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Nous parlons souvent de modèles plus grands, de fenêtres de contexte plus larges et de plus de paramètres. Mais la véritable percée pourrait ne pas concerner la taille du tout. Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) représente un changement de paradigme dans la façon dont les assistants IA interagissent avec le monde qui les entoure, et cela se passe en ce moment même.

Le véritable problème avec les assistants IA​

Voici un scénario que chaque développeur connaît : vous utilisez un assistant IA pour vous aider à déboguer du code, mais il ne peut pas voir votre dépôt. Ou vous lui demandez des données de marché, mais ses connaissances datent de plusieurs mois. La limitation fondamentale n'est pas l'intelligence de l'IA, c'est son incapacité à accéder au monde réel.

Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) ont été comme des érudits brillants enfermés dans une pièce avec seulement leurs données d'entraînement pour compagnie. Peu importe leur intelligence, ils ne peuvent pas vérifier les prix actuels des actions, regarder votre base de code ou interagir avec vos outils. Jusqu'à maintenant.

Introduction au Protocole de Contexte de Modèle (MCP)​

MCP réinvente fondamentalement la façon dont les assistants IA interagissent avec les systèmes externes. Au lieu d'essayer d'entasser plus de contexte dans des modèles de paramètres de plus en plus grands, MCP crée une manière standardisée pour que l'IA accède dynamiquement aux informations et systèmes selon les besoins.

L'architecture est élégamment simple mais puissante :

• Hôtes MCP : Programmes ou outils comme Claude Desktop où les modèles IA fonctionnent et interagissent avec divers services. L'hôte fournit l'environnement d'exécution et les limites de sécurité pour l'assistant IA.

• Clients MCP : Composants au sein d'un assistant IA qui initient des requêtes et gèrent la communication avec les serveurs MCP. Chaque client maintient une connexion dédiée pour effectuer des tâches spécifiques ou accéder à des ressources particulières, gérant le cycle de requête-réponse.

• Serveurs MCP : Programmes légers et spécialisés qui exposent les capacités de services spécifiques. Chaque serveur est conçu pour gérer un type d'intégration, que ce soit la recherche sur le web via Brave, l'accès aux dépôts GitHub, ou l'interrogation de bases de données locales. Il existe des serveurs open-source.

• Ressources locales et distantes : Les sources de données et services sous-jacents auxquels les serveurs MCP peuvent accéder. Les ressources locales incluent des fichiers, bases de données et services sur votre ordinateur, tandis que les ressources distantes englobent les API externes et services cloud auxquels les serveurs peuvent se connecter en toute sécurité.

Pensez-y comme un système sensoriel piloté par API pour les assistants IA. Au lieu d'essayer de tout mémoriser pendant l'entraînement, ils peuvent désormais interroger ce qu'ils ont besoin de savoir.

Pourquoi cela compte : Les trois percées​

1. Intelligence en temps réel : Plutôt que de s'appuyer sur des données d'entraînement obsolètes, les assistants IA peuvent désormais extraire des informations actuelles de sources faisant autorité. Lorsque vous demandez le prix du Bitcoin, vous obtenez le chiffre d'aujourd'hui, pas celui de l'année dernière.
2. Intégration système : MCP permet une interaction directe avec les environnements de développement, les outils métier et les API. Votre assistant IA ne se contente pas de discuter de code, il peut réellement voir et interagir avec votre dépôt.
3. Sécurité par conception : Le modèle client-hôte-serveur crée des limites de sécurité claires. Les organisations peuvent mettre en œuvre des contrôles d'accès granulaires tout en conservant les avantages de l'assistance IA. Plus besoin de choisir entre sécurité et capacité.

Voir pour croire : MCP en action​

Mettons en place un exemple pratique en utilisant l'application Claude Desktop et l'outil MCP de recherche Brave. Cela permettra à Claude de rechercher sur le web en temps réel :

1. Installer Claude Desktop​

2. Obtenir une clé API Brave​

3. Créer un fichier de configuration​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

et ensuite modifier le fichier pour qu'il soit comme :

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Relancer l'application Claude Desktop​

Sur le côté droit de l'application, vous remarquerez deux nouveaux outils (surlignés dans le cercle rouge sur l'image ci-dessous) pour les recherches internet utilisant l'outil MCP de recherche Brave.

Une fois configurée, la transformation est transparente. Demandez à Claude le dernier match de Manchester United, et au lieu de s'appuyer sur des données d'entraînement obsolètes, il effectue des recherches web en temps réel pour fournir des informations précises et à jour.

