L'IA révolutionne les DApps, améliore les écosystèmes des contrats intelligents, de la DeFi et de la blockchain, tout en soulevant des questions en matière de sécurité et de décentralisation.

Principales innovations en matière d'IA dans les DApps

1. Contrats intelligents plus intelligents — L'IA permet de créer des contrats adaptatifs qui optimisent les frais, détectent les exploits et s'adaptent aux conditions du marché (par exemple, Fetch.ai).
2. DeFi alimenté par l'IA — Améliore la gestion des risques, la détection des fraudes et les stratégies de portefeuille automatisées (par exemple, Numerai).
3. Marchés d'IA décentralisés — La blockchain permet de négocier des modèles d'IA de manière transparente et incitative (par exemple, Bittensor).
4. AI Oracles — Améliore la précision des données pour les DApps en validant et en traitant des entrées complexes (par exemple, DIA).
5. NFT et jeux générés par l'IA — Crée des NFT dynamiques et des expériences de jeu adaptatives (par exemple, Alethea AI).

Défis liés aux DApps alimentées par l'IA

1. Risques liés à la centralisation

La plupart des modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul considérable, s'appuyant souvent sur des fournisseurs de cloud centralisés (par exemple, AWS, Google Cloud).

Cela contredit la philosophie de décentralisation de la blockchain, créant des points de défaillance uniques potentiels.

Des solutions telles que les réseaux informatiques décentralisés (par exemple, Akash, Gensyn) visent à résoudre ce problème mais n'en sont qu'à leurs débuts.

2. Incertitude réglementaire

Si un contrat intelligent piloté par l'IA prend une mauvaise décision (par exemple, une liquidation incorrecte dans DeFi), qui est responsable : le développeur, le modèle d'IA ou le DAO ?

Les gouvernements peuvent imposer des règles strictes aux applications financières alimentées par l'IA, ce qui pourrait entraver l'innovation.

La conformité devient complexe lorsque l'IA opère dans plusieurs juridictions.

3. Coûts élevés de l'IA en chaîne

La formation et l'exécution de modèles d'IA en chaîne sont d'un coût prohibitif en raison des frais de gaz et des limites de stockage.

Les solutions émergentes telles que l'apprentissage automatique à connaissance nulle (zKML) et l'IA hors chaîne avec vérification en chaîne pourraient réduire les coûts.

Les solutions de mise à l'échelle de couche 2 peuvent être utiles, mais l'efficacité reste un défi.

Possibilités futures pour l'IA dans les DApps

1. DAO autonomes gouvernés par l'IA

L'IA pourrait remplacer le vote humain dans les DAO, en prenant des décisions sur la base d'une analyse de données en temps réel.

Exemple : une IA DAO gérant un protocole DeFi pourrait ajuster automatiquement les taux d'intérêt ou les paramètres de sécurité sans propositions.

2. Blockchains à optimisation automatique

Les mécanismes de consensus pilotés par l'IA pourraient ajuster dynamiquement la taille des blocs, les frais ou les protocoles de sécurité pour plus d'efficacité.

Les réseaux peuvent « tirer les leçons » des attaques passées (attaques à 51 %, par exemple) pour empêcher de futurs exploits.

3. Protocoles DeFi organisés par l'IA

Les plateformes DeFi pourraient utiliser l'IA pour rééquilibrer automatiquement les pools de liquidités, prévoir les pannes ou mettre sur liste noire les acteurs malveillants.

Exemple : Un protocole de prêt basé sur l'IA pourrait ajuster les exigences en matière de garanties en temps réel en fonction de la volatilité du marché.