Qu'est-ce qu'Allora (ALLO) ? Guide de l'initial DEX offering (IDO) avec financement de 35 millions de dollars

Qu’est-ce qu’Allora (ALLO) ? Allora Network est un réseau de modèles d’apprentissage automatique ouvert et décentralisé, utilisant la puissance intelligente pilotée par la communauté, et révolutionnant la façon dont les modèles d’apprentissage automatique contribuent à la DeFi grâce à un mécanisme unique de preuve d’Alpha. Allora a été lancé le 11 novembre, soutenu par un financement stratégique de 35 millions de dollars, permettant aux utilisateurs de recevoir une airdrop via des points de fidélité.

Quelle est l’architecture technique centrale d’Allora (ALLO)

Quelle est la principale innovation technologique d’Allora (ALLO) ? Allora repose sur une architecture modulaire, coordonnant l’interaction entre des modèles d’IA indépendants pour agréger, évaluer et améliorer conjointement les prédictions. Le réseau fonctionne sur trois couches principales : la couche d’inférence en tant qu’interface entre le réseau et l’utilisateur, permettant aux applications de demander des prédictions pour des tâches spécifiques ; la couche de prédiction et de synthèse comprenant des workers (modèles d’apprentissage automatique générant des inférences) et des reputers (agents évaluant ces inférences) ; la couche de consensus et d’incitation qui distribue des récompenses selon la performance et gère le mécanisme de staking.

Le mécanisme de consensus Proof of Alpha est le moteur central d’Allora. Le système fonctionne par boucle de rétroaction : les workers soumettent des inférences et prédisent celles des autres, les évaluateurs utilisent des oracles ou des données vérifiées pour juger des résultats réels, et les coordinateurs ajustent les poids des modèles en fonction de leur performance relative. Cette amélioration continue s’appuie sur une agrégation pondérée et un feedback structuré, inspirés par la prédiction entre pairs et la technique de gradient d’incitation.

Les sujets (Topics) constituent une conception unique d’Allora. Chaque sujet est un sous-réseau dédié à une tâche spécifique d’apprentissage automatique, permettant la collaboration entre plusieurs modèles. Chaque sujet possède ses propres règles opérationnelles, indicateurs d’évaluation et priorités économiques, permettant aux développeurs de créer de nouveaux sujets pour toute tâche. Cette structure confère au réseau une capacité contextuelle, ajustant ses règles et ses critères d’évaluation selon la tâche, favorisant une spécialisation accrue.

Détails du lancement d’Allora (ALLO) et opportunités d’airdrop

Quel est le plan de lancement d’Allora (ALLO) ? Selon la dernière annonce, Allora (ALLO) sera officiellement lancé le 11 novembre via Binance Alpha, après le lancement de Junction (JCT) le 10 novembre. Cet événement marque une étape importante pour le projet. Après le début des échanges, les utilisateurs éligibles pourront recevoir un airdrop en utilisant leurs points Binance Alpha. Bien que non officiel, cela montre la rapidité avec laquelle l’écosystème Allora attire l’attention sur les principales plateformes d’échange.

Le programme de points Allora permet aux utilisateurs de gagner des « points Allora » via diverses activités, qui pourront ultérieurement être convertis en tokens. La confirmation d’un airdrop officiel n’a pas encore été faite, mais ce modèle suit celui de nombreux projets Web3 à succès, récompensant la participation des premiers membres de la communauté avant l’émission de tokens.

Comment gagner des points Allora

· Connectez votre portefeuille crypto et vérifiez votre identité

· Participez aux discussions communautaires et à la construction de l’écosystème

· Fournissez des modèles ML ou évaluez des inférences

· Utilisez des applications supportant Allora et générez de l’engagement

Économie du token ALLO et contexte de financement

Quel est le rôle du token ALLO ? Le token ALLO n’a pas encore été lancé officiellement, mais il jouera un rôle central dans l’économie du réseau. En termes de paiement pour l’inférence, Allora adopte un modèle « Pay-What-You-Want » (PWYW), permettant aux utilisateurs de choisir librement le montant à payer pour chaque inférence. Les sujets avec des récompenses plus élevées attireront plus de participants et de ressources. En matière de staking et de participation aux sujets, les workers et les reputers doivent déposer des tokens ALLO pour participer. En cas de comportement malveillant, leur staking peut être réduit.

Le système de distribution des récompenses redistribue les tokens ALLO en fonction de la qualité des contributions : les workers sont récompensés selon leur performance en inférence, les évaluateurs (reputers) sont rémunérés selon leur précision, et les validateurs du réseau reçoivent une part de l’émission en fonction de leur staking. En gouvernance, les détenteurs de tokens ALLO peuvent voter sur les paramètres clés du protocole, la création de nouveaux sujets ou les mises à jour du réseau.

Allora Labs a levé au total 33,75 millions de dollars lors de plusieurs tours : seed (février 2020) 1,25 million ; série A (mai 2021) 7,5 millions, avec la participation de Blockchain Capital, Framework Ventures, CoinFund et Delphi Ventures ; série A étendue (mars 2022) 22 millions, menée par Polychain Capital ; tour stratégique (juin 2024) 3 millions. Ces fonds soutiennent le développement du réseau Allora et le lancement mainnet.

Différenciation par rapport à des concurrents comme Bittensor

Qu’est-ce qui distingue Allora (ALLO) des autres projets d’IA ? Par rapport à Bittensor, les deux réseaux reposent sur une logique de rétroaction croisée entre modèles, mais Bittensor se concentre principalement sur les modèles linguistiques et la communication peer-to-peer, manquant d’infrastructure native pour les cas d’usage blockchain. Allora met l’accent sur la contextualisation via des sujets, la vérifiabilité cryptographique via zkML, et l’intégration dans des applications Web3 externes. Son système d’incitation est plus modulable et contextuel.

Comparé à Gensyn, qui se focalise sur l’entraînement de grands modèles d’IA décentralisés, Gensyn fournit la capacité de calcul, tandis qu’Allora se concentre sur la coordination post-entraînement et la vérification des inférences. Ces approches peuvent être complémentaires : un modèle entraîné sur Gensyn peut être intégré comme worker dans Allora. En ce qui concerne Ora, qui se spécialise dans l’étiquetage décentralisé de données pour résoudre les problèmes en amont (qualité des données d’entraînement), Allora cible les problèmes en aval (fiabilité des inférences).

zkML pour la vérifiabilité et la protection de la propriété intellectuelle

Qu’est-ce qu’Allora (ALLO) et comment garantit-il la vérifiabilité des prédictions ? Allora s’appuie sur zkML (zero-knowledge machine learning), permettant de prouver cryptographiquement qu’une prédiction a été générée par un modèle sans révéler ses paramètres ou ses données d’entraînement. Cela permet de protéger la propriété intellectuelle du modèle tout en assurant la conformité des comportements ; de fournir des sorties d’IA pour des applications blockchain sans dépendance à un serveur centralisé ; et d’assurer l’intégrité des résultats utilisés dans des systèmes critiques.

Les modèles déployés sur Allora peuvent fournir une estimation du prix d’un actif, accompagnée d’une preuve zk attestant que cette valeur a été générée par leur algorithme, sans révéler les poids du modèle. Le réseau fonctionne sur une couche de la pile Cosmos, offrant une exécution rapide et peu coûteuse, la gouvernance souveraine, la sécurité, et la compatibilité IBC pour interagir avec d’autres blockchains.

Cas d’usage et perspectives futures

Quels sont les cas d’usage concrets d’Allora (ALLO) ? Parmi les applications existantes, on trouve la génération d’informations de prix IA pour des actifs non liquides, avec plus de 400 millions d’actifs couverts par les modèles déployés par Allora Labs ; le déploiement de stratégies de rendement dynamiques alimentées par IA dans des coffres ; la modélisation de risques complexes pour renforcer la résilience des protocoles DeFi ; la prévision d’opportunités MEV ; le traitement de données sociales et comportementales pour anticiper les tendances du marché. Des cas en développement incluent la gouvernance pilotée par IA, la prévision d’événements du monde réel, la personnalisation des jeux, et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.