Une revue complète du blockchain dans l’IA

L’IA et le blockchain sont apparus comme deux des innovations techniques les plus révolutionnaires de ces derniers temps.

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

Récemment, les scientifiques ont exploré les applications potentielles de ces technologies dans divers secteurs. Dans cet article, nous allons fournir un aperçu de la manière dont le blockchain peut être intégré à l’IA, un concept qui pourrait être appelé “IA décentralisée”. Plongeons dans le sujet.

IA décentralisée : Une introduction au blockchain dans l’IA

Au cours de la dernière décennie, le blockchain a été l’une des innovations les plus médiatisées, et il a commencé à gagner en importance lorsqu’il a trouvé des applications dans d’autres domaines. Depuis son inception en 2008, il est apparu comme une technologie disruptive qui avait le potentiel de révolutionner la façon dont nous stockons ou échangeons des données ou des informations, et de révolutionner la façon dont nous traçons et traçons les transactions ou les automatisons.

L’un des points les plus discutés du blockchain est que chaque transaction de blockchain est signée cryptographiquement, et les nœuds d’extraction qui détiennent une réplique du registre complet de blocs enchaînés de toutes les transactions vérifie chaque transaction qui aboutit à la création de records horodatés synchronisés, sécurisés et partagés qui sont impossibles à altérer. En conséquence, le blockchain peut être une option efficace pour éliminer le besoin d’une autorité centrale pour vérifier et régir les transactions et les interactions entre les utilisateurs du réseau.

En poursuivant, l’industrie technique a produit et généré une grande quantité de données grâce à des innovations techniques comme les appareils IoT, les smartphones, les médias sociaux et les applications Web qui ont contribué de manière significative à l’essor de l’IA, car les systèmes d’IA utilisent souvent une grande quantité de données à l’aide de pratiques d’apprentissage automatique et de deep learning pour effectuer différentes analyses.

Même aujourd’hui, une grande partie des techniques d’apprentissage automatique et de deep learning pour les modèles d’IA reposent sur un modèle centralisé qui forme un groupe de serveurs qui exécutent ou forment un modèle spécifique contre des données de formation, puis vérifie l’apprentissage en utilisant un jeu de données de validation ou de formation. La nécessité élevée de former efficacement un modèle d’IA est la raison pour laquelle les principales organisations techniques 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 d’aujourd’hui sont centralisés, et même si la centralisation a apporté beaucoup de succès à l’industrie de l’IA, il existe un inconvénient majeur avec le stockage de données centralisé pour les modèles d’IA. Lorsque toutes les données sont stockées de manière centralisée, la possibilité d’altération des données ou de corruption des données augmente, car le stockage de données centralisé est toujours sujet aux attaques de malware 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 formation incorrecte du modèle qui peut entraîner des résultats indésirables, inexacts et même dangereux.

Les défis liés au stockage de données pour les modèles d’IA sont la principale raison de l’utilisation du 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 de confiance qui ont été stockées et transactées sur le réseau de blockchain de manière décentralisée ou distribuée sans utiliser de ressources tierces externes.

Les modèles d’IA ont la réputation de travailler avec une grande quantité de données, et les scientifiques ont déjà prédit que le blockchain serait l’avenir du stockage de données. De plus, les blockchains ont des contrats intelligents qui permettent aux utilisateurs de programmer le réseau de 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 les machines autonomes basées sur les contrats intelligents de blockchain peuvent apprendre et s’adapter aux changements au fil du temps, et elles peuvent également prendre des décisions précises et de confiance, les résultats vérifiés et validés par les nœuds d’extraction du réseau de blockchain.

Comment le blockchain peut transformer l’intelligence artificielle ?

Plusieurs lacunes de l’industrie de l’intelligence artificielle et du blockchain peuvent être traitées efficacement en combinant les deux systèmes techniques. Le blockchain agit comme un registre distribué qui stocke et transmet des données de manière cryptographiquement signée qui est acceptée et vérifiée par les nœuds d’extraction du réseau. Les réseaux de blockchain stockent des données avec une grande résilience et une grande intégrité qui rendent quasi impossible l’altération des données, ce qui est la principale raison pour laquelle le résultat des algorithmes d’apprentissage automatique lorsqu’ils prennent des décisions en utilisant des contrats intelligents de blockchain ne peut pas être contesté et peut être de confiance. L’utilisation de réseaux de 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 et la sûreté offertes par l’utilisation du blockchain dans l’IA peuvent avoir des applications révolutionnaires dans diverses industries, en particulier les plus sensibles comme les soins de santé et les hôpitaux, la finance, la défense, etc.