La vision d'ensemble : Pourquoi MCP change tout​

Les implications ici vont bien au-delà des simples recherches web. MCP crée un nouveau paradigme pour l'assistance IA :

1. Intégration d'outils : Les assistants IA peuvent désormais utiliser n'importe quel outil avec une API. Pensez aux opérations Git, aux requêtes de base de données ou aux messages Slack.
2. Ancrage dans le monde réel : En accédant à des données actuelles, les réponses de l'IA deviennent ancrées dans la réalité plutôt que dans les données d'entraînement.
3. Extensibilité : Le protocole est conçu pour l'expansion. À mesure que de nouveaux outils et API émergent, ils peuvent être rapidement intégrés dans l'écosystème MCP.

Quelles sont les prochaines étapes pour MCP​

Nous ne faisons que commencer à voir ce qui est possible avec MCP. Imaginez des assistants IA qui peuvent :

• Extraire et analyser des données de marché en temps réel
• Interagir directement avec votre environnement de développement
• Accéder et résumer la documentation interne de votre entreprise
• Coordonner plusieurs outils métier pour automatiser les flux de travail

La voie à suivre​

MCP représente un changement fondamental dans notre façon de penser les capacités de l'IA. Au lieu de construire des modèles plus grands avec des fenêtres de contexte plus larges, nous créons des moyens plus intelligents pour que l'IA interagisse avec les systèmes et données existants.

Pour les développeurs, analystes et leaders technologiques, MCP ouvre de nouvelles possibilités d'intégration de l'IA. Il ne s'agit pas seulement de ce que l'IA sait, mais de ce qu'elle peut faire.

La véritable révolution de l'IA pourrait ne pas concerner la fabrication de modèles plus grands. Elle pourrait concerner leur connexion accrue. Et avec MCP, cette révolution est déjà là.

La Révolution Open-Source de DeepSeek : Perspectives d'un Sommet IA à Huis Clos​

DeepSeek prend d'assaut le monde de l'IA. Alors que les discussions autour de DeepSeek-R1 n'étaient pas encore terminées, l'équipe a lancé une autre bombe : un modèle multimodal open-source, Janus-Pro. Le rythme est vertigineux, les ambitions claires.

Il y a deux jours, un groupe de chercheurs, développeurs et investisseurs en IA de premier plan s'est réuni pour une discussion à huis clos organisée par Shixiang, se concentrant exclusivement sur DeepSeek. Pendant plus de trois heures, ils ont disséqué les innovations techniques de DeepSeek, sa structure organisationnelle et les implications plus larges de son ascension—sur les modèles commerciaux de l'IA, les marchés secondaires et la trajectoire à long terme de la recherche en IA.

Suivant l'éthique de transparence open-source de DeepSeek, nous ouvrons nos réflexions collectives au public. Voici des perspectives distillées de la discussion, couvrant la stratégie de DeepSeek, ses percées techniques et l'impact qu'elles pourraient avoir sur l'industrie de l'IA.

DeepSeek : Le Mystère & la Mission​

• Mission Principale de DeepSeek : Le PDG Liang Wenfeng n'est pas juste un autre entrepreneur en IA—c'est un ingénieur dans l'âme. Contrairement à Sam Altman, il se concentre sur l'exécution technique, pas seulement sur la vision.
• Pourquoi DeepSeek a Gagné le Respect : Son architecture MoE (Mixture of Experts) est un différenciateur clé. La réplication précoce du modèle o1 d'OpenAI n'était que le début—le véritable défi est de passer à l'échelle avec des ressources limitées.
• Passer à l'Échelle Sans la Bénédiction de NVIDIA : Malgré les affirmations de posséder 50 000 GPU, DeepSeek fonctionne probablement avec environ 10 000 A100 vieillissants et 3 000 H800 pré-interdiction. Contrairement aux laboratoires américains, qui jettent du calcul à chaque problème, DeepSeek est contraint à l'efficacité.
• Véritable Focalisation de DeepSeek : Contrairement à OpenAI ou Anthropic, DeepSeek n'est pas obsédé par "l'IA au service des humains." Au lieu de cela, il poursuit l'intelligence elle-même. Cela pourrait être son arme secrète.

Explorateurs vs. Suiveurs : Les Lois de Puissance de l'IA​

• Le Développement de l'IA est une Fonction à Marches : Le coût pour rattraper est 10 fois inférieur à celui de mener. Les "suiveurs" tirent parti des percées passées à une fraction du coût de calcul, tandis que les "explorateurs" doivent avancer à l'aveugle, supportant d'énormes dépenses en R&D.
• DeepSeek Dépassera-t-il OpenAI ? C'est possible—mais seulement si OpenAI trébuche. L'IA reste un problème ouvert, et l'approche de DeepSeek envers les modèles de raisonnement est un pari fort.

