Bien que vérifier entièrement un modèle d'IA avec des preuves de connaissance nulle semble impressionnant en théorie, il s'avère extrêmement lent, gourmand en ressources et difficile à déployer en pratique. Lorsque chaque composant doit être prouvé ensemble, la performance subit un coup massif.

C'est exactement pourquoi l'approche de @inference_labs passe à une confiance sélective plutôt qu'à une stratégie de vérification tout ou rien. Seules les parties vraiment critiques du modèle sont prouvées de manière cryptographique, tandis que tout le reste fonctionne à pleine vitesse.

Cela rend l'IA vérifiable pratique pour des applications du monde réel. Les décisions à enjeux élevés bénéficient d'une sécurité inébranlable, les inférences quotidiennes restent ultrarapides et la confidentialité des modèles reste intacte. C'est un véritable bond vers le déploiement d'une intelligence alimentée par ZK à grande échelle, bien au-delà de simples concepts théoriques.

La vision correspond parfaitement à l'accent mis par Inference Labs sur des systèmes de ZKML et de vérification modulaire efficaces et pratiques plutôt que d'imposer des preuves exhaustives de manière générale.