Qu'est devenue la blockchain ?

Le thème de la blockchain a commencé dès l'introduction des bitcoins en 2008 et s'est développé au-delà de la crypto-monnaie pour devenir une force de transformation dans le monde des affaires. Au cœur de la blockchain se trouve une technologie de gestion des données dans des réseaux décentralisés et distribués, qui permet des transactions sûres et transparentes sans intermédiaire. Elle a déjà révolutionné des processus entiers et des paysages informatiques et a ouvert de grands potentiels pour de nouveaux modèles commerciaux dans les secteurs les plus divers. Malgré le récent engouement, le terme d'intelligence artificielle existe déjà depuis environ 70 ans. Le premier programme d'IA "Logic Theorist" a été présenté en 1956. Depuis lors, l'IA a connu un développement rapide, notamment grâce aux progrès de l'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et des algorithmes d'apprentissage en profondeur. Les systèmes d'IA sont capables d'analyser d'énormes ensembles de données, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions avec une précision remarquable. Des chatbots et des assistants virtuels aux analyses prédictives et aux véhicules autonomes, les applications d'IA sont devenues incontournables dans les entreprises modernes.

Synergies de la blockchain et de l'IA

Dans le paysage dynamique des entreprises d'aujourd'hui, la convergence de la blockchain et de l'intelligence artificielle transforme les secteurs, stimule l'innovation et redéfinit les méthodes de travail des entreprises. Ces deux technologies constituent individuellement des outils puissants pour
Les deux solutions ne représentent pas une transformation de l'entreprise, mais ensemble, elles créent des synergies qui génèrent également de nouvelles opportunités et de l'efficacité dans différents secteurs. La combinaison des deux n'en est toutefois qu'à ses débuts et se heurte parfois à des difficultés en termes d'évolutivité, de performance, d'interopérabilité des données et de conformité. Les caractéristiques clés de la blockchain - décentralisation, transparence et immuabilité - font de cette technologie un outil puissant. Toutefois, à mesure qu'elle se répand, la complexité et le volume des données gérées augmentent également. Cela peut poser des défis considérables en matière de traitement et d'analyse des données. L'IA peut apporter des améliorations significatives dans ce domaine. Elle automatise des processus complexes, traite de grandes quantités de données et y reconnaît des modèles. De plus, elle évolue en permanence grâce à l'apprentissage. Les IA génératives peuvent même apprendre à écrire, à parler ou à concevoir des graphiques comme les humains, à l'aide de données d'entraînement appropriées.

Elles offrent ainsi de nombreux champs d'application potentiels, des possibilités d'automatisation et des gains d'efficacité. Il est donc évident que les caractéristiques de la blockchain et de l'IA sont hautement complémentaires, ce qui offre un potentiel d'énormes synergies positives. L'IA peut optimiser le fonctionnement de la chaîne de blocs, améliorer l'analyse des données et renforcer les mesures de sécurité grâce à des analyses prédictives avancées. L'IA peut à son tour profiter de la gestion sécurisée et transparente des données de la blockchain pour garantir l'intégrité des données pour l'entraînement des modèles d'IA et pour soutenir le développement de systèmes d'IA décentralisés.

La blockchain renforce l'IA

Les vastes capacités d'apprentissage de l'IA en matière de structures de données permettent une prise de décision et une analyse de données automatisées. Cependant, le chemin qui mène à un résultat, ainsi que le résultat lui-même, ne sont souvent ni reproductibles ni transparents. Ce manque de traçabilité peut entraîner des problèmes de confiance et d'éthique. L'association de l'IA et de la blockchain pourrait résoudre certains de ces problèmes tout en améliorant les capacités de l'IA.

Les chaînes de blocs se prêtent à la création d'une base de données traçable, infalsifiable et inviolable et donc bien contrôlée pour l'entraînement à l'IA, ce qui renforce la confiance dans les résultats de l'IA. L'utilisation de procédés cryptographiques ainsi que la création d'un consensus entre des parties indépendantes, qui confirment l'authenticité et l'inaltérabilité des données ou des valeurs numériques, assurent une sécurité élevée. Les entreprises et leurs partenaires conservent ainsi une transparence totale sur les données avec lesquelles leurs modèles d'IA sont entraînés. Elles n'autorisent par exemple que certains utilisateurs particulièrement qualifiés à partager des jeux de données de haute qualité grâce à des incitations monétaires, au lieu de les entraîner de manière éthiquement discutable sur des données de médias sociaux. Ils peuvent ainsi réduire considérablement le risque de résultats erronés ou non véridiques. Mais ce n'est pas tout : la blockchain permet également de marquer et de certifier de manière sécurisée les résultats de l'IA, ainsi que d'apposer des filigranes, ce qui renforce la crédibilité des contenus numériques et permet de détecter les abus.

