Cours OriginTrail

OriginTrail se distingue par plusieurs caractéristiques architecturales uniques :

• Graphe de connaissances décentralisé (DKG - Decentralized Knowledge Graph) : Au lieu de confiner la mémoire de l'IA dans des silos propriétaires, OriginTrail offre une structure de graphe ouverte et indépendante de tout fournisseur, interopérable à travers différents modèles et plateformes d'IA.
• IA neuro-symbolique : Elle fait le pont entre l'IA symbolique (graphes de connaissances structurés et vérifiables) et l'IA neuronale (grands modèles de langage génératifs), associant ainsi génération créative et faits vérifiables.
• Modèle de mémoire à trois niveaux : Le DKG V10 intègre une mémoire de travail (privée et locale), une mémoire de travail partagée (collaborative et en peer-to-peer off-chain), ainsi qu'une mémoire vérifiable (ancrée on-chain sous forme d'actifs de connaissances cryptographiques).
• Les actifs de connaissances sous forme de NFTs : Chaque actif de connaissances (Knowledge Asset) publié est minté sous la forme d'un token ERC-721 doté d'un UAL (Universal Asset Locator) pérenne, garantissant une traçabilité et une propriété vérifiables des données.

TRAC sert de token utilitaire au cœur de l'écosystème OriginTrail :

• Publication de connaissances : Bien que la mémoire de travail locale et partagée soit gratuite, TRAC est nécessaire pour publier des Knowledge Assets dans la couche de mémoire vérifiable (Verifiable Memory) on-chain.
• Staking et sécurité du réseau : Les Core Nodes stakent des TRAC pour héberger les connaissances répliquées et sécuriser l'infrastructure du réseau.
• Publisher Conviction : Les éditeurs peuvent engager des TRAC via des Publisher Conviction Accounts pour bénéficier de réductions sur la publication allant jusqu'à 50 %.
• Récompenses de staking : Les détenteurs de tokens peuvent bloquer des TRAC dans des positions de staking adossées à des NFTs, débloquant des multiplicateurs de récompenses allant jusqu'à 6x pour les périodes de blocage les plus longues.
• Incitations pour l'écosystème : TRAC est distribué sous forme de récompenses aux bâtisseurs de l'écosystème et aux développeurs concevant des intégrations.

OriginTrail a été fondé par Žiga Drev, Tomaž Levak et Branimir Rakić.

Ils ont créé ce projet afin de bâtir un Decentralized Knowledge Graph (graphe de connaissances décentralisé) permettant un partage de données vérifiable, transparent et décentralisé, aussi bien pour les entreprises que pour les particuliers. Aux côtés du développeur principal Trace Labs, les fondateurs avaient pour objectif de répondre aux menaces de l'ère de l'IA, telles que la désinformation, les deepfakes et la manipulation des données, tout en protégeant la propriété des données et en garantissant la neutralité numérique.

Vous pouvez interagir avec et utiliser TRAC à travers plusieurs fonctions du réseau :

• Publication de données : Approvisionnez votre nœud OriginTrail DKG en TRAC (en plus du gas natif) pour publier des données de graphes vérifiées dans la Verifiable Memory sous forme de Knowledge Assets on-chain.
• Comptes de conviction (Conviction Accounts) : Engagez des TRAC dans des Publisher Conviction Accounts pour réduire les coûts récurrents de publication jusqu'à 50 %.
• Staking : Verrouillez des TRAC dans des positions adossées à des NFT afin de soutenir l'infrastructure des Core Nodes et de bénéficier de multiplicateurs de récompenses allant jusqu'à 6x.
• Exploitation de nœuds : Exploitez un Core Node et stakez des TRAC pour sécuriser le réseau et héberger les données de graphes répliquées.

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OriginTrail s'attaque directement aux vulnérabilités structurelles majeures du paysage numérique et de l'IA :

• Désinformation et hallucinations : Les modèles d'IA générative produisent souvent des données erronées ; OriginTrail ancre l'IA neuronale dans des knowledge graphs symboliques et vérifiables afin de certifier l'origine des données.
• Jardins clos (« walled gardens ») et monopoles de données : La plupart des plateformes d'IA verrouillent la mémoire au sein de systèmes propriétaires. OriginTrail offre une couche de mémoire ouverte et indépendante de tout fournisseur, où les créateurs conservent la propriété de leurs données.
• Traçabilité dans le monde réel : Le réseau résout les problèmes de traçabilité dans de nombreux secteurs en authentifiant les données critiques au sein des chaînes d'approvisionnement (comme SCAN sécurisant les importations américaines), du secteur ferroviaire (CFF), des sciences de la vie et de la construction.

OriginTrail s'attaque à la scalabilité grâce à son architecture de graphe off-chain et à sa feuille de route pour la phase Metcalfe :

• Collaboration off-chain : La Working Memory et la Shared Working Memory fonctionnent localement et en peer-to-peer sans nécessiter de transactions sur la blockchain, permettant ainsi une collaboration entre agents gratuite, légère et rapide.
• 100 milliards de Knowledge Assets : La phase Metcalfe vise à étendre le réseau à plus de 100 milliards de Knowledge Assets, ciblant une scalabilité multipliée par 100 000.
• Interopérabilité multi-chain : En se déployant sur des écosystèmes tels que Polkadot, NeuroWeb, Base et Ethereum, le DKG délègue efficacement la vérification à travers de multiples réseaux.

La vision à long terme d'OriginTrail est de bâtir le plus grand Internet vérifiable pour l'IA décentralisée au monde :

• Phases Metcalfe & Convergence : Faire évoluer le Decentralized Knowledge Graph (graphe de connaissances décentralisé) pour atteindre 100 milliards de Knowledge Assets en stimulant les effets de réseau, le minage de connaissances et le signalement de connaissances.
• DKG autonome : Progresser vers une infrastructure native pour l'IA, où les agents IA détectent de manière autonome les angles morts, déduisent des connaissances et apportent de nouvelles données avec un minimum d'intervention humaine.
• IA centrée sur l'humain : Promouvoir un socle numérique éthique et résistant à la censure, garantissant la propriété des données, luttant contre la désinformation et soutenant l'économie des actifs du monde réel (RWA).