Analyse détaillée
1. Objectif et proposition de valeur
OpenLedger répond au manque de transparence et au contrôle centralisé dans le domaine de l’IA en créant une blockchain où chaque ensemble de données, modèle et résultat est traçable. Son système de Proof of Attribution (OpenLedger Whitepaper) garantit que les contributeurs (comme les fournisseurs de données ou les formateurs de modèles) sont automatiquement récompensés lorsque leur travail est utilisé. Cela contraste avec les pratiques traditionnelles où les entreprises tirent profit de données anonymisées sans rémunérer les sources.
2. Technologie et architecture
La plateforme est conçue spécifiquement pour les flux de travail liés à l’IA :
- Datanets : Espaces collaboratifs pour télécharger, organiser et monétiser des ensembles de données.
- ModelFactory : Interface sans codage permettant de former des modèles d’IA à partir des données enregistrées sur la blockchain.
- OpenLoRA : Réduit les coûts de déploiement jusqu’à 99,99 % grâce à une optimisation de l’inférence.
Contrairement aux blockchains généralistes, l’architecture d’OpenLedger est adaptée à l’IA, en mettant l’accent sur la traçabilité des données et l’efficacité des calculs (The Block).
3. Tokenomics et gouvernance
Le token OPEN joue plusieurs rôles essentiels :
- Frais de transaction : Utilisé pour les échanges et la formation des modèles.
- Récompenses : Distribuées automatiquement via des contrats intelligents selon l’utilisation (par exemple, les données dans les Datanets).
- Gouvernance : Les détenteurs votent sur les mises à jour du protocole et les normes de qualité des modèles.
La tokenomics est pensée pour un alignement durable, avec 51,7 % des tokens réservés aux incitations communautaires et un calendrier strict de libération pour les tokens des équipes et investisseurs (Binance Q&A).
Conclusion
OpenLedger réinvente le développement de l’IA comme un processus communautaire, utilisant la blockchain pour garantir transparence et juste répartition de la valeur. Son succès dépendra de son adoption par les développeurs et les entreprises cherchant des solutions d’IA auditable. Pourra-t-il devenir l’infrastructure de référence pour une IA éthique et décentralisée, alors que la réglementation sur l’utilisation des données se renforce ?