Tether lance un programme de subventions et renforce sa stratégie d'IA axée sur le local

Tether, l'émetteur de l'USDT, le plus important stablecoin au monde, a jeté son dévolu sur l'intelligence artificielle, investissant des millions de dollars dans une technologie qui ne nécessite pas le cloud pour fonctionner. 

Paolo Ardoino, PDG de Tether, a expliqué comment il est passé d'une IA basée sur le cloud à un système d'IA local et autosouverain, mettant en garde contre les risques liés aux nouveaux systèmes d'agents d'IA. 

Tether rémunère des développeurs pour la création de systèmes d'IA locaux 

Tether a lancé un programme de subventions illimitées pour les développeurs afin de financer une infrastructure d'IA et de paiement privilégiant les solutions locales. Auparavant, le groupe de recherche en IA de Tether avait publié des modèles de langage médical fonctionnant sur des smartphones standards et surpassant les systèmes bien plus importants de Google (NASDAQ : GOOGL).

Tether s'inscrit dans la lignée de Ethereum Vitalik Buterin, cofondateur article sur son blog le 2 avril, détaillant sa transition complète hors de l'IA basée sur le cloud.

Cryptopolitan rapporte que Buterin affirme désormais tout gérer sur ses propres machines et souhaite que d'autres fassent de même, notamment avec l'introduction de nouveaux systèmes d'« agents » qui présentent des risques de sécurité considérables. Buterin a mis en avant les recherches menées sur OpenClaw, qui a atteint 280 000 étoiles début 2026.

Cet outil permet aux agents d'IA de contrôler directement les ordinateurs, et des chercheurs en sécurité ont démontré que les agents OpenClaw peuvent modifier des paramètres système critiques, télécharger et exécuter des scripts malveillants à partir de pages Web à l'insu de l'utilisateur, et exfiltrer des données via des appels réseau silencieux.

Cryptopolitan a rapporté qu'environ 15 % des « compétences » utilisées par ces agents contiennent des commandes cachées qui envoient discrètement des données utilisateur à des serveurs externes.

« Si vous pouvez créer quelque chose qui fonctionne localement, qui crée de la valeur directement et qui ne dépend pas de fournisseurs externes, nous le financerons », a déclaré Paolo Ardoino, PDG de Tether.

de Tether Le programme de subventions verse aux particuliers entre 1 500 et 4 000 $ par tâche, en USDT ou Bitcoin (BTC), sans plafond pour le montant total des versements. Cependant, les développeurs ne sont payés qu'une fois les livrables techniques spécifiques réalisés.

Tether oriente ce programme vers la création de bibliothèques de base pour sa plateforme d'IA locale QVAC, la production de documentation technique, le développement d'applications sur la pile ouverte de Tether et la recherche sur la décentralisation et l'IA en périphérie.

L'un des principaux axes de développement est le Wallet Development Kit (WDK), qui permet aux développeurs d'intégrer directement des portefeuilles auto-dépositaires dans les applications tout en permettant aux utilisateurs de gérer leurs comptes et d'effectuer des transactions sans dépendre de services de garde ou d'API hébergées. 

Tether a précédemment octroyé 100 000 $ de subventions à la BTC Pay Server Foundation pendant deux années consécutives et a fait un don de 250 000 $ à OpenSats pour le développement Bitcoin . Tether a distribué plus de 500dent d’études et s’est engagé à investir jusqu’à environ 5,38 millions de dollars (5 millions de francs suisses) dans la prochaine phase du programme, qui s’étendra jusqu’en 2030.

Les modèles d'IA plus petits peuvent-ils être plus performants que les plus grands ?

Le groupe de recherche en intelligence artificielle de Tether a récemment publié QVAC MedPsy, deux modèles de langage médical conçus pour fonctionner directement sur smartphones et objets connectés, sans connexion Internet. Les résultats remettent en question l'idée reçue selon laquelle de meilleures performances nécessitent des modèles plus volumineux.

Le modèle plus petit, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 milliard de paramètres), a obtenu un score de 62,62 sur sept benchmarks médicaux fermés, surpassant le MedGemma-1.5-4B-it de Google de 11,42 points malgré une taille inférieure à la moitié.

Le modèle QVAC MedPsy-4B plus grand (4 milliards de paramètres) a obtenu un score de 70,54 sur les mêmes benchmarks, dépassant ainsi le MedGemma-27B-text-it de Google, un modèle près de sept fois plus grand contenant environ 27 milliards de paramètres.

L'écart de performance s'est creusé lors des tests en situation clinique réelle. Sur HealthBench Hard, un test conçu pour évaluer le raisonnement médical appliqué, QVAC MedPsy-4B a obtenu un score de 58,00 contre 42,00 pour MedGemma-27B. 

Ces modèles utilisent également jusqu'à 3,2 fois moins de jetons que les systèmes comparables, ce qui se traduit directement par des temps de réponse plus rapides et des besoins de calcul moindres.

Tether, Vitalik et d'autres partisans de l'exécution de modèles d'IA locaux et de plus petite taille mettront en avant ces résultats comme preuve que les utilisateurs n'ont pas besoin de risquer d'envoyer leurs données dans le cloud pour faire fonctionner des systèmes efficaces.