Comment Inference Labs réduit-il le coût des erreurs des modèles d'IA ? Aéroports, finance, santé, DeFi ; ces domaines n'ont qu'un seul point commun : une fois qu'une erreur se produit, le coût est extrêmement élevé ! Dans de tels scénarios, le problème de l'IA n'est plus de savoir si elle peut fonctionner ou si elle est précise, mais de savoir si elle peut être auditée. La réglementation, la responsabilité, la conformité, n'acceptent jamais que le modèle ait pensé cela à ce moment-là. Ce qu'ils exigent, c'est une chaîne d'audit claire : "Qui a fait cette prédiction ? Quel modèle a été utilisé ? Dans quelles conditions a-t-il été exécuté ? A-t-il été altéré ?" Les produits DSperse et JSTprove lancés par Inference Labs visent précisément à résoudre ce problème central. Grâce à la preuve distribuée et à l'inférence zkML efficace, chaque prédiction et action peut être retracée, vérifiée, sans exposer les données privées ou les poids de modèle propriétaires. Cela signifie que le système peut fonctionner dans un environnement réel tout en acceptant un audit indépendant par la suite ; il satisfait à la fois la protection de la vie privée et des droits de propriété intellectuelle, sans sacrifier la transparence et la responsabilité. Dans les domaines à haut risque, la confiance n'est pas une valeur ajoutée, mais une condition préalable. La vérifiabilité devient le passeport de l'IA pour entrer dans le monde réel ! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs