Récemment, je réfléchissais à un phénomène : pourquoi les chatbots et les outils d'investissement IA donnent-ils de plus en plus souvent des conclusions aberrantes ? En surface, cela semble être un problème de modèle, mais en réalité, la source provient souvent des données.

J'ai essayé de poser des questions sur des données de base, et les réponses étaient particulièrement farfelues — après vérification, j'ai découvert que l'information était tout simplement fausse. Où est le problème ? Selon les données sectorielles de 2025, plus de 37 % des erreurs générées par l'IA proviennent directement de données d'entraînement contaminées ou non traçables. Ce n'est pas un petit chiffre.

Imaginez : un modèle d'investissement donne des raisons ambiguës, un assistant de chat se montre confiant pour raconter n'importe quoi, et vous ne savez même pas d'où provient l'information. Qui l'a modifiée en cours de route, quelle est la qualité des données ? C'est essentiellement une boîte noire. C'est comme manger un plat à emporter avarié : vous ne pouvez pas identifier à quel moment le problème est survenu.

L'industrie commence à s'accorder sur un point : la compétition en IA ne se limite plus à la taille des paramètres du modèle, mais dépend surtout de la "propreté" des données et de leur vérifiabilité. C'est justement une opportunité.

Récemment, j'ai observé les actions d'une écosystème de blockchain de premier plan, qui utilise une stack technologique pour résoudre ce problème. Parmi eux, un protocole dédié à la vérification et au stockage des données, avec une idée très intéressante — pas seulement stocker des données, mais vouloir faire office de "notaire" des données à l'ère de l'IA, permettant à chaque information d'être traçable et vérifiable. Cette direction mérite d'être suivie, car c'est la véritable voie pour renforcer la crédibilité de l'IA.