Trois cas d'utilisation : Comment le monde des crypto-monnaies applique l'IA

L'une des plus grandes entreprises d'IA, OpenAI, a récemment obtenu 40 milliards de dollars d'investissements, démontrant une fois de plus l'importance de cette technologie. Chaque secteur utilise l'IA à sa manière, et le monde des crypto-monnaies ne fait pas exception à la règle. Voici trois cas concrets.

Cas n° 1 : études de marché sur les crypto-monnaies

Avant l'essor des outils d'IA, les utilisateurs devaient recueillir des informations manuellement à l'aide de divers moteurs de recherche tels que Google, Yahoo, Bing et autres.Aujourd'hui, les choses ont fondamentalement changé. Le marché est rempli d'outils qui fournissent des données pertinentes en quelques secondes, y compris toutes les informations essentielles sur une crypto-monnaie - son origine, sa structure, son évolution, etc.

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Toutefois, les réponses des plateformes dépendent des données initiales saisies et des priorités des développeurs. Par exemple, à la question "Qu'est-ce que le bitcoin ?", différents services d'IA offrent des réponses différentes.

Grok, qu'Elon Musk a intégré avec succès dans X (anciennement Twitter), commence par :

"Le bitcoin est une monnaie numérique décentralisée créée en 2009 par une personne ou un groupe anonyme sous le pseudonyme de Satoshi Nakamoto."

ChatGPT, quant à lui, met l'accent sur la décentralisation :

"Le bitcoin est une monnaie numérique décentralisée qui permet des transactions directes entre utilisateurs sur Internet sans avoir recours à des autorités centrales telles que les banques ou les gouvernements."Dans l'ensemble, les outils d'IA fournissent des informations sur les fluctuations de prix et la dynamique du marché. En utilisant des données provenant de sources telles que CoinMarketCap et CoinGecko, des services tels que ChatGPT et Grok peuvent rapidement générer des graphiques et partager des mises à jour de prix pour toutes les principales crypto-monnaies et au-delà.

Cas n° 2 : Commerce

Les traders s'appuient de plus en plus sur les technologies d'IA pour améliorer leurs stratégies, prendre des décisions éclairées et accroître l'efficacité de leurs opérations.

Et ce n'est pas une surprise : l'IA peut analyser de grandes quantités de données en temps réel, reconnaître des modèles et prédire l'évolution des prix. Cela est particulièrement important dans le monde de la cryptographie, où les marchés sont plus volatils que les marchés traditionnels. L'un des principaux avantages de l'IA est sa rapidité à traiter des ensembles de données massifs tout en analysant le sentiment du marché à travers les médias sociaux et les sources d'information. Les outils de gestion des risques permettent de détecter et de minimiser les pertes potentielles.

Pour la négociation, les investisseurs utilisent fréquemment des outils tels que les robots de négociation. Ces robots achètent et vendent automatiquement des actifs dans des conditions prédéfinies, sur la base de différents points de données. L'IA utilise également l'analyse prédictive, qui prévoit les mouvements de prix futurs en utilisant des données historiques pour analyser les tendances. Les systèmes d'analyse des sentiments évaluent l'opinion publique sur les plateformes de médias sociaux.

Malgré leur efficacité, ces outils ne sont pas sans limites. L'IA peut avoir du mal à évaluer les conditions du marché lorsqu'elle est confrontée à une forte volatilité, à des changements réglementaires soudains, à la nécessité d'une mise à jour constante des modèles et à d'autres facteurs.

Cas n° 3 : les NFT et l'art numérique

Bien que les jetons non fongibles (NFT) aient considérablement perdu en popularité, les gens continuent d'utiliser l'IA pour leur création. Nombreux sont ceux qui utilisent des modèles artistiques d'IA tels que DALL-E, Midjourney ou GAN pour générer des images, de la musique et des objets en 3D pour les collections de NFT.

En outre, certains projets NFT utilisent l'IA pour faire évoluer ou transformer les œuvres d'art en fonction de l'interaction avec l'utilisateur ou des tendances du marché. Par exemple, des "avatars générés par l'IA" qui changent en fonction de l'activité de votre portefeuille de crypto-monnaie.

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Différentes plateformes permettent également de créer de nouvelles œuvres en mélangeant des images existantes. Artbreeder est l'une de ces plateformes. Grâce à son interface conviviale, les artistes peuvent mélanger et associer des œuvres d'art pour créer des visuels uniques générés par l'IA.

Artbreeder utilise un modèle génétique qui permet aux utilisateurs de "reproduire" de nouvelles images en combinant plusieurs images pour générer des pièces entièrement nouvelles. Des algorithmes d'IA avancés garantissent que chaque image ressemble à une entité numérique vivante.

Quels sont les écueils ?

Malgré ses avantages évidents, l'IA a ses inconvénients. La formation de grands modèles tels que GPT ou DALL-E nécessite d'importantes ressources énergétiques, ce qui soulève des préoccupations environnementales. C'est pourquoi les législateurs de pays comme les États-Unis proposent des amendes spéciales pour les centres de données d'IA.

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L'IA produit souvent des résultats qui ne sont pas tout à fait exacts, ce qui peut fausser les situations réelles. À un moment donné, les gens pourraient commencer à faire confiance aux résultats de l'IA aveuglément, sans esprit critique. En outre, l'automatisation excessive pourrait entraîner la perte de compétences de base telles que la navigation, l'écriture et l'analyse.

Dans des domaines spécialisés comme la négociation, l'IA doit être améliorée dans plusieurs domaines. Il s'agit notamment d'algorithmes de négociation plus précis et plus fiables, de systèmes d'IA collaboratifs qui analysent les données conjointement, et d'un apprentissage continu basé sur les données du marché.

Les principaux acteurs de l'IA s'attaquent déjà à bon nombre de ces questions. Cela est particulièrement évident aux États-Unis et en Chine, où des géants comme Google, Microsoft, Meta et OpenAI investissent massivement dans le développement et le perfectionnement des systèmes d'IA.

La Chine, en particulier, a fait de l'IA une priorité nationale. Grâce à un soutien gouvernemental fort, à des ressources de données massives et aux efforts d'entreprises telles que Baidu, Alibaba et Tencent, la Chine réduit rapidement l'écart, en particulier dans le domaine de l'IA appliquée et des technologies de surveillance.

Il ne fait aucun doute que l'IA va continuer à se développer, même si l'on ne sait pas encore avec quelle rapidité et quelle efficacité ses lacunes pourront être résolues.