Bittensor (TAO) : Qu’est-ce que c’est, comment ça fonctionne et comment en acheter ?

Bittensor est un réseau décentralisé qui vise à relier des modèles d'apprentissage automatique entre eux au lieu de connecter des ordinateurs ou des serveurs. Imaginez BitTensor comme un cerveau mondial où chaque “neurone” représente un modèle d'apprentissage automatique détenu par divers individus autour du globe. Ensemble, ces modèles collaborent pour analyser les données et générer des réponses intelligentes.

Bittensor emploie une architecture blockchain sur mesure, spécialement conçue pour soutenir un protocole d'apprentissage automatique décentralisé.

La blockchain de Bittensor est élaborée en utilisant le framework Substrate, une technologie également utilisée par Polkadot. Développé par Parity Technologies, Substrate est conçu pour aider les développeurs à créer des blockchains très personnalisées. Ces blockchains ont la capacité de se connecter aisément au réseau Polkadot, si les développeurs décident de suivre cette voie.

Le framework Substrate fournit les éléments de base ou “palettes”, qui peuvent être personnalisés pour créer une blockchain répondant à des besoins spécifiques. Cela permet à Bittensor de disposer d'une blockchain optimisée pour son réseau d'apprentissage automatique décentralisé.

Parenthèse pour les passionnés : vous connaissez sans doute les projets Ternoa (CAPS) ou Aleph Zero (AZERO), ces projets sont eux aussi basés sur le framework Substrate de Polkadot. Ce choix technologique est dû au fait que le langage de programmation principal utilisé est le Rust. Le framework Tendermint de Cosmos utilise le langage Go et le Rust a tendance à fournir de meilleures performances que le Go.

Comment fonctionne Bittensor ?

Comme Bitcoin, Bittensor opère sur un réseau décentralisé, éliminant ainsi tout point central de contrôle ou de défaillance. Plutôt que de s'appuyer sur un serveur central pour exécuter les tâches, Bittensor distribue ces tâches sur un large éventail de machines appartenant à des individus, nommés « mineurs ».

Dans le réseau Bittensor, ces mineurs contribuent avec leurs propres modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles agissent comme des outils d'analyse de données et de fourniture d'informations. Pour leur participation, les mineurs reçoivent une récompense en crypto monnaie TAO, de manière similaire à la façon dont les mineurs de Bitcoin obtiennent des bitcoins (BTC) en validant des transactions.

Consensus Proof of Intelligence :

Bittensor utilise un mécanisme de consensus unique (Proof of Intelligence) pour garantir que le réseau s'accorde sur la meilleure réponse.

Quand une question est posée, plusieurs modèles appartenant aux mineurs proposent leurs réponses. Le réseau emploie alors un système spécifique pour sélectionner la meilleure réponse basée sur les contributions collectives, qui est ensuite transmise à l'utilisateur. Plus le résultat du modèle d'apprentissage automatique d'un nœud est précis et utile, plus il a de chances d'être sélectionné pour ajouter un nouveau bloc à la chaîne et de recevoir des récompenses sous la forme de jetons TAO.

Bittensor a également son propre jeton de cryptomonnaie, le TAO, qui facilite les transactions sur le réseau. Les mineurs accumulent ces jetons en mettant à disposition leurs ressources informatiques et leur expertise, tandis que les utilisateurs dépensent des jetons pour poser des questions ou réaliser des opérations sur le réseau.

Quel problème Bittensor veut-il résoudre ?

L'entraînement des modèles d'intelligence artificielle (IA) nécessite d'énormes quantités de données et une puissance de calcul considérable, qui sont principalement accessibles aux grandes entreprises et aux institutions de recherche en raison de leur coût élevé. Cette concentration a conduit à la création de modèles d'IA autorisés et cloisonnés, limitant la collaboration et freinant les effets cumulatifs dans le développement de l'IA.

Les modèles cloisonnés ne peuvent pas apprendre les uns des autres, et les intégrations tierces nécessitent une autorisation, ce qui limite la fonctionnalité et la valeur de l'écosystème de l'IA.

