Une revue complète de la Blockchain dans l’IA

Revue complète de la Blockchain dans l'IA.

L’IA et la blockchain ont émergé comme deux des innovations techniques les plus révolutionnaires de ces derniers temps.

• Intelligence Artificielle (IA) : Permet aux machines et aux ordinateurs d’imiter la pensée et les processus de prise de décision humains.
• Blockchain : Un registre distribué et immuable qui stocke de manière sécurisée des données et des informations de manière décentralisée et fiable.

Récemment, les scientifiques se sont intéressés à explorer les applications potentielles de ces technologies dans divers secteurs. Dans cet article, nous donnerons un bref aperçu de la façon dont la blockchain peut être intégrée à l’IA, un concept qui pourrait être appelé “IA décentralisée”. Plongeons-y.

IA décentralisée : Une introduction à la blockchain dans l’IA

Au cours de la dernière décennie, la blockchain a été l’une des innovations les plus médiatisées, et elle a commencé à gagner du terrain lorsqu’elle a trouvé des applications dans d’autres domaines. Depuis sa création en 2008, elle n’a cessé de se développer en tant que technologie perturbatrice ayant le potentiel de révolutionner la manière dont nous stockons ou échangeons des données ou des informations, et de révolutionner la manière dont nous traçons et suivons les transactions ou les automatisons.

L’un des points les plus discutés de la blockchain est que chaque transaction de la blockchain est signée de manière cryptographique, et les nœuds miniers qui détiennent une réplique de l’ensemble du registre des blocs enchaînés de toutes les transactions vérifient chaque transaction, ce qui entraîne la création d’enregistrements horodatés synchronisés, sécurisés et partagés, impossibles à altérer. En conséquence, la blockchain peut être une option efficace pour éliminer la nécessité d’une autorité centrale pour vérifier et régir les transactions et les interactions entre les utilisateurs sur le réseau.

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Ensuite, l’industrie technique a produit et généré une énorme quantité de données grâce à des innovations techniques telles que les appareils IoT, les smartphones, les médias sociaux et les applications web, qui ont contribué de manière significative à la montée en puissance de l’IA, car pour fonctionner efficacement, les systèmes d’IA utilisent souvent une grande quantité de données en utilisant des pratiques d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique pour effectuer différentes analyses.

Aujourd’hui encore, une grande partie des techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour les modèles d’IA reposent sur un modèle centralisé qui forme un groupe de serveurs qui exécutent ou forment un modèle spécifique à partir de données d’entraînement, puis vérifient l’apprentissage à l’aide d’un ensemble de données de validation ou d’entraînement. La grande exigence pour former efficacement un modèle d’IA est la raison pour laquelle les grandes organisations technologiques et les équipes de développement stockent souvent une grande quantité de données pour former leurs modèles pour obtenir les meilleurs résultats et performances possibles.

La plupart des modèles et des pratiques d’IA aujourd’hui sont centralisés, et bien que la centralisation ait apporté beaucoup de succès à l’industrie de l’IA, il y a un inconvénient majeur avec le stockage centralisé des données pour les modèles d’IA. Lorsque toutes les données sont stockées de manière centralisée, la possibilité de falsification ou de corruption des données augmente car le stockage centralisé des données est toujours susceptible d’attaques de logiciels malveillants et de cybersécurité. De plus, lorsqu’il s’agit d’une grande quantité de données, il est difficile de vérifier l’authenticité et la provenance de la source de données, ce qui peut entraîner une mauvaise formation du modèle et des résultats indésirables, inexacts et même dangereux.

Les défis liés au stockage des données pour les modèles d’IA sont la principale raison de l’utilisation de la blockchain dans l’IA et du développement de l’IA décentralisée. L’objectif principal de l’IA décentralisée est de permettre un processus et de prendre des décisions ou des analyses en utilisant des données partagées numériquement signées, sécurisées et fiables qui ont été stockées et transmises sur le réseau blockchain de manière décentralisée ou distribuée sans utiliser de ressources externes tierces.

Les modèles d’IA ont la réputation de travailler souvent avec une grande quantité de données, et les scientifiques ont déjà prédit que la blockchain serait l’avenir du stockage des données. De plus, la blockchain dispose de contrats intelligents qui permettent aux utilisateurs de programmer le réseau blockchain pour régir les transactions entre les participants impliqués dans la génération ou l’accès aux données, ou la prise de décision. Les applications et machines autonomes basées sur les contrats intelligents de la blockchain peuvent apprendre et s’adapter aux changements au fil du temps, et elles peuvent également prendre des décisions précises et fiables, dont les résultats sont vérifiés et validés par les nœuds miniers du réseau blockchain.

