BingX est une bourse de crypto-monnaies de premier plan, au service de plus de 10 millions d'utilisateurs dans le monde. Nous nous sommes entretenus avec Vivien Lin, directeur général de BingX, sur la façon dont l'IA et la blockchain modifient la façon dont les gens font du commerce en ligne.
La blockchain est bien plus que la technologie qui sous-tend les crypto-monnaies. Vivien Lin explique comment les contrats intelligents et la nature décentralisée de la blockchain complètent la capacité d'analyse de l'IA.
[Q] : Comment l'IA peut-elle compléter les crypto-monnaies et comment change-t-elle la façon dont les gens les négocient ?
[Vivien Lin] : "Je pense qu'il existe trois concepts différents. Les crypto-monnaies, la technologie de la blockchain et la technologie de l'IA, n'est-ce pas ? La crypto-monnaie est davantage un certificat. C'est quelque chose que vous détenez parce que vous voulez investir dans la valeur du projet.
Vous pensez que la valeur du projet va augmenter et que vous pouvez en bénéficier. Mais l'IA et la blockchain ne sont que des technologies.
Si vous négociez des actions, vous pouvez utiliser l'IA pour faire ce qu'elle sait faire, c'est-à-dire analyser des données, rassembler des informations, comme le prix, les macro-économies, les micro-économies, tout, comme le traitement des données, et cela vous aide à voir la tendance du marché et à faire l'évaluation, etc.
Lorsque nous parlons de trading, je pense qu'il n'y a pas beaucoup de différence. La seule différence est que vous négociez une action et que vous négociez une crypto-monnaie.
Il y a six ou sept ans, les traders d'actions ou de Forex déployaient déjà des modèles d'apprentissage automatique pour prédire la tendance et élaborer des stratégies quantitatives.
Mais aujourd'hui, la méthodologie s'est manifestement améliorée avec l'IA, car l'IA ou les grands modèles de langage dont nous parlons aujourd'hui ont une puissance de calcul beaucoup plus grande.
Il est donc plus efficace pour nous ou pour le trader qui négocie des crypto-monnaies ou tout autre actif d'utiliser un grand modèle linguistique ou le dernier modèle d'IA pour faire la prédiction ou de l'utiliser pour ajuster automatiquement les pondérations du facteur.
Voici donc comment l'IA est mise en œuvre dans l'investissement et aussi dans l'investissement en crypto-monnaies. L'une des applications est, par exemple, la négociation d'actions ou le trading sur le marché des changes. Une grande partie des données de négociation est publique. Elles sont centralisées, mais il est très facile d'obtenir les données car chaque bourse publie le volume des transactions, etc.
Mais dans le domaine de la cryptographie, certaines transactions se déroulent dans une bourse centralisée comme la nôtre. Nous publions alors les données relatives au volume ou au prix. Mais beaucoup plus de transactions ont lieu dans un lieu décentralisé.
Il faut donc disposer d'un outil pour suivre toutes ces données. Et parfois, s'il y a une transaction sur différentes blockchains ou sur le réseau principal, vous constaterez que pour un humain, il est en fait assez difficile de suivre toutes ces données. Si nous pouvons utiliser la technologie de l'IA, le suivi et l'analyse des données seront beaucoup plus faciles.
C'est l'une des mises en œuvre. Et bien sûr, au fur et à mesure que nous exploitons notre bourse, nous pouvons utiliser la technologie de l'IA dans le domaine de la sécurité pour détecter les activités suspectes, comme dans l'analyse du blanchiment d'argent, ce type de tâches est actuellement utilisé par l'IA."
[Q] : Les fraudes sont très préoccupantes en ce qui concerne les échanges de cryptomonnaies et les mesures de sécurité. Comment l'IA est-elle intégrée dans ces échanges pour garantir ces mesures de sécurité ?
[Vivien Lin] : "En fait, je dois dire que cette mise en œuvre n'en est qu'à ses débuts. En effet, si nous parlons de lutte contre le blanchiment d'argent ou contre les attaques informatiques, il s'agit de technologies assez mûres. Certaines d'entre elles intègrent déjà l'IA, d'autres pas encore, mais il s'agit d'une technologie assez mûre.
Ce qui me semble plus prometteur, c'est d'utiliser la technologie de l'IA pour détecter les fraudes, en particulier les fraudes commerciales.
Dans la finance traditionnelle, parce qu'elle est très réglementée, il n'y a que deux bourses aux États-Unis et une au Royaume-Uni. Ces bourses centralisées sont donc strictement réglementées par l'autorité de tutelle.
Il est difficile pour quiconque négocie sur ces bourses de faire une erreur ou de commettre une fraude. En ce qui concerne les cryptomonnaies, il existe plus de 200 bourses centralisées et, je crois, plus de 1 000 bourses décentralisées.
Il est donc pratiquement impossible à l'heure actuelle pour un régulateur de réglementer l'ensemble des échanges.
Leur bon fonctionnement dépend donc en grande partie de deux facteurs. Le premier est la manière dont ces échanges décentralisés ou centralisés se régulent eux-mêmes. S'ils ont établi des normes morales ou éthiques plus élevées, c'est une chose.
Une autre chose est de se fier à leur capacité à détecter les transactions frauduleuses. Cette capacité peut varier considérablement. Je dirais que si vous regardez les 20 plus grandes bourses centralisées, je pense qu'elles sont très bonnes d'un point de vue éthique.
Ils ne veulent pas commettre d'erreurs ou veulent s'assurer que leur entreprise est pérenne. Mais la question est de savoir s'ils disposent de la technologie ou des connaissances nécessaires pour les aider à assurer la pérennité de leur entreprise.
Ainsi, avant qu'une entreprise ne déploie une technologie d'IA, il est très important que le gestionnaire de risques sache si ses connaissances sont suffisantes pour consigner tous les cas où des personnes commettent des fraudes ou profitent des failles des règles de négociation de la bourse.
Mais une fois que le secteur aura déployé davantage d'IA ou des modèles mieux formés, même si la personne chargée de la gestion des risques présente une faille dans sa méthodologie ou dans le mécanisme, l'IA utilisera les données massives pour nous aider à affiner la conception du système.
Je pense donc que c'est là que l'IA est la plus utile dans les secteurs émergents tels que le crypto-échange, où tout le monde essaie d'acquérir plus d'expérience au cours du processus. Parfois, les gens font des erreurs. La technologie de l'IA aide les gens à réduire le risque de commettre des erreurs."
[Q] : En quoi l'IA modifie-t-elle l'utilisation des robots de trading et des systèmes de copiage ? En quoi cela change-t-il la façon dont les utilisateurs se détournent désormais des méthodes traditionnelles de négociation ?
[Vivien Lin] : "Si nous regardons où en est le secteur en ce moment, en fait si vous regardez les robots d'échange, ils sont assez simples. Il suffit d'un bon robot, d'accord ? Mais il existe quelques communautés plus avancées, composées de traders plus expérimentés qui souhaitent commencer à mettre en œuvre des stratégies basées sur l'IA.
Il est presque impossible pour ces traders crypto natifs d'avoir le niveau d'expérience et de compréhension des traders des marchés financiers traditionnels. Par conséquent, si vous leur demandez de rassembler plus de 1 000 facteurs [indicateurs], c'est impossible pour eux.
Mais aujourd'hui, ils utilisent l'IA pour sélectionner ces facteurs et en ajuster automatiquement la pondération. La technologie permet à ce groupe de personnes d'élaborer une stratégie presque aussi performante que celle des professionnels de la négociation.
Une autre chose est le "copy trading". Dans le passé, un copy trader ou un master trader, c'est un être humain. Les humains font donc des erreurs, n'est-ce pas ?
Lorsque vous réalisez un bénéfice, vous êtes réticent à prendre des bénéfices. Vous pensez toujours que le prix du jeton pourrait être de plus en plus élevé, n'est-ce pas ? Mais si vous subissez une perte, vous voulez en rester là. Vous ne voulez pas agir sur un stop loss.
Il y a donc toujours un biais ou une faille humaine dans l'investissement. Mais aujourd'hui, avec une stratégie d'IA, il est plus facile pour eux de prendre une décision de take profit ou de stop loss. Parfois, ils n'en sont pas conscients, mais leur modèle leur dit qu'il est temps d'agir sur le stop loss ou de prendre des bénéfices.
Je dirais qu'ils utilisent des outils d'intelligence artificielle pour les aider à analyser le marché et à établir un cadre de travail, de sorte qu'ils ont plus confiance en eux pour suivre le cadre de travail parce qu'ils se disent qu'il s'agit peut-être d'un résumé de ce que font tous les traders sur l'internet. Ils ont donc moins d'obstacles psychologiques à franchir pour appliquer strictement les règles.
[Q] Quel rôle joue l'IA pour aider les traders à affiner leurs stratégies de trading lorsqu'ils prennent en compte des indicateurs ou des facteurs de marché ?