Deux défis principaux entravent le développement à grande échelle de l'IA : le goulot d'étranglement du calcul et les inefficacités dans l'innovation algorithmique.

Le goulot d'étranglement du calcul dans le développement de l'IA fait référence à la puissance de calcul importante nécessaire pour former efficacement des modèles d'IA à grande échelle. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes et gourmands en données, la demande en ressources informatiques augmente de façon exponentielle. Cela représente un défi pour les entreprises d'IA qui doit investir dans du matériel coûteux ou dépendre de fournisseurs de cloud, entraînant des coûts élevés, en particulier pour les petites entreprises ou les startups.

D'autre part, les inefficacités dans l'innovation algorithmique se réfèrent aux limitations dans l'amélioration des modèles d'IA existants. Lorsque les chercheurs développent de nouveaux modèles, ils commencent souvent de zéro, perdant ainsi l'intelligence ou les schémas appris par les modèles précédents. Ce manque de transfert de connaissances freine les progrès de l'IA en tant que domaine et peut conduire à des efforts redondants et à un gaspillage de ressources.

De nombreuses similitudes entre BitTensor et Bitcoin

Bittensor et Bitcoin sont des réseaux décentralisés, sans autorité centrale, ce qui les rend résistants à la censure et aux défaillances centralisées (single point of failure).

Dans ces deux systèmes, le processus de “minage” consiste à contribuer aux ressources du réseau en échange de récompense sous forme de cryptomonnaies. Sur Bitcoin, les mineurs jouent un rôle clé dans la vérification des transactions et la sécurisation du réseau en fournissant de la puissance de calcul. Sur Bittensor, en revanche, les mineurs mettent à disposition leur puissance de calcul pour des tâches liées à l'apprentissage automatique.

Tokenomics et utilité du coin BitTensor (TAO)

La quantité totale de coins Bittensor (TAO) est fixée à 21 millions, identique à celle de Bitcoin. Cette offre totale limitée vise à contrôler l'inflation et à préserver la rareté et la valeur du jeton au fil du temps.

Le protocole BitTensor a subi 2 forks (mises à jour) avant d'arriver où il en est aujourd'hui.

En janvier 2021, la première itération du réseau Bittensor principal a été lancée (Kusanagi Network). Kusangi a été interrompu en mai 2021 pour résoudre quelques problèmes de consensus. En novembre 2021, Kusanagi a été forké et lancé sous un nouveau nom Nakamoto Network. Puis, le 20 mars 2023, Nakamoto a été forké une dernière fois pour résoudre quelques problèmes de performance dans le code du noyau du réseau – cette dernière itération est affectueusement appelée “Finney Network“.

Sur BitTensor, un nouveau bloc est créé toutes les 12 secondes et 1 nouveau coin TAO est généré lors de la création d'un nouveau bloc pour payer les mineurs et les validateurs. En d'autres termes, 5 TAO sont générés chaque minute, cela fait 7200 TAO / jour et 2628000 TAO / an jusqu'au prochain Halving prévu aux environs de aout ou septembre 2025.

Les similitudes entre Bitcoin et BitTensor ne s'arrêtent pas là : si un bloc Bitcoin est généré toutes les 10 minutes environ, cela veut dire qu'il y a 144 blocs par jour. À son lancement, 50 bitcoins étaient générés lors de la création d'un nouveau bloc. Si on multiple 144 par 50, on obtient bien la aussi 7200 bitcoins par jour et 2628000 / an jusqu'au prochain halving. L'émission monétaire dans le temps sur BTC et TAO est la même.

La création des nouveaux coins TAO se fait progressivement à travers des récompenses de minage et de validation.

Il est possible d'obtenir des TAO sous forme de récompenses de staking et via des initiatives pilotées par la communauté. Ces jetons sont utilisés pour la gouvernance, le staking, et comme moyen de paiement pour accéder aux services et applications d'intelligence artificielle développés sur le réseau Bittensor TAO.

Mineurs et validateurs, quelle différence ?

Mineurs : Les mineurs fournissent des services d'apprentissage automatique en hébergeant et en mettant à disposition leurs modèles d'apprentissage automatique locaux. Lorsqu'une application cliente a besoin d'une prédiction, elle envoie une demande au réseau Bittensor, qui dirige ensuite cette demande vers un mineur s'étant enregistré comme fournisseur pour le service demandé. Le mineur traite la demande à l'aide de son modèle d'apprentissage automatique hébergé localement et renvoie la prédiction au client via le réseau Bittensor.

Validateurs : Les validateurs jouent un rôle essentiel dans le réseau Bittensor. Ils valident les réponses et les prédictions fournies par les mineurs. Les validateurs garantissent l'intégrité et la qualité des données et des modèles échangés au sein du réseau. Ils interrogent les mineurs et évaluent leurs réponses pour déterminer la précision et la fiabilité de leurs prédictions.

Les validateurs agissent comme des intermédiaires cruciaux et des points d'accès au réseau Bittensor, jouant un rôle vital dans la facilitation des interactions et en fournissant une interface pour les utilisateurs et les applications.

Staking et délégation de coins

Certains réseaux autorisent la délégation pour le staking, dans lequel les détenteurs de jetons qui ne souhaitent pas participer directement au minage ou à la validation peuvent déléguer leurs jetons à un mineur de confiance. Le mineur met ensuite en jeu ces jetons au nom du délégant, et toutes les récompenses gagnées sont partagées entre le mineur et le délégant. Exemple ici avec TAOStats.

Pour garantir que les mineurs en staking agissent dans le meilleur intérêt du réseau, il existe généralement des conditions de « slashing ». Si un mineur agit à l'encontre des règles du réseau comme signer deux fois une transaction ou rester hors ligne pendant une période prolongée, une partie de ses jetons mis en jeu peut être retirée à titre de pénalité. Si un mineur souhaite cesser de participer au réseau, il peut lancer un processus de désengagement. 

Cependant, il existe souvent une période de recharge pendant laquelle les jetons mis en jeu ne peuvent pas être déplacés immédiatement. Il s'agit d'éviter des changements soudains dans la sécurité et la stabilité du réseau.

Subnets de BitTensor (sous-réseaux)

Dans Bittensor, les subnets sont conçus pour segmenter les divers éléments associés à l'intelligence artificielle. Cette structure permet d'adopter une méthode innovante pour stimuler et réguler les avancées dans le domaine de l'IA.

L'écosystème de Bittensor propose une variété de sous-réseaux individuels, chacun conçu pour remplir des fonctions d'IA spécifiques. 

Voici quelques exemples remarquables :

• Sous-réseau racine (S0) : la base du réseau Bittensor, chargée de déterminer la répartition des émissions par bloc dans chaque sous-réseau. Il sous-tend l’ensemble de la structure d’incitation via le jeton $TAO

• Génération de texte (S1) : un sous-réseau dédié aux invites textuelles, permettant le développement de modèles d'IA similaires à ChatGPT, accessibles pour une utilisation par un public plus large

• Traduction automatique (S2) : Axé sur la traduction de texte d'une langue à une autre grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, contribuant à la compréhension universelle au sein de l'écosystème

• Data Scraping (S3) : ce sous-réseau agrège et consolide les données provenant de diverses sources, améliorant ainsi la précision et l'analyse des données sur l'ensemble du réseau

• Génération d'images (S5) : Semblable à MidJourney, ce sous-réseau transforme les invites textuelles en images, rendant cette technologie accessible au public

• Stockage (S7) : assure une gestion efficace des données au sein de Bittensor, englobant le stockage des données et la facilitation de l'utilisation des données sur les sous-réseaux

Vous pouvez surveille l'ensemble des Subnets sur le site TAOStats dans l'onglet Subnets 👇

Applications hébergées sur BitTensor que vous pouvez utiliser

Corsel, un équivalent à ChatGPT : https://app.corcel.io/chat

BITAPAI Image Studio, pour générer des images : https://studio.bitapai.io/generate

Vous pouvez également surveiller les nombreuses initiatives de la communauté sur le site BitTensor Hub.

Si vous souhaitez en savoir un peu plus sur BitTensor et son actualité, vous pouvez également suivre BitTensor France sur Twitter (X).

