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Voici une explication concise de la réclamation :
Lagrange est un projet d'infrastructure blockchain qui utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK) pour rendre l'IA et d'autres calculs vérifiables et dignes de confiance. Au cœur de l'idée, il s'agit de prouver cryptographiquement qu'un calcul — tel qu'une inférence de modèle d'IA — a été effectué correctement sans révéler les données internes ou le modèle lui-même. C'est ainsi qu'il « apporte confiance et sécurité » aux systèmes alimentés par l'IA.
🧠 Ce que cela signifie
Preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKPs) :
Ce sont des techniques cryptographiques où une partie (le prouveur) peut convaincre une autre (le vérificateur) qu'une déclaration est vraie sans révéler les données sous-jacentes. Appliquées à l'IA, les ZKPs peuvent prouver qu'un modèle d'IA a produit une certaine sortie à partir d'une entrée donnée — sans exposer le modèle ou des données sensibles.
L'approche de Lagrange :
Lagrange combine plusieurs technologies pour permettre une IA vérifiable :
DeepProve (bibliothèque zkML) : Génère des preuves ZK pour les inférences d'apprentissage automatique afin que quiconque puisse vérifier l'exactitude des sorties de l'IA sans voir le fonctionnement interne du modèle.
Réseau ZK Prover : Un réseau décentralisé qui crée et fournit ces preuves à grande échelle pour diverses applications, y compris l'IA.
ZK Coprocessor : Permet aux développeurs d'effectuer des calculs complexes (sur des données de blockchain ou autres) hors chaîne, puis de les vérifier sur chaîne avec des preuves ZK.
🔐 Implications pour la confiance et la sécurité en IA
En théorie, l'utilisation de preuves ZK pour l'IA peut :
Augmenter la transparence et la confiance : Les utilisateurs peuvent vérifier qu'une sortie d'IA a été générée par un modèle valide et un calcul correct.
Protéger les modèles/données privés : La vérification ne nécessite pas de révéler les poids du modèle ou les données d'entraînement.
Soutenir les contrôles de sécurité : Surtout dans des domaines à enjeux élevés (santé, finances, systèmes autonomes), l'IA vérifiable aide à garantir l'exactitude et la conformité.