Conformément à un article publié par le site officiel de Pi Network le 28 avril, Pi Network annonce que son infrastructure de main-d’œuvre décentralisée a achevé plus de 526 millions de tâches de vérification grâce à plus de 1 million d’utilisateurs ayant effectué une vérification d’identité KYC ; ces tâches font partie intégrante du système KYC natif de Pi, et les contributeurs sont rémunérés en tokens Pi.
Échelle de la main-d’œuvre de certification KYC et structure des tâches
D’après l’article du site web de Pi Network, le système KYC de Pi Network adopte un modèle combinant l’automatisation par IA et une main-d’œuvre humaine décentralisée, et a déjà permis de réaliser des vérifications d’identité pour plus de 18 millions de personnes. Pi Network soutient dans l’article que son infrastructure de main-d’œuvre de certification présente les trois caractéristiques centrales suivantes :
Vérifiabilité de l’identité : tous les participants ont complété la vérification KYC ; Pi Network affirme que cela réduit les risques de qualité des données provoqués par des robots, des fraudes et une main-d’œuvre non vérifiable.
Couverture décentralisée mondiale : les travailleurs sont présents dans plus de 200 pays et régions, et prennent en charge des tâches d’annotation et d’évaluation de données sur différents langages, territoires et contextes culturels.
Quantifiabilité à l’échelle : Pi Network affirme que plus de 18 millions d’utilisateurs vérifiés KYC peuvent exécuter des tâches allant du simple au modérément complexe ; le volume actuel de tâches accomplies dépasse déjà 526 millions.
Architecture de paiement des tokens Pi Launchpad
Selon l’article du site web de Pi Network, l’architecture de paiement de Pi Network prend en charge le paiement des contributeurs en tokens Pi ou en tokens propriétaires émis par des entreprises via Pi Launchpad. Pi Network indique dans l’article qu’en comparaison avec des paiements en monnaie fiduciaire à des millions d’utilisateurs dans de multiples juridictions, les paiements en tokens Pi peuvent réduire les coûts d’intermédiation, les frictions des virements transfrontaliers et les frais de paiement de faible montant.
Selon l’article du site web de Pi Network, Pi Launchpad fait actuellement l’objet d’itérations sur le réseau de test ; il est positionné comme un outil permettant aux entreprises d’émettre et de distribuer leurs propres tokens sur le réseau principal de Pi. Les usages couvrent le paiement des rémunérations aux contributeurs, l’obtention d’incitations par les utilisateurs et l’interaction avec l’écosystème. Pi Network distingue explicitement cela des tokens de financement spéculatifs, et souligne que les tokens doivent être liés à des applications réelles et à des scénarios d’utilisation. Pi Network indique également que les utilisateurs existants détiennent déjà des portefeuilles Pi actifs ; lors du déploiement, les entreprises n’ont pas besoin de guider les utilisateurs vers un nouveau système de paiement.
Positionnement des scénarios d’application des données d’entraînement par IA
Selon l’article du site web de Pi Network, Pi Network affirme que les scénarios d’application visés pour son infrastructure de main-d’œuvre de certification incluent : l’amélioration des sorties de modèles d’IA, l’annotation de données, l’évaluation de la qualité de l’inférence et la vérification d’identité. L’article indique également que les méthodes de renforcement non humaines présentent des limites dans la capture des nuances, les jugements de légalité et la représentation des préférences réelles d’humains ; et il affirme que l’apport humain demeure nécessaire pour améliorer davantage les systèmes d’IA. L’article mentionne aussi un besoin potentiel, dans les domaines de l’IA robotique et de l’IA physique, en données à grande échelle générées par l’humain sur des environnements physiques ; cela constitue l’un des scénarios d’application d’extension de l’infrastructure de main-d’œuvre de Pi Network.
FAQ
Quand l’article du site officiel de Pi Network a-t-il été publié ? Quelles données clés a-t-il divulguées ?
Selon le site officiel de Pi Network, l’article ci-dessus a été publié le 28 avril 2026. Les données divulguées incluent : plus de 1 million d’utilisateurs KYC certifiés ayant accompli plus de 526 millions de tâches de vérification, couvrant plus de 200 pays et régions, et plus de 18 millions d’utilisateurs vérifiés pouvant rejoindre ce réseau de main-d’œuvre.
Comment les tâches de vérification KYC de Pi Network rémunèrent-elles les contributeurs ?
Selon l’article du site web de Pi Network, les vérificateurs KYC sont directement rémunérés en tokens Pi ; les entreprises peuvent également payer les contributeurs en tokens propriétaires via Pi Launchpad, et Pi Launchpad fait actuellement l’objet d’itérations sur le réseau de test.
Le positionnement de Pi Launchpad et en quoi diffère-t-il des tokens cryptographiques génériques ?
Selon l’article du site web de Pi Network, Pi Launchpad positionne les tokens comme un outil lié à des applications réelles et à des scénarios d’utilisation, destiné à payer les rémunérations aux contributeurs, à favoriser l’acquisition des utilisateurs et l’interaction avec l’écosystème. Pi Network le distingue explicitement des tokens de financement spéculatifs.
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Les améliorations de performance sont considérables : le chargement des plugins utilise désormais Jiti natif, réduisant le temps de démarrage de 82 % à 90 %, tandis que l’exécution de doctor --non-interactive a diminué d’environ 74 %. Le niveau de réflexion par défaut pour les modèles d’inférence a été relevé de désactivé/faible à moyen, permettant des sorties de raisonnement par défaut pour les configurations non modifiées. D’autres correctifs incluent le fait que les appels d’agent multi-tours de Kimi K2.6 n’interrompent plus en raison d’une corruption de l’ID tool_call, une meilleure gestion de la mémoire des sous-processus Linux avec un ajustement automatique de oom_score_adj, et un nouveau système de récupération de configuration last-known-good pour empêcher que les crashs de Gateway ne soient causés par des écrasements accidentels de configuration.
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