Alors, l’idée centrale ici ? Remplacer les calculs physiques traditionnels par un réseau neuronal qui fait le gros du travail.

Réfléchissez-y : au lieu d’exécuter des simulations physiques complexes ou des validations de consensus à l’ancienne, on entraîne un modèle à prédire les résultats, gérer la vérification ou optimiser le comportement du réseau. Cela pourrait être énorme pour l’évolutivité. Imaginez des nœuds blockchain utilisant l’IA pour simuler les flux de transactions, ou des protocoles DeFi exploitant des réseaux neuronaux pour modéliser la dynamique de liquidité sans la lourde charge de calcul.

Je ne dis pas que c’est parfait. La qualité des données d’entraînement compte. Les cas limites pourraient le déstabiliser. Mais le potentiel ? Réduire le temps de traitement tout en maintenant la précision — c’est le pari. On a déjà vu cette approche s’infiltrer dans d’autres domaines. Pourquoi pas dans les systèmes décentralisés ?

On n’en est qu’aux débuts, cependant. La plupart des projets essaient encore de déterminer si cela a du sens au-delà d’une simple preuve de concept. Mais si quelqu’un y arrive ? Cela changerait la donne dans la façon dont on conçoit l’infrastructure décentralisée.