La blockchain et l'apprentissage automatique sont deux technologies modernes apparues au cours de la dernière décennie.

L'apprentissage automatique permet à l'ordinateur d'apprendre progressivement sans programmation répétée ni intervention humaine.

Pour le profane, l'apprentissage automatique prend principalement des décisions sans intervention humaine, rendant ainsi les machines plus autonomes.

C'est l'une des technologies les plus intéressantes à découvrir, car elle confère à la machine la capacité d'apprendre, ce qui la rapproche des humains.

D'autre part, la fonction première de la blockchain est de sécuriser les transactions entre les participants.

Il s'agit d'une étape essentielle, car elle contribue à éliminer les intermédiaires qui, comme les gouvernements et les banques, tentent de monétiser chaque transaction à laquelle nous participons.

Il sera intéressant d'observer comment ces deux technologies peuvent s'entraider. Nous pourrions même assister à des innovations révolutionnaires.

Aussi révolutionnaires soient-elles déjà, la blockchain et l'IA ont le potentiel de devenir encore plus révolutionnaires lorsqu'elles sont combinées.

Toutes deux peuvent se renforcer mutuellement et améliorer les niveaux de transparence, de confiance et de communication.

Comment l'apprentissage automatique et la blockchain vont se combiner

L'apprentissage automatique est une technologie qui s'appuie sur d'importantes quantités de données pour la construction de modèles et la réalisation de prédictions précises.

La collecte, l'organisation et l'audit de ces données nécessitent un temps considérable. C'est là que la blockchain entre en jeu, car ce temps peut être considérablement réduit grâce à sa technologie.

L'utilisation de contrats intelligents permet ici un transfert direct et sécurisé des données.

Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique pour voitures autonomes nécessiterait des centaines de téraoctets de données de conduite réelles.

Traditionnellement, grâce à différents outils de suivi, toutes les données, telles que la consommation de carburant, la vitesse de conduite et les temps de pause, étaient collectées.

Elles étaient ensuite traitées, où des auditeurs les analysaient pour s'assurer de leur authenticité et de leur exactitude avant de les transmettre aux data scientists pour traitement.

Cependant, grâce aux signatures numériques, les contrats intelligents pourraient considérablement améliorer l'ensemble du processus.

Pour garantir la sécurité des données collectées, la technologie blockchain permet de programmer des contrats intelligents pour transmettre directement les données du conducteur aux data scientists, qui les exploiteront pour créer des modèles d'apprentissage automatique.

Cette fusion de l'apprentissage automatique et de la technologie blockchain peut ainsi révolutionner de nombreuses autres technologies, contribuant ainsi à la création d'un marché pour la recherche de données.

De même, des secteurs comme la finance et l'assurance ont tout à gagner de cette fusion, car ils peuvent être utilisés ensemble pour concevoir des outils d'identification et de prévention de la fraude.

L'apprentissage automatique permet d'améliorer les solutions de la chaîne d'approvisionnement et d'économiser des milliards de dollars chaque année en réduisant les vols et le gaspillage.

Avantages du ML et de la Blockchain lorsqu'ils sont combinés

« Associés, ces deux aspects se complètent et s'enrichissent mutuellement. Il appartient aux entrepreneurs d'explorer les moyens de les mettre en œuvre afin de bénéficier d'une vision plus approfondie, d'une plus grande efficacité et d'une plus grande responsabilisation. »

Voyons comment une combinaison de ML et de blockchain peut être utilisée au profit d’une organisation.

• Améliorer la sécurité

Les données d'une blockchain sont parfaitement sécurisées grâce au chiffrement implicite. La blockchain est idéale pour le stockage de données personnelles hautement sensibles, comme les recommandations personnalisées ou les dossiers médicaux.

L'amélioration de la sécurité présente un autre aspect. Si la blockchain est sécurisée à la base, les applications et les couches supplémentaires peuvent être vulnérables.

Le Machine Learning permettra de prédire les éventuelles failles de sécurité et le déploiement d'applications blockchain.

• Gérer le marché des données

Les grandes entreprises comme Google, Facebook et Amazon ont accès à de vastes volumes de données qui pourraient être utiles aux processus d'IA, mais toutes ces données sont inaccessibles aux autres.

Grâce à la blockchain, les startups et les petites entreprises peuvent défier ces géants en accédant au même volume de données et à la même IA.

• Optimiser la consommation d'énergie

L'exploration de données, processus très énergivore, est l'un des principaux défis du monde moderne. Cependant, Google a prouvé que l'exploration de données pouvait répondre à ces préoccupations.

En entraînant l'IA DeepMind, l'entreprise a réussi à réduire de 40 % la consommation d'énergie nécessaire au refroidissement de ses centres de données.

Un principe similaire peut être appliqué au minage, ce qui entraînera une baisse des prix du matériel de minage.

Applications du ML et de la Blockchain

• Automatisation dans la fabrication

Dans le cadre de leur processus de fabrication, les entreprises s'appuient désormais sur des contrats intelligents et des processus basés sur la blockchain Bitcoin pour garantir la transparence, la production, la sécurité et les contrôles de conformité.

Au lieu de planifier des plannings de maintenance machines fixes traditionnels, les algorithmes prédictifs de l'apprentissage automatique permettent de concevoir des plans flexibles.

Les tests produits et le contrôle qualité sont également progressivement automatisés.

• Alimentation et logistique

Le Machine Learning et la Blockchain réduisent progressivement les défis de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie agroalimentaire en favorisant la transparence et la précision.

Avec l'arrivée de la blockchain, la traçabilité des sources d'approvisionnement et la gestion des transactions financières associées sont désormais possibles.

Récemment, IBM a collaboré avec Twiga Foods et lancé une stratégie de microfinancement basée sur la blockchain pour les vendeurs de produits alimentaires.

Mais cette mission n'aurait pas été accomplie sans l'application des techniques de Machine Learning.

Les scientifiques d'IBM achètent des données depuis des appareils mobiles, les analysent puis implémentent des algorithmes de Machine Learning pour déterminer les scores de crédit et prédire la solvabilité.

• Énergie et services publics

Dans le secteur de l'énergie et des services publics, la blockchain facilite les échanges d'énergie.

Par exemple, IOTA, une entreprise du secteur de l'énergie, a récemment mis en œuvre la production et la consommation d'énergie par blockchain en mode pair-à-pair.

Les micro-réseaux énergétiques intelligents sont également de plus en plus répandus pour créer des ressources énergétiques durables. LO3 Energy, une entreprise new-yorkaise, utilise également l'innovation blockchain pour permettre la production, la conservation et le commerce d'énergie pour les communautés locales.

Conclusion

La blockchain et le ML se complètent parfaitement et constituent les deux piliers sur lesquels les innovations futures doivent reposer.

Ensemble, ces deux technologies sont vouées à générer des innovations révolutionnaires dans un avenir proche, tout en renforçant notre présence.