De la puissance de calcul à l'intelligence, la carte d'investissement en IA décentralisée alimentée par l'apprentissage par renforcement

L’intelligence artificielle évolue de l’apprentissage statistique principalement basé sur le « fitting de modèles » vers un système de capacités centré sur le « raisonnement structuré », avec une importance croissante du post-training (post-formation). L’apparition de DeepSeek-R1 marque une inversion paradigmatique majeure pour l’apprentissage par renforcement dans l’ère des grands modèles, avec une consolidation du consensus sectoriel : la pré-formation construit la capacité universelle du modèle, tandis que l’apprentissage par renforcement ne se limite plus à l’alignement de la valeur, mais promeut une amélioration systématique de la qualité des chaînes de raisonnement et des capacités de décision complexes, évoluant progressivement vers une voie technologique d’amélioration continue de l’intelligence.

Par ailleurs, le Web3, via ses réseaux décentralisés de calcul et ses systèmes d’incitations cryptographiques, reconstruit les relations de production de l’IA. La nécessité structurale de l’apprentissage par renforcement pour l’échantillonnage rollout, les signaux de récompense et la formation vérifiable s’harmonise naturellement avec la collaboration en puissance de calcul, la répartition des incitations et la vérification exécutable sur blockchain. Ce rapport décompose systématiquement le paradigme de formation de l’IA et les principes fondamentaux de l’apprentissage par renforcement, argumente sur les avantages structurels de RL × Web3, et analyse des projets tels que Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail et Fraction AI.

Les trois phases de la formation de l’IA : pré-formation, ajustement par instructions et alignement post-formation

Le cycle de vie de la formation des grands modèles linguistiques modernes (LLM) se divise généralement en trois phases clés : pré-formation (Pre-training), fine-tuning supervisé (SFT) et post-formation (Post-training / RL). Chacune remplit la fonction de « construction d’un modèle du monde — injection de capacités de tâche — façonnage du raisonnement et des valeurs », avec des structures computationnelles, des exigences en données et des degrés de validation déterminant le degré de correspondance décentralisé.

• La pré-formation (Pre-training), via un apprentissage auto-supervisé à grande échelle, construit la structure statistique linguistique et le modèle du monde multimodal, formant la fondation des capacités du LLM. Nécessitant un entraînement global synchronisé sur des corpus de plusieurs billions de tokens, cette étape dépend d’un cluster homogène de plusieurs milliers à dizaines de milliers de GPU H100, avec un coût pouvant représenter 80-95 %, et une sensibilité extrême à la bande passante et aux droits d’usage des données, ce qui oblige à un environnement très centralisé.

• Le fine-tuning supervisé (SFT) injecte capacités de tâche et format d’instructions, avec un volume de données réduit, représentant environ 5-15 % du coût total. Il peut s’agir d’un entraînement complet ou d’une adaptation paramétrique efficace (PEFT), avec LoRA, Q-LoRA et Adapter comme méthodes principales. Cependant, il nécessite une synchronisation de gradient, limitant le potentiel de décentralisation.

• Le post-formation, composé de multiples sous-étapes itératives, détermine la capacité de raisonnement, les valeurs et la sécurité du modèle. Les méthodes incluent l’apprentissage par renforcement (RLHF, RLAIF, GRPO), l’optimisation par préférences sans RL (DPO), et les modèles de récompense de processus (PRM). Cette étape requiert peu de données et de coûts (5-10 %), principalement pour le rollout et l’actualisation de stratégie ; elle supporte naturellement l’exécution asynchrone et distribuée, où les nœuds n’ont pas besoin de détenir l’intégralité des poids, et peut s’intégrer à la vérification et à l’incitation sur chaîne, formant ainsi la phase d’entraînement la mieux adaptée au Web3.

