Récemment, je me suis intéressé aux projets combinant AI et cryptographie, en examinant plusieurs solutions techniques de nouveaux venus. Un projet dans le domaine de l'apprentissage automatique à connaissance zéro a innové en passant directement de la validation théorique à une application concrète, ce qui montre qu'il maîtrise bien son sujet.

Ce qui est le plus impressionnant sur le plan technique, ce sont deux éléments qui fonctionnent en synergie. L'un est la technologie de découpage DSperse, qui consiste simplement à diviser de très grandes tâches de calcul ML en petits morceaux pouvant être traités en parallèle, chacun pouvant générer indépendamment une preuve à connaissance zéro. L'autre est le moteur JSTprove, qui exécute ces preuves, avec une efficacité nettement améliorée par rapport aux solutions précédentes.

Qu'implique cette accélération de la validation zk pour l'ensemble de l'écosystème ? Cela signifie que les modèles ML peuvent désormais s'exécuter sur la chaîne sans ralentissement, et que des calculs d'IA complexes peuvent être vérifiés dans un délai acceptable. Passer de la conception à la mise en œuvre a été un obstacle pour de nombreux projets, et voir quelqu’un réellement faire passer cela à un niveau de production est vraiment à suivre de près.