Microsoft utilise la blockchain pour aider les entreprises à faire confiance à l'IA

Microsoft présente la Technologies blockchain comme un moyen de rendre l’intelligence artificielle moins effrayante pour ses clients professionnels.

Tout comme les consommateurs qui se méfient de l'IA, les entreprises hésitent à accorder toute leur confiance à une « boîte noire » où des algorithmes d'apprentissage automatique sont appliqués sans discernement à de vastes ensembles de données. Mais Microsoft, qui aide des milliers d'entreprises à gérer leurs données, affirme qu'une blockchain peut renforcer la confiance et un certain degré de transparence, dissipant ainsi ces inquiétudes.

À la base de tout cela se trouve un nouvel outil appelé Azure Blockchain Data Manager, que le géant du logiciel a lancé lors de sa conférence annuelle Ignite à Orlando, en Floride, mais qui a été éclipsé par l'annonce d'une plateforme de créationjetons d'entreprise.

Blockchain Data Manager collecte les données de la chaîne et les connecte à d'autres applications. Ainsi, les données de transaction provenant de nœuds ou de contrats intelligents peuvent être envoyées vers d'autres bases de données ou entrepôts de données. C'est dans ces contextes que l'IA peut être déployée ou, dans le cas de la chaîne d'approvisionnement, que les informations de l'Internet des objets (IoT) peuvent être exploitées.

« De l'industrie manufacturière à l'énergie, en passant par le secteur public et le commerce de détail, l'IA transforme numériquement les entreprises dans tous les secteurs », a déclaré Marc Mercuri, responsable principal du programme d'ingénierie blockchain pour Microsoft Azure, la branche cloud computing de l'entreprise. « La blockchain garantit la fiabilité de tous les éléments, des algorithmes aux données entrantes et sortantes. »

Servir d'ancre de confiance pour l'analyse des données en aval peut sembler une innovation plutôt abstraite et modeste pour la blockchain. Pourtant, la blockchain en elle-même n'a montré que peu d'avantages tangibles parmi les entreprises qui ont profité de la vague d'engouement initiale.

Piste de données

Un registre distribué peut être utilisé pour déterminer la provenance des données avant leur analyse par l'IA, a expliqué Mercuri. « D'où viennent-elles ? Où ont-elles été transformées ? Quel code a été utilisé pour les transformer ? Quelles ont été les entrées et les sorties de cette transformation ? »

Le concept est plausible pour Avivah Litan, vice-présidente et analyste distinguée chez Gartner Research.

La blockchain, l'IA et l'IoT pourraient être combinés dans le suivi des expéditions de bœuf biologique en provenance d'Argentine, par exemple, a-t-elle déclaré.

Dans ce cas, la blockchain permettrait aux participants de s’accorder sur toutes les conditions et l’emplacement exact de l’expédition, informant ainsi la stratégie de distribution plus loin, et c’est là que l’IA pourrait intervenir.

« On pourrait le faire sans blockchain », explique Litan, « mais avec la blockchain, on obtient une version unique et partagée de la vérité et une piste d'audit immuable. C'est donc une bien meilleure source de données pour alimenter vos modèles d'IA. »

Le gestionnaire de données de Microsoft est conçu pour être « indépendant du grand livre », ce qui signifie qu'il pourrait être utilisé avec différents types de blockchains, bien que les incursions de l'entreprise dans le secteur aient traditionnellement été liées à Ethereum, y compris les versions d'entreprise comme Quorum de JPMorgan.

Client test

Icertis, plateforme cloud de gestion de contrats et ONE de Microsoft, a testé Blockchain Data Manager en avant-première avant sa sortie à Ignite et a développé des cas d'utilisation impliquant des contrats de chaîne d'approvisionnement éthiques et l'utilisation de certains médicaments subventionnés. Icertis a utilisé Quorum pour les versions de Data Manager, mais l'entreprise utilisait auparavant Corda de R3 comme blockchain principale.

Un exemple illustrant le concept d'IA de confiance concerne les contrats incluant une limitation de responsabilité ou une clause particulière de reprise après sinistre. En alimentant un modèle d'IA en données, il est possible de prédire le niveau de risque pour l'utilisateur final, s'il accepte les termes du contrat.

Monish Darda, directeur technique et cofondateur d'Icertis, a déclaré que l'objectif était de montrer à l'utilisateur final ce qui a poussé l'IA à parvenir à sa conclusion, prouvant qu'elle n'était sujette à aucun type de biais lié aux données.

« Je peux entrer et voir quelles données ont été utilisées pour prendre cette décision », a déclaré Darda.

« Si mon modèle est formé à partir de ces données, il me donne un ID de transaction ou un hachage de la transaction écrite dans la blockchain, et je peux ensuite aller en profondeur et dire : « Hé, il y a deux ans, j'ai obtenu ces 10 points de données que j'ai utilisés dans mon modèle d'apprentissage automatique, qui ont influencé mon calcul du risque » », a-t-il déclaré.

KPMG aussi

Le cabinet de conseil Big Four KPMG a également prévu une sortie d'IA de confiance basée sur la blockchain pour janvier.

Arun Ghosh, responsable américain de la blockchain chez KPMG, a déclaré qu'une grande partie de l'apprentissage automatique n'est pas de la science des données mais de l'ingénierie des données.

« Il s'agit de nettoyer, de rassembler et d'intégrer les informations, puis d'exécuter l'algorithme », a-t-il expliqué. « Nous constatons qu'il est possible de compresser le processus d'ingénierie des données en ajoutant une couche de confiance, immuable par nature. »