En poursuivant, certains des avantages les plus importants de l’intégration de l’IA et du blockchain sont répertoriés ci-dessous.

• Sécurité des données améliorée

Une des principales raisons de la popularité immense du blockchain est qu’il offre une méthode très 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 numériquement signées qui ne peuvent être accessibles qu’en utilisant des clés privées. Par conséquent, l’utilisation du blockchain pour stocker des données pour les algorithmes d’IA peut permettre aux modèles d’IA de travailler avec des données sensibles, ce qui entraîne des informations plus précises et plus fiables.

• Prise de décision collective

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

• Confiance accrue dans les décisions des robots

Le blockchain stocke les données d’une manière très sécurisée qui ne peut pas être altérée, ce qui assure la qualité des données tout au long du processus de formation. En conséquence, le modèle sera formé sur des données très précises qui contribueront finalement à améliorer la précision du modèle.

• Efficacité accrue

L’une des principales raisons pour lesquelles les processus métier qui impliquent souvent plusieurs utilisateurs, comme plusieurs actionnaires ou parties prenantes, des organisations gouvernementales et des sociétés, sont souvent inefficaces est due à de nombreuses autorisations de transactions commerciales. L’utilisation du blockchain et des contrats intelligents permettra aux DAO (Decentralized Autonomous Agents) de valider les transferts de données ou d’actifs entre les différentes parties prenantes de manière automatique, efficace et rapide.

Taxonomie du blockchain dans l’IA

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

Applications d’IA décentralisées

Les applications d’IA actuelles fonctionnent généralement de manière autonome pour exécuter 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

L’un des principaux objectifs des applications d’IA est de permettre des opérations partiellement ou entièrement autonomes où de nombreux agents d’intelligence ou de petits programmes informatiques perçoivent et analysent leurs environnements locaux, préservent leurs états internes et exécutent des actions spécifiées en conséquence.

• Optimisation

L’une des principales fonctionnalités des applications d’IA est leur capacité à prendre les décisions les plus efficaces et les plus efficientes en filtrant un ensemble de solutions idéales parmi toutes les solutions possibles, et cela est possible grâce à l’optimisation des algorithmes et des modèles d’IA. Les techniques d’optimisation visent à trouver la meilleure solution à un problème en fonctionnant dans un environnement contraint ou non contraint, selon les objectifs au niveau du système et de l’application. L’optimisation décentralisée entraînera une meilleure efficacité et des performances accrues.

• Planification

Les applications d’IA utilisent des stratégies de planification lorsqu’elles collaborent avec d’autres applications et systèmes pour résoudre des problèmes complexes dans de nouveaux ou de difficiles environnements. Les stratégies de planification jouent un rôle important pour maintenir la résilience et l’efficacité des modèles d’IA. L’utilisation du blockchain pour les stratégies de planification peut entraîner l’élaboration de stratégies plus immuables et plus critiques utilisées pour les systèmes et les applications stratégiques critiques.

• Découverte de connaissances et gestion des connaissances

Les applications d’IA ont la réputation de travailler avec une grande quantité de données, et leur dépendance à l’égard des systèmes de traitement de données centralisés. Avec l’utilisation de la décentralisation, les processus de découverte de connaissances et de gestion des connaissances seront en mesure de fournir des modèles de connaissances personnalisés qui prennent en compte les besoins de toutes les parties prenantes impliquées.

• Apprentissage

Au cœur des applications d’IA se trouvent les algorithmes d’apprentissage qui permettent les processus de découverte de connaissances et d’automatisation. Il existe différents types d’algorithmes d’apprentissage comme l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par ensemble, les modèles de deep learning, etc. qui résolvent différents problèmes d’apprentissage automatique. L’utilisation de modèles d’apprentissage décentralisés peut entraîner des systèmes d’apprentissage hautement autonomes qui soutiennent l’intelligence locale à travers différents domaines dans les systèmes d’IA.

Opérations d’IA décentralisées

Les modèles et les algorithmes d’IA forment, testent et valident souvent une grande quantité de données pour prendre de meilleures décisions et plus polyvalentes. Cependant, l’utilisation de solutions de stockage de données centralisées comme les centres de données, les nuages et les grappes agit comme un obstacle majeur pour développer des applications d’IA hautement sécurisées qui préservent la confidentialité de leurs utilisateurs. Voici quelques-unes des principales mises en œuvre de blockchain qui peuvent être adoptées par de nombreuses applications d’IA.

