La confidentialité des données dans l'IA devient un enjeu critique. Les systèmes actuels nécessitent l'exposition des données pour que l'IA puisse apprendre, ce qui crée des risques pour les informations sensibles. @Nillionnetwork a publié sa feuille de route 2025 pour construire une infrastructure de "calcul aveugle" où l'IA peut traiter des données sans les voir réellement. + Phase 0 (T2) : Ils se sont concentrés sur le stockage distribué avec cryptage permettant des requêtes LLM privées. + Phase 1 (T3) : Les modèles d'IA peuvent effectuer des calculs sur des données privées tout en maintenant l'auditabilité (@Tickrdotapp déjà disponible, d'autres produits d'infrastructure sont en cours). + Phase 2 (T4) : Outils de développement et interfaces pour accélérer l'adoption. Nous savons tous qu'en utilisant @Nillionnetwork, les systèmes d'IA peuvent apprendre des modèles et fournir des insights sans accéder aux informations brutes. > La technologie de coprocesseur ZK élargit les capacités pour les opérations IA/ML. > Crée une infrastructure pour l'apprentissage machine privé à grande échelle. > Combine le traitement IA + les principes de décentralisation. Cela répond aux préoccupations croissantes concernant l'exposition des données dans l'entraînement de l'IA. À mesure que les modèles deviennent plus puissants, protéger les informations sensibles tout en maintenant la fonctionnalité de l'IA devient essentiel. @Nillionnetwork deviendra de plus en plus important.