Lancement équitable (fair launch) : pas de preminage ni ICO

Comment les 1er blocs ont-ils été créés ? Le 9 janvier 2021, les premiers mineurs et validateurs du protocole Bittensor ont été activés et le réseau a pris vie. Au lancement du projet, c'est l'OpenTensor Fondation qui s'est chargé de produire les premiers blocs, mais rapidement d'autres nœuds se sont ajoutés au réseau.

Aucune cryptomonnaie n'a été préminée, et aucune offre initiale de pièces (ICO) n'a été lancée pour vendre des jetons à des investisseurs, qu'ils soient privés ou publics. Aucun capital-risqueur (VC) ou personne associée à l'OpenTensor Foundation, y compris les initiés et les conseillers, n'a reçu de jetons de manière privilégiée. Si un VC souhaite acquérir une participation dans Bittensor, il doit soit acheter des jetons sur le marché ouvert, soit apprendre à miner ou à valider des transactions dans le réseau.

C'est cette logique similaire à Bitcoin (et plus récemment Kaspa) qui semble plaire au marché, tout le monde joue avec les mêmes règles, pour un marché plus équitable. Pas de mauvaise surprise.

L'équipe derrière BitTensor

BitTensor a été développé par la Fondation Opentensor et ses fondateurs, Jacob Robert Steeves et Ala Shaabana, en 2021.

Jacob Steeves a débuté sa carrière en tant que chercheur en apprentissage automatique chez Knowm Inc., occupant ce poste de 2015 à 2016. Par la suite, il a rejoint Google en tant qu'ingénieur logiciel, où il a travaillé de décembre 2016 à avril 2018.

Ala Shaabana a commencé sa carrière en tant que développeur de logiciels chez firmChannel de 2008 à 2013. En 2016, il a été stagiaire MTS – Application Cloud Services chez VMware (une grosse entreprise spécialisée dans la virtualisation), puis a évolué vers le rôle d'ingénieur logiciel (R&D) en 2017. En août 2019, Ala devient ingénieur logiciel senior chez Instacart jusqu'en septembre 2020.

Vous pouvez analyser le profils d'autres membres de l'OpenTensor Foundation via Linkedin en cliquant sur ce lien.

Conclusion : quel est l'objectif de Bittensor ?

Bittensor vise à créer un marché pair-à-pair qui incite à la production d'intelligence artificielle (IA). La plateforme établit un réseau collaboratif où les producteurs de connaissances peuvent vendre leur travail, et les consommateurs peuvent acheter ces connaissances pour améliorer leurs propres modèles d'IA. En favorisant une « économie cognitive », Bittensor cherche à faciliter le partage de connaissances entre les chercheurs, encourageant ainsi le développement de modèles d'IA plus puissants.

L'objectif ultime est d'ouvrir de nouveaux horizons dans l'avancement de l'IA en agrégeant les contributions individuelles de connaissances. À mesure que les ordinateurs contribuent avec leurs modèles d'IA et leur formation au réseau Bittensor, ils sont récompensés avec des TAO.

Des grandes entreprises comme IBM, Google ou Microsoft, mais aussi des plus petites, pourraient parfaitement payer en coin TAO pour utiliser les différents modèles présents dans le réseau Bittensor pour leurs projets.

Comme la recherche en IA se cumule chaque année et que les nouveaux modèles doivent réapprendre ce que les modèles précédents ont déjà appris, ces entreprises trouveront probablement avantageux d'utiliser le réseau neuronal fourni par Bittensor en complément de leurs propres réseaux d'apprentissage automatique.

En complément de cet article n'hésitez pas à consulter la vidéo d'Yrile sur le sujet 👇

Sources

📺 BITTENSOR : L'ÉVOLUTION DE L'IA GRÂCE À LA BLOCKCHAIN ? -Yrile

🔗 Documentation BitTensor

🔗 Le site communautaire BitTensor.org

🔗 Bittensor TAO: The Definitive Beginner’s Guide

🔗 The Significance of Subnetworks in the Bittensor Ecosystem