Le point d'inflexion actuel dans l'IA n'est pas défini par des gains incrémentaux en taille de modèle ou en capacité de calcul, mais par une contrainte structurelle plus profonde : l'épuisement des données fiables, de haute qualité et conformes aux droits. Ce n'est pas un problème d'échelle, mais d'intégrité et d'alignement. Une grande partie du pipeline IA d'aujourd'hui repose sur des ensembles de données extraites avec une propriété ambiguë, une provenance faible et des incitations mal alignées, où l'effort humain soutient la performance du modèle tandis que la valeur s'accumule de manière disproportionnée sur des plateformes centralisées. À mesure que les systèmes d'IA mûrissent, ce déséquilibre devient à la fois une responsabilité éthique et un goulot d'étranglement économique. @PerceptronNTWK émerge d'une reconnaissance que la couche de données elle-même doit être redessinée. Plutôt que de traiter les données comme une ressource extractive, Perceptron les requalifie en tant que classe d'actifs participatifs. Les contributeurs humains ne sont plus des intrants invisibles, ils sont des parties prenantes explicites, compensées par la propriété, l'attribution et un potentiel à long terme lié à la valeur que leurs données génèrent. Au cœur de ce modèle se trouve une séparation claire entre la qualité des données, les droits des données et la distribution de la valeur. Les contributions sont soigneusement sélectionnées par des humains, sécurisées par conception et incitées de manière transparente dès le départ. Cela crée une offre de données qui est non seulement légalement robuste, mais également structurellement alignée avec les intérêts de ceux qui les produisent, une exigence essentielle pour les systèmes d'IA opérant à grande échelle dans des environnements réels. Alors que l'IA entre dans sa prochaine phase, l'avantage concurrentiel s'étendra au-delà des architectures et des paramètres vers les systèmes sociaux et économiques qui les soutiennent. Les réseaux qui perdureront seront ceux qui établiront des relations durables avec les humains derrière les données, et non simplement des modèles plus grands entraînés sur des intrants opaques. @PerceptronNTWK ne se contente pas d'aborder les contraintes de données de l'IA ; il redéfinit le contrat économique sous-jacent de l'écosystème IA, le déplaçant de l'extraction à la collaboration, et clarifiant pour qui l'économie de l'IA est finalement conçue.