L’Artificial Superintelligence Alliance a lancé le DevNet public ASI:Chain, offrant aux développeurs un accès anticipé à une infrastructure blockDAG de couche 1 spécialement conçue pour la coordination d’agents autonomes et les applications d’intelligence artificielle générale décentralisée.
L’annonce a été faite au Web Summit de Lisbonne le 13 novembre, où la SingularityNET Foundation et ses partners Fetch.ai et CUDOS ont dévoilé à la fois ASI:Chain DevNet et Hyperon AGI Framework Alpha 1. Le calendrier vise un point d’inflexion critique où les agents autonomes passent de projets de recherche à des systèmes de production dans les opérations des entreprises.
Dr Ben Goertzel, PDG de SingularityNET et de l’ASI Alliance, a présenté cette sortie comme une réponse aux limites fondamentales des plateformes blockchain existantes. « L’architecture ASI:Chain fournit une approche novatrice pour résoudre le trilemme de la blockchain », a expliqué Goertzel.
Le réseau atteint la scalabilité grâce à une architecture en shards avec différents mécanismes de consensus optimisés pour des objectifs spécifiques : les shards pour le trading haute fréquence utilisent un mécanisme, tandis que les réseaux maillés pour les régions à connectivité Internet peu fiable en déploient another.
Ce qui s’est passé
ASI:Chain se distingue par trois innovations techniques clés répondant aux contraintes apparues dans l’infrastructure IA : goulets d’étranglement de calcul, vulnérabilités de sécurité dues à une centralisation excessive, et préoccupations liées à la souveraineté des données.
La plateforme combine une architecture blockDAG avec MeTTa, un langage de programmation développé pendant des années par SingularityNET dans le cadre du framework Hyperon AGI. MeTTa permet aux développeurs de mettre en œuvre des schémas de raisonnement complexes et une logique agentique directement on-chain grâce à son orientation vers les calculs déclaratifs et fonctionnels sur des graphes de connaissances.
Les smart contracts MeTTa se compilent en grande partie en Rholang, un langage pionnier de la blockchain RChain, mathématiquement optimisé pour le traitement concurrent et les systèmes distribués. Le fondement de Rholang dans le rho-calcul fournit le premier modèle de calcul concurrent avec réflexion, garantissant que les agents autonomes peuvent exécuter des actions coordonnées à grande échelle.
La compilation produit également des opérations de graphe à grande échelle exécutées sur MORK, le MeTTa Optimal Reduction Kernel. MORK fonctionne comme un moteur de traitement d’hypergraphes de pointe et une machine virtuelle spécialisée, multi‑thread, basée sur un zipper, offrant ce que les développeurs décrivent comme l’une des technologies de base de données graphe en RAM les plus efficaces actuellement disponibles.
La phase DevNet offre un accès précoce aux développeurs afin de recueillir des retours en conditions réelles avant le passage au testnet. Plutôt que de s’appuyer sur des simulations, les développeurs peuvent déployer des applications dans un véritable environment, valider le modèle de consensus blockDAG, soumettre l’infrastructure à des tests de charge sous de vraies charges de travail et fournir des retours essentiels pour affiner l’écosystème.
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Pourquoi c’est important
Ce lancement répond à un décalage croissant entre l’adoption d’agents autonomes par les entreprises et l’infrastructure blockchain disponible. Gartner prévoit qu’en l’espace de 36 mois, les logiciels d’entreprise intégrant de l’IA agentique passeront à 33 %, contre moins de 1 % en 2024. La plupart des grandes entreprises ont déjà déployé des solutions agentiques pour des flux de production en finance, chaîne d’approvisionnement et operations.
Les blockchains traditionnelles ont été conçues pour les transferts de tokens et des smart contracts basiques, sans support natif pour l’orchestration d’agents haute performance et les schémas de raisonnement dynamiques. Elles manquent également de l’infrastructure modulaire nécessaire pour des services d’IA décentralisés à grande scale.
L’architecture en shards d’ASI:Chain permet des mécanismes de consensus personnalisables et des couches d’exécution modulaires adaptées à différents workloads d’IA. La plateforme fournit aux développeurs une documentation complète, l’accès au dépôt GitHub, un explorateur de blocs pour la visibilité des transactions et un faucet distribuant des tokens de test ASI.
L’alliance s’est positionnée comme la plus grande entité open source et indépendante en recherche et développement d’IA décentralisée. La pile technique vise à accélérer les avancées vers l’AGI décentralisée et, à terme, vers la Superintelligence artificielle.
Réflexions finales
La sortie du DevNet intervient alors que le développement d’IA centralisée suscite des inquiétudes croissantes quant à la concentration de la puissance de calcul et du pouvoir de décision. L’approche décentralisée d’ASI:Chain offre une infrastructure alternative où des systèmes d’IA indépendants peuvent coopérer de manière sûre et ouverte.
Le Dr Goertzel a souligné l’orientation du framework vers l’intelligence ouverte et les agents autonomes plutôt que de simples chatbots ou outils logiciels. Le Hyperon AGI Framework fournit, selon lui, « un lieu où développeurs et chercheurs peuvent expérimenter et collaborer pour construire la prochaine génération de systèmes intelligents, en utilisant une variété d’approches : réseaux neuronaux profonds mais aussi systèmes logiques, apprentissage évolutionnaire et tout ce que leur imagination peut inventer ».
Des outils de configuration de nœuds validateurs et de shards sont disponibles pour ceux qui souhaitent participer en tant qu’opérateurs du réseau. L’alliance prévoit des tests communautaires plus larges à mesure qu’ASI:Chain progresse vers un accès public étendu, avec des itérations rapides de Hyperon basées sur les retours des développeurs pour faire avancer la feuille de route.
Les fondations techniques s’inspirent de décennies de recherche sur les calculs de processus mobiles, la conception d’architectures cognitives et la programmation de systèmes distribués, qui entrent maintenant dans une phase de test critique avec des déploiements réels par les développeurs.
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