Résumé exécutif

CELLULE.AI est un réseau d'IA décentralisé où chacun peut contribuer sa puissance de calcul — CPU ou GPU — pour exécuter de l'inférence LLM et gagner des jetons $IAMINE.

Contrairement aux services d'IA centralisés qui verrouillent l'inférence derrière des API coûteuses et des infrastructures propriétaires, CELLULE.AI distribue l'inférence sur des machines hétérogènes dans le monde entier. Un laptop avec 4 Go de RAM et un serveur avec 64 Go de VRAM coopèrent dans le même pool, chacun exécutant le modèle le mieux adapté à son matériel.

Le problème

Le paysage actuel de l'IA souffre de problèmes structurels fondamentaux :

• Centralisation : L'inférence IA est contrôlée par une poignée de corporations (OpenAI, Anthropic, Google). Elles fixent les prix, les règles et les limites.
• Rareté des GPU : L'accès aux GPU haut de gamme est coûteux et limité. Les tarifs GPU cloud sont prohibitifs pour les particuliers et les petites équipes.
• Calcul gaspillé : Des millions de machines sont inactives dans le monde — PC gaming, stations de travail, serveurs — sans moyen de monétiser leur puissance de calcul inutilisée.
• Vie privée menacée : Chaque prompt envoyé à un service centralisé est enregistré, stocké et potentiellement utilisé pour l'entraînement. Les utilisateurs n'ont aucun contrôle sur leurs données.
• Points de défaillance uniques : Quand un service centralisé tombe, tous les utilisateurs sont impactés. Aucune redondance, aucun repli.

La solution — Le réseau CELLULE.AI

CELLULE.AI résout ces problèmes avec un pool d'inférence distribué et open-source :

• Pool distribué open-source : Les workers se connectent via WebSocket à une couche de coordination. Le pool route les requêtes vers le meilleur worker disponible.
• Gagner en contribuant : Les workers fournissent des cycles CPU/GPU et gagnent des jetons $IAMINE proportionnellement à leur contribution.
• Routing intelligent (deficit scoring) : Un algorithme d'équilibrage de charge équitable garantit que les workers avec le plus de capacité — et le plus de dette envers le réseau — sont prioritaires pour les jobs entrants.
• Multi-plateforme : Windows, Linux, macOS. Installation en 60 secondes. Une seule commande.
• Hétérogène : Des modèles de 0.8B à 35B paramètres coopèrent dans le même pool. Les petits modèles traitent les requêtes simples rapidement ; les grands gèrent le raisonnement complexe.
• API compatible OpenAI : Tout outil parlant l'API OpenAI peut utiliser CELLULE.AI — OpenCode, Cursor, aider, Open WebUI, et plus encore.

Architecture — Le modèle atomique

CELLULE.AI suit une évolution biologique en trois phases :

Phase 1 — L'Atome (actuel)

Un noyau (VPS faisant tourner le pool) entouré d'électrons (workers contribuant du calcul).

Phase 2 — La Molécule (fédération)

Plusieurs atomes autonomes qui s'entraident. Découverte par seed list et protocole gossip. Confiance établie via challenge-response Ed25519 avec 4 niveaux de confiance (unknown, seen, trusted, bonded). Routing inter-atomes quand la capacité locale est saturée.

Phase 3 — La Cellule (organisme)

Molécules coordonnées avec des spécialisations : CHAT, CODE, RAG, EDGE, TRAINING. Un consensus Raft simplifié assure la cohérence. Un registre global de capacités permet le routage automatique entre molécules.

Fonctionnalités techniques

Mémoire L1 / L2 / L3

Les conversations sont stockées dans un système de mémoire à trois niveaux :

• L1 (RAM) : Contexte de conversation actif. Rapide, éphémère.
• L2 (Compaction) : Contexte résumé. Réduit le nombre de tokens tout en préservant le sens.
• L3 (PostgreSQL) : Stockage persistant. Les conversations survivent aux redémarrages serveur, réassignations de workers et événements réseau.

RAG vectorisé (pgvector)

Les faits extraits des conversations sont vectorisés et stockés dans PostgreSQL via pgvector. La génération augmentée par récupération (RAG) enrichit les réponses avec le contexte antérieur pertinent. Toutes les données sont chiffrées en zero-knowledge — même le serveur ne peut pas lire vos faits.

Tool-calls natifs

Le pool supporte nativement les tool-calls au format OpenAI. Les agents de code comme OpenCode, Cursor et aider peuvent utiliser CELLULE.AI comme remplacement direct d'OpenAI. Écriture de fichiers, exécution de code et raisonnement multi-étapes fonctionnent immédiatement.

Outil Think

Quand un petit modèle (ex. 9B) rencontre un problème dépassant ses capacités, il peut déléguer à un modèle plus grand (30B+) automatiquement via l'outil think. L'utilisateur voit une réponse fluide ; le pool gère l'orchestration.

Pool Assist (repli automatique)

Si tous les workers d'un tier donné sont occupés, le pool bascule automatiquement vers le tier disponible suivant. La doctrine est zéro-503 : le réseau ne retourne jamais une erreur sans tenter une réponse.

Mémoire opt-in (conforme RGPD)

La mémoire est strictement opt-in. Les utilisateurs choisissent si leurs conversations sont persistées. En cas de refus, les données sont éphémères et détruites à la fin de la session. Pleine conformité RGPD.

Économie — Jeton $IAMINE

Le jeton $IAMINE est l'unité d'échange native du réseau. Il aligne les incitations entre contributeurs et consommateurs.

Routing équitable via deficit scoring

Le pool utilise un algorithme de deficit scoring pour équilibrer la charge équitablement. Les workers ayant contribué le plus de calcul mais reçu le moins de jobs accumulent un « déficit » qui leur donne la priorité pour la prochaine requête entrante. Cela garantit qu'aucun worker n'est privé de travail et que le réseau reste équilibré.

Feuille de route

Démarrer

Rejoignez le réseau en 60 secondes. Une seule commande installe le worker et détecte automatiquement votre matériel (threads CPU, RAM, GPU) pour choisir le meilleur modèle adapté à votre machine.

C'est tout. Votre machine contribue désormais sa puissance de calcul au réseau CELLULE.AI et gagne des jetons $IAMINE.

Rejoindre le réseau