Les Innovations Techniques Derrière DeepSeek​

1. La Fin de l'Affinage Supervisé (SFT) ?​

• L'affirmation la plus perturbatrice de DeepSeek : Le SFT pourrait ne plus être nécessaire pour les tâches de raisonnement. Si c'est vrai, cela marque un changement de paradigme.
• Mais Pas Si Vite… DeepSeek-R1 repose encore sur le SFT, notamment pour l'alignement. Le véritable changement est la manière dont le SFT est utilisé—distillant les tâches de raisonnement plus efficacement.

2. Efficacité des Données : Le Véritable Fossé​

• Pourquoi DeepSeek Priorise l'Étiquetage des Données : Liang Wenfeng étiquette apparemment les données lui-même, soulignant son importance. Le succès de Tesla dans la conduite autonome est venu d'une annotation humaine méticuleuse—DeepSeek applique la même rigueur.
• Données Multi-Modal : Pas Encore Prêtes—Malgré la sortie de Janus-Pro, l'apprentissage multimodal reste prohibitif en termes de coûts. Aucun laboratoire n'a encore démontré de gains convaincants.

3. Distillation de Modèle : Une Arme à Double Tranchant​

• La Distillation Accroît l'Efficacité mais Réduit la Diversité : Cela pourrait limiter les capacités du modèle à long terme.
• La "Dette Cachée" de la Distillation : Sans comprendre les défis fondamentaux de la formation de l'IA, s'appuyer sur la distillation peut entraîner des pièges imprévus lorsque les architectures de nouvelle génération émergent.

4. Récompense de Processus : Une Nouvelle Frontière dans l'Alignement de l'IA​

• La Supervision des Résultats Définit le Plafond : L'apprentissage par renforcement basé sur le processus peut empêcher le piratage, mais la limite supérieure de l'intelligence repose toujours sur les retours axés sur les résultats.
• Le Paradoxe du RL : Les grands modèles de langage (LLM) n'ont pas de condition de victoire définie comme les échecs. AlphaZero a fonctionné parce que la victoire était binaire. Le raisonnement de l'IA manque de cette clarté.

Pourquoi OpenAI n'a-t-il Pas Utilisé les Méthodes de DeepSeek ?​

• Une Question de Focalisation : OpenAI privilégie l'échelle, pas l'efficacité.
• La "Guerre Cachée de l'IA" aux États-Unis : OpenAI et Anthropic ont peut-être ignoré l'approche de DeepSeek, mais ils ne le feront pas longtemps. Si DeepSeek s'avère viable, attendez-vous à un changement de direction de la recherche.

L'Avenir de l'IA en 2025​

• Au-Delà des Transformers ? L'IA se bifurquera probablement en différentes architectures. Le domaine est encore fixé sur les Transformers, mais des modèles alternatifs pourraient émerger.
• Le Potentiel Inexploité du RL : L'apprentissage par renforcement reste sous-utilisé en dehors de domaines restreints comme les mathématiques et le codage.
• L'Année des Agents IA ? Malgré le battage médiatique, aucun laboratoire n'a encore livré un agent IA révolutionnaire.

Les Développeurs Migreront-ils vers DeepSeek ?​

• Pas Encore. Les capacités supérieures de codage et de suivi des instructions d'OpenAI lui donnent toujours un avantage.
• Mais l'Écart se Réduit. Si DeepSeek maintient son élan, les développeurs pourraient basculer en 2025.

Le Pari Stargate de 500 milliards de dollars d'OpenAI : A-t-il Encore du Sens ?​

• La Montée de DeepSeek Jette le Doute sur la Dominance de NVIDIA. Si l'efficacité l'emporte sur le passage à l'échelle brute, le supercalculateur de 500 milliards de dollars d'OpenAI pourrait sembler excessif.
• OpenAI Dépensera-t-il Réellement 500 milliards de dollars ? SoftBank est le soutien financier, mais il manque de liquidités. L'exécution reste incertaine.
• Meta est en Train de Réingénier DeepSeek. Cela confirme son importance, mais si Meta peut adapter sa feuille de route reste incertain.

Impact sur le Marché : Gagnants & Perdants​

• Court Terme : Les actions des puces IA, y compris NVIDIA, pourraient connaître de la volatilité.
• Long Terme : L'histoire de la croissance de l'IA reste intacte—DeepSeek prouve simplement que l'efficacité compte autant que la puissance brute.

