ce projet boosté par l’IA permet d’effectuer des recherches anonymes

L’IA est partout, même lors de la recherche de torrents. Des chercheurs de l’Université de technologie de Delft ont démontré une nouvelle fonctionnalité pour leur client BitTorrent décentralisé, Tribler, comme indiqué. Monstre des torrents. La promesse est de permettre aux internautes de se détourner des grands groupes qui contrôlent leurs données en effectuant des recherches anonymes propulsées par l’IA.

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Torrent : un moteur de recherche décentralisé et alimenté par l’IA

Rééquilibrer le pouvoir, c’est ce que souhaitent ces chercheurs, à qui l’on doit Tribler, un projet né il y a 20 ans qui vise à “réparer Internet”, désormais entre les mains des gouvernements et des grandes entreprises. Ce client BitTorrent permet déjà des recherches anonymes via un proxy qui utilise le réseau Tor et il s’apprête à ajouter une bonne dose d’IA avec le Decentralized Differentiable Search Index (De-DSI).

Pour ce faire, Tribler s’appuie sur plusieurs grands modèles de langage décentralisés (LLM) stockés par ses pairs. La recherche est également décentralisée afin que les utilisateurs puissent trouver un torrent dans un pool parmi plusieurs pairs. Pour résumer, ce client BitTorrent supprime le besoin de sites torrent et a implémenté l’anonymat avec une couche de routage en oignon pour les transferts de fichiers. Le processus repose uniquement sur les informations partagées par les utilisateurs, sans serveur central. Ce qui rend le contrôle impossible pour les étrangers.

Comme expliqué précédemment, Tribler ne propose pas encore son De-DSI. Il n’existe qu’une démo qui n’a pas été intégrée au client. Le projet vise une version expérimentale avec l’ajout de cette interface utilisateur décentralisée pour fin 2024.

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Pour notre démonstration, nous avons formé un transformateur génératif de bout en bout sur un petit ensemble de données comprenant des liens YouTube, des liens magnétiques et des adresses de portefeuille Bitcoin. Ces identifiants sont chacun annotés d’un titre et représentent des liens vers des bandes-annonces de films, de la musique sous licence CC et des adresses Bitcoin d’artistes indépendants.

De-DSI fonctionne en partageant sa charge de travail d’apprentissage LLM sur des listes d’identifiants de documents. Un homologue du réseau se spécialise dans un sous-ensemble de données que d’autres homologues du réseau peuvent extraire afin d’obtenir un résultat de recherche pertinent. C’est un concept solide même s’il faudra attendre un peu avant son intégration dans Tribler.

Redonner le pouvoir aux internautes

Cependant, il convient de noter que cette recherche IA sera plus lente et n’aidera guère les utilisateurs qui savent ce qu’ils recherchent. Les essais et erreurs amélioreront le concept. L’apprentissage automatique décentralisé pourrait également lutter contre le spam, les recommandations basées sur des données personnelles et optimiser les métadonnées torrent.

Depuis le lancement du projet Tribler, plusieurs millions d’euros ont été investis pour faire progresser la technologie décentralisée. Comme l’explique l’équipe, « L’ensemble de notre portefeuille de recherche est guidé par l’idéalisme. Notre objectif est de retirer le pouvoir aux entreprises, aux gouvernements et à l’IA et de le transférer aux citoyens responsabilisés. ».

Le concept de preuve très limité de De-DSI et son code associé sont disponibles sur HuggingFace, en plus des détails technologiques, à cette adresse.

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