La technologie de sécurité IA regroupe des méthodes qui exploitent l’intelligence artificielle et des solutions d’ingénierie afin de protéger les modèles, les données, les utilisateurs et les activités commerciales. Elle englobe la détection des attaques, la protection de la vie privée, la vérification de la conformité et l’isolation des opérations. Dans l’univers crypto et Web3, la sécurité IA est principalement utilisée pour la gestion des risques des plateformes d’échange, la prévention du phishing sur les portefeuilles, l’accompagnement à l’audit des smart contracts et la modération des contenus, permettant de limiter les risques de fraude et de compromission des données.

Un superordinateur est un système à haute performance constitué d’un très grand nombre de nœuds de calcul interconnectés à très haut débit. Il a pour objectif principal d’exécuter des tâches numériques de très grande ampleur—comme les simulations météorologiques, la découverte de médicaments, l’entraînement de l’intelligence artificielle ou les calculs cryptographiques—qui seraient irréalisables dans des délais raisonnables avec des ordinateurs classiques. Les superordinateurs reposent sur le calcul parallèle, chaque tâche étant divisée en de multiples unités plus petites traitées simultanément, et s’appuient sur des solutions de stockage à large bande passante. Leur performance s’évalue généralement selon des indicateurs tels que les FLOPS (floating-point operations per second).

L’hyperautomation correspond à l’intégration de divers outils d’automatisation et de workflows intelligents, assurant une collaboration fluide tout au long du processus, du déclenchement à l’exécution et à la supervision. Dans l’écosystème Web3, l’hyperautomation combine généralement smart contracts, data services et trading bots pour connecter les opérations on-chain aux fonctions des plateformes d’échange. Cette méthode s’applique notamment aux stratégies de trading, à la gestion du rendement DeFi et aux paiements DAO, offrant ainsi des opérations continues avec une intervention humaine réduite et une meilleure stabilité.

L’intelligence artificielle équitable désigne des systèmes d’IA capables de fournir des décisions cohérentes et explicables pour différents groupes et scénarios, tout en cherchant à limiter les biais issus des données d’entraînement et des algorithmes. Elle privilégie des processus auditables et vérifiables. Dans l’environnement Web3, la fiabilité peut être renforcée par des enregistrements on-chain et des zero-knowledge proofs. L’IA équitable s’applique notamment à la gestion des risques, à la vérification d’identité et à la modération de contenu.

L’apprentissage automatique à divulgation nulle de connaissance est une méthode qui encapsule l’inférence de machine learning dans des preuves vérifiables sans exposer d’informations sous-jacentes. Les validateurs peuvent confirmer l’exactitude des résultats sur la blockchain, sans avoir accès aux données d’entraînement, aux paramètres du modèle ou aux entrées. En engageant à la fois le modèle et les entrées, puis en produisant des preuves concises, cette approche permet à tout smart contract de vérifier rapidement les résultats. Elle s’adapte particulièrement à des usages tels que la conformité aux exigences de confidentialité, la gestion des risques dans la DeFi, les oracles, ainsi que les mécanismes anti-triche dans le secteur du gaming.