Validation des données pour l'IA décentralisée : trois approches pour vérifier l'intégrité dans un environnement distribué @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient L'IA décentralisée est une structure où plusieurs participants partagent des données et des calculs, ce qui rend la question de la confiance plus cruciale que dans les méthodes traditionnelles qui dépendent d'un serveur central. À cet égard, OpenLedger, Gensyn et OpenGradient sont présentés comme des projets responsables de la validation à différentes étapes : données, apprentissage et inférence. Gensyn vise à créer un réseau d'apprentissage distribué qui regroupe des ressources informatiques inactives dispersées dans le monde entier pour former des modèles d'IA. Il propose des méthodes d'apprentissage à faible communication comme NoLoCo et des techniques de récupération d'erreurs comme CheckFree, permettant l'apprentissage même dans des environnements où la communication est lente et les performances des appareils varient. En même temps, grâce au protocole Verde, il vérifie si les calculs d'apprentissage ont été effectués correctement, et en cas de résultats différents, il réexécute uniquement certaines étapes de calcul sans relancer l'ensemble de l'apprentissage. Pour cela, il utilise la bibliothèque RepOps pour garantir que des résultats de calcul identiques soient obtenus sur différents matériels. Cependant, cette validation ne vérifie que l'exactitude des calculs pour les entrées données et ne détermine pas automatiquement si les données utilisées pour l'apprentissage ont été contaminées au préalable. OpenLedger se concentre sur le suivi de l'origine et de l'historique des modifications des données utilisées pour l'apprentissage. Les contributeurs de données soumettent des fichiers dans un format défini à Datanet, et cette contribution est enregistrée sur la blockchain, permettant de vérifier quand et quelle version de données a été utilisée. Il est conçu pour limiter la taille des fichiers et la fréquence de téléchargement, en passant par un processus d'approbation et de gestion des versions afin de réduire l'afflux indiscriminé de données. Une structure est décrite pour freiner les contributions malveillantes ou en double par l'évaluation de la qualité et des pénalités basées sur le staking, ce qui met clairement en évidence l'objectif d'assurer la responsabilité et la traçabilité des contributions de données. OpenGradient est responsable de la vérification que le modèle formé exécute correctement l'inférence. Il laisse des preuves cryptographiques ou des preuves basées sur le matériel avec les résultats d'inférence et les enregistre dans le Gradient Ledger, permettant ainsi un audit postérieur des résultats. Pour réduire la charge de performance, les calculs lourds sont traités hors chaîne en parallèle, et la chaîne principale ne vérifie que les résultats et les preuves. Les méthodes de vérification sont expliquées en distinguant celles qui offrent une garantie élevée mais coûtent cher en calcul (ZKML), celles qui n'ont presque aucune charge de performance mais reposent sur la confiance matérielle (TEE), et la méthode Vanilla qui omet la vérification. En résumé, ces trois projets montrent qu'OpenLedger enregistre quelles données sont entrées, Gensyn vérifie au niveau des calculs si l'apprentissage a été correctement effectué avec ces données, et OpenGradient valide si le modèle formé a correctement exécuté l'inférence. Cependant, à partir de janvier 2026, ces étapes ne sont pas encore reliées en un pipeline technologique officiel, et aucune norme n'a été proposée pour lier la preuve de l'origine des données, la validation de l'apprentissage et la validation de l'inférence en une chaîne de preuves continue. En fin de compte, la validation des données d'IA décentralisée actuelle peut être comprise comme un état où des dispositifs à différents niveaux, tels que l'enregistrement des données, la validation des calculs d'apprentissage et la validation de l'inférence, évoluent parallèlement avec des rôles et des limites clairs, plutôt qu'un système qui garantit "tout en même temps de manière parfaite". $OPEN