Externalisation des tâches d'IA via un cadre innovant soutenu par une blockchain sécurisée

Temps de lecture: 3 minutes
Par Madelaine Dupont
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ParisUn nouveau système, élaboré par une équipe de chercheurs de l'Université Concordia, rend les tâches liées à l'IA plus accessibles que jamais. Ce cadre innovant, basé sur la blockchain, met l'accent sur l'apprentissage profond par renforcement (DRL), qui combine réseaux neuronaux et apprentissage par interaction. L'étude souligne comment cette plateforme ouverte révolutionne le développement de l'IA au profit de nombreux utilisateurs. Voici quelques points clés :

  • Le cadre met en relation les utilisateurs nécessitant une assistance en IA avec des experts disposant des compétences et ressources adéquates.
  • Il utilise des contrats intelligents sur une blockchain pour garantir des interactions sécurisées et transparentes.
  • Les défis techniques sont relevés grâce à l'utilisation de nombreux ordinateurs distribués pour traiter les tâches, plutôt que de dépendre d'un serveur unique.
  • La conception permet d'éviter que les défaillances n'affectent le projet, car les tâches sont partagées sur plusieurs systèmes.
  • Les utilisateurs peuvent accéder à des modèles existants et les ajuster, économisant ainsi temps et coûts liés à la création de nouveaux modèles à partir de zéro.

Les chercheurs Ahmed Alagha et Jamal Bentahar ont joué des rôles déterminants dans cette étude.

Avantages du cadre

L'introduction d'un cadre basé sur la blockchain pour externaliser le travail de base en IA offre plusieurs avantages majeurs. Ces bénéfices sont particulièrement cruciaux pour les petites entreprises et les individus qui n'ont pas les ressources des géants technologiques. Les principaux avantages incluent :

  • Accessibilité : Ce cadre rend les outils avancés d'IA accessibles à un plus grand nombre de personnes. Il permet aux utilisateurs de demander des tâches complexes en IA et de se voir attribuer des prestataires de services disposant de l'expertise et des ressources nécessaires.
  • Efficacité Coûteuse : En misant sur le crowdsourcing des processus d'IA, le cadre réduit le coût de formation et de déploiement des modèles d'IA. Différentes machines peuvent partager la charge de travail, réduisant ainsi les dépenses globales.
  • Transparence et Sécurité : Chaque transaction et interaction est enregistrée sur la blockchain, rendant difficile toute altération. Cela garantit que chaque tâche est traitée de manière sécurisée et transparente.
  • Réduction des Risques : La distribution des tâches sur plusieurs machines réduit le risque de perte de données ou d'interruption de service. Si une machine tombe en panne, d'autres poursuivent le travail sans perturbation significative.

L'intégration de contrats intelligents introduit un moyen automatisé de faire respecter les accords entre utilisateurs et prestataires de services. Ces contrats définissent à l'avance les conditions de chaque transaction, réduisant ainsi les risques de litiges. Ce niveau d'automatisation et de fiabilité est essentiel pour répondre aux demandes importantes en matière d'IA.

L'utilisation de la technologie blockchain ne se contente pas de démocratiser l'accès aux ressources d'IA, elle installe également la confiance dans les services liés à l'IA. Ce cadre permet aux utilisateurs de tirer parti des modèles d'IA existants et de les adapter à leurs besoins spécifiques. Il ouvre la voie à un développement collaboratif de l'IA, où l'expertise est partagée et l'innovation est encouragée à l'échelle mondiale. Ce système pourrait transformer des industries telles que le jeu vidéo, la santé ou les finances, en rendant les outils IA à la fois accessibles et efficaces.

Perspectives futures

Le nouveau cadre basé sur la blockchain pour externaliser les tâches d'IA pourrait révolutionner divers secteurs en rendant le développement de l'intelligence artificielle plus accessible. Voici ce que cela signifie pour l'avenir :

  • Accessibilité Accrue : Les petites et moyennes entreprises, ainsi que les particuliers, ont désormais accès à des capacités avancées d'IA, auparavant réservées aux grandes entreprises technologiques.
  • Efficacité des Coûts : En ayant recours au crowdsourcing de tâches d'IA grâce à la blockchain, les coûts liés à la formation et au déploiement de l'IA peuvent diminuer de manière significative.
  • Sécurité Renforcée : La nature décentralisée de la blockchain réduit les risques tels que les pannes de serveur et les cyberattaques, garantissant des solutions d'IA plus fiables.

En démocratisant les capacités de l'IA, ce cadre ouvre des possibilités dans des secteurs comme la santé, la finance et la robotique. Les entreprises n'ont plus besoin de grandes ressources informatiques ou d'expertise approfondie pour exploiter des modèles d'IA avancés. Cela favorise l'innovation en permettant à plus d'entités de s'adonner à l'expérimentation et d'adapter des solutions d'IA selon leurs besoins spécifiques, sans le fardeau de tout recommencer à zéro.

De plus, l'intégration des contrats intelligents dans le système apporte une transparence au processus. Les utilisateurs peuvent compter sur une mise en correspondance automatique avec les prestataires de services appropriés, ce qui facilite la gestion des projets d'IA. Cela soutient la croissance de l'IA en incitant davantage de participants à apporter leur expertise, ce qui affine encore les modèles.

À l'avenir, à mesure que ce cadre sera adopté par un plus grand nombre de personnes, nous pourrions assister à des avancées accélérées des technologies d'IA. La distribution des tâches d'IA entre de multiples contributeurs pourrait conduire à des solutions plus robustes, efficaces et innovantes pour les problèmes du monde réel. Ce cadre est un pas vers la suppression des barrières dans le développement de l'IA, créant des opportunités pour résoudre des problèmes complexes dans un environnement collaboratif et sécurisé.

L'étude est publiée ici:

https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0020025524010211

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni, Jamal Bentahar. Blockchain-based crowdsourced deep reinforcement learning as a service. Information Sciences, 2024; 679: 121107 DOI: 10.1016/j.ins.2024.121107

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