Il existe un écart critique entre la performance en laboratoire et les résultats dans le monde réel : les modèles s'effondrent souvent lorsque les données de production changent de manière inattendue par rapport aux données d'entraînement. C'est là que la plupart des projets d'IA trébuchent. Mais si nous construisions différemment ? L'intégration continue des données maintient les modèles à jour. Les algorithmes adaptatifs évoluent avec les schémas changeants. Et voici la clé—récompenser la communauté qui contribue avec de nouvelles données crée un effet de levier durable plutôt que d'extraire de la valeur unidirectionnellement. Ce n'est pas seulement une meilleure ingénierie ; c'est une structure d'incitation fondamentalement différente pour l'infrastructure d'IA.