L'ingénierie de contexte fait progresser l'IA dans la crypto : De nouveaux partenariats exploitent les données de la blockchain

Résumé exécutif

De nouvelles recherches du Shanghai AI Lab mettent l'accent sur l'« ingénierie de contexte » pour améliorer les modèles d'IA, un principe rapidement adopté dans le secteur de la crypto pour intégrer des données de blockchain vérifiables afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

L'événement en détail

Les récentes découvertes du Shanghai AI Lab mettent en lumière une méthode appelée « ingénierie de contexte », qui améliore considérablement l'intelligence et la précision des modèles d'IA sans nécessiter de réentraînement extensif. Cette approche consiste à fournir aux systèmes d'IA des « invites de contexte » plus riches et plus soigneusement conçues pour produire des réponses plus précises et utiles que les entrées génériques. Cette avancée méthodologique est cruciale pour les applications d'IA dans des environnements complexes et gourmands en données tels que les marchés de cryptomonnaies.

Dans une démarche illustrant ce principe, Nuklai et GraphAI ont annoncé un partenariat stratégique visant à relier les données de la blockchain au raisonnement de l'IA. Cette intégration facilite la diffusion en continu de données de blockchain structurées et en temps réel directement dans Nexus, créant un environnement unifié où l'IA peut analyser à la fois les ensembles de données on-chain et off-chain. Cette capacité permet aux agents d'IA au sein de Nexus d'agir de manière autonome en fonction d'une intention définie, combinant les informations on-chain de GraphAI avec des sources de données externes fiables. Ce développement est sur le point de rendre les décisions dans des domaines critiques tels que la finance décentralisée (DeFi), la gouvernance des organisations autonomes décentralisées (DAO) et la gestion d'actifs manifestement plus précises et transparentes. La synergie entre l'intelligence blockchain de GraphAI et l'infrastructure de données native à l'IA de Nuklai offre aux agents d'IA une vue complète des informations contextuelles.

Implications pour le marché

La convergence de l'IA avancée et de la technologie blockchain a des implications importantes pour l'écosystème Web3 au sens large. La capacité de l'IA à traiter et à agir sur des données de blockchain vérifiables et en temps réel pourrait réduire considérablement les coûts opérationnels et les temps de réponse dans diverses applications décentralisées. Par exemple, dans la DeFi, l'automatisation basée sur l'IA et informée par l'ingénierie de contexte peut conduire à des protocoles de prêt, d'emprunt et de trading plus efficaces, atténuant potentiellement les risques associés à la volatilité et à l'incertitude du marché. La transparence et l'auditabilité améliorées fournies par les solutions d'IA intégrées à la blockchain pourraient favoriser une plus grande confiance des investisseurs et stimuler l'adoption par les entreprises des plateformes décentralisées.

L'application de l'« ingénierie de contexte » s'étend également au raffinement des stratégies de trading crypto. Des invites cohérentes et des sources de données vérifiées permettent aux outils d'IA, tels que les grands modèles de langage (LLM) sophistiqués, de fonctionner comme des assistants fiables pour les signaux du marché. L'utilisation de données pré-agrégées et à fort contexte est cruciale pour prévenir les « hallucinations » de l'IA, améliorant ainsi la fiabilité des informations sur le marché. Cette intégration favorise une approche disciplinée du trading en intégrant des seuils de risque prédéfinis, réduisant ainsi les décisions motivées par l'émotion. Bien que l'IA offre de puissantes capacités d'analyse, son rôle reste complémentaire au jugement humain, augmentant plutôt que remplaçant l'expertise des traders.

Commentaire d'expert

Les experts soulignent que la précision et l'utilité de l'IA sur les marchés de cryptomonnaies sont directement proportionnelles à la qualité et au contexte de ses intrants. La fourniture d'un contexte riche permet à l'IA d'inférer le sens plus efficacement, contrairement à la simple alimentation de données numériques. Par exemple, comprendre que « l'intérêt ouvert du Bitcoin est de 35 milliards de dollars, dans le 95e percentile de l'année écoulée », signale une « accumulation de levier extrême », une information contextuelle qui permet à l'IA de fournir une analyse plus nuancée et exploitable plutôt que de simplement rapporter un chiffre. Cela souligne la nécessité continue d'une hygiène méticuleuse des données et d'une conception soignée des invites lors du déploiement de l'IA dans les applications financières.

Contexte plus large

L'évolution vers les chatbots IA Web3 représente une étape significative dans le contexte plus large de la technologie décentralisée. Ces agents numériques intelligents combinent l'automatisation de l'IA avec l'interopérabilité du Web3, facilitant la communication autonome sur les réseaux décentralisés. Contrairement aux chatbots traditionnels qui reposent sur des bases de données centralisées, les chatbots IA Web3 fonctionnent sur des infrastructures intégrées à la blockchain, exploitant les modèles de langage d'IA, les contrats intelligents et le stockage de données décentralisé. Cette architecture garantit la transparence, la sécurité et l'aspect crucial des modèles de données appartenant aux utilisateurs, favorisant la confidentialité et la vérifiabilité.

Les avantages de ces chatbots avancés sont multiples : ils automatisent les requêtes répétitives, réduisent les coûts opérationnels et offrent des temps de réponse plus rapides. Surtout, toutes les interactions sont enregistrées sur la chaîne, assurant une transparence inégalée. Ils offrent une accessibilité mondiale grâce au support multilingue et améliorent la fidélité des utilisateurs grâce à des expériences personnalisées et sécurisées. En fin de compte, les chatbots IA Web3 permettent une automatisation intelligente en exécutant des opérations blockchain de manière autonome, marquant un changement fondamental vers des applications d'IA plus fiables, transparentes et centrées sur l'utilisateur au sein de l'économie numérique décentralisée. Cette intégration stratégique renforce la tendance à exploiter l'IA pour libérer tout le potentiel de l'écosystème Web3.