Divulgation: Les vues et opinions exprimées ici appartiennent uniquement à l'auteur et ne représentent pas les vues et les opinions de l'éditorial de Crypto.News.

La technologie moderne, d'Internet et d'appareils mobiles, autrefois annoncée comme des outils de démocratie et de libération, est devenu des moteurs de surveillance et de profit, de remodeler la société

Modern technology, often heralded as a tool for democracy and liberation, has become largely an engine of surveillance and profit, reshaping society to benefit corporations more than communities. As Alex Karp argues in The Technical Republic, the engineering focus has shifted from deep tech that strengthens societies to consumer tech that serves corporate interests.

La technologie moderne, souvent annoncée comme un outil de démocratie et de libération, est devenue en grande partie un moteur de surveillance et de profit, remodelant la société au profit des entreprises plus que les communautés. Comme le fait valoir Alex Karp en République technique, l'objectif d'ingénierie est passé de la technologie profonde qui renforce les sociétés à la technologie de consommation qui sert les intérêts des entreprises.

Artificial intelligence, now poised to reshape society, stands at a crossroads: will it follow this path or chart a new one.

L'intelligence artificielle, désormais prête à remodeler la société, se dresse à un carrefour: elle suivra-t-elle ce chemin ou en tracera-t-il un nouveau.

Crypto, promised as a decentralized revolution, has largely failed to deliver, mired in speculation and unfulfilled promises. However, a new opportunity emerges: decentralized artificial intelligence. By combining crypto’s infrastructure with AI’s transformative potential, we can redeem crypto’s vision and ensure AI serves the greater good, not corporate greed.

La crypto, promise comme une révolution décentralisée, n'a pas largement livré, embourbée dans des spéculations et des promesses non tenues. Cependant, une nouvelle opportunité émerge: l'intelligence artificielle décentralisée. En combinant l'infrastructure de Crypto avec le potentiel transformateur de l'IA, nous pouvons racheter la vision de Crypto et nous assurer que l'IA sert le plus grand bien, et non la cupidité des entreprises.

The problem: Crypto’s stumbles and AI’s peril

Le problème: les trébuchements de la crypto et le péril de l'IA

Blockchains and cryptocurrency promised to disrupt industries by eliminating middlemen and streamlining systems like finance and supply chains. Bitcoin (BTC) and stablecoins have found traction, but smart contracts, once revolutionary, have fueled mostly speculative DeFi projects and meme coins rather than real-world solutions. The gap between crypto’s ambition and reality has eroded trust.

Les blockchains et les crypto-monnaies ont promis de perturber les industries en éliminant les intermédiaires et en rationalisant des systèmes comme les chaînes de finance et d'approvisionnement. Le Bitcoin (BTC) et les stablecoins ont trouvé la traction, mais les contrats intelligents, autrefois révolutionnaires, ont alimenté des projets de défi et des pièces MEME principalement spéculatives plutôt que des solutions réelles. L'écart entre l'ambition et la réalité de la crypto a érodé la confiance.

AI could end up reshaping everything—from healthcare and science to the way we govern society. But when just a few companies control that kind of power, there’s a real risk of deepening inequality, increasing surveillance, and even steering public opinion.

L'IA pourrait finir par tout remodeler - des soins de santé et de la science à la façon dont nous gouvernons la société. Mais lorsque quelques entreprises contrôlent ce genre de pouvoir, il existe un risque réel d'approfondir les inégalités, d'augmenter la surveillance et même de diriger l'opinion publique.

If you look back, technologies like the internet or nuclear energy were developed with heavy government involvement. That’s not the case with AI. It’s largely in the hands of private corporations now, and that brings up a pressing question: Is this technology being built for the common good, or just for profit? Without intervention, AI could follow social media’s path, exploiting users rather than empowering them.

Si vous regardez en arrière, des technologies comme Internet ou l'énergie nucléaire ont été développées avec une forte implication du gouvernement. Ce n'est pas le cas avec l'IA. C'est en grande partie entre les mains des sociétés privées maintenant, ce qui soulève une question urgente: cette technologie est-elle en cours de construction pour le bien commun, ou tout simplement pour le profit? Sans intervention, l'IA pourrait suivre le chemin des médias sociaux, exploitant les utilisateurs plutôt que de les autonomiser.

Why decentralization is essential for AI

Pourquoi la décentralisation est essentielle pour l'IA

The breakthrough here is not just technical, but also economic. In decentralized AI networks, every layer of the AI value chain can be distributed in real time. Data custodians who supply datasets, model architects who publish improved weights, and application builders who deliver user experiences can all earn a proportional share of on-chain rewards. Because every transaction settles on a public blockchain, everyone can audit who earned what and why, creating radical accountability that proprietary labs cannot match.

La percée ici n'est pas seulement technique, mais aussi économique. Dans les réseaux d'IA décentralisés, chaque couche de la chaîne de valeur d'IA peut être distribuée en temps réel. Les gardiens de données qui fournissent des ensembles de données, des architectes modèles qui publient des poids améliorés et les constructeurs d'applications qui offrent des expériences utilisateur peuvent tous gagner une part proportionnelle de récompenses en chaîne. Parce que chaque transaction se rend sur une blockchain publique, tout le monde peut auditer qui a gagné quoi et pourquoi, créant une responsabilité radicale que les laboratoires propriétaires ne peuvent pas égaler.