Vue d’ensemble des technologies d’apprentissage par renforcement : architecture, cadres et applications

L’architecture systémique et les composants centraux de RL

L’apprentissage par renforcement (RL) s’appuie sur un cycle d’« interaction avec l’environnement — feedback de récompense — mise à jour de la stratégie », conduisant à une amélioration autonome de la décision du modèle. La structure centrale se compose d’un circuit de rétroaction comprenant un réseau de stratégie (Policy), un échantillonneur d’expériences (Rollout) et un moteur de mise à jour (Learner). Le réseau de stratégie génère des actions à partir de l’état, interagit avec l’environnement pour produire des trajectoires (état, action, récompense). Le Learner, selon le signal de récompense, met à jour la stratégie. La boucle d’apprentissage se caractérise par :

1. Policy (stratégie) : le noyau décisionnel, générant des actions à partir de l’état. En entraînement, nécessite une rétropropagation centralisée pour assurer la cohérence ; en inférence, peut être distribuée et parallélisée.
2. Rollout (échantillonnage) : les nœuds exécutent l’interaction environnementale selon la stratégie pour produire une trajectoire. Processus hautement parallélisé, à communication minimale, insensible aux différences matérielles, idéal pour une expansion décentralisée.
3. Learner (moteur) : agrège toutes les trajectoires et effectue la mise à jour du modèle via une descente de gradient. Le composant exigeant en ressources, il reste généralement centralisé ou faiblement décentralisé pour assurer la stabilité de convergence.

Cadres d’apprentissage par renforcement (RLHF → RLAIF → PRM → GRPO)

Le RL peut être découpé en cinq phases, dont le processus global est le suivant :

• Phase de génération de données (Exploration de stratégie) : sous condition d’un prompt, le modèle πθ génère plusieurs chaînes de raisonnement ou trajectoires complètes, fournissant la base d’échantillonnage pour l’évaluation de préférences et la modélisation de récompenses, déterminant la largeur de l’exploration.

• Phase de feedback de préférences (RLHF / RLAIF) :

  • RLHF : par plusieurs réponses candidates, annotations de préférences humaines, entraînement d’un modèle de récompense (RM) et optimisation PPO pour rendre la sortie plus alignée avec les valeurs humaines ; étape clé de GPT-3.5 à GPT-4.

  • RLAIF : remplace l’annotation humaine par un juge IA ou des règles de type constitutionnel, permettant une automatisation du recueil de préférences, réduisant le coût, avec une capacité à évoluer à grande échelle ; devient la norme pour l’alignement chez Anthropic, OpenAI, DeepSeek.

• Phase de modélisation de la récompense (Reward Modeling) :

  • RM : évalue la qualité de la réponse finale, attribuant une note.

  • PRM : modèle de récompense par processus, attribuant une note à chaque étape de raisonnement, chaque token, chaque segment logique. Technique clé pour OpenAI o1 et DeepSeek-R1, essentiellement « enseigner au modèle comment penser ».

• Phase de vérification de la récompense (RLVR / Vérifiabilité du Reward) : introduit des contraintes vérifiables dans la génération et l’utilisation du signal de récompense, s’appuyant sur des règles reproductibles, des faits ou un consensus, pour réduire le hacking de récompenses et les biais, tout en augmentant la traçabilité et la scalabilité dans un environnement ouvert.

• Optimisation de la stratégie (Policy Optimization) : sous la guidance du signal du modèle de récompense, la stratégie θ est mise à jour pour obtenir de meilleures capacités de raisonnement, sécurité accrue et comportements plus stables. Les principales méthodes :

  • PPO : optimisation classique sous RLHF, stable mais lente à converger dans des tâches complexes.

  • GRPO : innovation de DeepSeek-R1, modèle relatif de distribution d’avantages dans un groupe de réponses candidates, ne repose pas sur un critic, plus stable en environnement asynchrone, conserve l’information de l’amplitude de récompense, adapté à l’optimisation de chaînes de raisonnement.

  • DPO : méthode post-formation sans RL, directement optimisée sur la paire de préférences, à faible coût, stable, utilisée pour l’alignement de modèles open source comme Llama ou Gemma, sans améliorer le raisonnement.

• Déploiement de la nouvelle politique (New Policy Deployment) : modèle final plus performant dans la génération de chaînes de raisonnement, aligné avec les préférences humaines ou IA, plus sûr, avec un apprentissage en boucle fermée.

Applications industrielles de l’apprentissage par renforcement : cinq grandes catégories

L’RL, initialement vérifié dans le jeu AlphaGo, a évolué vers un cadre décisionnel auto-adaptatif dans divers secteurs, répartis en cinq catégories, chacune ayant conduit à des avancées clés :

• Jeux et stratégies : premier domaine validé, dans des environnements à « information parfaite + récompense claire » comme AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar, OpenAI Five, démontrant une intelligence décisionnelle comparable ou supérieure à celle des experts humains.

• Robots et intelligence incarnée : RL via contrôle continu, modélisation dynamique et interaction environnementale, permet à des robots d’apprendre la manipulation, le contrôle moteur et des tâches multimodales (RT-2, RT-X), en voie d’industrialisation, clé pour l’application dans le monde réel.

• Raisonnement numérique (Digital Reasoning / Systèmes de raisonnement de type « System-2 ») : RL + PRM pousse les grands modèles du « mimétisme linguistique » vers une « structuration du raisonnement », avec des réalisations comme DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Anthropic Claude et AlphaGeometry. Essentiellement, le signal de récompense s’applique à la chaîne de raisonnement plutôt qu’à la seule réponse finale.

• Découverte scientifique et optimisation mathématique : RL cherche dans des espaces vastes, non étiquetés, pour découvrir des structures ou stratégies optimales, avec des percées comme AlphaTensor, AlphaDev, Fusion RL, démontrant une capacité d’exploration surpassant l’intuition humaine.

• Décision économique et systèmes de trading : RL pour l’optimisation stratégique, la gestion du risque à haute dimension et la génération de systèmes de trading adaptatifs, plus performants que les modèles quantitatifs traditionnels dans des environnements incertains, essentiel pour la finance intelligente.

Harmonisation naturelle entre RL et Web3

L’adéquation de RL avec Web3 repose sur leur nature commune en tant que « systèmes incitatifs ». RL optimise la stratégie via des signaux de récompense, blockchain utilise la coordination incitative pour aligner les acteurs, ce qui crée un accord mécaniste naturel. Les besoins centraux de RL — échantillonnage massif, distribution des récompenses, vérification de véracité — correspondent aux avantages structurels du Web3.

Découplage raisonnement & entraînement

Le processus de formation RL se divise en deux phases :

• Rollout (Exploration) : génération massive de données par le modèle selon la stratégie courante, une tâche computationnellement intensive, à faible communication, adaptée à une exécution distribuée mondiale sur GPU grand public.

• Mise à jour (Paramètres) : ajustement des poids du modèle basé sur ces données, nécessitant un nœud central à haut débit.

Ce découplage « raisonnement — entraînement » s’aligne naturellement avec une architecture décentralisée à capacités hétérogènes : le rollout peut être délégué à un réseau ouvert via un mécanisme de jetons, tandis que la mise à jour reste centralisée pour la stabilité.

Vérifiabilité (Vérifiabilité)

Les preuves à connaissance zéro (ZK) et la preuve d’apprentissage (Proof-of-Learning) offrent des moyens de vérifier que les nœuds ont bien effectué l’inférence, résolvant la question de l’honnêteté dans un réseau ouvert. Pour les tâches déterministes comme le code ou la logique mathématique, la vérification consiste à contrôler les réponses, renforçant ainsi la crédibilité des systèmes RL décentralisés.

Couche d’incitation, basée sur une économie de jetons

Les mécanismes de jetons dans Web3 permettent de récompenser directement les contributeurs de préférences (RLHF, RLAIF), rendant la génération de préférences transparente, rémunérée et sans permission. Le staking et la pénalisation (Slashing) renforcent la qualité des retours, créant un marché de feedback plus efficace et aligné que le crowdsourcing traditionnel.

Potentiel de l’apprentissage multi-agent (MARL)

L’environnement blockchain étant intrinsèquement multi-agent, ouvert, transparent et en constante évolution, avec des comptes, contrats et agents ajustant leurs stratégies sous incitation, il offre un terrain naturel pour de vastes expérimentations MARL. Bien que naissant, ses caractéristiques — visibilité des états, vérifiabilité de l’exécution, programmabilité des incitations — lui confèrent un avantage fondamental pour le futur du MARL.

Analyse de projets web3 + RL représentatifs

Sur la base de cette architecture, voici une brève analyse de projets phares :

Prime Intellect : paradigme RL asynchrone prime-rl

Prime Intellect vise à construire un marché mondial décentralisé de puissance de calcul, réduire les barrières à l’entraînement, promouvoir la formation collaborative et développer une stack complète d’intelligence super-ouverte. Son écosystème comprend : Prime Compute (environnement cloud/distribué), la famille de modèles INTELLECT (10B–100B+ paramètres), un hub d’environnement d’apprentissage renforcé (Environments Hub), ainsi qu’un moteur de données synthétiques à grande échelle (SYNTHETIC-1/2).

Le composant infrastructure clé, prime-rl, conçu pour un environnement distribué asynchrone, exploite la déconnexion Actor–Learner pour une haute débit de raisonnement et une mise à jour stable. Les acteurs (Rollout Worker) et le Learner (Trainer) ne sont plus synchrones bloquants ; ils peuvent rejoindre ou quitter à tout moment, en continuant à tirer la stratégie la plus récente et à uploader leurs données :

• Acteur (Rollout) : responsable du raisonnement et de la génération de données, intégrant en innovation le moteur vLLM. La technologie PagedAttention et la capacité de batch continu permettent une génération à très haut débit.

• Apprenant (Trainer) : responsable de l’optimisation stratégique, récupérant asynchroniquement les données dans un buffer d’expérience pour la mise à jour. Il n’attend pas que tous les acteurs terminent.

• Orchestrateur (Orchestrator) : coordonne la diffusion des poids et des flux de données.

Innovations clés de prime-rl :

• Asynchronie totale : plus besoin de synchroniser PPO traditionnel, aucune attente pour les nœuds lents ; tout GPU, quelle que soit sa puissance, peut s’intégrer instantanément, rendant le RL décentralisé réalisable.

• Intégration profonde de FSDP2 et MoE : par partition de paramètres FSDP2 et activation sparse MoE, prime-rl entraîne efficacement des modèles de centaines de milliards, avec uniquement les « experts actifs » en fonctionnement, réduisant drastiquement charges mémoire et coûts d’inférence.

• GRPO+ : évolution de GRPO, sans critic, réduction des coûts de calcul et mémoire, adapté à l’environnement asynchrone, garantissant une convergence fiable même avec de grandes latences.

Famille INTELLECT : indicateur de maturité de la RL décentralisée

• INTELLECT-1 (10B, octobre 2024) : démontre pour la première fois que OpenDiLoCo peut entraîner efficacement dans un réseau hétérogène transcontinental (moins de 2 % de communication, 98 % d’utilisation), brisant la barrière géographique.

• INTELLECT-2 (32B, avril 2025) : premier modèle RL permissionless, validant la stabilité de prime-rl et GRPO+ dans un environnement asynchrone à plusieurs étapes, permettant une RL décentralisée ouverte à l’échelle mondiale.

• INTELLECT-3 (106B MoE, novembre 2025) : architecture sparse activant 12B paramètres, entraînée sur 512×H200, atteignant des performances de premier plan (AIME 90.8 %, GPQA 74.4 %, MMLU-Pro 81.9 %), proche ou surpassant des modèles centralisés fermés beaucoup plus grands.

Prime Intellect a aussi développé plusieurs infrastructures de soutien : OpenDiLoCo réduit de plusieurs centaines de fois la communication interrégionale, permettant à INTELLECT-1 de maintenir 98 % d’utilisation ; TopLoc + Verifiers forment une couche d’exécution décentralisée et fiable, utilisant des empreintes digitales et verifications sandbox pour assurer la véracité des données ; le moteur SYNTHETIC produit de vastes chaînes de raisonnement de haute qualité, permettant à un modèle de 671B de fonctionner efficacement sur un cluster GPU grand public. Ces composants forment la base technique pour la génération, la vérification et la déploiement décentralisés de modèles, attestant que cette stack peut produire des modèles mondiaux matures, marquant la transition de la conception conceptuelle à la pratique opérationnelle.

Gensyn : stack RL central RL Swarm et SAPO

Gensyn vise à agréger la puissance de calcul inutilisée mondialement en une infrastructure d’entraînement IA ouverte, sans confiance, évolutive. Son cœur inclut une couche d’exécution standardisée inter-dispositifs, un réseau de coordination pair-à-pair, et un système de vérification des tâches sans confiance, avec une allocation automatique via smart contracts. Sur la base des caractéristiques RL, Gensyn introduit RL Swarm, SAPO et SkipPipe, déconnectant génération, évaluation et mise à jour, utilisant une « ruche » hétérogène mondiale pour une évolution collective. La livraison finale n’est pas simplement de la puissance, mais une intelligence vérifiable (Verifiable Intelligence).

Applications RL dans la stack Gensyn

• RL Swarm : moteur d’apprentissage collaboratif décentralisé

RL Swarm introduit une nouvelle modalité de collaboration. Ce n’est plus une simple distribution de tâches, mais un cycle décentralisé de « génération — évaluation — mise à jour » simulant l’apprentissage social humain, avec un cycle infini :

• Solvers : exécutent la génération locale de raisonnement et rollout, intégrant des moteurs à haut débit (ex : CodeZero). Ils produisent des trajectoires complètes, pas seulement des réponses.

• Proposers : génèrent dynamiquement des tâches (mathématiques, code, etc.), avec une difficulté adaptative de type curriculum.

• Evaluators : utilisent un « arbitre » figé ou une règle pour évaluer le rollout local, générant un signal de récompense local, vérifiable, réduisant la malveillance.

Les trois forment une organisation P2P sans orchestration centrale, pour une collaboration à grande échelle.

• SAPO : algorithme de stratégie décentralisée

SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) repose sur le « partage de rollout et filtrage sans gradient » : par des échantillonnages décentralisés massifs, chaque rollout étant considéré comme local, garantissant une convergence stable même en absence de coordination centrale ou avec de grandes latences. Contrairement à PPO coûteux ou GRPO basé sur avantages grupaux, SAPO utilise une bande passante très faible, permettant à des GPU grand public de participer efficacement à une optimisation RL à grande échelle.

Grâce à RL Swarm et SAPO, Gensyn prouve que RL (notamment en phase post-formation RLVR) s’adapte parfaitement à une architecture décentralisée — car il privilégie une exploration à grande échelle et diversifiée plutôt qu’une synchronisation continue de paramètres. Avec un système de vérification PoL et Verde, Gensyn propose une voie alternative à la formation de modèles de milliards de paramètres sans dépendance à une seule grande entreprise : un réseau auto-évolutif de super-intelligence constitué de millions de GPU hétérogènes à l’échelle mondiale.

Nous Research : environnement RL vérifiable Atropos

Nous Research construit une infrastructure cognitive décentralisée, auto-évolutive. Ses composants clés — Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche et World Sim — forment un système d’évolution continue de l’intelligence. Contrairement à la chaîne linéaire « pré-formation — post-formation — inférence », Nous intègre des techniques RL telles que DPO, GRPO, rejet d’échantillons, dans une boucle de rétroaction continue pour un écosystème AI auto-amélioré.

Vue d’ensemble des composants Nos Research

Niveau modèle : Hermes et évolution de la capacité d’inférence

Hermes est l’interface principale des modèles pour l’utilisateur. Son évolution illustre la migration sectorielle :

• Hermes 1–3 : alignement par instructions et capacités initiales : basé sur DPO, robustes, avec Hermes 3 intégrant des données synthétiques et la première utilisation d’Atropos.

• Hermes 4 / DeepHermes : intègre une pensée de type « System-2 » dans les poids via le raisonnement par chaîne ; améliore performances mathématiques et code avec le scaling à l’inférence ; utilise « rejet d’échantillons + vérification Atropos » pour générer une haute pureté de données de raisonnement.

• DeepHermes remplace PPO par GRPO, permettant une RL de raisonnement sur un réseau GPU décentralisé Psyche, établissant une base pour une RL open source évolutive.

Atropos : environnement RL vérifiable avec récompenses

Atropos joue le rôle central dans l’écosystème RL de Nous. Il encapsule prompts, appels d’outils, exécution de code et interactions multiples dans un environnement RL standard, permettant une vérification immédiate de la justesse, fournissant un signal de récompense déterministe, remplaçant la coûteuse annotation humaine. Dans le réseau décentralisé Psyche, Atropos agit comme « arbitre » vérifiant la stratégie, supportant une preuve vérifiable de l’apprentissage (Proof-of-Learning), résolvant la confiance sur la véracité dans RL distribué.

DisTrO et Psyche : couche d’optimisation décentralisée RL

Les entraînements RL traditionnels dépendent de clusters centralisés à haute bande passante, une barrière pour la reproductibilité open source. DisTrO, par décomposition de la mémoire et compression de gradient, réduit la communication RL de plusieurs ordres de grandeur, permettant une exécution sur Internet à faible débit ; Psyche déploie cette mécanique en chaîne, permettant aux nœuds locaux de faire inférence, vérification, évaluation de récompenses et mise à jour, complétant la boucle RL.

Dans l’écosystème Nous, Atropos vérifie la chaîne de raisonnement, DisTrO compresse la communication, Psyche exécute la boucle RL, World Sim modélise l’environnement, Forge collecte de vrais raisonnements, Hermes écrit tout dans les poids. RL n’est pas seulement une étape, mais le protocole central connectant données, environnement, modèles et infrastructure, faisant d’Hermes un système vivant en auto-amélioration continue sur un réseau de calculs open source.

Gradient Network : architecture RL Echo

Gradient Network vise via un « Open Intelligence Stack » à reconstruire la paradigme computationnelle de l’IA. Son stack se compose de protocoles évolutifs et hétérogènes, allant de la communication (Parallax) à la collaboration intelligente (Echo, Lattica, SEDM, Massgen, Symphony, CUAHarm), la vérification (VeriLLM), la simulation (Mirage), formant une infrastructure décentralisée évolutive.

Echo — architecture de formation RL

Echo décompose la boucle RL en séparant clairement l’entraînement, l’inférence et les flux de données (récompense). La génération Rollout, la mise à jour stratégique et l’évaluation de récompense se déroulent indépendamment dans un réseau hétérogène, permettant une escalade flexible via une synchronisation légère dans des environnements dispersés, atténuant les limitations classiques de DeepSpeed RLHF / VERL (SPMD, sous-utilisation GPU).

Echo optimise la puissance via une architecture à double groupe : chaque groupe fonctionne indépendamment, sans blocage mutuel :

• Maximiser le débit de collecte : la « ruche » d’inférence (Inference Swarm), composée de GPU grand public et appareils en périphérie, utilise Parallax pour un pipeline-parallélisme élevé ;

• Maximiser la puissance de gradient : la « ruche » d’entraînement (Training Swarm), sur un cluster central ou un réseau global, exécute la mise à jour et la synchronisation.

L’architecture propose deux modes de synchronisation légers pour assurer la cohérence stratégie/pipeline :

• Mode séquentiel (Pull) — priorité à la précision : l’entraînement force la mise à jour du modèle avant de tirer les nouvelles trajectoires, pour les tâches très sensibles.

• Mode asynchrone (Push–Pull) — priorité à l’efficacité : la génération continue sans attendre la mise à jour, avec un mécanisme de versionnage et de déclenchement pour synchroniser à distance.

Sous-jacent, Echo exploite Parallax et des composants légers comme VERL), utilisant LoRA pour réduire la communication inter-nœuds, assurant la stabilité RL dans un réseau hétérogène mondial.

Grail : l’écosystème Bittensor et RL

GRAIL, via sa mécanique de consensus Yuma, construit un vaste réseau de fonctions de récompense sparse et non stationnaires. La sous-architecture Covenant AI, avec SN3 Templar, SN39 Basilica et SN81 Grail, forme une pipeline verticale allant de la pré-formation à la RL post-formation, intégrant RLHF / RLAIF dans un processus boucle fermée. Grail prouve par cryptographie l’authenticité de chaque rollout, en liant le résultat au modèle et en assurant une exécution sécurisée dans un environnement non fiable. La preuve est assurée par trois mécanismes : génération de défis déterministes via drand, vérification à faible coût avec PRF et sketch, et signature structurelle de l’état du modèle. Ces garanties permettent une exécution vérifiable du RL, avec des résultats concrets comme la hausse de la précision mathématique de Qwen2.5-1.5B de 12.7 % à 47.6 %.

Fraction AI : RL par compétition

Fraction AI construit une architecture de RL par compétition (RLFC), remplaçant la récompense statique et le marquage humain par une compétition dynamique en temps réel, dans des espaces concurrents où les agents s’affrontent. La hiérarchie inclut :

• Agents : basés sur LLM open source, avec QLoRA, à faible coût.

• Spaces : environnements isolés, où les agents paient pour participer et reçoivent des récompenses selon leur performance.

• AI Judges : évaluateurs décentralisés, utilisant RLAIF pour des récompenses instantanées, évolutives.

• Proof-of-Learning : ancre de la mise à jour stratégique, permettant la vérifiabilité et la lutte contre la triche.

Ce système transforme la formation en une « machine à évolution » où l’utilisateur, en tant que meta-optimiseur, guide la recherche via le prompt engineering, tandis que les agents génèrent automatiquement d’abondantes préférences pour une boucle de feedback décentralisée et auto-renforcée.

Comparaison des architectures RL Web3

En synthèse, malgré la diversité des points d’entrée (algorithme, ingénierie, marché), la convergence des systèmes RL + Web3 repose sur un paradigme « découplage — vérification — incitation » cohérent et universel. Ce n’est pas seulement une coïncidence technique, mais une nécessité pour l’adaptation des réseaux décentralisés aux propriétés uniques de RL :

• Découplage physique : Rollouts externalisés via GPU grand public, mises à jour centralisées.

• Véritable couche de confiance : vérification mathématique et mécanismes cryptographiques pour assurer la sincérité.

• Boucle incitative tokenisée : rémunération, incitations, pénalités pour la stabilité et la croissance de l’écosystème.

Différenciation technique : sous un cadre commun, chaque projet innove dans ses « points d’éclatement » :

• DisTrO (Nous) : lutte contre la limitation physique (bande passante) par compression massive de gradients, visant à faire tourner des grands modèles même avec une bande passante domestique.

• Infrastructure système (Prime Intellect, Gensyn, Gradient) : construction d’un « runtime » d’IA efficace, par sharding, parallélisme, ingénierie avancée.

• Marché et incitation (Bittensor, Fraction) : conception de fonctions de récompense pour encourager la recherche autonome, accélérant l’émergence de l’intelligence.

Avantages, défis et perspectives

Les avantages systémiques de cette approche sont d’abord économiques et de gouvernance :

• Redéfinition du coût : RL post-formation nécessite une énorme quantité d’échantillons, que le Web3 peut obtenir à faible coût via le calcul distribué mondial.

• Alignement souverain : démocratiser la gouvernance de l’IA par token, en brisant le monopole des géants.

Mais ce modèle doit faire face à deux contraintes majeures :

• Le mur de la bande passante : la latence physique limite l’entraînement complet de modèles >70B, actuellement en dehors des capacités Web3.

• La règle de Goodhart : dans un système hautement incité, les acteurs peuvent tricher ou manipuler la récompense plutôt que d’améliorer l’intelligence réelle ; la conception de récompenses robustes reste un défi permanent.

• Attaque par des nœuds malveillants (Byzantine) : manipulation ou empoisonnement des signaux de formation, nécessitant des mécanismes adversariaux robustes.

La convergence RL × Web3 consiste à réécrire la « production, l’alignement et la distribution de la valeur » de l’intelligence : rendre la formation un marché de calcul ouvert, faire de la récompense une ressource gouvernable sur la chaîne, redistribuer la valeur de l’IA entre les acteurs, et non plus la concentrer sur une plateforme unique.

Trois axes complémentaires se dégagent :

1. Réseau décentralisé de formation : déléguer le rollout à une multitude de GPU mondiaux, structurer en sous-réseaux spécialisés.

2. Assetisation des préférences et récompenses : transformer feedback et modèles en actifs de gouvernance, permettant une gouvernance décentralisée.

3. Évolution ciblée dans des domaines verticaux : développer des agents spécialisés (ex : stratégies DeFi, génération de code) avec résultats vérifiables, pour une croissance rapide et une distribution de valeur plus équitable.

En résumé, la véritable opportunité de RL × Web3 ne réside pas dans une copie décentralisée d’OpenAI, mais dans une réécriture des relations de production de l’intelligence : faire du entraînement une activité de marché ouverte, de la récompense une ressource chainable, et redistribuer la valeur de l’intelligence au-delà des plateformes, entre les formateurs, les aligners et les utilisateurs.