Mi-mars, l’Université de Stanford a organisé une conférence sur la Blockchain et l’Intelligence Artificielle, rassemblant professeurs, PDG de startups et capital-rindows (VC). L’événement s’est principalement concentré sur la convergence de deux technologies majeures : la blockchain et l’IA. Cependant, la conférence aurait peut-être gagné à accorder une attention plus forte à Bitcoin et à l’IA, compte tenu de la position dominante de Bitcoin sur le marché et des innovations émergentes dans les solutions de couche 2 de Bitcoin. Un enjeu clé de l’événement était que la blockchain et l’IA ont largement évolué en tant que domaines séparés — chacun avec ses investisseurs, entrepreneurs, chercheurs et communautés distincts. Bien que l’idée de fusionner ces domaines ait été ambitieuse, beaucoup d’intervenants restaient concentrés sur leur spécialité, peinant à établir des liens clairs entre blockchain et IA. On pourrait argumenter que le nom plus précis aurait été la Conférence Blockchain OU IA. Par exemple, un capital-rwindows a donné une vue d’ensemble du secteur de l’IA, mettant en lumière des progrès remarquables dans la génération d’images, d’audio et de code. Pendant ce temps, un chercheur de DeepMind a évoqué l’apprentissage automatique adversarial, où de petites modifications des données d’entrée peuvent transformer radicalement la sortie d’une IA. Un exemple notable concernait la modification de quelques pixels dans une image de chat, ce qui a fait que l’IA l’a confondue avec du guacamole. Côté blockchain, les discussions portaient sur divers protocoles, mais une grande partie de la technologie reste très expérimentale voire entièrement théorique. Les intégrations entre blockchain et IA sont encore naissantes, avec des applications concrètes n’ayant pas encore vu le jour. Preuve de Computation L’un des exposés les plus éclairants a été celui de Dan Boneh, cryptographe appliqué à Stanford, qui a abordé les SNARKs (arguments succincts non interactifs de connaissance) et les preuves à divulgation zéro. Ces concepts répondent à un défi cryptographique central : prouver de manière efficace la connaissance d’un calcul. Ce principe est bien établi en blockchain et cryptographie.

Par exemple, la factorisation d’un grand nombre en premiers est computationnellement difficile, mais vérifier la factorisation par multiplication est simple. De même, trouver un en-tête de bloc dont le hash répond à une difficulté cible est coûteux, alors que vérifier cette preuve est peu coûteux. Cet écart entre calcul et vérification est essentiel dans les systèmes blockchain, où les nœuds valident en continu le travail des autres. Dans Bitcoin, les nœuds valident les signatures et la preuve de travail des mineurs. Les SNARKs étendent ce concept, permettant des preuves cryptographiques qui peuvent être vérifiées sans divulguer d’informations sensibles. À mesure que les agents d’IA deviennent plus autonomes, la vérification des calculs tout en préservant la vie privée constituera un défi majeur. Beaucoup d’utilisateurs hésitent à téléverser des données sensibles sur des plateformes comme OpenAI, par souci de sécurité. Cela crée un besoin fort de vérification respectueuse de la vie privée — une méthode permettant aux utilisateurs de prouver qu’un modèle d’IA a effectué un calcul correctement sans révéler les données sous-jacentes. Une telle technologie pourrait ouvrir la voie à des cas d’usage de l’IA dans des domaines sensibles comme la santé, la défense ou la finance, où la protection des données est cruciale. On s’attend à ce que cela devienne une industrie valant plusieurs milliards de dollars au cours de la prochaine décennie. Notons que cette idée provient des réseaux blockchain utilisant des techniques cryptographiques. Comme l’a indiqué Boneh, le concept qu’une machine vérifie efficacement le calcul coûteux d’une autre est né de Bitcoin, mais il pourrait également connaître une seconde vie importante dans l’IA. En regardant vers l’avenir, j’espère que les futures conférences mettront davantage l’accent sur les contributions de Bitcoin dans ces domaines. Par exemple, BitVM s’appuie sur les notions de preuves à divulgation zéro pour faire le lien entre Bitcoin et les nouveaux protocoles Layer 2, permettant potentiellement à des agents d’IA d’interagir directement avec l’écosystème Bitcoin.