Quelle est la véritable limite de la mise en œuvre de l'IA ? Ce n'est pas un manque de puissance de calcul, ni un modèle pas assez intelligent, mais l'absence de mécanismes de responsabilisation.

Lorsque les entreprises et les institutions déploient des systèmes automatisés, elles doivent pouvoir suivre clairement — qui a pris quelle décision, à quel moment, et sur la base de quelles autorisations. Cela est particulièrement important dans les secteurs de la finance, de la santé et du gouvernement.

$RENDER fait avancer l'infrastructure de calcul pour l'IA, $NEAR facilite le déploiement des applications d'IA, mais tout cela repose sur une base de confiance fondamentale. C'est pourquoi le cadre d'identité autonome est si crucial. Grâce à un système de certificats vérifiables, chaque étape de l'IA peut être tracée jusqu'à une entité réelle et des autorisations spécifiques.

Le même niveau d'identité a déjà prouvé son efficacité dans le commerce transfrontalier et les services publics, et peut désormais être utilisé pour authentifier le processus de décision piloté par l'IA. C'est la clé pour faire passer l'IA du stade de la validation conceptuelle à une véritable application en production — pas avec des modèles plus rapides, mais avec une chaîne de responsabilité vérifiable. C'est là le problème, et la solution.