[Vivien Lin] : "Je pense qu'il s'agit simplement d'une question de prédiction du marché. Dans le passé, si vous n'étiez pas un trader professionnel ou si vous commenciez à former votre propre philosophie de trading mais que vous n'étiez pas encore arrivé au but, à ce moment-là, vous pouviez regarder des dizaines, ou une douzaine, ou plusieurs dizaines de facteurs et vous commenciez à sentir que c'était difficile à suivre, n'est-ce pas ?
Parce que certains facteurs vous incitent à acheter et d'autres à vendre.
Vous ne savez pas comment lire ou traduire tous ces facteurs. Je pense que l'IA a tout intérêt à intervenir dans la prise de décision, car elle vous aidera à éliminer les facteurs ou les indicateurs qui ne conviennent pas au marché actuel."
[Q] : En ce qui concerne la gestion des données, comment l'IA permet-elle de catégoriser et d'analyser cette quantité massive de données ?
[Vivien Lin] : "Pour moi, la gestion des données comporte deux niveaux. La première est la façon dont les personnes comme les traders utilisent l'IA pour gérer les données. Cela se résume à ce que l'IA sait faire de mieux : résumer les données, prédire les tendances et filtrer les couches, ce genre de choses.
Une autre couche de la gestion des données se trouve dans la blockchain ou dans les crypto-monnaies. Si nous parlons de la technologie blockchain plutôt que de l'échange de crypto-monnaies, certains des secteurs les plus prometteurs sont, par exemple, DePIN.
DePIN s'apparente à une gestion décentralisée des données. L'un des secteurs de DePIN est un système de gestion décentralisée des données. Il s'agit d'un protocole qui signera l'accord avec les participants individuels.
Il peut s'agir d'une entreprise ou d'un particulier. Le protocole ou l'accord consiste à vous demander d'apporter une partie de la puissance de calcul de votre PC. Il s'agit d'apporter une partie de la puissance de calcul au système lorsque la technologie blockchain propose des blocs et parvient à un consensus.
Ce processus consomme beaucoup de puissance de calcul. Ainsi, dans un système de stockage de données ou de calcul décentralisé, il a toujours été crucial que le protocole puisse décider quels nœuds seront inclus dans le consensus en cours de proposition.
Cela implique une décision dynamique quant aux nœuds auxquels attribuer cette tâche à ce moment précis. C'est là que l'intelligence artificielle peut être utile.
L'IA continue de suivre toutes ces données. Elle continue à suivre, à prédire et à résumer les données. Idéalement, l'IA devrait donc être capable de mesurer l'efficacité de chaque nœud.
Par exemple, si j'ai une tâche consensuelle, quels sont les nœuds auxquels je dois l'attribuer ? Je pense que c'est à ce type de décision que l'IA excelle.
Je pense que pour tous ces processus décentralisés sur la couche de consensus et la couche de gestion des données, la couche de stockage des données, l'IA peut aider à prendre la décision."
[Q] : Comment la nature décentralisée de la blockchain complète-t-elle la capacité analytique de l'IA ?
[Vivien Lin] : "Je vais vous donner un exemple. L'un des secteurs en vogue dans le domaine de la blockchain ou de la technologie s'appelle la preuve par l'absence de connaissance.
Cette technologie ZK est une approche de pointe qui permet de renforcer la confiance et la protection de la vie privée dans divers secteurs. En fait, pour autant que je sache, cette technologie a été mise en œuvre dans le domaine de la sécurité nationale. Dans de nombreux projets nationalisés très confidentiels et très importants.
Mais elle est également mise en œuvre dans des cas de la vie courante tels que l'investissement ou la vérification de la gestion des actifs.
Par exemple, si un gestionnaire d'actifs prétend adhérer à une stratégie d'investissement spécifique. Si vous investissez dans un fonds quantitatif ou un fonds spéculatif, son gestionnaire vous dira toujours : "J'investis dans tel secteur et pas dans tel autre. Je n'allouerai pas plus de 5% à chaque action".
Mais en fait, lorsque leur stratégie devient plus compliquée, il est très difficile pour les gens de suivre ou de vérifier s'ils s'en tiennent vraiment à la stratégie qu'ils prétendent adopter.
L'utilisation de la preuve ZK améliorée par l'IA permet à un investisseur de vérifier que son gestionnaire adhère à la stratégie qu'il annonce sans vraiment révéler les détails confidentiels de la stratégie.
