Les systèmes d'IA rencontrent souvent un défi fondamental : distinguer le signal du bruit lorsque les sources de données manquent de transparence. Dans les réseaux décentralisés, ce problème devient encore plus critique. La solution réside dans l'attribution d'une responsabilité claire à chaque entrée de données dans le système. En faisant cela, les angles morts se transforment en signaux fiables et traçables. Le résultat est une IA plus intelligente qui apprend de manière plus efficace sans compromis—fonctionnant sur un réseau entièrement vérifiable où chaque transaction et chaque point de données peut être audité. Cette approche garantit que l'intelligence émerge non pas d'un traitement centralisé, mais d'une validation transparente et distribuée.