Comment la blockchain gagne grâce à l'IA

Ce ne sont pas seulement les modèles d'IA qui profitent de l'interaction avec les blockchains, mais aussi les blockchains par leur combinaison avec l'IA. Il en résulte toute une série d'avantages pour les blockchains, par exemple des vitesses de traitement plus élevées : Les réseaux de blockchains classiques, par exemple Bitcoin, étaient souvent plutôt lents en raison de la forte demande. Pour améliorer les performances, leurs développeurs utilisent donc souvent des solutions de contournement - par exemple le "sharding". L'idée est la suivante : Afin de pouvoir traiter plusieurs opérations en parallèle, le réseau global est segmenté en plusieurs sous-réseaux (shards). En revanche, l'IA pourrait également augmenter la vitesse (tout en réduisant la consommation d'énergie) en analysant et en prédisant des modèles d'utilisation typiques. Cela permettrait d'allouer et de gérer beaucoup mieux les ressources existantes de la blockchain.

L'interopérabilité optimisée entre les différents réseaux constitue un autre avantage. L'intelligence artificielle ne se contente pas d'accélérer les choses, elle contribue également à créer de nouvelles possibilités de coopération entre les différentes chaînes de blocs. Cela est également possible grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique qui sont formés pour comprendre et traduire les informations provenant de différents réseaux et faciliter ainsi l'échange de données entre eux. Il reste toutefois à clarifier au préalable comment cet échange de données peut être concilié avec le droit à l'autodétermination en matière d'information. Les procédés cryptographiques tels que la preuve de connaissance zéro, le cryptage homomorphe ou le Secure Multi-Party Computation (SMPC) garantissent certes une certaine protection de la sphère privée, mais sont soit insuffisants soit trop complexes pour une utilisation à grande échelle dans l'entreprise. Les modèles d'IA qui cachent de manière sélective les données personnelles peuvent éventuellement y remédier. Il serait toutefois souhaitable de disposer de directives réglementaires claires qui définissent sans ambiguïté quels modèles sont en principe autorisés.

Meilleure détection des fraudes : les procédures prédictives, qui recherchent des modèles courants dans l'historique des transactions d'une blockchain à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, peuvent en outre contribuer à détecter et à empêcher les tentatives de fraude à un stade précoce (Fraud Prevention and Detecting). Le système définit à cet effet les transactions atypiques comme des indicateurs de tentatives de fraude possibles, contre lesquelles il avertit les utilisateurs de manière proactive.

Perspectives d'avenir : Convergence

Au final, la combinaison de l'IA et de la blockchain recèle un potentiel de transformation pour de nombreux secteurs. Dans le secteur financier, elle peut conduire à des plateformes u DeFi plus sûres, qui utilisent l'IA pour les taux d'intérêt dynamiques et la gestion des risques. Il s'agit de places de marché financières virtuelles et décentralisées qui fonctionnent indépendamment des institutions individuelles et offrent aux entreprises des instruments de financement très variés. Dans le secteur de la santé, l'IA sécurisée par la blockchain peut améliorer les soins aux patients en proposant des plans de traitement personnalisés basés sur les données immuables des patients. Les chaînes d'approvisionnement peuvent devenir plus transparentes et efficaces grâce à la traçabilité basée sur la blockchain et à l'analyse prédictive guidée par l'IA.Cette convergence exploite les points forts des deux technologies - le grand livre sécurisé, transparent et inaltérable de la blockchain et la capacité de l'IA à analyser et à apprendre à partir des données - pour créer de nouvelles applications et de nouveaux domaines d'utilisation puissants.

L'industrie continue à travailler sans relâche sur des cas d'utilisation et des applications innovants. Celles-ci portent sur les thèmes les plus divers - des identités numériques aux passeports de produits et aux certificats d'authenticité numériques, des données partagées pour les transactions interentreprises à la communication IoT. Il en résulte une multitude de nouvelles approches de solutions pour les défis actuels : par exemple, pour maîtriser plus facilement les obligations de preuve dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement ou pour faciliter le commerce numérique grâce aux NFT.

En perspective, ces approches de solutions recèlent donc de nombreuses marges de manœuvre pour des gains d'efficacité considérables, de nouveaux modèles commerciaux et des options de monétisation des données. Pour les entreprises, il ne s'agit plus que de participer activement à la construction de cet avenir et d'exploiter intelligemment les possibilités qui en découlent. Pour cela, il faut non seulement avoir le courage de changer, mais aussi disposer d'une base de décision solide. MHP aide les entreprises à évaluer précisément l'impact des technologies innovantes sur les produits, les processus et les modèles commerciaux. L'accent est mis sur la valeur ajoutée économique réelle. Grâce à des connaissances approfondies dans les domaines des secteurs, des technologies et des évaluations commerciales, les entreprises disposent de la base nécessaire pour prendre des décisions d'investissement fondées et assurer leur compétitivité à long terme.

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