Les réseaux téléphoniques décentralisés peuvent-ils alimenter la révolution de l’IA ?
Les vastes centres de données qui soutiennent la révolution de l’IA sont devenus à peu près aussi populaires que les jouets pour bébés fabriqués en amiante.
Des militants du monde entier soulignent les quantités considérables d’énergie et d’eau nécessaires à ces infrastructures, tandis que les marchés s’inquiètent des revenus nécessaires pour amortir le coût de 38 milliards de dollars de construction d’un seul centre de données d’IA d’un gigawatt.
Mais existe-t-il une autre façon d’alimenter la révolution de l’IA, qui se trouverait actuellement dans votre poche ?
En octobre 2026, on comptait environ 7,68 milliards de connexions mobiles dans le monde, et des milliards de smartphones sont actuellement inutilisés dans des poches, sur des bureaux et dans des tiroirs.
Chacun possède un processeur, une mémoire et une connexion à internet, ce qui représente un vaste réservoir de puissance de calcul qui n’attend que d’être mis à contribution.
Un réseau de modestes smartphones pourrait-il donc réellement alimenter l’IA à grande échelle ?
Mettre les smartphones à contribution
Des réseaux d’IA décentralisés émergent avec pour objectif de transformer les smartphones du quotidien en une couche d’infrastructure distribuée et de réduire la dépendance aux coûteux centres de données centralisés.
Acurast affirme avoir intégré plus de 335 000 smartphones à son réseau. Son cofondateur Alessandro De Carli explique qu’environ 40 000 d’entre eux sont pleinement actifs un jour moyen, fournissant une capacité de calcul pour des tâches allant du scraping web et de la cybersécurité à l’inférence d’IA et à l’hébergement d’agents.
Emplacements des centres de données aux États-Unis. Source : World Resources Institute
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Selon lui, les smartphones sont particulièrement efficaces pour certaines charges de travail. Leurs fonctions de sécurité matérielle intégrées « excellent » dans des domaines comme l’informatique confidentielle ou un « environnement isolé » capable d’installer et d’exécuter des fichiers exécutables. Ils sont également bien adaptés aux charges de travail « intensives en CPU », qui nécessitent une large distribution et un « accès non filtré » à internet,
« Les serveurs sont meilleurs pour le multithreading, mais les smartphones offrent une efficacité de calcul inégalée », explique De Carli à Magazine.
Alors que les smartphones ordinaires disposent d’une mémoire limitée et que les grands serveurs conservent un avantage pour gérer plusieurs tâches en parallèle, il affirme que de nombreuses charges de travail peuvent tout de même tenir dans la mémoire disponible.
Pris dans leur ensemble, les téléphones actifs sur le réseau « correspondent à la capacité de calcul d’environ 2 340 serveurs de centre de données haut de gamme », affirme-t-il, en prenant comme référence l’ASUS RS720A-E11, un serveur haute densité conçu pour l’intelligence artificielle et le calcul haute performance (HPC).
La connectivité mobile en 2026. Source : Datareportal
Un autre projet, Phase, a lancé Phase Proxy en octobre, permettant aux propriétaires de smartphones de fournir une connectivité internet et une validation de blockchain pour des agents d’IA. Son fondateur Kirill Eves explique que « les sites web bloquent régulièrement ou limitent le débit du trafic automatisé provenant des centres de données », de sorte que le système utilise à la place les connexions mobiles et résidentielles des utilisateurs comme proxy. Phase prévoit de facturer 0,5 USDT pour 1 000 requêtes et 1 Go de trafic.
L’étape suivante est Phase Router, qui dirigera les requêtes plus simples vers des modèles fonctionnant sur les téléphones du réseau, ou les acheminera vers de grands fournisseurs externes comme OpenAI et Anthropic, en fonction de la « complexité de la tâche, des capacités du modèle, des performances et du coût ».