Comment la blockchain peut transformer l’intelligence artificielle ?

Plusieurs lacunes de l’industrie de l’intelligence artificielle et de la blockchain peuvent être efficacement résolues en combinant les deux systèmes techniques. La blockchain agit comme un registre distribué qui stocke et transmet des données de manière signée cryptographiquement, ce qui est accepté et vérifié par les nœuds miniers du réseau. Les réseaux blockchain stockent des données avec une résilience et une intégrité élevées, ce qui rend pratiquement impossible toute altération des données. C’est la principale raison pour laquelle le résultat des algorithmes d’apprentissage automatique lorsqu’ils prennent des décisions en utilisant des contrats intelligents de la blockchain ne peut pas être contesté et peut être fait confiance. L’utilisation de réseaux blockchain avec des technologies d’IA peut aider à créer des systèmes décentralisés, immuables et sécurisés pour des données hautement sensibles qui peuvent être collectées, traitées et utilisées par des applications alimentées par l’IA. La sécurité offerte par l’utilisation de la blockchain dans l’IA peut avoir des applications révolutionnaires dans de nombreux secteurs, notamment les secteurs sensibles tels que la santé, les hôpitaux, la finance, la défense, etc.

En avançant, certains des avantages importants de l’intégration de l’IA et de la blockchain sont énumérés ci-dessous.

• Sécurité accrue des données

Une des principales raisons de la popularité énorme de la blockchain est qu’elle offre une méthode hautement sûre et sécurisée pour stocker des informations sur le web. Les blockchains offrent une alternative pour stocker des informations sensibles et critiques sur des disques, en stockant des données signées numériquement qui ne peuvent être accessibles qu’en utilisant des clés privées. Ainsi, l’utilisation de la blockchain pour stocker des données pour des algorithmes d’IA peut permettre aux modèles d’IA de travailler avec des données sensibles, ce qui donne des informations plus précises et fiables.

• Décision collective

Dans un écosystème technique, les applications ou outils impliqués doivent travailler en coordination les uns avec les autres pour atteindre l’objectif avec une efficacité maximale. Les systèmes blockchain offrent des solutions décentralisées et distribuées pour les algorithmes de prise de décision qui peuvent remplacer la nécessité d’une autorité centrale. L’élimination de l’autorité centrale permettra aux robots de discuter du problème en interne, de voter sur n’importe quelle question et de résoudre le problème avec la majorité jusqu’à ce qu’une conclusion soit acceptée.

• Confiance accrue dans les décisions robotiques

La blockchain stocke les données de manière hautement sécurisée, ce qui garantit la qualité des données tout au long du processus de développement de la formation. En conséquence, le modèle sera formé sur des données hautement précises, ce qui aidera ultimement à augmenter la précision du modèle.

• Efficacité accrue

Une des principales raisons pour lesquelles les processus commerciaux impliquant souvent plusieurs utilisateurs tels que plusieurs actionnaires ou parties prenantes, des organisations gouvernementales et des entreprises sont souvent inefficaces est due à de nombreuses autorisations de transactions commerciales. L’utilisation de la blockchain et des contrats intelligents permettra aux DAO (agents autonomes décentralisés) de valider automatiquement, efficacement et rapidement les transferts de données ou d’actifs entre différentes parties prenantes.

Taxonomie de la blockchain dans l’IA

Dans cette section, nous parlerons de certains des concepts clés utilisés dans l’application des technologies blockchain pour les applications d’IA mentionnées dans la figure ci-dessous.

Applications d’IA décentralisées

Les applications d’IA actuelles fonctionnent généralement de manière autonome pour prendre des décisions éclairées en utilisant différentes stratégies de planification, de recherche, d’optimisation, d’apprentissage, de récupération et de gestion des connaissances. Cependant, la décentralisation des applications d’IA est une tâche difficile et complexe pour de nombreuses raisons.

• Informatique autonome

Un des principaux objectifs des applications d’IA est de permettre des opérations partiellement ou entièrement autonomes où de nombreux agents d’intelligence ou petits programmes informatiques percevront et analyseront leurs environnements locaux, préserveront leurs états internes et exécuteront des actions spécifiées en conséquence.

