Anna Kazlauskas : La propriété des données à l’ère de l’IA

Vous nagez dans les données. Vous en créez de nouvelles chaque jour. Si votre application santé compte vos pas ? Ce sont de nouvelles données. La bague Oura qui suit vos données biométriques ? Des données précieuses. Vos publications sur les réseaux sociaux, même les blagues idiotes qui n'ont récolté aucun « j'aime », sont encore plus riches en données.

Ce sont toutes des données que les entreprises d'IA aimeraient exploiter. T de construire une IA performante sans données performantes, et c'est pourquoi beaucoup les considèrent comme le « nouveau pétrole » de la course à l'IA. Le problème, cependant, c'est que, même si vos données sont précieuses, théoriquementEn réalité, il est difficile de monétiser ses données personnelles, car on n'a aucun pouvoir d'influence en tant qu'individu. (Open AI ne vient T frapper à votre porte pour acheter vos anciens tweets.)

Entrer Vana« Je pense que les données sont une ressource fondamentale qui alimentera la prochaine génération d'IA, et véritablement la prochaine génération de notre économie numérique », déclare Anna Kazlauskas, cofondatrice de Vana et PDG d'Open Data Labs. « Franchement, beaucoup de gens ne réalisent T qu'ils sont propriétaires de leurs données. »

Mais vous êtes propriétaire de vos données. Et elles sont précieuses… si vous parvenez à vous associer à des millions d'autres personnes qui possèdent également leurs données. Cela vous donnerait un pouvoir de négociation. Et c'est la mission de Vana : créer un écosystème pour les données détenues par les utilisateurs, qui alimente à son tour l'IA détenue par les utilisateurs.

Cet écosystème comprend un mélange de Data DAO (un « syndicat » pour les données), de marchés de données décentralisés, et du récemment lancéJeton VRC-20, et un nouveaucollaborationavec Flower Labs pour construire le premier modèle fondateur au monde appartenant aux utilisateurs. (Preuve A que l'IA décentralisée s'infiltre dans le courant dominant : la collaboration Vana/Flower a été couverte parCÂBLÉ.)

Kazlauskas prononcera un discours lors de laSommet sur l'IA à Consensus 2025Elle décrit cette vision et en donne un aperçu ici. Et elle voit la dynamique s'inverser. « Nous commençons déjà à observer ce changement : de plus en plus de gens réalisent que leurs données sont essentielles à l'IA et qu'elles leur appartiennent. » Elle prédit que d'ici quelques années, plus de 100 millions d'utilisateurs seront adhérents. Dans 10 ans ? « La population mondiale. Plus de 10 milliards. »

L'interview a été condensée et légèrement modifiée pour plus de clarté.

Pourquoi les données appartenant aux utilisateurs sont-elles si importantes pour vous ?

Anna Kazlauskas : La plupart des gens pensent que les données appartiennent aux plateformes sur lesquelles elles sont stockées, mais ce n'est pas le cas. De la même manière que lorsque vous garez votre voiture, le parking n'est T propriétaire de votre voiture. Vous pouvez toujours la reprendre. Vous en êtes pleinement propriétaire.

Et ces données génèrent aujourd'hui des profits colossaux, principalement grâce aux grandes entreprises technologiques, mais les utilisateurs en sont les propriétaires légaux. Il me semble donc important de rétablir cette propriété, tant du point de vue des utilisateurs que des développeurs.

Pouvez-vous relier les points de la manière dont cela aide les développeurs ?

En tant que développeur, surtout dans le monde de l'IA, avoir accès aux bonnes données est primordial. Et c'est extrêmement difficile à l'heure actuelle, car la plupart des données sont confinées dans les limbes des géants de la technologie. Beaucoup de mes amis les plus brillants, spécialistes de l'IA, travaillent dans les grands laboratoires, car c'est là que se trouvent les données et le calcul. Mais ce n'est T forcément le cas.

Comment les DAO de données s’intègrent-elles exactement dans cette vision ?

Un DataDAO est en quelque sorte un syndicat des données. Il regroupe un large groupe de personnes qui mettent en commun leurs données et peuvent ensuite prendre des décisions collectives sur leur utilisation.

C'est important parce que vos données, prises isolément, ne sont pas si utiles, n'est-ce pas ? Elles le sont bien plus lorsqu'elles sont abondantes, lorsqu'elles sont suffisantes pour entraîner un modèle d'IA.

Quelles sont les DAO de données qui vous enthousiasment le plus ?

Il y en a quelques-unes dans le domaine de la santé qui sont vraiment intéressantes. L' une ONE , très récente, exporte l'intégralité des dossiers médicaux des patients, ce qui, je pense, pourrait véritablement faire progresser la recherche dans ce domaine. Certaines portent sur la biométrie, le sommeil et la santé. Il y en a une avec les laboratoires DLP [Driver Loyalty Program] ; ils collectent des données automobiles. Parmi leurs données, celles de Tesla sont particulièrement intéressantes, car la plupart des gens considèrent Tesla comme une entreprise précieuse, car elle dispose d'une source de données importante, n'est-ce pas ? En fait, les utilisateurs peuvent accéder à une grande quantité de ces données.

Vous passez de la théorie à la pratique avec votre nouvelle collaboration avec Flower Labs pour créer COLLECTIVE-1. Quel est votre objectif ?

COLLECTIVE-1 est le premier modèle de fondation détenu par l'utilisateur. Généralement, lorsqu'on pense à un modèle de fondation, on imagine une entreprise gérant une tâche de formation très importante dans un seul centre de données, n'est-ce pas ? Comme OpenAI. Et si ce modèle est généralement centralisé, c'est parce qu'il nécessite, ONE, une puissance de calcul considérable et, d'autre part, une quantité considérable de données.

Flower AI est en quelque sorte le leader de l'entraînement fédéré [décentralisé]. Ils ont réalisé un excellent travail en créant ces excellentes bibliothèques open source. Ils sont intervenus tant du côté de l'entraînement que de l'algorithme. Avec Vana, nous nous concentrons vraiment sur ces données, n'est-ce pas ? Nous disposons donc de toutes ces données sur lesquelles les utilisateurs peuvent s'entraîner. Ensuite, vous donnez aux utilisateurs la propriété finale du modèle, et ils peuvent décider de ce qu'ils sont autorisés à faire. Il s'agit donc du premier modèle de base de ce type.

Et la théorie est qu’à terme, avec de meilleures données, vous pourrez créer une IA qui ne se limite pas àcompétitif avec les joueurs centraux maismieux, c'est bien ça ? Ce n'est donc pas seulement une question d'idéologie, mais aussi de performance.

Exactement, c'est tout à fait exact. Dans un contexte décentralisé, je pense que les gens s'accordent souvent sur le principe : « Oui, nous devrions avoir une IA détenue par les citoyens. Nous devrions avoir une IA décentralisée. » Mais que pouvons-nous réellement améliorer dans un contexte décentralisé ? Les données sont la solution. Chaque entreprise ne dispose que d'une seule tranche de données. Apple a ses données. Google a les siennes. Mais si l'on considère l'utilisateur, on peut étendre les plateformes et créer de meilleurs ensembles de données que n'importe quelle entreprise isolée. Les données sont la Secret du succès.

J'adore. Merci Anna, à bientôt au Sommet de l'IA à Toronto.

Jeff Wilser sera l'hôte du Sommet sur l'IA à Consensus 2025 et est l'hôte deL'IA du peuple : le podcast sur l'IA décentralisée.