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Gagner de l’argent en contribuant à l’entraînement de l’IA via le Web3

Emmanuel Mounier Expert en crypto-monnaie Author expertise
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L’intelligence artificielle, c’est fascinant… mais elle a un appétit vorace pour les données. Cependant, le garde-manger de données accessibles au public pourrait être vide dès 2026. C’est là qu’intervient le Web3, version décentralisée et tokenisée du Web.

Parce qu’aujourd’hui, il est possible de gagner de l’argent en participant soi-même à l’entraînement de l’IA, depuis chez soi, en pyjama, grâce aux outils du Web3.

L’IA fait face à une pénurie de données utiles

Pour fonctionner correctement, une IA a besoin de grandes quantités de données de qualité. Elles doivent être structurées, contextuelles, et surtout récentes.

Or, les sources “gratuites” et publiques qu’ils utilisent (Wikipedia, forums, réseaux sociaux, archives) sont en train de s’épuiser. Une étude du MIT et de l’équipe Epoch.ai prévoit une pénurie de données d’ici à 2026.

Les grands modèles linguistiques comme ceux d’OpenAI ou de Google dépendent tous de ces mêmes données, ce qui limite leur diversité et leur pertinence.

La prochaine étape ? L’accès à des ensembles de données privées, spécifiques ou générées par les utilisateurs. Mais ces données ne peuvent être utilisées sans consentement, attribution, ni sécurité. D’où l’intérêt d’une infrastructure transparente et sécurisée : la blockchain, socle du Web3.

Le Web3 transforme les données en actifs monétisables

Avec la blockchain, les données ne sont plus un simple sous-produit numérique. Elles deviennent un actif, traçable, monétisable, échangeable. Le modèle Train-to-Earn (ou Former pour gagner) l’illustre parfaitement.

Prenons AIT Protocol, un projet Web3 qui fait beaucoup parler de lui récemment. Leur idée est de créer une place de marché décentralisée où n’importe qui peut participer à l’étiquetage de données (texte, image, audio, etc.) et être rémunéré en crypto-monnaies.

Ils ont mis en place un système de micro-tâches automatisé, mais sécurisé, transparent et ouvert. Pas besoin d’avoir un doctorat en IA ou une ferme de serveurs chez soi, car tout est simplifié et accessible.

Des entreprises peuvent également rentabiliser leurs données propriétaires. Par exemple, Reddit a fermé son API au public, mais a laisser penser l’idée de la proposer à la vente sur une plateforme Web3.

Cela créerait un flux de revenus tout en alimentant les modèles d’IA avec des données pertinentes issues de communautés vivantes.

Enfin, la blockchain permet de créer des abonnements intelligents. Il s’agit d’accès temporaires à des modèles d’IA, des bases de données ou des services, gérés automatiquement par contrat intelligent (smart contract).

Et chaque interaction est enregistrée, donc traçable. Fini les exploitations sauvages de données à l’insu de tous.

L’éthique et le consentement au cœur de la collaboration IA-Web3

L’un des principaux apports du Web3 réside dans la possibilité de tracer l’usage des données et de respecter le consentement des contributeurs.

En participant à l’entraînement d’un modèle, un utilisateur peut voir son travail reconnu, attribué et rémunéré. Chaque action est inscrite sur la blockchain, ce qui garantit transparence et sécurité.

Grâce à des outils comme les identifiants décentralisés (DIDs) ou le chiffrement homomorphe, il est possible pour des internautes lambdas de contribuer anonymement à l’entraînement de l’IA tout en conservant la propriété des données utilisées.

Il devient donc possible de bénéficier des avantages de l’IA sans sacrifier la vie privée.

Une nouvelle économie numérique, plus équitable et participative

Cette approche ouvre la voie à une transformation profonde du paysage numérique. En effet, étiqueter une image ou partager un corpus textuel aujourd’hui pourrait peut-être devenir le carburant d’une IA médicale demain.

Ou d’un assistant éducatif. Ou d’un modèle climatique. Bref, la contribution de chacun compte et pas qu’un peu.

En permettant aux utilisateurs de gagner des revenus en échange de leurs micro-contributions, le Web3 crée une nouvelle économie de la donnée participative. On passe du modèle, les données des utilisateurs sont le produit à les utilisateurs sont partenaires du produit.

Et cette logique va beaucoup plus loin qu’on ne le pense :

Dans la santé, des patients peuvent choisir de partager leurs historiques médicaux de manière anonymisée, pour entraîner des IA diagnostiques, tout en recevant des compensations.

Dans l’énergie, les données collectées sur les panneaux solaires ou les consommations électriques peuvent être revendues (avec accord) pour créer des modèles prédictifs, et générer des crédits carbone tokenisés (cf. DataCurve).

Dans le sport, des plateformes collectent les performances d’athlètes amateurs pour entraîner des IA de coaching. En retour, les utilisateurs reçoivent des tokens ou des accès VIP.

Ce que tout ça veut dire ? Qu’un nouveau marché du travail numérique est en train d’émerger. Pas en opposition à l’IA, mais en partenariat avec elle.

Les “data workers” du futur ne sont pas des data scientists en blouse blanche, mais des gens ordinaires, connectés, qui contribuent intelligemment à la chaîne de valeur.


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Emmanuel Mounier Expert en crypto-monnaie

Emmanuel Mounier Expert en crypto-monnaie

Biographie

Emmanuel est un rédacteur pour Cryptonaute spécialisé dans l'analysé des marchés cryptos, des préventes, de l'iGaming et de l'intelligence artificielle.

Avec une licence en biochimie, il a une approche logique et concise pour analyser les marchés et traiter les différents sujets de l'industrie crypto demandant une approche scientifique.

Trader à ses heures perdues, il a pris l'habitude de sonder le marché crypto aussi bien sous formes d'analyses techniques que de sentiments en sondant les réseaux sociaux.

Gamer depuis sa plus tendre enfance, il a de toute évidence découvert le monde de l'iGaming et des Play-to-Earn étant ainsi en mesure de prodiguer des conseils avisés sur le sujet.

Pour finir, l'intelligence artificielle est un domaine qui s'est ouvert naturellement à lui, puisque très curieux, il codait déjà depuis plusieurs années en Python et s'intéressait au machine learning, ainsi que l'organisation et la collecte des données sous la forme de "scraping" (web crawling). Par conséquent, l'avènement de ces nouvelles technologies couplées à ses connaissances n'ont fait que renforcer son attrait pour le milieu.

Expertise 

  • Analyse du marché crypto (techniquement et sentiments)
  • Expertise dans l'iGaming notamment des jeux en ligne type casino et des Play-to-Earn
  • Fort intérêt pour l'intelligence artificielle avec un background en Python orienté scraping et machine learning

Accomplissements

  • Rédaction de contenu informatif dans le domaine des crypto-monnaies, iGaming et prévention de la sécurité pour les débutants
  • Suivi et traitement de l'actualité crypto, intelligence artificielle et gaming

Publications

Éducation

  • Université des sciences et technologie de la Réunion

Autres

  • Plus de 1000 articles à son actif concernant les crypto-monnaies et le Web3
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