antérieures

Rédaction : Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers

Avec l’infiltration de la technologie AI dans divers scénarios d’interaction en ligne (y compris la falsification profonde et la manipulation des médias sociaux), il devient de plus en plus difficile de juger si l’on interagit en ligne avec de véritables humains. L’effondrement de ce système de confiance est déjà en cours — des armées de commentaires sur la plateforme X (anciennement Twitter) aux comptes de robots sur les applications de rencontres, la frontière entre le virtuel et le réel devient progressivement floue. Dans ce contexte, la preuve de l’« identité humaine » devient une infrastructure de base essentielle de l’écosystème numérique.

Une façon de « prouver que l’on est humain » est d’utiliser une ID numérique (y compris l’ID centralisé utilisé par la TSA). L’ID numérique englobe tous les éléments pouvant être utilisés pour l’authentification, tels que les noms d’utilisateur, les codes PIN, les mots de passe et les preuves tierces (comme la citoyenneté ou la notation de crédit). La décentralisation montre ici une valeur significative : lorsque les données sont stockées dans des systèmes centralisés, l’émetteur peut révoquer l’accès, facturer des frais supplémentaires ou mettre en œuvre une surveillance ; alors que le modèle décentralisé inverse cette logique — les utilisateurs (et non les gestionnaires de la plateforme) contrôlent leur propre identité, rendant celle-ci plus sécurisée et résiliente à la censure.

Contrairement aux systèmes d’identité traditionnels, le mécanisme de preuve « d’identité humaine » décentralisé (comme le Proof of Human de World) permet aux utilisateurs de gérer de manière autonome leurs informations d’identité, tout en vérifiant les « attributs humains » de manière respectueuse de la vie privée et neutre de confiance. Tout comme un permis de conduire peut être utilisé dans n’importe quelle région (quelle que soit sa date d’émission), la preuve « d’identité humaine » décentralisée peut servir de protocole de base universel interplateformes, même pour des plateformes émergentes qui n’ont pas encore vu le jour. En d’autres termes, la preuve « d’identité humaine » basée sur la blockchain possède des caractéristiques de compatibilité à long terme, car elle présente les avantages suivants :

· Portabilité : Les protocoles associés sont des normes ouvertes, pouvant être intégrés par n’importe quelle plateforme. La preuve d’« identité humaine » décentralisée peut être gérée par des infrastructures publiques, sous le contrôle autonome des utilisateurs, offrant une portabilité totale, pouvant être compatible avec n’importe quelle plateforme, maintenant ou à l’avenir ;

· Accès sans autorisation : la plateforme peut choisir de reconnaître un ID « human identity » sans passer par une API pouvant faire preuve de discrimination selon les différents cas d’utilisation.

Les défis auxquels ce secteur est confronté concernent l’application concrète : bien qu’il n’existe pas encore de scénarios d’application de « preuve d’identité humaine » à grande échelle, nous prévoyons qu’une fois que le nombre d’utilisateurs atteindra un seuil critique, que des partenariats précoces se formeront et qu’une application incontournable apparaîtra, le taux d’adoption augmentera rapidement. Chaque application adoptant une norme d’identifiant numérique spécifique augmentera la valeur de cet ID pour les utilisateurs, attirant ainsi davantage d’utilisateurs à obtenir cet ID, créant un cercle vertueux (et puisque l’ID sur la chaîne est conçu pour être interopérable, les effets de réseau peuvent s’accumuler rapidement).

Nous avons constaté que des applications de consommation grand public telles que les jeux, les rencontres et les réseaux sociaux annoncent des partenariats avec World ID pour aider les utilisateurs à confirmer qu’ils interagissent avec de véritables personnes (et non des programmes) lors de jeux, de chats et de transactions ; cette année, de nouveaux protocoles d’identité tels que le Solana Attestation Service (SAS) ont également émergé - bien que le SAS ne soit pas un émetteur de preuve d’« identité humaine », il permet aux utilisateurs de lier en toute confidentialité des données hors chaîne (comme les KYC conformes ou les qualifications d’investissement) à leur portefeuille Solana, contribuant à la construction d’un système d’identité décentralisé. Tous ces signes indiquent qu’un tournant pour la preuve d’« identité humaine » décentralisée pourrait ne pas être loin.

La signification de la preuve d’“identité humaine” réside non seulement dans l’interdiction des robots, mais aussi dans le fait de tracer une frontière claire entre les agents d’IA et le réseau humain. Cela permet aux utilisateurs et aux applications de distinguer les interactions humaines des comportements des machines, créant ainsi une expérience numérique de meilleure qualité, plus sûre et plus authentique.

4. Infrastructure décentralisée dans le domaine de l’IA (DePIN)

Rédigé par : Guy Wuollet

Bien que l’IA appartienne aux services numériques, son développement est de plus en plus limité par les infrastructures physiques. Le réseau d’infrastructure décentralisée (DePIN) offre un nouveau modèle pour construire et faire fonctionner des systèmes du monde réel, contribuant à la démocratisation de l’infrastructure de calcul derrière l’innovation de l’IA, la rendant plus économique, plus résiliente et plus résistante à la censure.

Comment atteindre cet objectif ? Les deux principaux défis auxquels le développement de l’IA est confronté sont l’approvisionnement en puissance de calcul et l’acquisition de puces. Un réseau de puissance de calcul décentralisé peut fournir plus de puissance de calcul, tandis que les développeurs utilisent DePIN pour agréger les ressources de puces inutilisées provenant de PC de jeu, de centres de données, etc. Ces dispositifs de calcul peuvent former un marché de calcul sans autorisation, créant un environnement de concurrence équitable pour le développement de nouveaux produits d’IA.

D’autres cas d’utilisation incluent l’entraînement et le fine-tuning distribués des grands modèles de langage, ainsi que des réseaux distribués pour l’inférence des modèles. L’entraînement et l’inférence décentralisés (qui exploitent les ressources de calcul inutilisées) peuvent considérablement réduire les coûts tout en offrant une résilience à la censure, garantissant que les développeurs ne soient pas interrompus par des fournisseurs de services cloud à grande échelle (comme les géants du cloud centralisés).

Le problème du monopole des modèles d’IA par un petit nombre d’entreprises existe depuis longtemps, et les réseaux décentralisés aident à construire un écosystème d’IA plus économique, plus résistant à la censure et plus évolutif.

5. Infrastructure et cadre réglementaire pour l’interaction entre les agents d’IA, les fournisseurs de services terminaux et les utilisateurs

Rédigé par : Scott Duke Kominers

Avec l’amélioration continue des outils d’IA dans la résolution de tâches complexes et l’exécution de chaînes d’interaction multi-niveaux, les systèmes d’IA auront de plus en plus besoin d’interagir avec d’autres systèmes d’IA sans intervention humaine.

Par exemple, un agent IA peut avoir besoin de demander des données spécifiques liées à une tâche de calcul, ou de recruter des agents IA spécialisés pour accomplir des tâches spécifiques (comme affecter des robots statistiques pour développer et exécuter des simulations de modèles, ou appeler des robots de génération d’images lors de la création de matériel marketing). Les agents IA créeront également une valeur importante en accomplissant tout le processus de transaction ou d’autres activités au nom de l’utilisateur, comme rechercher et réserver des billets d’avion selon les préférences de l’utilisateur, ou découvrir et commander de nouveaux livres de son genre préféré.

Aujourd’hui, il n’existe pas de marché d’interaction entre agents généraliste mature, et ce type de requêtes inter-systèmes ne peut généralement être réalisé que par des connexions API explicites ou dans des écosystèmes IA où l’appel entre agents est une fonction interne.

Dans l’ensemble, la plupart des agents d’IA d’aujourd’hui fonctionnent dans des écosystèmes isolés, avec des interfaces API relativement fermées et un manque de normalisation architecturale. Cependant, la technologie blockchain peut aider les protocoles à établir des normes ouvertes, ce qui est crucial pour la mise en œuvre d’applications à court terme ; à long terme, cela soutient également la compatibilité prospective — au fur et à mesure de l’évolution et de la naissance de nouveaux agents d’IA, ils peuvent se connecter au même réseau sous-jacent. Grâce à ses caractéristiques d’interopérabilité, d’open source, de décentralisation et de mise à niveau généralement plus facile, la blockchain peut s’adapter plus facilement aux besoins d’innovation dans le domaine de l’IA.

Avec le développement du marché, plusieurs entreprises ont commencé à construire une infrastructure blockchain pour l’interaction entre agents : par exemple, Halliday a récemment lancé un protocole connexe, fournissant une architecture inter-chaînes normalisée pour les flux de travail et les interactions de l’IA, et offrant un mécanisme de protection au niveau du protocole pour garantir que le comportement de l’IA ne dépasse pas l’intention de l’utilisateur ; Catena, Skyfire et Nevermind utilisent la technologie blockchain pour soutenir les paiements automatiques entre agents IA, sans intervention humaine. D’autres systèmes de ce type sont en cours de développement, et Coinbase a même commencé à fournir un soutien infrastructurel pour ces explorations.

6. Assurez-vous de la synchronisation des applications AI / de programmation personnalisée

Rédigé par : Sam Broner, Scott Duke Kominers

L’innovation de l’IA générative a permis un bond qualitatif dans l’efficacité du développement logiciel : la vitesse de codage a été multipliée par plusieurs ordres de grandeur, et le plus important est que cela peut être réalisé par le biais du langage naturel — même les programmeurs sans expérience peuvent reproduire des programmes existants ou construire de nouvelles applications à partir de zéro.

Mais l’assistance à la programmation par l’IA introduit également une grande incertitude à la fois à l’intérieur et à l’extérieur du programme tout en créant de nouvelles opportunités. La « programmation personnalisée » (Vibe coding) abstrait le réseau complexe de dépendances sous-jacent au logiciel, mais cela rend également le programme sensible aux vulnérabilités fonctionnelles et de sécurité lorsque le référentiel source et d’autres entrées changent. De plus, lorsque les gens utilisent l’IA pour créer des applications et des flux de travail personnalisés, l’interaction avec les systèmes des autres devient plus difficile - en fait, même si deux programmes de « programmation personnalisée » ont des fonctionnalités identiques, leur logique de fonctionnement et leur structure de sortie peuvent présenter des différences significatives.

Historiquement, le travail de normalisation pour assurer la cohérence et la compatibilité des logiciels a d’abord été pris en charge par les formats de fichiers et les systèmes d’exploitation, mais ces dernières années, il repose sur des logiciels partagés et l’intégration d’API. Cependant, à l’ère de l’évolution, de l’itération et des branches en temps réel des logiciels, la couche de normalisation doit posséder une accessibilité large et une capacité de mise à jour continue, tout en maintenant la confiance des utilisateurs. De plus, s’appuyer uniquement sur l’IA ne peut pas résoudre le problème « d’inciter les gens à construire et à maintenir ces connexions ».

La technologie blockchain résout simultanément ces deux problèmes : une couche de synchronisation protocolisée peut être intégrée dans l’architecture logicielle personnalisée de l’utilisateur et mise à jour dynamiquement pour garantir la compatibilité inter-systèmes en fonction des changements d’environnement. Historiquement, les grandes entreprises pouvaient payer des millions de dollars à des « intégrateurs de systèmes » comme Deloitte pour personnaliser des instances de Salesforce. Aujourd’hui, les ingénieurs peuvent créer un interface personnalisée pour visualiser les informations de vente le week-end, mais avec l’augmentation du nombre de logiciels personnalisés, les développeurs ont besoin d’un soutien professionnel pour maintenir ces applications en fonctionnement synchronisé. (Remarque : Salesforce est un fournisseur de services de logiciels de gestion de la relation client (CRM) créé en mars 1999 aux États-Unis.)

Cela ressemble au modèle de développement des bibliothèques de logiciels open source d’aujourd’hui, mais avec des mises à jour continues (plutôt que des publications régulières) et un mécanisme d’incitation — les deux étant facilités par la technologie Crypto. Comme d’autres protocoles basés sur la blockchain, le mécanisme de propriété partagée de la couche de synchronisation incite toutes les parties à investir activement dans l’amélioration : les développeurs, les utilisateurs (et leurs agents AI) et d’autres consommateurs peuvent recevoir des récompenses pour l’introduction, l’utilisation et l’optimisation de nouvelles fonctionnalités et intégrations.

En revanche, la propriété partagée lie étroitement tous les utilisateurs au succès global du protocole, créant ainsi un mécanisme de protection contre les comportements malveillants — tout comme Microsoft ne détruit pas facilement le standard .docx (car cela aurait des répercussions en chaîne sur les utilisateurs et la marque), les co-propriétaires de la couche de synchronisation ne seront également pas enclins à introduire du code inefficace ou malveillant dans le protocole.

Comme avec toutes les architectures logicielles standardisées que nous avons rencontrées, il existe ici un énorme potentiel d’effets de réseau. Avec l’évolution continue de l’« explosion cambrienne » du logiciel de codage AI, le réseau de systèmes hétérogènes nécessitant une communication va connaître une expansion exponentielle. En bref : la « programmation personnalisée » nécessite non seulement un « style de codage », mais aussi des technologies Crypto pour maintenir la synchronisation du système.

7. Système de micropaiement prenant en charge le partage des revenus

Rédigé par : Liz Harkavy

Les agents et outils d’IA tels que ChatGPT, Claude et Copilot offrent de nouvelles façons pratiques de naviguer dans le monde numérique, mais qu’ils soient bons ou mauvais, ils ébranlent les bases économiques de l’internet ouvert. Nous avons vu des manifestations concrètes de cette tendance - par exemple, des plateformes éducatives souffrent d’une baisse de trafic en raison de l’utilisation massive d’outils d’IA par les étudiants, et plusieurs journaux américains poursuivent OpenAI pour violation de droits d’auteur. Si nous ne réajustons pas les mécanismes d’incitation, nous pourrions faire face à un internet de plus en plus fermé : augmentation des barrières payantes et diminution des créateurs de contenu.

Bien sûr, des solutions politiques existent toujours, mais alors qu’elles progressent par le biais de procédures judiciaires, une série de solutions techniques émergent également. La solution la plus prometteuse (et la plus techniquement complexe) pourrait être l’intégration d’un mécanisme de partage des revenus dans l’architecture du réseau : lorsque des comportements alimentés par l’IA facilitent des transactions, les sources de contenu qui fournissent un soutien informationnel pour cette décision devraient recevoir une part correspondante. L’écosystème de marketing d’affiliation a déjà mis en place un suivi d’attribution et un partage des revenus similaires, tandis qu’une version plus avancée pourrait automatiquement suivre et récompenser tous les contributeurs de la chaîne d’information — la technologie blockchain peut certainement jouer un rôle clé dans le suivi de cette chaîne de traçabilité.

Mais de tels systèmes doivent également disposer d’infrastructures innovantes avec d’autres fonctionnalités - en particulier des systèmes de micropaiement capables de gérer des microtransactions provenant de plusieurs sources, des protocoles d’attribution qui évaluent équitablement la valeur des contributions différentes, ainsi que des modèles de gouvernance qui garantissent la transparence et l’équité. De nombreux outils blockchain existants (comme les Rollups et Layer2, l’institution financière native de l’IA Catena Labs, le protocole d’infrastructure financière 0xSplits) ont déjà démontré un potentiel d’application, soutenant des transactions presque sans frais et un découpage des paiements plus granulaire.

La blockchain peut mettre en œuvre des systèmes de paiement par procuration complexes par le biais de divers mécanismes :

· Les paiements en nano peuvent être divisés entre plusieurs fournisseurs de données, permettant à un utilisateur unique d’interagir par le biais de contrats intelligents automatisés pour déclencher des micropaiements à toutes les sources de contribution.

· Les contrats intelligents prennent en charge le déclenchement de paiements rétroactifs exécutables après la conclusion d’une transaction, afin de compenser de manière totalement transparente et traçable les sources qui fournissent des informations pour les décisions d’achat.

· De plus, la blockchain prend en charge des répartitions de paiements complexes et programmables, garantissant que les revenus sont répartis de manière équitable par des règles imposées par le code, plutôt que de dépendre de décisions centralisées, créant ainsi des relations financières sans confiance entre agents autonomes.

Avec la maturation de ces nouvelles technologies, elles créeront de nouveaux modèles économiques pour l’industrie des médias, capturant toute la chaîne de création de valeur allant des créateurs aux plateformes, puis aux utilisateurs.

8. Système de blockchain pour l’enregistrement des droits de propriété intellectuelle et de traçabilité.

Rédigé par : Scott Duke Kominers

Le développement de l’IA générative a suscité un besoin urgent de mécanismes d’enregistrement et de suivi des droits de propriété intellectuelle, à la fois pour clarifier la titularité des droits et pour soutenir des modèles commerciaux autour de l’accès, du partage et de la recréation de la propriété intellectuelle. Le cadre de protection de la propriété intellectuelle existant repose sur des intermédiaires coûteux et des mesures de protection des droits après coup, et ne peut pas s’adapter aux besoins de l’ère de consommation instantanée de contenu par l’IA et de génération d’ nouvelles variantes par simple clic.

Nous avons besoin d’un système d’enregistrement public ouvert, fournissant une preuve de propriété claire, permettant aux créateurs de propriété intellectuelle de participer efficacement aux interactions, et permettant à l’IA et à d’autres applications en ligne de se connecter directement. La technologie blockchain est le choix idéal : elle permet d’enregistrer la propriété intellectuelle sans intermédiaire, fournit une preuve de traçabilité immuable, et permet également aux applications tierces d’identifier, d’autoriser et d’utiliser facilement cette propriété intellectuelle.

Certaines personnes adoptent une attitude sceptique envers l’idée que « la technologie peut protéger la propriété intellectuelle » — après tout, les deux premières phases de développement d’Internet (et la révolution de l’IA en cours) sont souvent associées à un affaiblissement de la protection de la propriété intellectuelle. Une partie de la raison est que de nombreux modèles commerciaux basés sur la propriété intellectuelle d’aujourd’hui se concentrent sur « l’interdiction des œuvres dérivées », plutôt que sur l’incitation et la commercialisation de la création dérivée. Mais une infrastructure de propriété intellectuelle programmable permet non seulement aux créateurs, aux marques et aux propriétaires de droits de propriété intellectuelle d’établir clairement la propriété dans l’espace numérique, mais ouvre également la voie à des « modèles commerciaux autour du partage de la propriété intellectuelle (pour l’IA générative et d’autres applications numériques) » — ce qui transforme en réalité la principale menace que l’IA générative représente pour la création en une opportunité.

Nous avons vu des créateurs essayer de nouveaux modèles dans le domaine des NFT : des entreprises utilisant des actifs NFT sur Ethereum pour soutenir les effets de réseau et l’accumulation de valeur sous une marque CC0 ; récemment, des fournisseurs d’infrastructure construisent également des protocoles pour l’enregistrement et l’autorisation IP standardisés et combinables (comme le Story Protocol) voire des blockchains dédiées. Certains artistes ont commencé à utiliser ces outils pour autoriser leur style et leurs œuvres à des fins de réinterprétation créative via des protocoles comme Alias, Neura, Titles, etc. La série Emergence d’Incention invite les fans à co-créer un univers de science-fiction et ses personnages, s’appuyant sur un registre blockchain construit sur le Story Protocol qui peut suivre l’appartenance des créateurs de chaque élément.

9. Mécanisme de crawler pour compenser les créateurs de contenu

Rédigé par : Carra Wu

Aujourd’hui, les agents IA les plus adaptés aux besoins du marché ne sont pas des outils de programmation ou de divertissement, mais des robots d’exploration web — ils parcourent de manière autonome les pages web, collectent des données et décident de la source à extraire.

Selon les estimations, près de la moitié du trafic Internet provient d’entités non humaines. Les robots d’exploration ignorent souvent le protocole robots.txt (qui est censé informer les robots automatiques s’ils sont autorisés à accéder au site, mais qui a en réalité une force contraignante faible) et utilisent les données collectées pour renforcer les barrières du marché des géants technologiques. Pire encore, les sites web doivent payer pour ces intrus et supporter le coût de la fourniture de bande passante et de ressources CPU pour d’innombrables robots d’exploration non identifiés. En réponse, des CDN (réseaux de distribution de contenu) comme Cloudflare offrent des services de blocage, mais cela reste une solution bricolée qui ne devrait pas exister.

Nous avons souligné que le protocole natif de l’Internet (l’accord économique entre les créateurs de contenu et les plateformes de distribution) pourrait s’effondrer, et les données confirment cette tendance. Au cours des 12 derniers mois, les propriétaires de sites ont massivement bloqué les robots AI : en juillet 2024, seulement 9 % des 10 000 premiers sites mondiaux interdisaient les robots AI, alors qu’aujourd’hui ce taux a atteint 37 %, et avec la montée des mises à niveau technologiques des opérateurs de sites et l’accroissement du mécontentement des utilisateurs, ce chiffre continuera d’augmenter.

Si l’on ne dépend pas du CDN pour bloquer complètement l’accès des robots suspects, est-il possible de trouver une solution intermédiaire ? Les robots AI ne devraient pas utiliser gratuitement un système conçu pour le trafic humain, mais devraient payer pour obtenir le droit de collecter des données. C’est précisément là où la blockchain entre en jeu : chaque agent de robot réseau peut détenir des Crypto et négocier en chaîne avec les « agents d’accès » ou les protocoles de mur payant de chaque site via le protocole x402 (bien sûr, le défi est que le protocole robots.txt est ancré dans la logique commerciale d’internet depuis les années 90, et il faudrait une grande collaboration ou la participation de CDN comme Cloudflare pour le contourner).

En même temps, les humains peuvent prouver leur identité grâce à World ID (voir chapitre trois) pour accéder gratuitement au contenu. Dans ce modèle, les créateurs de contenu et les propriétaires de sites peuvent être compensés lors de la collecte de jeux de données AI, tandis que les utilisateurs humains peuvent continuer à profiter d’un internet de « liberté d’information ».

10. Publicité personnalisée avec protection de la vie privée

Rédigé par : Matt Gleason

L’IA a commencé à influencer l’expérience d’achat en ligne, mais que se passerait-il si les publicités que nous voyons au quotidien pouvaient être « réellement utiles » ? La raison pour laquelle les gens n’aiment pas les publicités est évidente : les publicités inefficaces ne sont que du bruit, tandis que la publicité IA exagérément précise basée sur d’énormes données de consommation semble envahissante pour la vie privée. D’autres applications réalisent des bénéfices en imposant des « publicités non passables » pour limiter le contenu (comme les services de streaming ou les niveaux de jeux).

La crypto-monnaie offre la possibilité de reconstruire le modèle publicitaire. Les agents IA personnalisés combinés à la blockchain peuvent trouver un équilibre entre “publicités non pertinentes” et “publicités excessivement ciblées”, en diffusant des annonces basées sur les préférences personnalisées des utilisateurs. Plus important encore, ce modèle n’exige pas l’exposition des données globales des utilisateurs et peut directement compenser les utilisateurs qui partagent activement des données ou interagissent avec des publicités.

Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de satisfaire aux exigences techniques suivantes :

· Paiement numérique à faible coût : Pour compenser l’interaction des utilisateurs avec les publicités (visionnage, clics, conversions), les entreprises doivent effectuer fréquemment de petits paiements, ce qui nécessite un système capable de traiter à grande vitesse et avec des frais presque nuls ;

· Validation des données de protection de la vie privée : Les agents IA doivent prouver que les utilisateurs répondent à des attributs démographiques spécifiques, la preuve à connaissance nulle peut accomplir la validation des attributs tout en protégeant la vie privée ;

· Modèle d’incitation : Si Internet adopte un modèle de profit basé sur les micropaiements (comme une interaction unique inférieure à 0,05 dollar, voir le chapitre sept), les utilisateurs peuvent choisir de « regarder des publicités pour obtenir de petites récompenses », transformant ainsi le modèle « d’exploitation » existant en un modèle « participatif ».

Pendant des décennies, la publicité en ligne (et même hors ligne depuis des centaines d’années) a toujours cherché à atteindre la « pertinence ». Repenser la publicité sous l’angle de la crypto et de l’IA rendra inévitablement celle-ci plus utile - personnalisée sans être intrusive, permettant à toutes les parties de bénéficier : pour les développeurs et les annonceurs, déverrouiller des modèles commerciaux plus durables et compatibles avec les incitations ; pour les utilisateurs, obtenir davantage de chemins pour explorer le monde numérique.

Cela non seulement augmentera la valeur des espaces publicitaires, mais pourrait également renverser l’économie publicitaire “exploitation” profondément enracinée d’aujourd’hui, en construisant un système plus centré sur l’humain - les utilisateurs ne sont plus des marchandises échangées, mais des acteurs participants.

11. Partenaire IA possédé et contrôlé par des humains

Rédigé par : Guy Wuollet

Aujourd’hui, le temps que les gens passent sur les appareils a dépassé celui des interactions en personne, et il est de plus en plus utilisé pour interagir avec des modèles d’IA et du contenu généré par l’IA. Ces modèles ont commencé à offrir une valeur d’accompagnement, que ce soit pour le divertissement, l’acquisition d’informations, la satisfaction d’intérêts de niche ou l’éducation des enfants. Il n’est pas difficile d’imaginer que, dans un avenir proche, les compagnons IA utilisés pour l’éducation, la santé, les conseils juridiques et l’accompagnement émotionnel deviendront la méthode d’interaction dominante.

Les futurs compagnons IA auront une patience infinie et seront personnalisés en fonction des besoins individuels - ils ne seront plus de simples outils ou des serviteurs robots, mais pourraient devenir des relations hautement appréciées. Par conséquent, la question de « qui possède et contrôle ces relations » est cruciale (est-ce l’utilisateur ou des intermédiaires comme les entreprises ?). Si vous avez été préoccupé par la censure et la filtration des contenus sur les réseaux sociaux au cours de la dernière décennie, cette question deviendra plus complexe et plus personnelle à l’avenir.

L’idée selon laquelle « les plateformes de garde de blockchain résistantes à la censure sont le chemin le plus viable pour permettre aux utilisateurs de contrôler l’IA » a été discutée à plusieurs reprises (comme mentionné précédemment). En théorie, une personne peut exécuter un modèle sur un appareil ou acheter un GPU, mais la plupart des gens n’ont soit pas les moyens financiers, soit manquent de compétences techniques.

Bien que la popularisation des partenaires IA nécessite encore du temps, les technologies connexes évoluent rapidement : les partenaires d’interaction textuelle anthropomorphiques sont déjà assez matures, la technologie des avatars visuels a considérablement progressé et la performance de la blockchain continue de s’améliorer. Pour garantir une utilisation facile des partenaires anti-censure, nous devons nous appuyer sur une meilleure expérience utilisateur pour réaliser des applications pilotées par la cryptographie. Heureusement, des portefeuilles comme Phantom ont considérablement simplifié les interactions avec la blockchain, les portefeuilles intégrés, les clés de cryptage et la technologie d’abstraction des comptes permettent aux utilisateurs de détenir un portefeuille auto-géré sans avoir à mémoriser des phrases de récupération. Les technologies de calcul fiable à haut débit basées sur les processeurs Optimistic et ZK contribueront également à établir des relations profondes et durables avec les partenaires numériques.

Dans un avenir proche, le sujet de discussion passera de « Quand apparaîtront les compagnons numériques réalistes » à « Qui peut les contrôler ».