La Vérité Sur l’IA dans le Web3 : Ce Que Vous Devez Savoir!

La rencontre de l’intelligence artificielle (IA) et de la technologie blockchain pourrait bien transformer nos industries et redéfinir nos interactions avec les systèmes numériques. Alors que l’IA promet automatisation, efficacité et expériences personnalisées, elle doit faire face à des défis liés à la confiance, à la transparence et à l’intégrité des données.

La blockchain, grâce à sa sécurité inhérente et à son immutabilité, offre une solution puissante à ces problèmes. Covalent se positionne en tête de cette révolution en fournissant l’infrastructure de données et les outils nécessaires à l’édification d’un futur d’IA décentralisée et fiable.

Tendances Clés Favorisant la Convergence de l’IA et de la Blockchain

Plusieurs tendances majeures alimentent cette convergence. En premier lieu, la demande croissante de confiance et de transparence dans les systèmes d’IA s’affirme. Les utilisateurs souhaitent comprendre comment les algorithmes prennent leurs décisions et nécessitent l’assurance que les données utilisées pour former ces modèles sont précises et impartiales.

Ensuite, l’émergence de l’IA décentralisée crée de nouvelles opportunités d’innovation et de collaboration. La blockchain permet un partage sécurisé des données et des algorithmes, favorisant un écosystème d’IA plus démocratique et inclusif. Enfin, l’accessibilité accrue des données on-chain offre une riche source d’informations pour les modèles d’IA.

« Les systèmes basés sur l’IA reposent sur des données complètes et précises, mais la plupart des blockchains sont cloisonnées. Covalent remédie à cela en offrant un accès unifié à plus de 100 chaînes, permettant ainsi aux agents IA de déplacer des actifs entre les chaînes et de prendre des décisions éclairées sans problèmes de fragmentation, » a déclaré Ganesh Swami, PDG et co-fondateur de Covalent.

Le Problème de Données Structurées dans l’IA Web3

Malgré un potentiel énorme, l’intégration de l’IA et de la blockchain pose des défis considérables. La fragmentation des données et l’interopérabilité limitée entre les blockchains freinent le développement de systèmes d’IA véritablement intégrés. La scalabilité, la sécurité et la nécessité de données vérifiables sont également des enjeux critiques. Toutefois, ces défis représentent aussi d’importantes opportunités d’innovation.

L’IA prospère sur des ensembles de données structurées et d’une intégrité élevée. Dans des secteurs comme la finance et la santé, les données sont organisées avec soin pour garantir le bon fonctionnement des modèles d’IA. En revanche, le Web3 se présente comme un paysage fragmenté. Les données sur la chaîne sont abondantes mais souvent non structurées, et leur fiabilité peut être mise en question. Cette absence de couches de données propres et composables a considérablement limité l’impact de l’IA sur les applications blockchain.

Unir l’IA et la Blockchain — Le Rôle de Covalent et de GoldRush dans Cette Évolution

Covalent a identifié cette lacune et a développé des API de données blockchain appelées GoldRush pour y remédier. En structurant les données blockchain, Covalent permet aux agents IA de raisonner, d’automatiser et d’optimiser les flux de travail de manière dynamique, sans les inefficacités des sources de données fragmentées. Grâce à des données vérifiables en temps réel sur plus de 100 blockchains, les agents IA peuvent désormais effectuer des tâches de décision autonome complexes, allant des opérations inter-chaînes à la conformité réglementaire.

Pour les entreprises, cela signifie que les agents IA peuvent désormais automatiser les interactions entre les protocoles basés sur des contrats intelligents décentralisés, qui eux-mêmes fonctionnent comme des systèmes d’automatisation financière. Plutôt que de vérifier les données sur la chaîne — la blockchain étant déjà vérifiable par conception — ces agents exploitent les données structurées et cryptographiquement prouvées provenant de sources telles que l’Ethereum Wayback Machine pour exécuter des décisions éclairées à travers différents protocoles.

En conséquence, le transfert d’actifs entre chaînes, la gestion automatisée de la trésorerie, l’exécution de la gouvernance et la coordination sans faille entre les applications de finance décentralisée (DeFi) sont facilités, réduisant les frictions et optimisant les flux de travail sans intervention humaine directe.

Cette innovation n’est pas qu’une théorie. Des entreprises telles que Rainbow, CoinLedger et EY exploitent déjà les données structurées de GoldRush pour améliorer la conformité, la sécurité et l’automatisation financière pilotée par l’IA. D’autres acteurs, comme Entendre Finance et Awaken Tax, en retirent également des avantages considérables.

« Nous utilisons les données on-chain structurées de GoldRush et l’IA pour automatiser la comptabilité blockchain et fournir des rapports financiers en temps réel pour les entreprises Web3, » a déclaré Omar Khattab, ingénieur fondateur chez Entendre Finance.

