Un taux d'erreur de 30 % semble acceptable jusqu'à ce que vous réalisiez que l'IA prend des décisions concernant votre santé ou votre argent. C'est là que les choses deviennent risquées. Certains projets abordent ce problème directement par la vérification multi-modèles—essentiellement la vérification croisée des décisions de l'IA à travers différents systèmes pour détecter les erreurs avant qu'elles ne se produisent. La recherche montre qu'il est possible de réduire considérablement ce taux d'erreur, en se rapprochant de zéro presque total. Cela change tout. Lorsque l'IA gère des décisions à enjeux élevés, vous ne voulez pas prendre de risques. Avec de meilleurs mécanismes de vérification en place, vous pouvez réellement faire confiance au système pour faire ce qu'il est censé faire.