Comment prouver mathématiquement la qualité de l'inférence de l'IA ? Validation par consensus statistique : plusieurs vérificateurs analysent les sorties dans l'espace d'embedding, détectent les valeurs aberrantes, atteignent la tolérance aux pannes byzantines. Ce n'est pas un audit subjectif. C'est une preuve cryptographique de la fiabilité de l'IA. 🧵

Voici comment cela fonctionne : Étape 1 : Plusieurs vérificateurs indépendants → Un réseau de validateurs distribué analyse la même inférence AI → Aucun point de défaillance ou de confiance unique → Diversité géographique et opérationnelle On ne peut pas compromettre un validateur = on ne peut pas compromettre le réseau

Étape 2 : Analyse de l'espace d'incorporation → Les sorties de l'IA sont converties en incorporations mathématiques → Les sorties similaires se regroupent dans l'espace vectoriel → Les valeurs aberrantes détectables mathématiquement → Fonctionne à travers différentes architectures de modèles Si la sortie d'un vérificateur est très éloignée = signal d'alerte 🚩

Étape 3 : tolérance aux fautes byzantines → Le réseau reste sécurisé même si les validateurs sont malveillants → Nécessite un consensus supermajoritaire (par exemple, accord de 2/3+) → Pénalités économiques (slashing) pour validation prouvablement incorrecte La théorie des jeux garantit que le comportement honnête est le plus rentable ✅