Les systèmes de déploiement à grande échelle d'Inference Labs ! Une erreur de l'IA dans un aéroport ne se traduit pas seulement par une mauvaise expérience, mais par des annulations de vols, des accidents, des interventions réglementaires et un effondrement de la confiance à long terme. Ce qui est encore plus problématique, c'est que de nombreux systèmes restent des boîtes noires : les journaux sont derrière le pare-feu du fournisseur, peuvent être modifiés, et le contexte est manquant, ce qui fait qu'il devient impossible de prouver qui est responsable. C'est aussi pourquoi l'autonomie vérifiable devient une exigence fondamentale ! Chaque décision clé doit être accompagnée d'une preuve vérifiable de niveau cryptographique, prouvant qu'elle a été exécutée selon des règles de sécurité établies, tout en ne divulguant pas de données sensibles ou de détails sur le modèle. La confiance passe de "croyez-nous" à "vous pouvez vérifier de manière indépendante". Le véritable défi a toujours été la vitesse. La preuve de modèle complet est trop lente, et les scénarios réels ne peuvent pas attendre. DSperse d'Inference Labs découpe les grands modèles, ne prouvant que les étapes clés, générant en parallèle, validant rapidement, permettant à l'IA vérifiable de passer du concept à un système d'ingénierie réalisable. Dans un environnement à haut risque comme un aéroport, l'autonomie en boîte noire n'est pas durable. Les systèmes capables de déploiement à grande échelle à l'avenir ne seront pas plus intelligents, mais prouvablement fiables. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs