Tether, l'émetteur de l'USDT, le plus grand stablecoin au monde, a les yeux rivés sur l'intelligence artificielle, investissant des millions de dollars dans une technologie qui ne nécessite pas le cloud pour fonctionner.

Paolo Ardoino, le PDG de Tether, a partagé comment il est passé d'une IA basée sur le cloud à un système d'IA local et auto-souverain, mettant en garde contre les risques des nouveaux systèmes d'agents IA.

Tether paie des développeurs pour construire des systèmes d'IA locaux.

Tether a lancé un programme de subventions illimitées pour les développeurs afin de financer l'IA et l'infrastructure de paiements locales. Avant cela, le groupe de recherche IA de Tether a publié des modèles de langage médical qui fonctionnent sur des smartphones standard et surpassent de loin les systèmes beaucoup plus grands de Google (NASDAQ: GOOGL).

Tether rejoint une voie sur laquelle se trouve déjà Ethereum (ETH), cofondateur Vitalik Buterin. Vitalik a publié un billet de blog personnel très détaillé, le 2 avril, expliquant sa migration complète hors de l’IA basée sur le cloud.

Cryptopolitan a rapporté que Buterin dit désormais tout faire tourner sur ses propres machines et souhaite que d’autres fassent de même, notamment avec l’introduction de nouveaux systèmes « d’agent » qui présentent des menaces de sécurité considérables. Buterin a mis en avant les recherches menées sur OpenClaw, qui a atteint 280 000 étoiles au début de 2026.

L’outil permet aux agents d’IA de contrôler directement des ordinateurs, et des chercheurs en sécurité ont démontré que les agents OpenClaw peuvent modifier des paramètres critiques du système, télécharger et exécuter des scripts malveillants depuis des pages web sans que l’utilisateur en ait connaissance, 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 vers des serveurs externes.

« Si vous pouvez construire quelque chose qui s’exécute localement, conserve de la valeur directement et ne dépend pas de fournisseurs externes, nous le financerons. » a déclaré le PDG de Tether, Paolo Ardoino.

Le programme de subventions de Tether rémunère les particuliers entre 1 500 et 4 000 dollars par mission, en USDT ou en Bitcoin (BTC), sans plafond sur le montant total des versements du programme. Toutefois, les développeurs ne sont payés qu’une fois les livrables techniques spécifiques achevés.

Tether oriente le programme vers la création de bibliothèques essentielles pour sa plateforme d’IA locale QVAC, en produisant de la documentation technique, en développant des applications à partir de la stack open de Tether et en menant des recherches sur la décentralisation et l’edge AI.

Un axe majeur est le Wallet Development Kit (WDK), qui permet aux développeurs d’intégrer directement des portefeuilles auto-hébergés dans des applications, tout en permettant aux utilisateurs de gérer leurs comptes et d’effectuer des transactions sans recourir à des services de custody ni à des API hébergées.

Tether a déjà accordé 100 000 dollars de subventions à la BTC Pay Server Foundation sur des années consécutives et a fait un don de 250 000 dollars à OpenSats pour le développement de Bitcoin. Tether a distribué plus de 500 subventions pour l’éducation des étudiants et s’est engagé à hauteur d’environ 5,38 millions de dollars (CHF 5 millions) en faveur de la prochaine phase du programme jusqu’en 2030.

Les modèles d’IA plus petits peuvent-ils surpasser les modèles plus grands ?

Le groupe de recherche en IA de Tether a récemment publié QVAC MedPsy, une paire de modèles de langage médicaux conçus pour fonctionner directement sur des smartphones et des objets connectés portables, sans connexion Internet. Les résultats remettent en question l’hypothèse selon laquelle de meilleures performances exigent des modèles plus grands.

Le modèle plus petit, QVAC MedPsy-1,7B (1,7 milliard de paramètres), a obtenu 62,62 sur sept benchmarks médicaux à réponses fermées, dépassant MedGemma-1,5-4B-it de Google de 11,42 points, malgré le fait qu’il pèse moins de la moitié de la taille.

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

L’écart de performance s’est encore creusé lorsque les modèles ont été testés dans des scénarios cliniques réels. Sur HealthBench Hard, un test conçu pour mesurer le raisonnement médical appliqué, QVAC MedPsy-4B a obtenu 58,00 contre 42,00 pour MedGemma-27B.

Les modèles utilisent aussi nettement moins de tokens, jusqu’à 3,2 fois de moins que des systèmes comparables, ce qui se traduit directement par des temps de réponse plus rapides et des besoins de calcul plus faibles.

Tether, Vitalik et d’autres partisans du déploiement de modèles d’IA plus petits et locaux pointeront 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.

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