Open Source vs. Source Fermée : Le Nouveau Front de Bataille​

• Si les Modèles Open-Source Atteignent 95% de la Performance des Modèles Fermés, tout le modèle commercial de l'IA change.
• DeepSeek Force la Main d'OpenAI. Si les modèles ouverts continuent de s'améliorer, l'IA propriétaire pourrait devenir insoutenable.

Impact de DeepSeek sur la Stratégie IA Globale​

• La Chine Rattrape Plus Vite que Prévu. L'écart en IA entre la Chine et les États-Unis pourrait être aussi peu que 3-9 mois, et non deux ans comme on le pensait auparavant.
• DeepSeek est une Preuve de Concept pour la Stratégie IA de la Chine. Malgré les limitations de calcul, l'innovation axée sur l'efficacité fonctionne.

Le Dernier Mot : La Vision Compte Plus que la Technologie​

• Le Véritable Différenciateur de DeepSeek est son Ambition. Les percées en IA viennent de repousser les limites de l'intelligence, pas seulement de raffiner les modèles existants.
• La Prochaine Bataille est le Raisonnement. Celui qui pionnière la prochaine génération de modèles de raisonnement IA définira la trajectoire de l'industrie.

Une Expérience de Pensée : Si vous aviez une chance de poser une question au PDG de DeepSeek Liang Wenfeng, quelle serait-elle ? Quel est votre meilleur conseil pour l'entreprise alors qu'elle se développe ? Partagez vos réflexions—les réponses les plus remarquables pourraient bien vous valoir une invitation au prochain sommet IA à huis clos.

DeepSeek a ouvert un nouveau chapitre dans l'IA. Reste à voir si elle réécrira toute l'histoire.

Introduction​

Le paysage de l'IA subit un changement sismique. Au cours des deux dernières semaines, nous avons organisé une discussion à huis clos avec des chercheurs et développeurs en IA de premier plan, révélant des perspectives fascinantes sur la trajectoire de l'industrie en 2025. Ce qui en ressort est un réalignement complexe du pouvoir, des défis inattendus pour les acteurs établis, et des points d'inflexion critiques qui façonneront l'avenir de la technologie.

Ce n'est pas seulement un rapport—c'est une carte de l'avenir de l'industrie. Plongeons dans les gagnants, les perdants et les paris critiques définissant 2025.

Les Gagnants : Une Nouvelle Structure de Pouvoir Émerge​

Anthropic : Le Pionnier Pratique​

Anthropic se distingue comme un leader en 2025, guidé par une stratégie claire et pragmatique :

• Protocole de Contrôle des Modèles (MCP) : Le MCP n'est pas seulement une spécification technique mais un protocole fondamental visant à créer des normes industrielles pour le codage et les flux de travail agentiques. Pensez-y comme le TCP/IP pour l'ère des agents—une initiative ambitieuse pour positionner Anthropic au centre de l'interopérabilité de l'IA.
• Maîtrise de l'Infrastructure : L'accent mis par Anthropic sur l'efficacité de calcul et la conception de puces sur mesure démontre une prévoyance dans la résolution des défis de scalabilité du déploiement de l'IA.
• Partenariats Stratégiques : En se concentrant exclusivement sur la construction de modèles puissants et en externalisant les capacités complémentaires à des partenaires, Anthropic favorise un écosystème collaboratif. Leur modèle Claude 3.5 Sonnet reste un modèle phare, occupant la première place dans les applications de codage pendant six mois—une éternité en termes d'IA.

Google : Le Champion de l'Intégration Verticale​

La domination de Google découle de son contrôle inégalé sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA :

• Infrastructure de Bout en Bout : Les TPU personnalisés de Google, ses vastes centres de données et son intégration étroite entre le silicium, les logiciels et les applications créent un fossé concurrentiel inattaquable.
• Performance du Gemini Exp-1206 : Les premiers essais du Gemini Exp-1206 ont établi de nouveaux standards, renforçant la capacité de Google à optimiser l'ensemble de la pile.
• Solutions d'Entreprise : L'écosystème interne riche de Google sert de terrain d'essai pour les solutions d'automatisation des flux de travail. Leur intégration verticale les positionne pour dominer l'IA d'entreprise d'une manière que ni les entreprises spécialisées en IA ni les fournisseurs de cloud traditionnels ne peuvent égaler.

Les Perdants : Des Temps Difficiles à Venir​

OpenAI : À la Croisée des Chemins​

Malgré son succès initial, OpenAI fait face à des défis croissants :

• Luttes Organisationnelles : Des départs de haut niveau, tels que celui d'Alec Radford, signalent un potentiel désalignement interne. Le pivot d'OpenAI vers les applications grand public érode-t-il son focus sur l'AGI ?
• Limites Stratégiques : Le succès de ChatGPT, bien que commercialement précieux, pourrait restreindre l'innovation. Alors que les concurrents explorent les flux de travail agentiques et les applications de niveau entreprise, OpenAI risque d'être cantonnée au domaine des chatbots.

Apple : Manquer la Vague de l'IA​

Les avancées limitées d'Apple en IA menacent sa domination de longue date dans l'innovation mobile :

• Angles Morts Stratégiques : Alors que l'IA devient centrale dans les écosystèmes mobiles, le manque de contributions d'Apple aux solutions de bout en bout pilotées par l'IA pourrait saper son activité principale.
• Vulnérabilité Concurrentielle : Sans progrès significatif dans l'intégration de l'IA dans leur écosystème, Apple risque de prendre du retard par rapport aux concurrents qui innovent rapidement.

Paris Critiques pour 2025​

Capacités des Modèles : La Grande Bifurcation​

L'industrie de l'IA se trouve à un carrefour avec deux futurs potentiels :

1. Le Saut vers l'AGI : Une percée dans l'AGI pourrait rendre les applications actuelles obsolètes, remodelant l'industrie du jour au lendemain.
2. Évolution Incrémentale : Plus probablement, des améliorations incrémentales stimuleront des applications pratiques et une automatisation de bout en bout, favorisant les entreprises axées sur l'utilisabilité plutôt que sur des percées fondamentales.

Les entreprises doivent trouver un équilibre entre le maintien de la recherche fondamentale et la fourniture de valeur immédiate.

Évolution des Agents : La Prochaine Frontière​

Les agents représentent un changement transformateur dans l'interaction IA-humain.

• Gestion du Contexte : Les entreprises vont au-delà des modèles simples de réponse à des invites pour intégrer la compréhension contextuelle dans les flux de travail. Cela simplifie les architectures, permettant aux applications d'évoluer avec les capacités des modèles.
• Collaboration Humain-IA : L'équilibre entre autonomie et supervision est crucial. Des innovations comme le MCP d'Anthropic pourraient poser les bases d'un App Store pour Agents, permettant une communication fluide entre les agents et les systèmes d'entreprise.

Vers l'Avenir : Les Prochaines Méga-Plateformes​

L'Ère du Système d'Exploitation IA​

L'IA est prête à redéfinir les paradigmes de plateforme, créant de nouveaux "systèmes d'exploitation" pour l'ère numérique :

• Modèles Fondamentaux comme Infrastructure : Les modèles deviennent des plateformes en eux-mêmes, avec le développement API-first et des protocoles d'agents standardisés stimulant l'innovation.
• Nouveaux Paradigmes d'Interaction : L'IA ira au-delà des interfaces traditionnelles, s'intégrant de manière transparente dans les appareils et les environnements ambiants. L'ère des agents IA robotiques et portables approche.
• Évolution du Matériel : Les puces spécialisées, le calcul en périphérie et les formats matériels optimisés accéléreront l'adoption de l'IA dans tous les secteurs.

Conclusion​

L'industrie de l'IA entre dans une phase décisive où l'application pratique, l'infrastructure et l'interaction humaine prennent le devant de la scène. Les gagnants excelleront dans :

• Fournir des solutions de bout en bout qui résolvent de vrais problèmes.
• Se spécialiser dans des applications verticales pour surpasser les concurrents.
• Construire une infrastructure solide et évolutive pour un déploiement efficace.
• Définir des paradigmes d'interaction humain-IA qui équilibrent autonomie et supervision.

C'est un moment critique. Les entreprises qui réussiront seront celles qui traduiront le potentiel de l'IA en une valeur tangible et transformative. Alors que 2025 se déroule, la course pour définir les prochaines méga-plateformes et écosystèmes a déjà commencé.

Qu'en pensez-vous ? Sommes-nous en route pour une percée en AGI, ou le progrès incrémental dominera-t-il ? Partagez vos réflexions et rejoignez la conversation.

