Le véritable goulot d'étranglement dans la formation de l'IA n'est pas la puissance de calcul—c'est les données. Des exemples de qualité. Une fois que le modèle a épuisé les bonnes données d'entraînement, l'apprentissage plafonne. Aucun traitement ne peut combler cet écart.

Et si, au lieu d'une collecte de données centralisée, nous laissions place à la distribution ? Des milliers de contributeurs alimentant simultanément des exemples dans un réseau d'apprentissage partagé. Chaque nœud s'entraîne localement, le système évolue globalement.

C'est là que les protocoles d'IA décentralisés entrent en jeu. Ils reconfigurent la manière dont l'intelligence se construit—transformant la collecte de données d'un problème top-down en un processus collaboratif, aligné sur les incitations. Le réseau apprend partout en même temps, jamais bloqué par une seule source.