This structure unlocks a level of collaborative and competitive velocity impossible inside a single company. Thousands of independent nodes iterate in parallel, stress-testing and improving upon one another’s ideas and forking the best into new sub-networks. Breakthroughs, therefore, compound rapidly instead of waiting for a quarterly roadmap.

Cette structure débloque un niveau de vitesse collaborative et compétitive impossible dans une seule entreprise. Des milliers de nœuds indépendants mettent en parallèle, testant le stress et s'améliorant les idées les uns des autres et fournissant les meilleurs dans de nouveaux sous-réseaux. Les percées se composent donc rapidement au lieu d'attendre une feuille de route trimestrielle.

In short, decentralization rewires AI’s incentives so that rewards and governance flow to the true value creators rather than bottling up inside a single balance sheet. That alignment is the difference between an AI future owned by a handful of companies and one that belongs to all of us.

En bref, la décentralisation recâble les incitations de l'IA afin que les récompenses et la gouvernance s'écoulent vers les créateurs de valeur réelles plutôt que de mettre en bouteille à l'intérieur d'un seul bilan. Cet alignement est la différence entre un avenir d'IA appartenant à une poignée d'entreprises et qui nous appartient tous.

Decentralized AI in action

IA décentralisée en action

Bittensor is one of the examples of decentralized AI solutions. Bittensor is a live, open network where crypto-economic incentives translate directly into better AI. Independent nodes post tasks, share weights, and benchmark one another’s output. Every interaction is logged on-chain, and contributors are paid in native token Bittensor (TAO) or subnet tokens the moment their work moves the frontier forward.

Bittensor est l'un des exemples de solutions d'IA décentralisées. Bittensor est un réseau ouvert et ouvert où les incitations crypto-économiques se traduisent directement en meilleure IA. Les nœuds indépendants affichent des tâches, partagent des poids et comparent la production les uns des autres. Chaque interaction est enregistrée sur la chaîne, et les contributeurs sont payés dans des jetons de bittenseur token natif (TAO) ou de sous-réseau au moment où leur travail fait avancer la frontière.

BitMind, in this economic flywheel, plays the role of a deepfake detector. A swarm of computer-vision models hunts manipulated images and video. Each week, peer nodes re-score one another, and detectors that outperform earn larger rewards. The result is an 88% detection rate, nearly twenty points higher than leading proprietary tools, and real-time adaptation when new deepfake techniques appear.

Bitmind, dans ce volant économique, joue le rôle d'un détecteur DeepFake. Un essaim de modèles de vision informatique chasse les images et la vidéo manipulées. Chaque semaine, les nœuds de pairs se reproduisent les uns les autres et les détecteurs qui surpassent gagnent des récompenses plus importantes. Le résultat est un taux de détection de 88%, près de vingt points plus élevé que les principaux outils propriétaires et l'adaptation en temps réel lorsque de nouvelles techniques de profondeur apparaissent.

Moreover, instead of one lab dictating what a language model should be, Templar, a decentralized model training, lets anyone supply data, compute, or architectures to optimize training loss. The subnets’ validators determine algorithmically which contributions improve performance, and rewards flow accordingly.

De plus, au lieu d'un laboratoire dictant ce que devrait être un modèle de langue, Templar, une formation de modèle décentralisée, permet à quiconque de fournir des données, de calculer ou d'architectures pour optimiser la perte de formation. Les validateurs des sous-réseaux déterminent algorithmiquement quelles contributions améliorent les performances et les récompenses circulent en conséquence.

What binds these projects is the same incentive loop: every incremental improvement, whether a cleaner dataset, an improved model, or improved performance, earns its contributor a larger share of emissions. Open-source altruism finally has a sustainable business model.

Ce qui lie ces projets est la même boucle d'incitation: chaque amélioration incrémentielle, que ce soit un ensemble de données plus propre, un modèle amélioré ou des performances améliorées, fait que son contributeur porte une plus grande part d'émissions. L'altruisme open source a enfin un modèle commercial durable.

Crypto promised to democratize money but got lost in speculation. Decentralized AI redeems this vision by creating a sustainable incentive and economic model for open-source AI development. If large-scale generalized intelligence will shape the next century, ensuring its rewards are broadly shared may become crypto’s most important, and most achievable legacy.

Crypto a promis de démocratiser l'argent mais s'est perdu dans les spéculations. L'IA décentralisée rachète cette vision en créant un modèle incitatif et économique durable pour le développement d'IA open source. Si l'intelligence généralisée à grande échelle façonnera le siècle prochain, garantir que ses récompenses sont largement partagées peuvent devenir le plus important et le plus réalisable de la cryptographie.

Ken Jon Miyachi is the co-founder of BitMind, a company at the forefront of developing pioneering deepfake detection technology and decentralized AI applications. Prior to founding BitMind, Ken served as a software engineer and technical lead at leading organisations such as NEAR Foundation, Amazon, and Polymer Labs, where he honed his expertise in scalable technology solutions. He has written several academic research publications on blockchain from his work at the

Ken Jon Miyachi est le co-fondateur de Bitmind, une entreprise à l'avant-garde du développement de la technologie de détection profonde pionnière et des applications d'IA décentralisées. Avant de fonder Bitmind, Ken a été ingénieur logiciel et responsable technique dans des organisations de premier plan telles que Near Foundation, Amazon et Polymer Labs, où il a perfectionné son expertise dans les solutions technologiques évolutives. Il a écrit plusieurs publications de recherche académique sur la blockchain de son travail au