Révolution de la gouvernance AI d’Ethereum
Tomasz Stańczak a récemment dévoilé un plan en cinq étapes pour intégrer la gouvernance d’Ethereum avec des modèles de langage de grande taille (LLM), visant à positionner le réseau comme leader dans la course des blockchains alimentées par l’IA.
Un nouveau modèle de gouvernance
La gouvernance d’Ethereum pourrait bientôt être pilotée par l’intelligence artificielle. Stańczak a proposé un plan détaillé sur la plateforme X, visant à faire d’Ethereum la première blockchain guidée par des modèles de langage.
La première étape consiste à déléguer le pouvoir décisionnel aux agents AI, qui seraient responsables des approbations de mises à jour du réseau et des paramètres. Stańczak souligne que ce changement reflète l’avantage précoce d’Ethereum en tant que première chaîne de preuve de travail, où la primauté est également cruciale dans la course à l’IA.
Des étapes bien définies
Le plan se déroule comme suit :
- Étape 1 : Les opérateurs de validateurs délèguent le pouvoir décisionnel aux agents AI.
- Étape 2 : Les auteurs d’EIP (Ethereum Improvement Proposals) doivent utiliser des LLM pour la création et la soumission de propositions.
- Étape 3 : Extension des outils de révision AI aux éditeurs d’EIP.
- Étape 4 : Tous les développeurs principaux s’appuient sur les LLM pour modérer les réunions et voter sur l’inclusion des EIP.
Participation agentique simplifiée
La priorité est d’assurer une participation agentique fluide dans la soumission des EIP. Stańczak insiste sur la nécessité d’outils appropriés pour la révision AI de toutes les propositions. Il souhaite une modération en temps réel des ACD (All Core Dev) avec un soutien AI. Le système analyserait le contenu des discussions en direct et offrirait des suggestions au fur et à mesure des échanges.
Vérification formelle au centre de l’attention
Un client AI doit être entièrement vérifié formellement et couvert par des tests, selon Stańczak. Le développement se déroulerait parallèlement aux bases de code existantes jusqu’à ce que la version générée par l’IA devienne canonique.
Le moment n’est pas anodin. Ethereum dispose déjà de milliers d’heures d’appels enregistrés des ACD, des processus d’EIP documentés et des discussions ouvertes archivées, qui servent toutes de données d’entraînement pour les LLM.
Un changement d’infrastructure, pas un simple essai
Le plan de Stańczak considère la gouvernance AI comme une mise à niveau d’infrastructure, et non comme une expérience. Les cinq étapes s’entrelacent : les validateurs délèguent aux agents, les auteurs utilisent les LLM, les éditeurs examinent avec l’AI, les développeurs votent via les LLM, et les équipes de clients génèrent automatiquement du code.
Entre les coordinateurs d’outils et l’équipe d’AI, la mise en œuvre semble déjà en cours. Le plan reconnaît cette réalité plutôt que de partir de zéro.
Un avantage concurrentiel significatif
Être le premier à réaliser une gouvernance alimentée par l’IA donne à Ethereum le même avantage que celui fourni autrefois par la preuve de travail. D’autres chaînes suivront, mais la spécification et la transparence de gouvernance existantes d’Ethereum créent une barrière difficile à reproduire.
Bien que le cadre en cinq étapes ne promette pas d’exécution facile, la modération AI en temps réel des discussions techniques nécessite un traitement sophistiqué du langage naturel. La génération de code client vérifié formellement à partir de spécifications seules pousse les capacités actuelles de l’IA à leurs limites.
Toutefois, le post de Stańczak suggère une confiance dans cette voie. Les éléments sont en place : équipes recrutées, infrastructure en expansion, et dossiers de gouvernance prêts pour l’entraînement. Ce qui reste à faire, c’est l’exécution à travers un processus en cinq étapes qui pourrait redéfinir l’évolution des blockchains.
Un atout majeur : l’historique de gouvernance transparent d’Ethereum
Cette transparence devient l’atout le plus précieux dans cette transition. Chaque décision passée, chaque appel ACD, chaque débat EIP – tout est disponible pour l’entraînement des LLM. Les concurrents sans cette documentation commencent avec un handicap.
Le plan positionne l’IA non pas comme un remplacement du jugement humain, mais comme un outil pour une meilleure gouvernance à grande échelle. Les validateurs décident toujours d’accepter ou non les recommandations des agents, les auteurs conçoivent encore les concepts des EIP, et les éditeurs approuvent toujours les soumissions. L’IA amplifie leur capacité.
Si cela réussit, la gouvernance d’Ethereum pourrait traiter les mises à jour plus rapidement tout en maintenant la décentralisation. Le client canonique généré par l’IA servirait d’implémentation de référence, réduisant les incohérences entre les équipes clients.