L’IA profitera à la cryptographie, ou la brisera

Le débat sur la date d’arrivée de l’IA sur les blockchains est réglé. C'est déjà là. Rien qu’en 2024, les robots représentaient environ 90 % du volume des transactions stablecoin. Et sur des réseaux comme Gnosis Chain, les agents IA génèrent désormais plus de la moitié de l’activité des comptes intelligents Safe.

En bref, l’économie en chaîne devient rapidement dominée par les machines, même si la plupart des décisions de haut niveau restent pilotées par l’homme. Nous sommes à l’ère de DeFAI, où la majorité des acteurs onchain ne sont pas des personnes, mais plutôt des systèmes logiciels autonomes qui observent les marchés, exécutent des transactions et adaptent leur comportement en temps réel.

Cela crée une tension fondamentale pour la cryptographie. Les blockchains ont été conçues comme des systèmes sans confiance, minimisant le recours à la discrétion humaine ou à des intermédiaires centralisés. Mais ils sont actuellement soumis à des tests de résistance en tant qu'infrastructure pour les activités à l'échelle des machines. Le prochain test pour la cryptographie consiste à déterminer si nous pouvons mettre à niveau l’infrastructure en chaîne pour capturer les avantages de l’IA tout en évitant ses risques potentiels.

Pourquoi l'IA évolue en chaîne

De plus en plus d'agents d'IA sont déployés sur les blockchains car ils fournissent une infrastructure Internet de transaction transparente. Dans le contexte d’Internet, un agent IA est en fait un cerveau avec les mains sur un clavier et une souris. Mais Internet est fragmenté par des API fermées, des intégrations sur mesure et des environnements de données cloisonnés. Pour un système autonome, chaque nouvelle plate-forme nécessite une logique, des autorisations et un travail d'intégration personnalisés, créant des frictions qui s'aggravent à grande échelle.

La blockchain supprime ces frictions pour les transactions agents. Ils offrent des environnements hautement standardisés et composables où les données, l'exécution et la liquidité sont nativement interopérables. Un agent peut raisonner sur l’état complet du système, interagir avec des normes partagées et acheminer le capital entre les protocoles sans négocier à chaque fois une nouvelle interface. À mesure que des réseaux et des protocoles plus décentralisés sont mis en ligne, cette standardisation permet également aux agents de surmonter plus facilement la fragmentation des liquidités en coordonnant les activités dans différents environnements en ligne en temps réel.

Avec la montée en puissance des réseaux de couche 2 à faible coût comme Zircuit et Base, la dernière barrière des coûts de transaction disparaît également. Les agents peuvent désormais se permettre de prendre des milliers de micro-décisions par jour, rééquilibrant les portefeuilles et acheminant les liquidités à une fréquence qui serait physiquement impossible à atteindre pour un utilisateur humain.

L’écart de vitesse dans la sécurité cryptographique

L’IA en chaîne soulève un paradoxe important. Les fonctionnalités qui font des blockchains un environnement puissant pour les agents IA élargissent également la gamme d’actions que ces agents peuvent entreprendre. L’émergence de l’IA dans les systèmes cryptographiques présente en quelque sorte une arme à double tranchant. La capacité de l’IA à évaluer en permanence des milliers de contrats est extrêmement utile pour des aspects tels que la gestion du rendement et du capital, mais elle peut également être utilisée à mauvais escient pour exploiter des vulnérabilités.

Ce changement révèle un écart de vitesse croissant en matière de sécurité cryptographique. Dans le passé, le piratage informatique était une compétence spécialisée qui nécessitait une expertise technique approfondie. Il s’agissait d’un concours entre un hacker sophistiqué et un auditeur de contrats intelligents. Mais l’IA comble ce déficit de compétences. De nouveaux outils permettent aux acteurs malveillants d’être beaucoup plus efficaces, en exploitant des modèles spécialisés pour examiner les contrats dans les cas extrêmes que les auditeurs humains auraient pu manquer. Finalement, des agents autonomes offensifs peuvent facilement émerger.

Des incidents récents illustrent à quel point ce changement se joue déjà. L’exploit Balancer et l’incident Yearn yETH reposaient sur des chemins d’attaque non évidents qui ont mis des années à faire surface malgré un audit préalable approfondi. Bien que ces exploits n’aient pas été définitivement liés à l’IA, la nouveauté et la précision des voies d’attaque suggèrent l’implication de la découverte de pannes assistée par machine.

D’autres cyberattaques comme celles-ci se produiront sûrement. Et lorsque la dynamique de sécurité passe au temps machine, réagir avec des processus purement humains devient totalement insuffisant, et une défense intelligente et automatisée devient une nécessité.

Établir un système immunitaire IA

Si l’IA veut faire fonctionner l’économie, la sécurité doit évoluer avec elle. Les séquenceurs, les mempools et les preuves de fraude supposent qu'il existe une limite naturelle à la rapidité avec laquelle des stratégies sophistiquées peuvent être itérées. Mais cette hypothèse n’est plus valable dans un monde où l’activité à la vitesse des machines est défendue par les temps de réaction humains. En conséquence, la sécurité doit passer d’un modèle réactif à un processus continu intégré à chaque cycle de vie de transaction. C’est la thèse fondamentale derrière la sécurité au niveau séquence (SLS).

SLS fonctionne comme un système immunitaire pour la blockchain en intégrant la sécurité directement dans l'exécution des transactions. Au lieu de s'appuyer sur des règles statiques et une surveillance manuelle pour détecter un piratage en cours, le séquenceur réseau évalue les transactions dans leur contexte en simulant leurs effets, en analysant les modèles d'exécution et en évaluant si les transitions d'état proposées ressemblent à des comportements d'exploitation connus ou à une activité anormale.

Par exemple, si le système détecte une transaction qui imite un modèle d'exploitation connu ou tente un changement d'état malveillant, il peut isoler et bloquer cette transaction avant qu'elle ne soit finalisée en chaîne. Cela fait passer la sécurité du contrôle des dommages à la prévention, en opérant à la même vitesse et à la même échelle que les attaquants automatisés.

Cela est important pour DeFAI car les agents autonomes dépendent d'une exécution prévisible et d'un comportement fiable du système. Dans un monde où les exploits pilotés par l’IA deviennent plus faciles à générer, une infrastructure capable de contenir de manière proactive les activités malveillantes est ce qui permet à l’automatisation productive de fonctionner en toute sécurité. En bref, la sécurité au niveau de la séquence crée un environnement stable dans lequel les agents bénéfiques peuvent évoluer sans être évincés par l’IA adverse.

Sans autorisation ne devrait pas signifier sans défense

DeFAI apportera une efficacité financière sans précédent à l’économie en chaîne. Il offre une vision du futur dans laquelle les agents automatisés peuvent gérer les liquidités plus efficacement, acheminer les capitaux de manière plus intelligente et éliminer les frictions des systèmes financiers qui n'ont jamais été conçus pour une optimisation en temps réel.

Mais cet avenir comporte également de nombreux risques, à moins que nous ne modernisions collectivement l’infrastructure qui le sous-tend. Dans un environnement où les acteurs malveillants ont accès à une échelle infinie et à des itérations instantanées, la seule défense viable est une infrastructure suffisamment intelligente pour se protéger. Ce faisant, nous pouvons garantir que l’économie en chaîne reste ouverte à l’innovation en matière d’IA sans devenir sans défense contre elle.