Introduction

L'intersection de deux technologies de rupture, la finance décentralisée (DeFi) et l'intelligence artificielle (AI), annonce une ère de transformation dans leurs domaines respectifs. Alors que l'IA exploite la puissance de l'apprentissage automatique et des modèles de données pour émuler l'intelligence humaine, DeFi révolutionne la finance traditionnelle grâce à la technologie blockchain, en éliminant les intermédiaires et en permettant les transactions de pair à pair.

Cet article se penche sur l'impact imminent de l'IA sur DeFi, en explorant son potentiel à remodeler les interactions au sein des plateformes DeFi, à atténuer les limites inhérentes et à renforcer le secteur contre les vulnérabilités. De l'examen minutieux des contrats intelligents à la recherche de vulnérabilités à l'amélioration de la fiabilité des oracles et à la révolution de l'évaluation du crédit, l'IA présente un éventail d'opportunités et de défis lorsqu'elle est intégrée à DeFi. En outre, grâce à des études de cas approfondies, cet article montre comment des projets pionniers intègrent activement l'IA, donnant ainsi un aperçu d'un avenir où l'augmentation de l'IA dans le domaine des services financiers est sur le point de redéfinir les paysages financiers.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Source : Simplilearn Simplilearn

L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique qui développe des machines capables d'effectuer des tâches associées à l'intelligence humaine, en apprenant à partir de données et en reconnaissant des modèles, afin de faire des prédictions ou d'exécuter des tâches de manière autonome.

Les applications populaires de l'IA sont omniprésentes : voitures autopilotées, chatbots, assistants personnels virtuels, robots assistants médicaux et systèmes de reconnaissance d'images.

Techniques courantes utilisées dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle

Apprentissage automatique

Un domaine de l'intelligence artificielle où les algorithmes sont formés sur des données pour apprendre des modèles et faire des déductions sans programmation explicite. Il comprend l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Apprentissage profond

Un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui simule le cerveau humain à l'aide de réseaux neuronaux à plusieurs couches (réseaux neuronaux profonds). Elle est couramment appliquée aux représentations hiérarchiques de données et à la reconnaissance vocale.

Traitement du langage naturel (NLP)

La PNL permet aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Elle comprend des tâches telles que la reconnaissance vocale, la traduction linguistique et l'analyse des sentiments. Le NLP est appliqué aux chatbots, aux modèles de compréhension du langage et aux assistants virtuels.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur apprend aux machines à interpréter et à prendre des décisions sur la base de données visuelles. Elle comprend des tâches telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images. La vision par ordinateur est utilisée dans diverses applications, notamment l'analyse d'images médicales, la reconnaissance faciale et les voitures autonomes.

Matériel d'IA

Il s'agit de dispositifs spécialisés qui facilitent et accélèrent le traitement des tâches d'intelligence artificielle, tels que l'unité de traitement graphique, l'unité de traitement tensoriel et l'unité de traitement neutre.

Aperçu du fonctionnement de l'IA

Voici une analyse simplifiée du développement de l'intelligence artificielle.

Collecte de données : Les systèmes d'IA s'appuient sur de grandes quantités de données pour apprendre et prendre des décisions éclairées. Ces données peuvent être étiquetées (pour l'apprentissage supervisé) ou non étiquetées (pour l'apprentissage non supervisé).

Formation : Pendant la formation, les algorithmes utilisent les données fournies pour identifier des modèles et des relations. Le modèle ajuste ses paramètres de manière itérative afin d'améliorer ses performances.

Inférence : Une fois formé, le modèle d'IA peut faire des prédictions ou prendre des décisions lorsqu'il est confronté à de nouvelles données inédites. Ce processus est connu sous le nom d'inférence et constitue la phase au cours de laquelle les systèmes d'IA démontrent leurs capacités d'apprentissage.

IA et automatisation

L'IA est souvent confondue avec l'automatisation, un concept populaire déjà utilisé dans DeFi, c'est-à-dire dans les contrats intelligents. Les systèmes automatisés sont dépourvus de capacités cognitives. Ils sont basés sur des règles et ne possèdent pas la capacité d'apprendre, de raisonner ou de comprendre des données au-delà d'instructions prédéfinies. Par exemple, un contrat intelligent n'exécutera sa fonction que si les conditions prédéfinies sont remplies. Alors que les systèmes d'IA peuvent imiter l'intelligence humaine, reconnaître des modèles, détecter des erreurs, résoudre des problèmes et fournir des solutions et des explications fondées sur des preuves tout en produisant des résultats.

