5 nouvelles tendances en matière d'IA générative auxquelles le Web3 doit se préparer

« Construire en fonction de l’évolution de l’industrie, et non de sa situation actuelle. » Ce leitmotiv a alimenté des innovations disruptives pendant des décennies : Microsoft a capitalisé sur les microprocesseurs, Salesforce a tiré parti du cloud et Uber a prospéré grâce à la révolution mobile.

Le même principe s’applique à l’IA : l’IA générative évolue si rapidement que la conception des capacités actuelles risque de devenir obsolète. Historiquement, le Web3 n’a joué qu’un rôle mineur dans cette évolution de l’IA. Mais peut-il s’adapter aux dernières tendances qui remodèlent le secteur ?

2024 a été une année charnière pour l’IA générative, avec des avancées révolutionnaires en matière de recherche et d’ingénierie. C’est également l’année où le discours sur l’IA Web3 est passé du battage médiatique spéculatif à des aperçus d’utilité réelle. Alors que la première vague d’IA tournait autour de méga-modèles, de longs cycles de formation, de vastes clusters de calcul et de poches d’entreprise profondes – les rendant largement inaccessibles au Web3 – les nouvelles tendances de 2024 ouvrent la voie à une intégration significative du Web3.

Sur le front de l’IA Web3, 2024 a été dominée par des projets spéculatifs tels que des plateformes d’agents basées sur des mèmes qui reflétaient le sentiment haussier du marché mais n’offraient que peu d’utilité dans le monde réel. À mesure que ce battage médiatique s’estompe, une fenêtre d’opportunité se dessine pour se recentrer sur des cas d’utilisation tangibles. Le paysage de l’IA générative de 2025 sera très différent, avec des changements transformateurs dans la recherche et la Technologies. Bon nombre de ces changements pourraient catalyser l’adoption du Web3, mais seulement si le secteur se prépare pour l’avenir.

Examinons cinq tendances clés qui façonnent l’IA et le potentiel qu’elles présentent pour le Web3.

1. La course au raisonnement

Le raisonnement est devenu la prochaine frontière des grands modèles linguistiques (LLM). Des modèles récents comme GPT-01, DeepSeek R1 et Gemini Flash placent les capacités de raisonnement au CORE de leurs avancées. Sur le plan fonctionnel, le raisonnement permet à l’IA de décomposer des tâches d’inférence complexes en processus structurés en plusieurs étapes, en s’appuyant souvent sur des techniques de chaîne de pensée (CoT). Tout comme le suivi des instructions est devenu une norme pour les LLM, le raisonnement sera bientôt une capacité de base pour tous les principaux modèles.

L'opportunité Web3-AI

Le raisonnement implique des flux de travail complexes qui nécessitent traçabilité et transparence, un domaine dans lequel Web3 excelle. Imaginez un article généré par l’IA où chaque étape de raisonnement est vérifiable sur la chaîne, fournissant un enregistrement immuable de sa séquence logique. Dans un monde où le contenu généré par l’IA domine les interactions numériques, ce niveau de provenance pourrait devenir un besoin fondamental. Web3 peut fournir une couche décentralisée et sans confiance pour vérifier les chemins de raisonnement de l’IA, comblant ainsi une lacune critique dans l’écosystème de l’IA d’aujourd’hui.

2. La formation aux données synthétiques évolue

Les données synthétiques sont un élément clé du raisonnement avancé. Des modèles comme DeepSeek R1 utilisent des systèmes intermédiaires (tels que R1-Zero) pour générer des ensembles de données de raisonnement de haute qualité, qui sont ensuite utilisés pour un réglage précis. Cette approche réduit la dépendance aux ensembles de données du monde réel, accélérant ainsi le développement du modèle et améliorant sa robustesse.

L'opportunité Web3-AI

La génération de données synthétiques est une tâche hautement parallélisable, idéale pour les réseaux décentralisés. Un framework Web3 pourrait inciter les nœuds à contribuer à la puissance de calcul pour la génération de données synthétiques, en gagnant des récompenses en fonction de l'utilisation des ensembles de données. Cela pourrait favoriser une économie décentralisée des données d'IA dans laquelle les ensembles de données synthétiques alimentent à la fois les modèles d'IA open source et propriétaires.

3. Le passage aux workflows post-formation

Les premiers modèles d’IA s’appuyaient sur des charges de travail de pré-entraînement massives nécessitant des milliers de GPU. Cependant, des modèles comme GPT-01 se sont concentrés sur la formation intermédiaire et post-formation, permettant des capacités plus spécialisées telles que le raisonnement avancé. Ce changement modifie considérablement les besoins de calcul, réduisant la dépendance aux clusters centralisés.

L'opportunité Web3-AI

Alors que la préformation nécessite des fermes de GPU centralisées, la post-formation peut être distribuée sur des réseaux décentralisés. Le Web3 pourrait faciliter l'affinement des modèles d'IA décentralisés, en permettant La rédaction de mettre en jeu des ressources de calcul en échange d'une gouvernance ou d'incitations financières. Ce changement démocratise le développement de l'IA, rendant les infrastructures de formation décentralisées plus viables.

4. L'essor des petits modèles distillés

La distillation, un processus dans lequel de grands modèles sont utilisés pour former des versions plus petites et spécialisées, a connu une forte adoption. Les principales familles d'IA telles que Llama, Gemini, Gemma et DeepSeek incluent désormais des variantes distillées optimisées pour l'efficacité, leur permettant de fonctionner sur du matériel standard.

L'opportunité Web3-AI

Les modèles distillés sont suffisamment compacts pour fonctionner sur des GPU grand public ou même des CPU, ce qui en fait un choix idéal pour les réseaux d'inférence décentralisés. Des marchés d'inférence d'IA basés sur le Web3 pourraient émerger, dans lesquels les nœuds fourniraient la puissance de calcul nécessaire pour exécuter des modèles légers et distillés. Cela permettrait de décentraliser l'inférence d'IA, de réduire la dépendance aux fournisseurs de cloud et de débloquer de nouvelles structures d'incitation tokenisées pour les participants.

5. La demande d’évaluations transparentes de l’IA

L’évaluation est ONEun des plus grands défis de l’IA générative. De nombreux modèles de premier plan ont mémorisé les critères de référence existants dans le secteur, ce qui les rend peu fiables pour évaluer les performances dans le monde réel. Lorsqu’un modèle obtient un score extrêmement élevé sur un critère de référence donné, c’est souvent parce que ce critère a été inclus dans le corpus d’entraînement du modèle. Aujourd’hui, il n’existe aucun mécanisme fiable pour vérifier les résultats de l’évaluation des modèles, ce qui conduit les entreprises à se fier aux chiffres autodéclarés dans les documents techniques.

L'opportunité Web3-AI

Les preuves cryptographiques basées sur la blockchain pourraient introduire une transparence radicale dans les évaluations de l’IA. Les réseaux décentralisés pourraient vérifier les performances des modèles par rapport à des critères de référence standardisés, réduisant ainsi la dépendance aux déclarations invérifiables des entreprises. En outre, les incitations du Web3 pourraient encourager le développement de nouvelles normes d’évaluation pilotées par la communauté, poussant la responsabilité de l’IA vers de nouveaux sommets.

Le Web3 peut-il s’adapter à la prochaine vague d’IA ?

L’IA générative connaît un changement de paradigme. Le chemin vers l’intelligence artificielle générale (IAG) n’est plus uniquement dominé par des modèles monolithiques avec de longs cycles d’apprentissage. De nouvelles avancées, telles que les architectures basées sur le raisonnement, les innovations en matière d’ensembles de données synthétiques, les optimisations post-apprentissage et la distillation de modèles, décentralisent les flux de travail de l’IA.

Le Web3 était largement absent de la première vague d’IA générative, mais ces tendances émergentes ouvrent de nouvelles opportunités où les architectures décentralisées peuvent s’avérer réellement utiles. La question cruciale est désormais la suivante : le Web3 peut-il évoluer suffisamment vite pour saisir cette opportunité et devenir une force pertinente dans la révolution de l’IA ?