Ben Fielding : Décentraliser l'intelligence artificielle

Tout a commencé par un bureau bruyant. Ce bureau était une cabine en bois dans un laboratoire de l'Université de Northumbria, dans le nord de l'Angleterre, où un jeune chercheur en IA commençait son doctorat. C'était en 2015. Ce chercheur s'appelait Ben Fielding, qui avait construit une énorme machine équipée des premiers GPU pour développer l'IA. La machine était si bruyante qu'elle agaçait ses collègues de laboratoire. Fielding la fourra sous le bureau, mais elle était si grande qu'il dut maladroitement caler ses jambes sur le côté.

Fielding avait des idées peu orthodoxes. Il explorait comment des « essaims » d'IA – des clusters de nombreux modèles différents – pouvaient communiquer entre eux et Guides les uns des autres, ce qui pourrait améliorer l'ensemble. ONE problème : il était entravé par les réalités de cette machine bruyante sous son bureau. Et il savait qu'il était dépassé. « Google menait également ces recherches », explique Fielding aujourd'hui. « Et ils avaient des milliers [de GPU] dans un centre de données. Ce qu'ils faisaient n'était T fou. Je connaissais les méthodes… J'avais plein de propositions, mais je ne pouvais T les mettre en œuvre. »

Ben Fielding, PDG de Gensyn, est conférencier àConsensus 2025 à Toronto.

Jeff Wilser est l'hôte deL'IA du peuple : le podcast sur l'IA décentraliséeet accueillera le Sommet de l'IA au Consensus 2025.

Il y a dix ans, Fielding a réalisé :Les contraintes de calcul seront toujours un problème.En 2015, il savait que si l’informatique était une contrainte majeure dans le monde universitaire, elle le serait encore plus lorsque l’IA deviendrait courante.

La solution ?

IA décentralisée.

Fielding a cofondé Gensyn (avec Harry Grieve) en 2020, soit des années avant que l'IA décentralisée ne devienne à la mode. Le projet était initialement connu pour développer des solutions informatiques décentralisées – et j'en ai discuté avec Fielding.pour CoinDesket sur de nombreux panels lors de conférences – mais la vision est en réalité plus vaste : « Le réseau pour l'intelligence artificielle ». Ils développent des solutions à tous les niveaux de la pile technologique.

Et aujourd'hui, dix ans après que le bureau bruyant de Fielding ait agacé ses collègues de laboratoire, les premiers outils de Gensyn sont disponibles. Gensyn a récemment publié son protocole « RL Swarms » (issu des travaux de doctorat de Fielding) et vient de lancer son réseau de test, qui intègre la blockchain.

Dans cette conversation menant au Sommet de l'IA,au Consensus à TorontoFielding donne une introduction aux essaims d'IA, explique comment la blockchain s'intègre dans le puzzle et explique pourquoi tous les innovateurs - et pas seulement les géants de la technologie - « devraient avoir le droit de créer des technologies d'apprentissage automatique ».

Cette interview a été condensée et légèrement modifiée pour plus de clarté.

Félicitations pour le lancement du testnet. De quoi s'agit-il en résumé ?

Ben Fielding :Il s’agit de l’ajout des premières fonctionnalités MVP d’intégration de la blockchain avec ce que nous avons lancé jusqu’à présent.

Quelles étaient ces fonctionnalités originales, avant la blockchain ?

Nous avons donc lancé RL [Reinforcement Learning] Swarm il y a quelques semaines, qui est un apprentissage par renforcement, post-formation, en tant que réseau peer-to-peer.

Voici la façon la plus simple d'y penser. Lorsqu'un modèle pré-entraîné subit un entraînement au raisonnement – comme DeepSeek-R1 –, il apprend à critiquer sa propre réflexion et à s'améliorer de manière récursive face à la tâche. Il peut alors améliorer sa propre réponse.

Nous allons ONE loin et disons : « C’est formidable pour les modèles de critiquer leur propre réflexion et de s’améliorer de manière récursive. Et s’ils pouvaient échanger avec d’autres modèles et critiquer leurs réflexions ? » En réunissant plusieurs modèles dans un groupe communiquant entre eux, ils peuvent apprendre à échanger des informations avec les autres modèles… dans le but d’améliorer l’ensemble de l’essaim.

Je t'ai eu, ce qui explique le nom « Swarm ».

C'est vrai. Cette méthode d'entraînement permet à de nombreux modèles de se combiner en parallèle pour améliorer le résultat final du méta-modèle créé à partir de ces modèles. Mais en même temps, chaque modèle s'améliore individuellement. Ainsi, si vous utilisez un modèle sur un MacBook, rejoignez un essaim pendant une heure, puis repartez, vous obtenez un modèle local amélioré grâce aux connaissances de l'essaim, et vous améliorez également les autres modèles de l'essaim. C'est un processus d'entraînement collaboratif auquel tout modèle peut participer et que tout modèle peut mettre en œuvre. Voilà ce qu'est l'essaim RL.

