Lorsque l'IA échoue, c'est généralement à cause des données. En août 2025, un modèle de santé a signalé un AVC dans les "ganglions basaux", un endroit qui n'existe pas. @JoinSapien remet l'accent sur la qualité des données. La preuve de qualité vérifie d'où proviennent les données et si elles peuvent être fiables. Le staking impose la responsabilité. La validation par les pairs augmente la précision. La réputation on-chain suit la confiance. Le slashing pénalise le mauvais travail. Les pipelines deviennent une boucle de rétroaction en direct : qualité par conception, pas par chance. Plus de 185 millions de tâches, 1,93 million de contributeurs et ça continue. Règle simple : avant que les données n'atteignent un modèle, posez deux questions : qui les a créées, et peuvent-elles être fiables ?