Le Frontier AI actuel n'est plus limité par ses capacités, mais par l'absence de preuve vérifiable.

Plus un modèle est grand et plus le système est complexe, plus il devient difficile pour l'extérieur de comprendre comment il prend ses décisions. Dans des scénarios comme la robotique, les systèmes financiers ou la prise de décision automatisée, ce problème est amplifié à l'infini : vous pouvez être très intelligent, mais il faut pouvoir expliquer clairement.

C'est aussi pourquoi la vérifiabilité commence à devenir une exigence essentielle plutôt qu'une option supplémentaire. DSperse et JSTprove comblent justement cette lacune. L'un vise à réduire le coût du zkML pour permettre une vérification à grande échelle ; l'autre transforme chaque décision IA en une preuve traçable et vérifiable.

En résumé : plus de vérification ne signifie pas forcément plus de coûts ; l'absence de vérification rend la mise en œuvre beaucoup plus difficile.

Les signaux sont déjà très clairs. Dans des villes comme Chicago, avant de déployer des robots sur les trottoirs, les résidents et les régulateurs ne s'interrogent pas sur leur efficacité, mais sur leur sécurité. Ont-ils des données conformes ? Qui sera responsable en cas de problème ? Lorsqu’un système ne peut pas se prouver lui-même, il reste à jamais une boîte noire en circulation aux yeux du public. La confiance étant essentielle, même la technologie la plus avancée ne sert à rien si elle n’est pas crédible.

De plus, ce problème ne fera qu’empirer. Avec l’augmentation de la taille des modèles, le processus d’inférence devient encore moins transparent, la provenance des données plus difficile à retracer, et le fossé de vérification risque de croître plus vite que les gains de performance. C’est pourquoi l’Auditable Autonomy qu’ils proposent n’est pas une simple slogan, mais une ligne de conduite : chaque sortie d’IA doit laisser une empreinte vérifiable. C’est la condition sine qua non pour que les systèmes automatisés entrent dans le monde réel, dans les entreprises et dans le cadre réglementaire.

Enfin, ceux qui fabriquent des membres artificiels avec des Lego ont en fait tout à fait raison. La barrière technologique baisse, la créativité se libère en avance. Mais ce que nous devons vraiment préserver, ce n’est pas seulement une IA plus intelligente, mais un environnement infrastructurel par défaut vérifiable et digne de confiance.

Sinon, même les ingénieurs du futur les plus brillants ne pourront que continuer à empiler des boîtes noires sur des boîtes noires.

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