Ritual, fondée en 2023 par l'ancien investisseur de Polychain Niraj Pant et Akilesh Potti, est un projet ambitieux à l'intersection de la blockchain et de l'IA. Soutenue par une série A de 25 millions de dollars dirigée par Archetype et un investissement stratégique de Polychain Capital, l'entreprise vise à combler les lacunes critiques de l'infrastructure pour permettre des interactions complexes sur et hors chaîne. Avec une équipe de 30 experts issus d'institutions et d'entreprises de premier plan, Ritual construit un protocole qui intègre directement les capacités d'IA dans les environnements blockchain, ciblant des cas d'utilisation tels que les contrats intelligents générés en langage naturel et les protocoles de prêt dynamiques basés sur le marché.

Pourquoi les clients ont besoin du Web3 pour l'IA​

L'intégration du Web3 et de l'IA peut atténuer de nombreuses limitations observées dans les systèmes d'IA traditionnels et centralisés.

1. L'infrastructure décentralisée aide à réduire le risque de manipulation : lorsque les calculs d'IA et les résultats des modèles sont exécutés par plusieurs nœuds opérés indépendamment, il devient beaucoup plus difficile pour une seule entité—qu'il s'agisse du développeur ou d'un intermédiaire d'entreprise—de falsifier les résultats. Cela renforce la confiance des utilisateurs et la transparence dans les applications pilotées par l'IA.

2. L'IA native du Web3 élargit la portée des contrats intelligents sur chaîne au-delà de la simple logique financière de base. Avec l'IA dans la boucle, les contrats peuvent répondre aux données de marché en temps réel, aux invites générées par les utilisateurs, et même aux tâches d'inférence complexes. Cela permet des cas d'utilisation tels que le trading algorithmique, les décisions de prêt automatisées, et les interactions en chat (par exemple, FrenRug) qui seraient impossibles avec les API d'IA existantes et cloisonnées. Parce que les résultats de l'IA sont vérifiables et intégrés aux actifs sur chaîne, ces décisions de grande valeur ou à enjeux élevés peuvent être exécutées avec plus de confiance et moins d'intermédiaires.

3. La distribution de la charge de travail de l'IA à travers un réseau peut potentiellement réduire les coûts et améliorer l'évolutivité. Même si les calculs d'IA peuvent être coûteux, un environnement Web3 bien conçu puise dans un pool mondial de ressources informatiques plutôt qu'un fournisseur centralisé unique. Cela ouvre la voie à une tarification plus flexible, une fiabilité améliorée, et la possibilité de flux de travail d'IA continus sur chaîne—tous soutenus par des incitations partagées pour les opérateurs de nœuds à offrir leur puissance de calcul.

L'approche de Ritual​

Le système a trois couches principales—Infernet Oracle, Ritual Chain (infrastructure et protocole), et Applications Natives—chacune conçue pour relever différents défis dans l'espace Web3 x IA.

1. Infernet Oracle​

• Ce qu'il fait Infernet est le premier produit de Ritual, agissant comme un pont entre les contrats intelligents sur chaîne et le calcul d'IA hors chaîne. Plutôt que de simplement récupérer des données externes, il coordonne les tâches d'inférence de modèles d'IA, collecte les résultats, et les renvoie sur chaîne de manière vérifiable.
• Composants clés
  • Conteneurs : Environnements sécurisés pour héberger toute charge de travail IA/ML (par exemple, modèles ONNX, Torch, Hugging Face, GPT-4).
  • infernet-ml : Une bibliothèque optimisée pour déployer des flux de travail IA/ML, offrant des intégrations prêtes à l'emploi avec des cadres de modèles populaires.
  • Infernet SDK : Fournit une interface standardisée pour que les développeurs puissent facilement écrire des contrats intelligents qui demandent et consomment les résultats d'inférence d'IA.
  • Nœuds Infernet : Déployés sur des services comme GCP ou AWS, ces nœuds écoutent les demandes d'inférence sur chaîne, exécutent les tâches dans des conteneurs, et livrent les résultats sur chaîne.
  • Paiement & Vérification : Gère la distribution des frais (entre les nœuds de calcul et de vérification) et prend en charge diverses méthodes de vérification pour garantir que les tâches sont exécutées honnêtement.
• Pourquoi c'est important Infernet va au-delà d'un oracle traditionnel en vérifiant les calculs d'IA hors chaîne, pas seulement les flux de données. Il prend également en charge la planification de tâches d'inférence répétées ou sensibles au temps, réduisant la complexité de lier des tâches pilotées par l'IA aux applications sur chaîne.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain intègre des fonctionnalités favorables à l'IA à la fois aux niveaux de l'infrastructure et du protocole. Il est conçu pour gérer des interactions fréquentes, automatisées, et complexes entre les contrats intelligents et le calcul hors chaîne, allant bien au-delà de ce que les L1 typiques peuvent gérer.

