Les ensembles de données centralisés imposent des contraintes rigides aux systèmes d'IA, les empêchant de s'adapter aux conditions changeantes du monde réel. L'infrastructure de données décentralisée offre une voie différente—en répartissant la collecte de données à travers les réseaux, les modèles d'IA gagnent en flexibilité pour apprendre en continu et s'aligner sur l'évolution des dynamiques du marché et des comportements des utilisateurs. Cette approche transforme la façon dont les systèmes intelligents réagissent au changement.