Le secteur poursuit sans cesse une “expérience on-chain plus intelligente”, mais la plupart des projets se heurtent à des problèmes de données non standardisées, de modèles difficiles à intégrer ou encore à l’incapacité de concrétiser les cas d’usage. @bluwhaleai prend le contre-pied et concentre ses efforts sur la transformation des données on-chain en une base capable d’exécuter directement la logique métier, à l’image d’une base de données d’entreprise.

Son système de nœuds réseau n’est pas conçu pour faire du buzz, mais pour compresser l’état en temps réel de différentes blockchains dans une structure unifiée, permettant à l’IA de comprendre de la même manière l’évolution des actifs, les schémas de transaction et le risque de limite. Cette capacité de structuration est en réalité plus cruciale que le modèle lui-même, car elle fixe la limite supérieure de l’IA.

Les avantages pour les développeurs sont évidents : auparavant, il fallait écrire une multitude de scripts pour s’adapter au multichain, maintenant il suffit d’appeler une API, et même les formats de rapports peuvent être générés automatiquement. Pour les projets, effectuer du KYC, de la gestion des risques, des évaluations de crédit ou des analyses d’actifs devient bien plus simple.

Pour que l’IA fonctionne réellement dans le Web3, ce n’est pas la puissance du modèle qui prime, mais la propreté et la structuration des données sous-jacentes. #Bluwhale concentre justement ses efforts sur cet aspect.
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