Par exemple, s'ils ont formé un modèle quantitatif, n'est-ce pas ? Fondamentalement, ils ne peuvent pas révéler comment ils placent les poids et comment ils ajustent automatiquement les poids.
Surtout si la stratégie elle-même est conçue par un modèle d'IA, il n'y a aucune chance qu'ils en révèlent tous les détails.
Mais comment pouvons-nous vérifier qu'ils adhèrent à ce qu'ils prétendent ? Nous pouvons désormais utiliser les connaissances ZK, et plus particulièrement les connaissances ZK améliorées par l'IA.
Je pense que ce type d'application ou ce type de cas d'utilisation est un endroit où la technologie blockchain peut être utilisée dans un large éventail de cas."
[Q] : Comment la blockchain modulaire est-elle utilisée avec l'IA pour améliorer l'évolutivité et l'efficacité de ces transactions ?
[Vivien Lin] : "La technologie blockchain modulaire est exactement comme je l'ai décrite : vous séparez la puissance de calcul et l'espace de stockage, et vous les rendez décentralisés.
C'est la façon la plus simple de comprendre la technologie modulaire. Et l'algorithme d'IA peut gérer et optimiser le processus de sharding dans les blockchains modulaires.
Le sharding divise donc la blockchain en morceaux plus petits ou plus faciles à gérer. Ainsi, chaque module peut traiter une transaction de manière indépendante. L'IA peut donc aider à ajuster dynamiquement la façon dont les transactions sont allouées.
L'IA peut également prédire le volume des transactions et ajuster le système de manière dynamique. Par exemple, si vous anticipez une période de forte charge, un système d'IA peut s'adapter, adapter les ressources de manière proactive ou réaffecter les transactions entre différents modules afin de maintenir les performances sans que le réseau principal ne se bloque réellement.
L'IA et la technologie modulaire peuvent donc améliorer la vitesse globale des transactions de la blockchain. L'IA peut également contribuer à l'optimisation de l'exécution des contrats intelligents.
Je dirais qu'il s'agit encore d'une phase expérimentale. Pour autant que je sache, peu de contrats intelligents utilisent réellement l'IA pour prédire la trajectoire ou les résultats sur la base des données historiques. Mais je sais que c'est quelque chose que beaucoup de gens veulent faire."
[Q] : Vous avez mentionné que certaines solutions sont très expérimentales pour le moment. Si vous regardez vers l'avenir, quels développements potentiels voyez-vous dans l'intégration de l'IA et de la blockchain qui vont changer le paysage commercial ?
[Vivien Lin] : "Je pense que l'une des choses à faire est d'offrir un service d'IA sans confiance. La blockchain peut renforcer la confiance dans le processus décisionnel de l'IA en le rendant transparent et vérifiable.
Et les contrats intelligents pourraient être utilisés pour valider les décisions de l'IA avant l'exécution de toute transaction ou échange. C'est ainsi, je pense, que les contrats intelligents ou les solutions décentralisées rencontrent la technologie de l'IA.
Nous parlons toujours de la façon dont l'IA pourrait aider la blockchain, mais voici comment les contrats intelligents ou la technologie de la blockchain peuvent aider les décisions de l'IA.
C'est une chose. L'analyse inter-chaînes en est une autre. L'IA pourrait gérer et analyser les données sur plusieurs plateformes de la chaîne.
Peu de personnes ont les connaissances ou les compétences requises pour accéder aux données de la chaîne. En effet, les différents réseaux principaux peuvent avoir des langages de codage différents. L'IA peut donc aider les gens à obtenir toutes ces informations d'un seul clic à partir de différents réseaux principaux.
Ensuite, une fois que vous avez obtenu toutes ces données, comment les analyser. C'est ainsi que nous essayons d'utiliser l'IA pour détecter les fraudes. Si nous comptons sur les humains pour le faire, c'est presque impossible, surtout avec les cyberattaques actuelles, la technologie de piratage s'est également améliorée.
Aujourd'hui, il est presque impossible pour un humain de faire cela. Je pense donc que l'IA pourrait certainement apporter une aide dans ce domaine.
La blockchain et l'IA sont de plus en plus utilisées comme des technologies complémentaires pour changer la façon dont nous effectuons des transactions, interagissons en ligne et faisons des affaires.
Pour en savoir plus sur la manière dont les outils et les fonctionnalités innovants facilitent les transactions sur les crypto-monnaies, veuillez contacter Vivien Lin ou en se rendant sur le site de la BingX plate-forme de négociation.
