Les systèmes autonomes entrent rapidement dans des scénarios réels où une erreur peut avoir des conséquences graves. Des robots réparant des coraux sous-marins, aux bras mécaniques dans les salles d'opération, en passant par les robots humanoïdes dans la patrouille frontalière et la sécurité, l'IA n'est plus seulement un soutien en arrière-plan, mais est directement responsable de la perception de l'environnement, de la prise de décision et de l'exécution des actions. La vitesse de déploiement est rapide, mais la confiance n'a pas suivi le rythme. Dans le monde réel, personne n'acceptera facilement l'affirmation "faites-nous confiance, le modèle a bien jugé à l'époque". Une fois qu'un robot heurte un obstacle, qu'un drone change soudainement de direction, ou qu'un système déclenche une opération critique, tout le monde se demandera : que voit-il vraiment ? Pourquoi a-t-il pris cette décision ? Le processus a-t-il été strictement conforme au modèle d'origine ? Ce que fait Inference Labs, c'est combler cette base de confiance cruciale. Ils ne s'efforcent pas de former un modèle plus puissant, mais fournissent un mécanisme de Proof of Inference (preuve d'inférence), utilisant la cryptographie pour garantir que chaque inférence est accompagnée de preuves vérifiables, prouvant que le modèle n'a pas été secrètement remplacé, que le processus n'a pas été altéré, et que les décisions sont entièrement dans un cadre sécurisé et conforme. Tout cela ne repose plus sur des journaux postérieurs ou des explications verbales, mais est directement soutenu par des preuves mathématiquement inviolables. Lorsque les systèmes autonomes commencent réellement à assumer des responsabilités, la sécurité, la traçabilité et les mécanismes de responsabilité doivent être intégrés dès le départ dans la conception, et non pas être corrigés après coup. La véritable intelligence autonome qui peut être déployée en toute sécurité à grande échelle n'est jamais jugée sur sa capacité à fonctionner, mais sur sa capacité à prouver qu'elle fonctionne correctement. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs