Tether lance des subventions en IA pour financer des outils d'intelligence locaux

Tether, l’émetteur de l’USDT, la plus grande stablecoin au monde, a pour objectif l’intelligence artificielle, investissant des millions de dollars dans une technologie qui ne nécessite pas le cloud pour fonctionner

Paolo Ardoino, le PDG de Tether, a partagé comment il est passé d’une IA basée sur le cloud à un système d’IA local et souverain, mettant en garde contre les risques des nouveaux systèmes d’Agent IA

Tether paie des développeurs pour construire des systèmes d’IA locaux

Tether a lancé un programme de subventions illimitées pour financer une infrastructure d’IA et de paiements axée sur le local. Avant cela, le groupe de recherche en IA de Tether a publié des modèles linguistiques médicaux qui fonctionnent sur des smartphones standard et surpassent de loin les systèmes beaucoup plus grands de Google (NASDAQ : GOOGL).

Tether rejoint une voie que Vitalik Buterin, co-fondateur d’Ethereum (ETH), suit déjà. Vitalik a publié un long article de blog personnel le 2 avril détaillant sa migration complète hors de l’IA basée sur le cloud.

Cryptopolitan a rapporté que Buterin dit qu’il gère désormais tout sur ses propres machines et souhaite que d’autres fassent de même, surtout avec l’introduction de nouveaux systèmes “agent” qui présentent des menaces de sécurité considérables. Buterin a mis en avant la recherche menée sur OpenClaw, qui a atteint 280 000 étoiles début 2026.

L’outil permet aux agents IA de contrôler directement les ordinateurs, et des chercheurs en sécurité ont démontré que les agents OpenClaw peuvent modifier des paramètres critiques du système, télécharger et exécuter des scripts malveillants depuis des pages web sans que l’utilisateur en soit conscient, et exfiltrer des données via des appels réseau silencieux.

Cryptopolitan a rapporté qu’environ 15 % des “compétences” que ces agents utilisent contiennent des commandes cachées qui envoient discrètement des données utilisateur vers des serveurs externes.

“Si vous pouvez construire quelque chose qui fonctionne localement, qui détient une valeur directement, et qui ne dépend pas de fournisseurs externes, nous le financerons.” a déclaré le PDG de Tether, Paolo Ardoino.

Le programme de subventions de Tether verse entre 1 500 et 4 000 dollars par tâche, en USDT ou Bitcoin (BTC), sans plafond pour le total des paiements du programme. Cependant, les développeurs ne sont payés qu’une fois que des livrables techniques spécifiques sont achevés.

Tether oriente le programme vers la construction de bibliothèques principales pour sa plateforme d’IA locale QVAC, la production de documentation technique, le développement d’applications sur la pile ouverte de Tether, et la recherche sur la décentralisation et l’IA en périphérie.

Un objectif majeur est le Wallet Development Kit (WDK), qui permet aux développeurs d’intégrer directement des portefeuilles auto-gérés dans des applications tout en permettant aux utilisateurs de gérer leurs comptes et d’effectuer des transactions sans dépendre de services de garde ou d’API hébergées

Tether a déjà attribué 100 000 dollars en subventions à la fondation BTC Pay Server pendant deux années consécutives et a fait don de 250 000 dollars à OpenSats pour le développement de Bitcoin. Tether a distribué plus de 500 bourses éducatives pour étudiants et s’est engagé à hauteur d’environ 5,38 millions de dollars (CHF 5 millions) pour la prochaine phase du programme jusqu’en 2030.

Les modèles d’IA plus petits peuvent-ils surpasser les plus grands ?

Le groupe de recherche en IA de Tether a récemment publié QVAC MedPsy, une paire de modèles linguistiques médicaux conçus pour fonctionner directement sur smartphones et appareils portables sans connexion Internet. Les résultats remettent en question l’idée que de meilleures performances nécessitent des modèles plus grands.

Le modèle plus petit, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 milliard de paramètres), a obtenu 62,62 sur sept benchmarks médicaux à questions fermées, surpassant MedGemma-1.5-4B-it de Google de 11,42 points malgré une taille inférieure à la moitié.

Le modèle plus grand, QVAC MedPsy-4B (4 milliards de paramètres), a obtenu 70,54 sur les mêmes benchmarks, dépassant MedGemma-27B-text-it de Google, un modèle presque sept fois plus grand contenant environ 27 milliards de paramètres.

L’écart de performance s’est creusé lors des tests en scénarios cliniques réels. Sur HealthBench Hard, un test conçu pour mesurer le raisonnement médical appliqué, QVAC MedPsy-4B a obtenu 58,00 contre 42,00 pour MedGemma-27B.

Les modèles utilisent également jusqu’à 3,2 fois moins de tokens que des systèmes comparables, ce qui se traduit directement par des temps de réponse plus rapides et une demande en calcul moindre.

Tether, Vitalik et d’autres défenseurs de l’utilisation de modèles d’IA locaux et plus petits pointeront ces résultats comme preuve que les utilisateurs n’ont pas besoin de risquer d’envoyer leurs données dans le cloud pour faire fonctionner des systèmes efficaces.

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