• Optimisation

Une des principales caractéristiques des applications d’IA est leur capacité à prendre des décisions les plus efficaces et efficientes en filtrant un ensemble de solutions idéales parmi toutes les solutions possibles, et cela est possible grâce à l’optimisation des algorithmes et modèles d’IA. Les techniques d’optimisation visent à trouver la meilleure solution à un problème en fonction des objectifs du système et de l’application. L’optimisation décentralisée permettra une meilleure efficacité et des performances améliorées.

• Planification

Les applications d’IA utilisent des stratégies de planification lors de la collaboration avec d’autres applications et systèmes pour résoudre des problèmes complexes dans des environnements nouveaux ou difficiles. Les stratégies de planification jouent un rôle important dans le maintien de la résilience et de l’efficacité des modèles d’IA. L’utilisation de la blockchain pour les stratégies de planification peut permettre de concevoir des stratégies plus immuables et critiques utilisées pour les systèmes critiques et les applications stratégiques.

• Découverte et gestion des connaissances

Les applications d’IA travaillent avec une grande quantité de données et dépendent de systèmes centralisés de traitement des données. Grâce à l’utilisation de la décentralisation, les processus de découverte et de gestion des connaissances pourront fournir des modèles de connaissances personnalisés qui tiennent compte des besoins de toutes les parties prenantes impliquées.

• Apprentissage

Au cœur des applications d’IA se trouvent les algorithmes d’apprentissage qui permettent la découverte des connaissances et les processus d’automatisation. Il existe différents types d’algorithmes d’apprentissage tels que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé, l’apprentissage par renforcement, les modèles d’apprentissage profond, etc., qui résolvent différents problèmes d’apprentissage automatique. L’utilisation de modèles d’apprentissage décentralisés peut donner lieu à des systèmes d’apprentissage hautement autonomes qui prennent en charge l’intelligence locale dans différents domaines des systèmes d’IA.

Opérations d’IA décentralisées

Les modèles et algorithmes d’IA s’entraînent souvent, se testent et se valident sur une grande quantité de données pour prendre des décisions meilleures et plus polyvalentes. Cependant, l’utilisation de solutions de stockage de données centralisées telles que les centres de données, les clouds et les clusters constitue un obstacle majeur dans le développement d’applications d’IA hautement sécurisées qui préservent la confidentialité de leurs utilisateurs. Voici quelques-unes des principales mises en œuvre de la blockchain qui peuvent être adoptées par de nombreuses applications d’IA.

• Stockage décentralisé

Les solutions de stockage de données centralisées sont très vulnérables en termes de sécurité et de confidentialité, car ces solutions de stockage de données impliquent les données personnelles et sensibles d’un utilisateur ainsi que leurs emplacements, leurs dossiers médicaux, leurs activités et leurs informations financières. La blockchain offre des solutions de stockage décentralisées et cryptographiquement sécurisées pour les applications et les réseaux participants. Les solutions de stockage de données décentralisées utilisent des nœuds, et chaque nœud du réseau conserve une copie chiffrée centrée sur le client de la base de données pour garantir la disponibilité des données pour les clients. Les clients sont libres d’utiliser et de gérer leurs données selon leurs besoins et leurs exigences.

Deux des techniques de stockage les plus couramment utilisées dans les solutions de stockage de données décentralisées sont le sharding et le swarming. Le sharding est le processus par lequel vous créez des partitions logiques des bases de données appelées “shards”, où chaque partition est affectée à une clé unique qui peut être utilisée pour accéder à la partition. D’autre part, le swarming est une méthode qui utilise des “swarms” pour permettre un accès parallèle aux données à partir de plusieurs nœuds du réseau afin de réduire la latence dans les applications d’IA et ainsi obtenir des performances plus efficaces et fluides. Les shards sont regroupés pour former un stockage collectif pris en charge dans le réseau par un groupe de nœuds sous forme de swarms.

L’utilisation de solutions de stockage décentralisées peut améliorer la fiabilité et la scalabilité du stockage en raison des distributions géographiques multiparty offertes par les solutions de stockage décentralisées. Certaines des solutions de stockage décentralisées émergentes incluent Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS, et plus encore.