2.1 Couche d'infrastructure​

• Ce qu'il fait L'infrastructure de Ritual Chain prend en charge des flux de travail IA plus complexes que les blockchains standard. Grâce à des modules précompilés, un planificateur, et une extension EVM appelée EVM++, il vise à faciliter les tâches IA fréquentes ou en streaming, les abstractions de compte robustes, et les interactions automatisées de contrats.

• Composants clés

  • Modules précompilés

    :

    • Extensions EIP (par exemple, EIP-665, EIP-5027) suppriment les limites de longueur de code, réduisent le gaz pour les signatures, et permettent la confiance entre les tâches IA sur chaîne et hors chaîne.
    • Précompilations computationnelles standardisent les cadres pour l'inférence IA, les preuves à connaissance zéro, et le réglage fin des modèles au sein des contrats intelligents.

  • Planificateur : Élimine la dépendance aux contrats "Keeper" externes en permettant aux tâches de s'exécuter selon un calendrier fixe (par exemple, toutes les 10 minutes). Crucial pour les activités continues pilotées par l'IA.

  • EVM++ : Améliore l'EVM avec l'abstraction native de compte (EIP-7702), permettant aux contrats d'approuver automatiquement les transactions pour une période définie. Cela prend en charge les décisions continues pilotées par l'IA (par exemple, le trading automatique) sans intervention humaine.

• Pourquoi c'est important En intégrant directement des fonctionnalités axées sur l'IA dans son infrastructure, Ritual Chain simplifie les calculs IA complexes, répétitifs, ou sensibles au temps. Les développeurs bénéficient d'un environnement plus robuste et automatisé pour construire des dApps véritablement "intelligentes".

2.2 Couche de protocole de consensus​

• Ce qu'il fait La couche de protocole de Ritual Chain répond au besoin de gérer efficacement diverses tâches IA. Les grandes tâches d'inférence et les nœuds de calcul hétérogènes nécessitent une logique de marché de frais spéciale et une approche de consensus novatrice pour garantir une exécution et une vérification fluides.
• Composants clés
  • Résonance (Marché des frais) :
    • Introduit les rôles d'"enchérisseur" et de "courtier" pour faire correspondre les tâches IA de complexité variable avec des nœuds de calcul appropriés.
    • Utilise une allocation de tâches presque exhaustive ou "groupée" pour maximiser le débit du réseau, garantissant que les nœuds puissants gèrent les tâches complexes sans ralentissement.
  • Symphonie (Consensus) :
    • Divise les calculs IA en sous-tâches parallèles pour la vérification. Plusieurs nœuds valident séparément les étapes du processus et les résultats.
    • Empêche les grandes tâches IA de surcharger le réseau en distribuant les charges de vérification sur plusieurs nœuds.
  • vTune :
    • Montre comment vérifier le réglage fin des modèles effectué par les nœuds sur chaîne en utilisant des vérifications de données "backdoor".
    • Illustre la capacité plus large de Ritual Chain à gérer des tâches IA plus longues et plus complexes avec des hypothèses de confiance minimales.
• Pourquoi c'est important Les marchés de frais traditionnels et les modèles de consensus ont du mal avec les charges de travail IA lourdes ou diverses. En redessinant les deux, Ritual Chain peut allouer dynamiquement les tâches et vérifier les résultats, élargissant les possibilités sur chaîne bien au-delà de la logique de base des jetons ou des contrats.

3. Applications Natives​

• Ce qu'elles font En s'appuyant sur Infernet et Ritual Chain, les applications natives incluent un marché de modèles et un réseau de validation, montrant comment la fonctionnalité pilotée par l'IA peut être intégrée et monétisée nativement sur chaîne.
• Composants clés
  • Marché de modèles :
    • Tokenise les modèles d'IA (et éventuellement les variantes ajustées) en tant qu'actifs sur chaîne.
    • Permet aux développeurs d'acheter, vendre, ou licencier des modèles d'IA, avec des revenus récompensés aux créateurs de modèles et aux fournisseurs de calcul/données.
  • Réseau de validation & "Rollup-as-a-Service" :
    • Offre aux protocoles externes (par exemple, L2s) un environnement fiable pour calculer et vérifier des tâches complexes comme les preuves à connaissance zéro ou les requêtes pilotées par l'IA.
    • Fournit des solutions de rollup personnalisées exploitant l'EVM++ de Ritual, les fonctionnalités de planification, et la conception du marché des frais.
• Pourquoi c'est important En rendant les modèles d'IA directement échangeables et vérifiables sur chaîne, Ritual étend la fonctionnalité de la blockchain à un marché pour les services et ensembles de données IA. Le réseau plus large peut également exploiter l'infrastructure de Ritual pour un calcul spécialisé, formant un écosystème unifié où les tâches et preuves IA sont à la fois moins chères et plus transparentes.