Selon lui, le réseau pourrait à terme s’étendre au-delà des smartphones aux ordinateurs de bureau, aux serveurs et aux GPU.
Mais Markus Levin, cofondateur du fournisseur d’infrastructures décentralisées XYO, estime que les réseaux décentralisés pourraient être mieux adaptés à la collecte et à la vérification de données du monde réel qu’à l’exécution de modèles d’IA.
Les téléphones et les capteurs peuvent fournir des informations localisées que les ensembles de données centralisés ne peuvent pas saisir, affirme-t-il, mais seulement si les données sont exactes et résistantes à la manipulation.
« Un réseau d’IA décentralisé utile devrait être évalué selon sa capacité à résoudre un problème pour lequel les clients accepteront de payer, et non selon le prix de son token ou le nombre de ses nœuds », déclare-t-il.
La coordination, un véritable défi
L’un des principaux défis des réseaux de téléphones mobiles consiste à coordonner les appareils afin qu’ils fournissent un matériel, une alimentation électrique et une connectivité prévisibles, comme le font les centres de données.
Une étude de 2025 a testé de petits groupes de smartphones effectuant des tâches de reconnaissance d’images et a constaté que des grappes de téléphones pouvaient offrir des performances compétitives dans certaines conditions, mais les résultats provenaient d’un environnement de test contrôlé.
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Un projet soutenu par Google à l’Université de Californie à San Diego a constaté qu’une grappe de 20 smartphones retraités pouvait gérer la charge de calcul maximale d’une classe de plus de 75 étudiants, avec des temps de correction plus rapides que ceux de l’infrastructure cloud standard de l’université. Toutefois, ces appareils étaient également organisés dans un environnement contrôlé et non dispersés dans le monde entier.
Dans le monde réel, un réseau distribué doit composer avec des téléphones qui se déconnectent, surchauffent, tombent à court de batterie, changent de réseau et disposent de capacités de traitement et de mémoire variables.
Dans un réseau blockchain comme Ethereum, par exemple, la capacité est actuellement limitée par le temps nécessaire pour communiquer à travers le réseau et par les capacités de traitement des appareils aux spécifications les plus faibles.
20 smartphones retraités pouvaient gérer une classe de plus de 75 étudiants. Source : Google Research
De même, lorsque les tâches sont réparties entre plusieurs téléphones, des connexions lentes ou des appareils déconnectés peuvent gripper les rouages. La distribution de tâches distinctes et indépendantes entre les téléphones disponibles est généralement plus simple.
L’économie peut-elle fonctionner ?
Même si les difficultés techniques peuvent être surmontées, les réseaux doivent encore être financièrement viables, tant pour les clients que pour les propriétaires d’appareils.
L’utilisation du matériel existant des smartphones n’entraîne pas les coûts d’investissement élevés liés à la construction d’un centre de données, mais les coûts comprennent des facteurs comme la connectivité, la coordination et les incitations destinées aux participants du réseau.
En ce qui concerne la rémunération, De Carli affirme qu’il n’existe « aucun montant fixe », car les récompenses versées aux participants d’Acurast varient selon « la disponibilité de l’appareil, les spécifications matérielles (performances de référence), le total d’ACU mis en staking et la demande active de calcul » des développeurs. Il explique que les opérateurs se disputent un pool de récompenses financées par l’inflation, plutôt que de recevoir des paiements directs des clients.
Les récompenses du réseau Phase dépendent de la disponibilité, de la participation et de la demande des clients.
« Phase utilisera une partie des revenus de ses services pour acheter des PHASE sur le marché libre et les distribuer aux opérateurs de nœuds en fonction de leurs contributions au réseau », explique Eves.
Faire fonctionner correctement un modèle d’IA sur un téléphone n’est plus le principal défi — le véritable tour de force consiste à rendre l’économie viable tout en coordonnant des dizaines de milliers de téléphones pour qu’ils se comportent comme un service cloud fiable.
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