Dans les domaines de l'aviation, de la finance, de la santé et de la DeFi, une erreur de l'IA peut souvent avoir des conséquences trop élevées pour être supportées. La question n'est plus de savoir si le modèle est précis ou s'il fonctionne, mais plutôt de savoir si, en cas de problème, on peut expliquer clairement et enquêter efficacement. Les régulateurs et les responsables ne vont pas accepter l'argument selon lequel le modèle pensait cela à ce moment-là ; ils ont besoin d'un ensemble complet d'enregistrements clairs et traçables : • Qui a réellement calculé ce résultat ? • Quelle version du modèle a été utilisée ? • Quel était l'environnement d'exécution ? • Y a-t-il eu des possibilités de falsification ? DSperse et JSTprove, lancés par Inference Labs, visent précisément à résoudre ce problème. Grâce à l'inférence distribuée combinée à un mécanisme de preuve zkML efficace, chaque prédiction et décision de l'IA peut générer une preuve cryptographique vérifiable, tout en préservant la confidentialité des données et des poids du modèle. Ainsi, le système peut fonctionner normalement dans des scénarios réels et accepter des audits indépendants de tiers par la suite, garantissant à la fois la transparence et la responsabilité, tout en protégeant la vie privée et la propriété intellectuelle. Dans ces secteurs où la confiance est primordiale, la vérifiabilité n'est plus un atout, mais un seuil à franchir. Elle peut transformer la décision de l'IA, qui était initialement une boîte noire, en preuves vérifiables, réduisant fondamentalement les risques et les coûts liés aux erreurs. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs