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Quand Blockchain rencontre l'intelligence artificielle – La startup

Quand Blockchain rencontre l'intelligence artificielle - La startup


La blockchain est déjà utilisée pour stocker et négocier des instruments financiers tels que les crypto-monnaies et les jetons de sécurité (jetons cryptographiques adossés à des actifs sous-jacents). Cependant, il s'agit d'un marché naissant qui n'a que quelques années. Les jetons de sécurité eux-mêmes sont encore plus naissants: selon une mesure, la capitalisation boursière totale des jetons de sécurité pour janvier 2020 n'était que de 52,7 millions de dollars.

L'IA créera et commercialisera des actifs d'investissement numériques sur des chaînes de blocs privées à haut débit

De toute évidence, il n'y a pas encore assez d'activité (et de données) pour appliquer l'IA aux produits financiers négociés sur la blockchain. Cependant, à mesure que les volumes de données passant par les chaînes de blocs augmentent, l'IA peut tirer des enseignements des données, aider à créer des produits financiers et même à échanger ces produits de manière autonome.

Selon une présentation au MIT par Jamiel Sheikh, PDG de Chainhaus, le processus de convergence blockchain-AI comprendra 4 étapes:

  • Étape I: Blockchain proof of concepts

Nous sommes dans la deuxième étape où les actifs peuvent être symbolisés et échangés sur des blockchains. Les jetons peuvent représenter des titres sous-jacents, des actifs physiques, des droits aux flux de trésorerie ou des services publics. La tokenisation et la négociation d'actifs sur des chaînes de blocs réduisent les coûts de transaction et les délais de règlement tout en améliorant l'auditabilité. L'IA et l'apprentissage automatique deviennent applicables à la détection de modèles et aux algorithmes prédictifs. Cependant, nous n'avons pas encore suffisamment d'activité en chaîne pour appliquer l'IA.

La troisième étape verra l'introduction de actifs numériques natifs. Les jetons peuvent aller de représentant un actif sous-jacent à devenir l'actif sous-jacent. Bien que ce concept soit difficile à digérer maintenant, il sera aidé par l'explosion future des données complexes de la blockchain. Ce type d'ingénierie financière créera de nouvelles sources de revenus pour les entreprises financières. L'application de l'IA et de l'apprentissage automatique créera un avantage concurrentiel.

Certes, ces actifs numériques natifs seront des produits hautement exotiques. Ils existeront sur des chaînes de blocs et auront leur propre comportement économique et des flux de trésorerie uniques. Ils seront créés par une ingénierie financière humaine ou basée sur l'IA. Leurs modèles de risque, de prédiction et de tarification seront basés sur l'IA car ils pourraient être trop complexes pour les humains.

Ces produits financiers exotiques et complexes pourraient ramener des souvenirs des titres adossés à des actifs, des CDO et des swaps sur défaillance de crédit qui ont conduit à la crise financière de 2008. Oui, le risque de baisse est là et ces produits doivent être réglementés. Pourtant, les actifs numériques natifs sont probablement la prochaine évolution de l'ingénierie financière et nous les verrons éventuellement.

La quatrième et dernière étape verra l'IA devenir des agents économiques. Les algorithmes d'IA échangeront activement des actifs d'investissement numériques sur une pile technologique basée sur la blockchain. Les algorithmes évolutifs (génétiques) pourraient générer, tester et échanger de multiples stratégies, éliminer les stratégies sous-performantes et modifier continuellement les stratégies gagnantes pour maximiser le profit commercial. Le tout avec une supervision humaine minimale.

Dans ce nouveau monde, l'IA créera et commercialisera des actifs d'investissement numériques sur des chaînes de blocs privées à haut débit. Les investisseurs institutionnels achèteront ces actifs car ils font confiance à la capacité des sociétés émettrices. Cela signifie que les entreprises en place auront un énorme avantage.

Cet avenir peut sembler difficile à comprendre, et les détails sont nécessairement vagues car personne ne l'a encore fait. Cependant, la technologie blockchain sous-jacente et les méthodes d'IA existent déjà. Nous avons simplement besoin d'une activité blockchain accrue, de capacités IA améliorées et d'une adoption par les entreprises.

Rappelez-vous, si vous aviez dit aux gens en 2009 que tout le monde parlerait d'argent magique sur Internet appelé Bitcoin dans 10 ans, vous auriez ri de la pièce.

Les cas d'utilisation spécifiques pour combiner la blockchain et l'IA dépendront des besoins de l'entreprise, mais le thème sous-jacent sera les données. La blockchain garantira que les données sont sécurisées, privées et fiables. Les modèles d'IA utiliseront ces données pour devenir plus efficaces.

Les entreprises peuvent se préparer à développer des solutions combinées d'IA et de blockchain en améliorant leurs capacités numériques et de données

Les dirigeants doivent d'abord déterminer les besoins spécifiques de l'entreprise et déterminer si la blockchain et l'IA peuvent répondre à ces besoins. S'ils ont déjà des initiatives d'IA en place, ils peuvent explorer comment la blockchain pourrait les améliorer. Alternativement, les entreprises reposant sur des données précieuses pourraient les monétiser en rejoignant un écosystème de blockchain et en partageant des données avec des personnes construisant des modèles d'IA.

Par exemple, un constructeur automobile autonome pourrait stocker les données collectées par ses voitures sur une blockchain. Lorsque les voitures autonomes se généralisent, elles collectent d'énormes quantités de données de conduite à partir de caméras et de capteurs embarqués. Ces données sont utilisées pour améliorer les réseaux de neurones alimentant les fonctions d'auto-conduite.

Le stockage de ces données en toute sécurité et le maintien de la confidentialité des conducteurs est un besoin professionnel. Le stockage de données sur des chaînes de blocs peut anonymiser les informations du conducteur, garantissant ainsi la confidentialité du conducteur. Le constructeur automobile peut toujours utiliser les données pour améliorer ses réseaux neuronaux autonomes.

Du point de vue de la monétisation, le constructeur automobile pourrait partager des données de conduite agrégées et anonymisées avec les compagnies d'assurance. Les assureurs peuvent utiliser les données pour évaluer plus intelligemment l'assurance automobile sans conducteur, car les voitures autonomes ont un profil de risque différent de celui des voitures ordinaires. En fin de compte, la vie privée du conducteur est protégée, le constructeur automobile améliore ses capacités de conduite autonome et le conducteur peut obtenir une assurance à un meilleur prix.

La raison pour laquelle nous n'avons pas encore vu de nombreux exemples d'adoption conjointe de la blockchain et de l'IA est que la mise en œuvre à grande échelle est difficile. De nombreuses entreprises en sont encore aux premiers stades de la mise en œuvre de la blockchain et de l'IA isolément. Les entreprises cherchent toujours à structurer leurs organisations et à modifier les processus commerciaux de la blockchain et de l'IA.

Les entreprises peuvent se préparer à développer des solutions combinées d'IA et de blockchain en améliorant leurs capacités numériques et de données. La transformation numérique est un précurseur de l'IA et de l'adoption de la blockchain. La gestion des données et des processus commerciaux à l'aide de systèmes numériques fournit aux initiatives d'IA des données à l'échelle de l'entreprise, permettant une mise en œuvre de l'IA à grande échelle.

Les dirigeants doivent également comprendre comment mettre à niveau l'infrastructure de données actuelle pour permettre l'adoption future de l'IA et de la blockchain. Ils doivent comprendre quel type de données doit être collecté et où se trouvent les lacunes actuelles. Construire ces capacités de base, c'est comme jeter les bases d'une maison - cela améliore considérablement les chances de créer des solutions de blockchain et d'intelligence artificielle réussies.

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