Applications de l'IA dans Web3 : défis et solutions de la Data Layer

L’écosystème Web3 fait face à d’énormes opportunités et défis liés à l’application de l’IA. Cet article explore en profondeur les besoins en données des Affiliés IA dans l’environnement Web3, les difficultés actuelles, ainsi que les éléments clés pour construire une couche de données prête pour l’IA.

Besoins en données des Affiliés IA et état actuel de Web3

Le flux de travail d’un Affilié IA peut être résumé comme suit : observation, décision, action, apprentissage. Ce cycle dépend de données fraîches, fiables et sans permission. Cependant, l’écosystème Web3 voit ses données dispersées sur plusieurs chaînes hétérogènes, piles de nœuds, indexeurs et oracles hors chaîne, chacun présentant ses propres délais, finalités, sémantiques et modes de défaillance. Cela complique l’accès des Affiliés IA à des données de haute qualité.

Défis rencontrés par les développeurs IA dans Web3

1. Hétérogénéité : chaque chaîne possède un comportement RPC, des logs, des modèles d’événements uniques, nécessitant des indexeurs personnalisés pour les requêtes de base.

2. Compromis entre fraîcheur des données et coût : des données peu coûteuses sont souvent lentes à mettre à jour, tandis que des données rapides sont coûteuses.

3. Analyse sémantique : transformer les logs bruts en entités significatives telles que pools de liquidité, positions, gains/pertes( requiert un processus ETL continu et des recalculs.

4. Fiabilité sous charge : la congestion du réseau et la latence des oracles peuvent engendrer des risques tail, difficiles à gérer pour les Affiliés autonomes.

Définition des données exploitables et limites de Web3

Les données exploitables sont celles permettant à un Affilié IA de prendre des décisions et d’agir dans un temps limité. Les exigences spécifiques incluent :

• Sémantiques standardisées cross-chain
• Fraîcheur et déterminisme
• Vérifiabilité
• Calcul à proximité des données
• Traitement en flux et capacité de rétroaction temporelle

Actuellement, la pile technologique Web3 offre certaines fonctionnalités) comme les sous-graphes, RPC, API d’analyse(, mais manque d’une infrastructure de données complète, inter-chaînes, à faible latence.

Caractéristiques clés d’une couche de données prête pour l’IA

1. Capture et normalisation des données multi-chaînes : schéma standardisé, unités et décimales claires.

2. Traitement en flux et snapshots : flux d’événements de type Kafka et snapshots OLAP, supportant la rétroaction temporelle et la corrélation des données.

3. Images traçables : sous-graphes déterministes, transformations versionnées et vérifications d’intégrité.

4. Calcul en flux : fonctionnalités intégrées pour la volatilité, la profondeur de liquidité, la simulation de routage, etc.

5. API de fraîcheur perceptive de la finalité : chaque lecture retourne la fraîcheur, le nombre de confirmations et le niveau de finalité.

6. Crochets d’intention : liaison de premier niveau avec le système d’exécution d’intentions, supportant la simulation et la vérification.

7. Audit de sécurité : limitation de débit, circuit breaker, logs de relecture et preuves post-trade.

Perspectives futures pour l’IA × Web3

La construction d’une couche de données adaptée ouvrira de nouvelles possibilités :

• Formation automatique de prix pour les Market Makers autonomes, prenant en compte la fraîcheur et la finalité des données
• Assistance à la gouvernance : analyse de propositions, simulation de résultats et fourniture d’avis avec preuve cryptographique
• Stratégies de portefeuille cross-chain : gestion automatisée basée sur un système d’exécution d’intentions
• Marché de données : ensembles de données et services d’inférence avec paiement on-chain et preuve d’utilisation

Conclusion

Pour les équipes qui envisagent l’IA Affilié comme interface utilisateur de prochaine génération, le choix de l’architecture déterminera le succès du produit. Les équipes qui se contentent de réparer les appels RPC et de faire des ETL périodiques auront du mal à répondre aux exigences d’un marché multi-chaînes, en temps réel et compétitif. En revanche, celles qui construiront une couche de données prête pour l’IA — normalisée, en miroir, calculable, sensible à la finalité et connectée au système d’exécution d’intentions — pourront déployer des Affiliés de production capables d’observer, décider, agir et apprendre efficacement.

Donnez aux Affiliés IA l’infrastructure de données qu’ils méritent. Le marché n’attendra pas, et ils sont déjà en manque de ressources.