Les erreurs se propagent plus rapidement dans l'ombre. Lorsqu'aucune surveillance n'est en place, les distorsions s'accumulent silencieusement—jusqu'à ce que les dégâts soient déjà faits.

C'est pourquoi la supervision humaine dans la formation de l'IA est si importante. Il ne s'agit pas de ralentir le processus ; il s'agit de détecter les problèmes tôt, avant qu'ils ne se propagent. Une boucle de rétroaction guidée par l'humain maintient les modèles ancrés, garantit qu'ils s'alignent réellement avec ce dont les utilisateurs ont besoin dans le monde réel, et non avec un idéal abstrait.

La différence ? Des modèles qui restent fiables. Des systèmes en lesquels vous pouvez avoir confiance, parce que quelqu'un a toujours veillé.