Les TEE ne sont plus réservés aux blockchains. Ils deviennent la couche de confiance pour l'IA. Voici comment les TEE + blockchains peuvent combler les plus grands écarts de confiance de l'IA 👇🔒🤖

Quel est le problème ? L'IA aujourd'hui fait face à un manque de confiance : Modèles opaques (« boîtes noires ») Sorties non vérifiées (hallucinations, fausses citations) Fuites de données (informations sensibles exposées) Chacun érode la fiabilité et rend l'IA difficile à déployer dans des environnements réglementés.

Qu'est-ce qu'un TEE ? Une enclave sécurisée par matériel à l'intérieur d'un processeur. Elle garde les données + les modèles chiffrés pendant leur utilisation. Lorsqu'ils sont associés aux blockchains, les TEE produisent des preuves on-chain d'exécution sécurisée.

Pourquoi cela est-il important pour l'IA ? Les données sensibles restent privées, même pendant l'entraînement/l'inférence. L'utilisation du modèle peut être prouvée de manière cryptographique. Les organisations peuvent collaborer à l'entraînement sans partager de données brutes. Pensez à "une IA confidentielle que vous pouvez auditer."

Premiers points de preuve : @iEx_ec : Utilisé des TEEs Intel pour l'analyse privée des données de chirurgie de l'épilepsie, enregistrant des preuves sur la chaîne. @OasisProtocol : A construit @talos_is, un agent de trésorerie AI fonctionnant dans des enclaves avec une gouvernance transparente. @PhalaNetwork : Ancre les TEEs à @Ethereum, externalisant la confiance des fournisseurs de puces vers des contrats intelligents.

Vue d'ensemble : TEEs + blockchains = IA qui est : Assez privée pour protéger les données sensibles Assez transparente pour être digne de confiance entre les organisations Pas une solution miracle (les biais + hallucinations persistent), mais une couche de confiance essentielle pour l'IA