Développement de l'écosystème de Ritual​

La vision de Ritual d'un "réseau d'infrastructure IA ouvert" va de pair avec la création d'un écosystème robuste. Au-delà de la conception du produit principal, l'équipe a établi des partenariats dans le stockage de modèles, le calcul, les systèmes de preuve, et les applications IA pour s'assurer que chaque couche du réseau reçoit un soutien expert. En même temps, Ritual investit massivement dans les ressources pour développeurs et la croissance communautaire pour favoriser les cas d'utilisation réels sur sa chaîne.

1. Collaborations écosystémiques

• Stockage et intégrité des modèles : Le stockage des modèles IA avec Arweave garantit qu'ils restent à l'épreuve des falsifications.
• Partenariats de calcul : IO.net fournit un calcul décentralisé correspondant aux besoins de mise à l'échelle de Ritual.
• Systèmes de preuve & Layer-2 : Les collaborations avec Starkware et Arbitrum étendent les capacités de génération de preuves pour les tâches basées sur l'EVM.
• Applications consommateurs IA : Les partenariats avec Myshell et Story Protocol apportent plus de services pilotés par l'IA sur chaîne.
• Couche d'actifs de modèles : Pond, Allora, et 0xScope fournissent des ressources IA supplémentaires et repoussent les limites de l'IA sur chaîne.
• Améliorations de la confidentialité : Nillion renforce la couche de confidentialité de Ritual Chain.
• Sécurité & Staking : EigenLayer aide à sécuriser et à miser sur le réseau.
• Disponibilité des données : Les modules EigenLayer et Celestia améliorent la disponibilité des données, vitale pour les charges de travail IA.

2. Expansion des applications

• Ressources pour développeurs : Des guides complets détaillent comment lancer des conteneurs IA, exécuter PyTorch, et intégrer GPT-4 ou Mistral-7B dans les tâches sur chaîne. Des exemples pratiques—comme générer des NFT via Infernet—abaissent les barrières pour les nouveaux venus.
• Financement & Accélération : L'accélérateur Ritual Altar et le projet Ritual Realm fournissent du capital et du mentorat aux équipes construisant des dApps sur Ritual Chain.
• Projets notables :
  • Anima : Assistant DeFi multi-agent qui traite les requêtes en langage naturel à travers le prêt, les échanges, et les stratégies de rendement.
  • Opus : Jetons mèmes générés par IA avec des flux de trading programmés.
  • Relic : Intègre des modèles prédictifs pilotés par l'IA dans les AMM, visant un trading sur chaîne plus flexible et efficace.
  • Tithe : Exploite le ML pour ajuster dynamiquement les protocoles de prêt, améliorant le rendement tout en réduisant le risque.

En alignant la conception des produits, les partenariats, et un ensemble diversifié de dApps pilotées par l'IA, Ritual se positionne comme un hub multifacette pour le Web3 x IA. Son approche axée sur l'écosystème—complétée par un soutien ample aux développeurs et de réelles opportunités de financement—pose les bases pour une adoption plus large de l'IA sur chaîne.

Perspectives de Ritual​

Les plans de produits et l'écosystème de Ritual semblent prometteurs, mais de nombreuses lacunes techniques subsistent. Les développeurs doivent encore résoudre des problèmes fondamentaux comme la mise en place de points de terminaison d'inférence de modèles, l'accélération des tâches IA, et la coordination de plusieurs nœuds pour des calculs à grande échelle. Pour l'instant, l'architecture de base peut gérer des cas d'utilisation plus simples ; le véritable défi est d'inspirer les développeurs à construire des applications pilotées par l'IA plus imaginatives sur chaîne.

À l'avenir, Ritual pourrait se concentrer moins sur la finance et davantage sur la rendabilité des actifs de calcul ou de modèles. Cela attirerait des participants et renforcerait la sécurité du réseau en liant le jeton de la chaîne à des charges de travail IA pratiques. Bien que les détails sur la conception du jeton soient encore flous, il est clair que la vision de Ritual est de déclencher une nouvelle génération d'applications complexes, décentralisées, et pilotées par l'IA—poussant le Web3 dans un territoire plus profond et plus créatif.