• Stockage décentralisé

Les solutions de stockage de données centralisées sont très sensibles en termes de sécurité et de confidentialité, car ces solutions de stockage de données impliquent des données personnelles et sensibles des utilisateurs, ainsi que leurs emplacements, dossiers médicaux, activités et informations financières. Le blockchain offre des solutions de stockage décentralisées et cryptographiquement sécurisées à travers 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 du client du registre pour assurer la disponibilité des données pour les clients. Les clients sont libres d’utiliser et de miner leurs données selon leurs besoins et leurs exigences.

Deux des techniques de stockage les plus courantes utilisées dans les solutions de stockage de données décentralisées sont le partitionnement et le regroupement. Le partitionnement est le processus dans lequel vous créez des partitions logiques des bases de données appelées « partitions » où chaque partition est assignée une clé unique qui peut être utilisée pour accéder à la partition. D’un autre côté, le regroupement est une méthode qui utilise des « regroupements » pour permettre un accès parallèle aux données à partir de plusieurs nœuds du réseau pour réduire la latence dans les applications d’IA, et ainsi entraîner des performances plus efficaces et plus fluides. Les partitions sont regroupées, ce qui entraîne la formation d’un stockage collectif qui est pris en charge par un groupe de nœuds du réseau sous forme de regroupements.

L’utilisation de solutions de stockage de données décentralisées peut entraîner une fiabilité et une évolutivité accrues du stockage en raison de la distribution géographique multiparti offerte par les solutions de stockage décentralisées. Certaines des solutions de stockage décentralisées émergentes incluent Storj, Swarm, Sia, FileCoin, IPFS, etc.

• Gestion des données

L’une des principales exigences pour développer une application d’IA est de gérer les données de manière à ce que des ensembles de données très précis, pertinents et complets puissent être collectés à partir de sources de données fiables et de confiance. Conventionallement, les applications et les algorithmes d’IA ont exécuté des méthodes de gestion de données centralisées comme la segmentation des données, la filtration des données et le stockage de données sensibles qui sont exécutés à travers tous les nœuds du réseau. Lorsqu’on les compare aux solutions de stockage de données décentralisées offertes par les réseaux de blockchain, les méthodes de gestion de données centralisées sont moins performantes, car non seulement le taux de duplication des données sera élevé, même lorsque des changements mineurs sont apportés aux données, mais le besoin de transférer des ensembles de données similaires à plusieurs reprises sera également élevé.

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

Types de blockchain pour les applications d’IA

La technologie de blockchain peut être regroupée en deux catégories : autorisée où seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux applications de blockchain dans des paramètres basés sur le cloud, des consortiums ou des paramètres privés, et sans autorisation où tout le monde peut accéder publiquement aux systèmes en utilisant Internet.

• Blockchains publiques

Les blockchains publiques appartiennent à la catégorie sans autorisation des réseaux de blockchain, où les utilisateurs ont la liberté de télécharger le code de blockchain sur leurs systèmes, de modifier le code et de l’utiliser selon leurs besoins et leurs exigences. De plus, les blockchains publiques sont souvent open source pour les opérations de lecture et d’écriture, et facilement accessibles. Puisque les blockchains publiques sont accessibles à tous, ces systèmes utilisent des protocoles complexes pour la sécurité, et les informations d’identité et de transaction des utilisateurs sur le réseau sont gérées en utilisant des données pseudonymes et anonymes sur le réseau. Pour le transfert de données et d’actifs, chaque réseau de blockchain publique utilise des jetons natifs également appelés pointeurs de valeur ou cryptomonnaies.

• Blockchains privées

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

Comme dans les réseaux de blockchain publics, l’approbation d’une transaction et le transfert d’actifs dans le réseau de blockchain privé sont effectués par des algorithmes de consensus multipartite ou par vote qui permettent non seulement des transactions plus rapides mais consomment également moins d’énergie. Étonnamment, le temps d’approbation moyen d’une transaction sur un réseau de blockchain privé est inférieur à une seconde.

• Réseaux de blockchain de consortium

Les blockchains de consortium, également appelés blockchains fédérés, sont exploités par un groupe d’organisations où les groupes sont généralement formés sur la base d’un intérêt partagé par ces organisations. Les réseaux de blockchain de consortium sont généralement offerts par des organisations gouvernementales et des sociétés, ainsi que par certaines sociétés de blockchain privées.

Comme leurs homologues de blockchain privés, les réseaux de blockchain de consortium fonctionnent comme des systèmes autorisés, même si certains utilisateurs du réseau ont des privilèges de lecture et d’écriture sur le réseau. Généralement, tous les utilisateurs du réseau de blockchain de consortium ont un accès en lecture, mais seuls quelques individus peuvent écrire des données sur le réseau.

Infrastructure décentralisée pour les applications d’IA

Les architectures de blockchain ont été traditionnellement conçues par les développeurs comme des infrastructures linéaires en utilisant une combinaison de stratégies de hachage et de structures de données de listes liées. Cependant, récemment, les développeurs ont travaillé sur des infrastructures non linéaires en utilisant des informations de file d’attente et la théorie des graphes pour gérer les grandes données et répondre aux besoins des applications d’IA en temps réel.

Applications d’IA basées sur le blockchain

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

L’utilisation du blockchain avec l’IA a permis aux développeurs de travailler sur le développement de systèmes stables qui soutiennent l’interaction de différentes innovations techniques, et ainsi fournir une plate-forme pour une gestion de données sécurisée et sûre, un transfert de données et un stockage de données. La figure ci-dessous démontre les fonctionnalités combinées du blockchain et des technologies d’IA pour l’industrie médicale qui inclut différentes étapes comme l’analyse, le diagnostic, la validation des découvertes et des rapports médicaux, et la prise de décision critique.

Ces dernières années, la gestion d’une grande quantité de données, l’augmentation de la puissance de calcul des algorithmes et des modèles de manière exponentielle, et l’augmentation de l’acceptation des utilisateurs des systèmes et des applications connectés ont été les principales priorités dans l’industrie de l’IA et du ML. Puisque les réseaux de neurones artificiels nécessitent souvent une grande quantité de données et de puissance de calcul pour la formation, il est essentiel de créer des centres de données puissants pour acquérir de grandes ensembles de données. Lors d’un processus d’audit, les réseaux de blockchain peuvent être utilisés pour stocker les données et les informations de requête tout en atteignant 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 robuste, décentralisé et immuable.

Infrastructure décentralisée pour l’IA

L’introduction de l’infrastructure de réseau de blockchain a ajouté trois nouvelles caractéristiques aux architectures distribuées traditionnelles : contrôle décentralisé et partagé des données et des actifs, échange de valeurs natifs et traçage d’audit immuable. Lorsque l’infrastructure de blockchain a été combinée avec les technologies d’IA, l’infrastructure a fourni aux utilisateurs de nouveaux modèles de données et a offert un contrôle partagé des modèles d’IA et des données de formation, tout en ajoutant à la fiabilité des données. Pour produire de meilleurs et plus efficaces modèles de données, les modèles d’IA ont besoin d’accéder à une grande quantité de données qui sont fournies par les réseaux de blockchain.

Les réseaux décentralisés comme IPFS et Ethereum peuvent gérer le stockage de données et les ressources de calcul massives, respectivement, en fournissant ainsi des enregistrements intacts avec un niveau de confidentialité élevé. Les plates-formes d’IA décentralisées 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 démontre les fonctionnalités et les avantages de la combinaison du blockchain avec l’IoT et les technologies d’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 du blockchain garantit que chaque utilisateur du réseau a accès aux transactions qui aide à réduire le temps passé sur la logistique.

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

L’image ci-dessus démontre l’utilisation du blockchain et de l’IA pour les fins financières et bancaires, et comment le blockchain et l’IA peuvent améliorer l’efficacité, la sécurité et la sûreté du système financier.

Conclusion

Dans cet article, nous avons discuté de l’application et des cas d’utilisation du blockchain dans l’IA. L’article fournit un aperçu du stockage décentralisé et de la manière dont le blockchain peut être la clé pour résoudre plusieurs problèmes avec l’IA. En poursuivant, nous avons également discuté de la taxonomie du blockchain dans l’IA, des technologies connexes et de la comparaison des mises en œuvre de blockchain en termes de types de blockchain et d’infrastructure, d’opérations d’IA décentralisées et de protocoles. Enfin, nous discutons des diverses applications du blockchain dans l’IA.

Pour résumer, il serait sage de dire que la mise en œuvre du blockchain dans l’IA a le potentiel de résoudre et de résoudre les problèmes existants dans 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.