Comprendre le DeFi et ses composants

La finance décentralisée, communément appelée DeFi, désigne les services financiers construits sur la technologie blockchain. Il intègre les services offerts par les institutions financières traditionnelles, tels que l'épargne, l'emprunt, le prêt, et des activités plus sophistiquées telles que la gestion d'actifs et la création de produits d'investissement.

L'une des caractéristiques du DeFi est son exécution par le biais de transactions de pair à pair, facilitées par des codes auto-exécutoires connus sous le nom de contrats intelligents (smart contracts).

Contrairement aux banques conventionnelles, l'espace DeFi fonctionne sans intermédiaire ni autorité centrale. Les transactions au sein de l'écosystème DeFi ont lieu 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en temps quasi réel, et les actifs cryptographiques peuvent être stockés en toute sécurité sur des ordinateurs, des portefeuilles matériels ou d'autres plateformes, ce qui permet aux utilisateurs de bénéficier d'une grande souplesse d'accès.

DeFi vise à être universellement accessible, en particulier à toute personne disposant d'une connexion Internet, remettant ainsi en cause les restrictions qui prévalent dans les institutions financières traditionnelles, telles que la lourdeur de la documentation, les délais de règlement et les barrières géographiques.

Cependant, les plateformes DeFi sont susceptibles d'être exploitées par des contrats intelligents et de faire l'objet d'incidents de piratage. Il est nécessaire de perfectionner la technologie utilisée afin de gagner la confiance des utilisateurs et d'accroître son adoption.

Principaux éléments du DeFi

Bourses décentralisées (DEX)

Considérez les DEX comme des banques décentralisées opérant sur la blockchain. Il s'agit de plateformes qui facilitent l'échange de crypto-monnaies de pair à pair. Les utilisateurs ont la garde de leurs clés privées et la liquidité est souvent fournie par les participants sous la forme de pools de liquidité et de teneurs de marché automatisés (AMM).

Fermes de rendement et cagnottes de liquidités

Les utilisateurs peuvent gagner de l'argent en fournissant de la liquidité aux échanges décentralisés ou en mettant en jeu leurs actifs pour recevoir des jetons ou des récompenses supplémentaires.

Prêts et emprunts

Les utilisateurs peuvent prêter et emprunter des crypto-monnaies sans avoir recours à des intermédiaires financiers traditionnels ou à une bureaucratie décourageante. DeFi propose également des prêts flash, des prêts non garantis qui sont empruntés et remboursés au cours de la même transaction, souvent utilisés pour des opportunités d'arbitrage rapide.

Oracles

Dans DeFi, les oracles fournissent des données externes, par exemple pour la blockchain, ce qui permet aux contrats intelligents de réagir aux événements du monde réel.

Essentiellement, l'IA peut être appliquée à ces éléments et à d'autres composants de DeFi, en influençant la manière dont nous interagissons avec eux. Ce point est abordé plus en détail dans la section suivante.

L'influence de l'IA sur les produits de luxe

L'intelligence artificielle est un outil capable de changer la façon dont nous interagissons avec DeFi. L'IA peut être appliquée pour développer de nouveaux produits DeFi, auditer les contrats intelligents, vérifier les informations fournies par les oracles et déterminer les scores de crédit pour les prêts. Bien que l'utilisation de l'IA dans le secteur des services financiers aux entreprises soit confrontée à des défis potentiels, les avantages l'emportent sur les limites. Actuellement, plusieurs projets DeFi intègrent l'IA dans leurs services, soit en tant que produit, soit en tant qu'élément fondamental de leur technologie.

Audit et automatisation des contrats intelligents

Source : ResearchGate - Les contrats intelligents alimentés par l'intelligence artificielle peuvent être déployés sur un réseau blockchain dans son mode off-chain.

Les contrats intelligents fonctionnent sur la base d'un code déterministe et ne possèdent pas la capacité d'apprendre, de s'adapter ou de prendre des décisions au-delà de leur logique préprogrammée.

L'IA peut vérifier les contrats intelligents pour détecter les bogues qui pourraient compromettre leur fonction, garantissant ainsi que le code est sécurisé et résistant aux exploits.

Les algorithmes NLP (Natural language processing) peuvent être utilisés pour analyser les rapports d'audit, la documentation et les commentaires relatifs au contrat intelligent.

Avant de déployer un contrat intelligent, un algorithme de reconnaissance des formes peut identifier les formes associées aux erreurs de codage courantes, telles que les débordements de mémoire tampon et les problèmes de réentrance. L'exécution des contrats intelligents peut être optimisée, ce qui permet des transactions plus efficaces au sein des applications décentralisées (DApps).

Détection d'anomalies dans les oracles

Les oracles sont des services tiers qui permettent aux contrats intelligents d'accéder à des données hors chaîne capables d'influencer leur exécution sur la chaîne. L'oracle est essentiellement chargé d'interroger, de vérifier et d'authentifier les données externes avant de les transmettre à la blockchain.

Étant donné que les résultats des contrats intelligents dépendent de l'exactitude des données fournies par Oracle, il est primordial d'en garantir la fiabilité. Des données inexactes peuvent conduire à des exécutions irréversibles de contrats intelligents, entraînant une perte permanente des fonds de l'utilisateur en raison de la nature automatique et immuable des transactions de la blockchain.

Pour améliorer l'intégrité des données traitées par les oracles, diverses techniques d'intelligence artificielle peuvent être employées, telles que les réseaux adversaires génératifs (GAN), les forêts d'isolation, les facteurs d'aberration locaux, etc. Ces techniques permettent d'identifier des modèles irréguliers ou des valeurs aberrantes dans les ensembles de données.

Hypothétiquement, un modèle d'IA aiderait à détecter les comportements anormaux dans les données agrégées par les oracles à partir de différentes sources. Le réseau Oracle peut alors examiner ces anomalies et prendre des mesures correctives avant de transmettre les données à la blockchain.

Evaluation du crédit

Évaluer la solvabilité des utilisateurs dans les protocoles de prêt DeFi. L'évaluation du crédit basée sur l'IA peut utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser l'historique des transactions et d'autres points de données nécessaires.

Détection de la fraude

Le système décentralisé présente un risque de fraude plus élevé en raison de l'anonymat relatif des utilisateurs. Les techniques d'analyse de données permettent d'identifier les faux volumes d'échanges ou les transferts suspects de liquidités, par exemple.

Nouvelles offres de produits

L'avènement de l'IA ouvrira un nouveau marché de projets qui appliqueront l'IA à leurs offres de produits. Par exemple, l'adoption d'outils de trading alimentés par l'IA à vendre ou à louer par yPredict, Fetch.ai. Des cas d'utilisation plus créatifs de l'IA seront explorés au fur et à mesure que la technologie se développera.

L'analyse prédictive au service de la négociation automatisée

Les données font partie intégrante de DeFi, et bien qu'il existe de nombreuses sources de données, leur traitement en vue de prendre des décisions rentables peut s'avérer fastidieux.

L'analyse prédictive, qui utilise l'exploration de données, les statistiques et l'apprentissage automatique pour prendre des décisions plus éclairées, peut analyser les tendances passées du marché pour prédire ce qui se passera à l'avenir. Ils peuvent être couplés à des robots de trading qui optimisent les stratégies, exécutent les transactions et gèrent les portefeuilles de manière plus efficace, en réduisant les pertes et en augmentant la liquidité.

L'analyse prédictive peut également être utilisée pour gérer dynamiquement les portefeuilles DeFi. Les algorithmes peuvent analyser en permanence les conditions du marché et ajuster la composition d'un portefeuille en temps réel, en veillant à ce qu'il s'aligne sur les tendances prédites du marché.

Études de cas de projets du DeFi intégrant la technologie de l'IA

Cette section met en évidence les projets qui ont intégré l'IA dans leur fonctionnalité.

Cortex

Source : Cortex

Cortex est une blockchain publique open-source conçue pour intégrer des capacités d'apprentissage automatique dans les contrats intelligents et les applications décentralisées (DApps). En relevant le défi de l'exécution de l'IA sur la chaîne, les développeurs peuvent combiner le langage Solidity avec des modèles d'IA prêts à l'emploi sur la couche de stockage Cortex pour créer des DApps et des contrats intelligents améliorés par l'IA.