Andrew Duca, co-fondateur d’Awaken Tax, a également exprimé sa satisfaction quant à l’intégration de GoldRush : « Il n’y a aucun moyen que nous aurions pu construire notre produit fiscal sans GoldRush pour un accès facile à des données multichaînes riches et larges. »

Le Futur : Des Entreprises Zéro Employé (ZEEs) et des Opérations Web3 Propulsées par l’IA

L’expansion des ensembles de données prêts pour l’IA de GoldRush pave le chemin pour des modèles économiques entièrement autonomes et pilotés par l’IA, un concept connu sous le nom d’entreprises zéro employé (ZEEs).

Les ZEEs représentent un changement de paradigme, où les agents IA exécutent de manière autonome des fonctions commerciales avec un minimum d’intervention humaine. Cela va au-delà de l’automatisation simple. Cela inclut la gestion financière pilotée par l’IA, la supervision en temps réel de la trésorerie et la gouvernance des organisations autonomes décentralisées (DAO) — le tout fonctionnant efficacement sans les retards souvent causés par le traitement humain.

« Les entreprises limitées à des produits approuvés par Google peuvent désormais construire des agents IA utilisant des données on-chain grâce à la disponibilité des API Covalent et GoldRush proposées sur le marketplace de Google, intégrées dans les offres de produits liés à l’IA de Covalent. Cela rend maintenant possible le développement de systèmes d’essaims d’agents — ou des entreprises Zéro Employés (ZEEs) — pour améliorer l’efficacité dans les opérations commerciales fondamentales, » a souligné Ganesh.

Le lancement du Kit de Développement de Logiciels d’Agents IA (SDK) 0.2.0 marque également une étape importante. Cet outil offre aux agents IA la capacité d’interagir avec les données blockchain de manière fluide et programmatique. Le SDK est conçu pour :

• Gestion de Position DeFi : Les agents IA peuvent gérer de manière autonome les positions de liquidité et optimiser les stratégies de yield farming.
• Automatisation de la Gouvernance DAO : L’IA peut exécuter des propositions, gérer les opérations de trésorerie et coordonner les incitations.
• Opérations Inter-chaînes : Les agents IA peuvent assurer le transfert fluide d’actifs, effectuer des échanges et gérer des portefeuilles multi-chaînes.
• Flux de Travail AI en Entreprise : Automatiser des processus opérationnels en plusieurs étapes avec des données on-chain structurées et optimisées pour l’IA.

Pourquoi l’Industrie Crypto Doit Rethinker sa Stratégie d’IA

Alors que l’IA avance à un rythme rapide, le secteur crypto peine encore à suivre. Même avec l’intégration attendue de la technologie blockchain, la crypto reste à la traîne en matière d’adoption de l’IA. « Beaucoup de ce qui se passe dans l’IA crypto aujourd’hui a déjà été réalisé dans les espaces d’IA traditionnels il y a deux ans, » a affirmé Ganesh.

Selon Ganesh Swami, le problème n’est pas seulement technique — il est cyclique. « Le cycle actuel de l’IA a été lancé en 2023 par OpenAI avec ChatGPT comme produit destiné aux consommateurs, tandis que la crypto était dans un marché baissier et commençait à peine à prêter attention aux projets non axés sur le consommateur et à l’infrastructure d’IA décentralisée comme BitTensor, » a-t-il expliqué.

Le secteur est désormais confronté à un risque de timing. Lamutation de l’IA de Web3 peut-elle rattraper son retard avant que la demande n’oblige à une transformation rapide (et réactive) ? Pour que l’IA basée sur la blockchain atteigne une adoption de masse, les problèmes qu’elle résout doivent devenir suffisamment pressants pour exiger un changement.

« Prenez par exemple les deep fakes : personne ne va pousser pour une vérification blockchain à grande échelle jusqu’à ce que la crise devienne indéniable. Cela crée un risque de timing : cela deviendra-t-il une priorité dans deux ans ? Cinq ? Difficile à prédire, » a noté Ganesh.

La prochaine phase de l’innovation blockchain propulsée par l’IA sera définie par la rapidité avec laquelle les entreprises reconnaissent et agissent sur la nécessité de données structurées et vérifiables. Les agents IA ne peuvent pas fonctionner efficacement sans des insights blockchain précis et organisés.

Pour que Web3 adopte réellement l’IA, il doit dépasser des ensembles de données fragmentés et peu fiables pour évoluer vers une économie de données structurées et composables. La question n’est pas de savoir si l’IA transformera Web3 — elle l’a déjà fait. La véritable question est : Web3 fournira-t-il à l’IA les données nécessaires pour réussir ? L’avenir de l’industrie en dépend.