• Gestion des données

Une des principales exigences pour développer une application d’IA est de gérer les données de manière à collecter des ensembles de données hautement précis, pertinents et complets à partir de sources de données fiables et de confiance. Traditionnellement, les applications et les algorithmes d’IA ont utilisé des méthodes de gestion de données centralisées telles que la segmentation des données, la filtration des données et le stockage de données adaptatif, qui sont exécutées sur tous les nœuds du réseau. Comparé au stockage de données décentralisé offert par les réseaux blockchain, la gestion de données centralisée est médiocre car non seulement le taux de duplication des données est élevé même lorsque de légères modifications sont apportées aux données, mais la nécessité de transférer des ensembles de données similaires de manière répétée est également élevée.

En revanche, les méthodes de gestion de données décentralisées ont été conçues pour être déployées au niveau des nœuds du réseau en tenant compte des attributs spatiaux et temporels des données. De plus, pour maintenir la provenance et la sécurité des données, les schémas de gestion décentralisée peuvent placer les métadonnées sur la blockchain.

Types de blockchain pour les applications d’IA

La technologie blockchain peut être regroupée en deux catégories : Permissionnée où seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux applications blockchain dans des environnements cloud, consortium ou privés, et Permissionless où n’importe qui peut accéder publiquement aux systèmes en utilisant Internet.

• Blockchains publiques

La blockchain publique appartient à la catégorie des réseaux blockchain sans permission, où les utilisateurs ont la liberté de télécharger le code blockchain sur leurs systèmes, de modifier le code et d’utiliser le code selon leurs propres besoins et exigences. De plus, les blockchains publiques sont souvent open source pour les opérations de lecture et d’écriture, et facilement accessibles. Étant donné que les blockchains publiques sont accessibles à tous, ces systèmes utilisent des protocoles complexes pour assurer la sécurité, et les informations d’identité et de confidentialité transactionnelle des utilisateurs sur le réseau sont gérées à l’aide de données pseudonymes et anonymes sur le réseau. Pour le transfert de données et d’actifs, chaque réseau blockchain public utilise des jetons natifs également appelés pointeurs de valeur ou cryptomonnaies.

• Blockchains privées

Contrairement aux blockchains publiques, les réseaux blockchain privés sont des systèmes avec permission gérés par une seule organisation, et ils sont conçus comme des systèmes sans permission où les utilisateurs ou les participants sont toujours connus au sein du réseau, et ils ont l’approbation préalable pour les opérations de lecture et d’écriture sur le réseau. Les blockchains privées offrent souvent une plus grande efficacité car l’identité des visiteurs est connue, et ce sont des participants pré-approuvés du réseau, ce qui élimine le besoin d’algorithmes complexes et d’opérations mathématiques pour valider toute transaction sur le réseau. De plus, les réseaux blockchain privés peuvent transférer tout type d’actifs, de valeurs ou de données indigènes à l’intérieur du réseau.

Tout comme dans les réseaux blockchain publics, l’approbation d’une transaction et les transferts d’actifs dans le réseau blockchain privé sont effectués par des algorithmes de consensus multiparty ou par un vote qui permet non seulement des transactions plus rapides, mais aussi une faible consommation d’énergie. Étonnamment, le temps moyen d’approbation d’une transaction sur un réseau blockchain privé est inférieur à une seconde.

• Réseaux blockchain de consortium

Les réseaux blockchain de consortium, également connus sous le nom de réseaux blockchain fédérés, sont exploités par un groupe d’organisations où les groupes sont généralement formés sur la base d’intérêts mutuels partagés par ces organisations. Les réseaux blockchain de consortium sont généralement proposés par des organisations gouvernementales, des organismes, des banques et certaines entreprises privées de blockchain également.

Tout comme leurs homologues blockchain privés, le réseau blockchain de consortium fonctionne comme des systèmes autorisés, bien que quelques utilisateurs du réseau aient à la fois des privilèges de lecture et d’écriture sur le réseau. En général, tous les utilisateurs du réseau blockchain de consortium ont accès en lecture, mais seules quelques personnes peuvent écrire des données sur le réseau.

Infrastructure décentralisée pour les applications d’IA

Les architectures blockchain étaient traditionnellement conçues par les développeurs comme une infrastructure linéaire utilisant une combinaison de stratégies de hachage et de structures de données de listes chaînées. Cependant, récemment, les développeurs travaillent sur des infrastructures non linéaires en utilisant des informations d’enfilage et la théorie des graphes pour gérer les big data et répondre aux exigences des applications basées sur l’IA en temps réel.