Voilà ce que vous avez publié il y a quelques semaines. Et maintenant, quel est le rôle de la blockchain ?

Ainsi, la blockchain nous permet d’intégrer certaines primitives de niveau inférieur au système.

Allons-y simplementprétendre que quelqu'un ne comprend T l'expression « primitives de niveau inférieur ». Que voulez-vous dire par là ?

Oui, donc, très proche de la ressource elle-même. Si vous pensez à la pile logicielle, vous avez une pile GPU dans un centre de données. Vous avez des pilotes sur le GPU. Vous avez des systèmes d'exploitation, des machines virtuelles. Tout cela se développe.

Ainsi, une primitive de niveau inférieur est la plus proche de la base de la pile technologique. Ai-je bien compris ?

Oui, tout à fait. Et le RL Swarm est une démonstration de ce qui est possible, en gros. Ce n'est qu'une démonstration un peu bidon de machine learning évolutif à grande échelle, vraiment intéressant. Mais ce que Gensyn fait depuis plus de quatre ans, concrètement, c'est construire une infrastructure. Nous sommes donc dans une période où l'infrastructure est presque au niveau bêta v0.1. Tout est terminé. C'est prêt. Nous devons trouver comment montrer au monde ce qui est possible alors que cela représente un changement radical dans la façon dont les gens perçoivent le machine learning.

Il semble que vous fassiez bien plus que du calcul décentralisé, ou même de l’infrastructure ?

Notre infrastructure repose sur trois composants principaux : l'exécution, qui repose sur des bibliothèques d'exécution cohérentes, notre propre compilateur et des bibliothèques reproductibles pour tout type de cible matérielle.

Le deuxième élément concerne la communication. Imaginons que vous puissiez exécuter un modèle sur n'importe quel appareil compatible dans le monde. Pouvez-vous les faire communiquer entre eux ? Si tout le monde adopte la même norme, tout le monde peut communiquer comme TCP/IP depuis Internet, en gros. Nous construisons donc ces bibliothèques, et RL Swarm en est un exemple.

Et puis, enfin, la vérification.

Ah, et je suppose que c’est là qu’intervient la blockchain…

Imaginez un scénario où tous les appareils du monde fonctionnent de manière cohérente. Ils pourraient LINK des modèles entre eux. Mais peuvent-ils se faire confiance ? Si je connectais mon MacBook au vôtre, oui, ils pourraient exécuter les mêmes tâches. Oui, ils pourraient FORTH des tenseurs, mais savent-ils que ce qu'ils envoient à l'autre appareil se produit réellement sur cet autre appareil ?

Dans le monde actuel, vous et moi signerions probablement un contrat stipulant que nous nous engageons à garantir que nos appareils fonctionnent correctement. Dans le monde des machines, cela doit se faire par programmation. C'est donc la dernière étape que nous construisons : des preuves cryptographiques, des preuves probabilistes et des preuves basées sur la théorie des jeux pour rendre ce processus entièrement programmatique.

C'est là qu'intervient la blockchain. Elle nous offre tous les avantages imaginables de la blockchain, comme l'identité persistante, les paiements, le consensus, ETC Avec le réseau de test, nous prenons RL Swarm et les primitives de l'autre infrastructure, et nous y ajoutons les composants blockchain. En rejoignant un essaim, vous disposez d'une identité persistante, qui existe sur un registre décentralisé.

À l'avenir, vous pourrez effectuer des paiements, mais pour l'instant, vous disposez d'un mécanisme de consensus de confiance qui nous permet de résoudre les litiges. Il s'agit donc d'une sorte de MVP de la future infrastructure Gensyn, à laquelle nous ajouterons des composants au fur et à mesure.

Donnez-nous un aperçu de ce qui s’en vient ?

Une fois sur le réseau principal, l'ensemble des logiciels et de l'infrastructure est opérationnel grâce à la blockchain, source de confiance, de paiements, de consensus, ETC, et d'identité. C'est la première étape. Il s'agit d'ajouter l'identité et de permettre à quiconque de rejoindre un essaim de s'enregistrer sous le même nom. Tout le monde sait qui vous êtes sans avoir à consulter un serveur ou un site web centralisé.

Maintenant, laissons-nous aller et parlons plus loin dans le futur. À quoi cela ressemblera-t-il dans un an, dans deux ans, dans cinq ans ? Quelle est votre étoile polaire ?

Bien sûr. L'objectif ultime est de prendre toutes les ressources liées à l'apprentissage automatique et de les rendre instantanément accessibles à tous, par programmation. L'apprentissage automatique est fortement limité par ses ressources de CORE . Cela crée un énorme fossé pour les entreprises d'IA centralisées, mais il n'est T nécessaire. L'apprentissage automatique peut être open source si nous parvenons à développer le logiciel adéquat. Notre objectif est donc que Gensyn développe toute l'infrastructure de bas niveau pour que cela se rapproche le plus possible de l'open source. Chacun devrait avoir le droit de développer des technologies d'apprentissage automatique.