Injectif

Source : Injective

Injective est une blockchain basée sur Cosmos qui combine des éléments d'intelligence artificielle (IA) et de finance décentralisée (DeFi). Les DApps construites sur Injective peuvent utiliser des algorithmes d'IA, améliorant l'efficacité du marché et optimisant les processus de prise de décision, en particulier dans les échanges décentralisés. Injective prétend être le pionnier des "contrats intelligents auto-exécutoires".

Dune AI

Dune Analytics, un outil d'analyse de la blockchain, a développé Dune AI pour simplifier l'extraction des requêtes de données cryptographiques. Grâce à un moteur de traitement du langage naturel similaire au ChatGPT4 d'OpenAI, Dune AI permettra aux utilisateurs d'accéder à des données liées à la cryptographie en utilisant des fonctionnalités de chat sans avoir à apprendre les commandes SQL.

yPredict

Source : yPredict

Une place de marché décentralisée et une plateforme d'échange basées sur Polygon qui permettent aux traders et aux investisseurs d'accéder à des douzaines de signaux, de ruptures, de reconnaissances de formes et de fonctions de sentiment social et d'actualité alimentés par l'IA. Au-delà du commerce, elle a développé deux outils de création de contenu, un calculateur de liens retour et un assistant de rédaction.

Chaque modèle soumis par les ingénieurs en IA sera vérifié par les membres de la DAO avant d'être proposé sur la plateforme pour un abonnement. yPredict utilise un modèle commercial basé sur des niveaux, dans lequel les outils et les services sont proposés à différents niveaux, chacun ayant sa propre tarification et son propre ensemble de fonctionnalités. Cette approche permet d'inclure tous les acteurs, qu'il s'agisse d'opérateurs haut de gamme ou de débutants.

RociFi

Source : RociFi

RociFi est un protocole de prêt avec notation de crédit, sous-collatéralisé et efficace en termes de capital, qui utilise les données de la chaîne, l'apprentissage automatique et les points de données d'identité décentralisés, y compris les comptes de médias sociaux, la participation à des organisations autonomes décentralisées (DAO) et la propriété de jetons non fongibles (NFT).

Fetch.ai

Source : Fetch.ai

Fetch.ai se concentre sur les applications liées à la finance décentralisée, au transport, à la gestion de l'énergie et à diverses tâches commerciales. Cette plateforme permet aux développeurs d'intégrer l'intelligence artificielle dans leurs applications pour une automatisation plus efficace et plus intelligente.

Défis potentiels

Déploiement en chaîne

Le déploiement de modèles d'IA complexes directement sur la chaîne peut être gourmand en ressources, ce qui entraîne des problèmes d'évolutivité et des frais de gaz plus élevés. De nombreuses opérations d'IA impliquent une puissance de calcul importante, qui peut ne pas correspondre aux contraintes et aux coûts associés à l'exécution sur la chaîne. En outre, le stockage de grands modèles d'IA et d'ensembles de données sur la chaîne pourrait poser des problèmes en raison des limites de stockage des réseaux de blockchain.

Risques pour la sécurité

Les outils d'IA sont souvent créés par des entités centralisées, à moins qu'ils ne soient libres, et ces outils peuvent constituer un point d'attaque si leurs caractéristiques de sécurité sont compromises.

Centralisation

Les projets DeFi qui choisissent de s'appuyer sur des services d'IA centralisés courent un risque si ces services subissent des pannes ou des changements de politique.

Manque de données

Le succès de l'IA repose en grande partie sur sa formation à l'aide de vastes ensembles de données afin de garantir son efficacité et sa précision. La finance décentralisée, qui en est encore à ses débuts, pourrait avoir besoin de plus de données pour que les modèles d'IA fonctionnent efficacement. Des données faussées peuvent produire des algorithmes biaisés produisant des scores de crédit inexacts, de mauvais prêts, etc.

Conclusion

La fusion de l'IA et du DeFi est une union transformatrice de technologies innovantes qui redessine le paysage financier. L'IA apporte des outils intelligents pour optimiser DeFi, de la sécurisation des contrats intelligents à la prédiction des tendances du marché. Bien qu'il existe des défis tels que la rareté des données et les dépendances centralisées, des projets pionniers tels que Cortex et yPredict illustrent le vaste potentiel de cette technologie. Avec la maturation de l'IA et la croissance des écosystèmes DeFi, cette union symbiotique promet de démocratiser la finance, de débloquer des produits innovants et d'ouvrir la voie à un avenir où l'intelligence décentralisée alimentera la liberté financière.