Applications d’IA basées sur la blockchain

Stockage décentralisé des données et gestion des données avec l’IA

L’utilisation de la blockchain avec l’IA a permis aux développeurs de travailler sur le développement de systèmes stables qui prennent en charge l’interaction de différentes innovations techniques, offrant ainsi une plateforme de gestion, de transfert et de stockage sécurisée et sûre des données. La figure ci-dessous illustre les caractéristiques combinées des technologies blockchain et IA pour l’industrie médicale, comprenant différentes étapes telles que l’analyse, le diagnostic, la validation des découvertes et rapports médicaux, et la prise de décision critique.

Ces dernières années, la gestion d’une grande quantité de données, l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul des algorithmes et des modèles, ainsi que l’acceptation croissante des utilisateurs des systèmes et applications connectés ont été les principales priorités de l’industrie de l’IA et de l’apprentissage automatique. Comme les réseaux neuronaux artificiels nécessitent souvent une grande quantité de données et de puissance de calcul à des fins de formation, il est essentiel de créer de puissants centres de données pour acquérir de vastes ensembles de données. Lors d’un processus d’audit, les réseaux blockchain peuvent être utilisés pour stocker les données et les informations de requête tout en garantissant un niveau de sécurité et de confidentialité plus élevé. De plus, l’intégration des technologies d’IA et de blockchain fournira un mécanisme de consensus solide, immuable, robuste et décentralisé.

Infrastructure décentralisée pour l’IA

L’introduction de l’infrastructure du réseau blockchain a ajouté trois nouvelles caractéristiques aux architectures distribuées traditionnelles : le contrôle décentralisé et partagé des données et des actifs, les échanges d’actifs natifs et les pistes d’audit immuables. Lorsque l’infrastructure blockchain est combinée aux technologies de l’IA, elle offre aux utilisateurs de nouveaux modèles de données et un contrôle partagé des modèles d’IA et des données d’entraînement, tout en renforçant la fiabilité des données. Pour produire des modèles de données meilleurs et plus efficaces, les modèles d’IA ont besoin d’accéder à une grande quantité de données fournie par les réseaux blockchain.

Les réseaux décentralisés tels que IPFS et Ethereum peuvent gérer respectivement le stockage des données et de vastes ressources de calcul, offrant ainsi des enregistrements inviolables avec un haut niveau de confidentialité. Les plates-formes d’IA décentralisées en open source comme ChainIntel visent à éliminer la monopolisation des services d’IA par les grandes entreprises.

Applications d’IA décentralisées

La prise de décision collective et l’intelligence décentralisée peuvent avoir de nombreuses applications. Par exemple, la figure ci-dessous illustre les fonctionnalités et avantages de la combinaison de la blockchain avec les technologies IoT et IA pour augmenter le rendement dans les champs agricoles. Les capteurs IoT peuvent surveiller les niveaux de nutriments du sol et capturer des images qui peuvent aider à surveiller la croissance des cultures au fil du temps. L’IA peut utiliser les données reçues des capteurs IoT pour fournir une analyse prédictive qui permet aux agriculteurs de surveiller différentes conditions. L’utilisation de la blockchain garantit que chaque utilisateur du réseau a accès aux transactions, ce qui contribue à réduire le temps passé sur la logistique.

L’image ci-dessus illustre les systèmes basés sur la blockchain utilisés pour l’exploration automatisée et intelligente des fonds marins.

L’image ci-dessus démontre l’utilisation de la blockchain et de l’IA à des fins financières et bancaires, ainsi que la façon dont la blockchain et l’IA peuvent améliorer l’efficacité, la sécurité et la sûreté du système financier.

Conclusion

Dans cet article, nous avons parlé de l’application et des cas d’utilisation de la blockchain dans l’IA. L’article donne un aperçu du stockage décentralisé et de la façon dont la blockchain peut être la clé pour résoudre plusieurs problèmes liés à l’IA. Ensuite, nous avons également discuté de la taxonomie de la blockchain dans l’IA, des technologies connexes et de la comparaison des mises en œuvre de la blockchain en termes de types et d’infrastructures de blockchain, d’opérations d’IA décentralisées et de protocoles. Enfin, nous abordons les différentes applications de la blockchain dans l’IA.

En résumé, on peut dire en toute sécurité que la mise en œuvre de la blockchain dans l’IA a le potentiel de résoudre les problèmes existants de l’industrie de l’IA liés à la confidentialité des utilisateurs, aux oracles sécurisés, à la sécurité des contrats intelligents, aux protocoles de consensus, à la normalisation et à la gouvernance.

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