La formation de modèles d'IA fait face à un vrai problème : les erreurs peuvent s'accumuler silencieusement à travers des boucles de rétroaction, créant des angles morts que personne ne détecte jusqu'à ce qu'il soit trop tard. La supervision humaine à chaque étape change complètement la donne. Lorsque les personnes restent impliquées tout au long du processus de formation — pas seulement aux extrémités — cela modifie fondamentalement la façon dont le modèle apprend. Les résultats parlent d'eux-mêmes : une précision accrue, moins de biais cachés et des sorties qui correspondent réellement à ce qui se passe dans le monde réel. Cette approche en couches avec une boucle humaine n'est pas seulement meilleure sur le plan technique ; c'est ainsi que vous construisez des systèmes d'IA en lesquels les gens peuvent réellement avoir confiance. Dans les contextes Web3 et blockchain où la précision est cruciale, ce type de validation rigoureuse devient encore plus essentiel.