La crédibilité de l'IA est récemment devenue un sujet très en vogue dans cette filière. Sur le marché, différentes approches technologiques s'affrontent, parmi lesquelles Inference Labs et Mira Network sont souvent comparés, mais leurs solutions diffèrent considérablement.

Inference Labs adopte une approche technologique axée sur les mathématiques hardcore. Ils se concentrent principalement sur le domaine de l'apprentissage automatique à connaissance zéro (zkML), dont la logique centrale consiste à utiliser la technologie de preuve à connaissance zéro pour permettre la vérification du processus de raisonnement des modèles d'IA tout en protégeant la confidentialité des calculs. En termes simples : l'IA donne une réponse, mais vous pouvez vérifier sa fiabilité sans avoir à voir l'algorithme complet. Ce schéma exige beaucoup de puissance de calcul, mais offre un niveau de crédibilité et de sécurité très élevé.

En revanche, Mira Network adopte une autre approche. Ils se concentrent davantage sur les réseaux de calcul distribués et la conception de mécanismes d'incitation, en utilisant le consensus du réseau pour garantir la crédibilité des services d'IA. Les deux voies cherchent à résoudre la question centrale de "comment faire confiance à l'IA", mais leurs stacks technologiques et leurs logiques de mise en œuvre sont totalement différentes. zkML ressemble davantage à une preuve mathématique, tandis que le réseau distribué fonctionne comme une approbation collective. Chacune a ses avantages et ses inconvénients, et le marché finira par désigner la solution la plus performante.