L'extension de l'IA comporte de vrais risques—des résultats non vérifiés peuvent rapidement propager des erreurs et nuire à la crédibilité. Le problème, c'est qu'à mesure que les organisations déploient l'IA à grande échelle, vous avez besoin d'une vérification automatisée intégrée. Sans cela ? Vous naviguez à vue. Avec des mécanismes de vérification appropriés, les équipes peuvent réellement faire confiance à leurs systèmes d'IA même lorsqu'elles traitent de gros volumes. C'est la différence entre un déploiement en toute confiance et croiser les doigts. Pensez-y comme à une validation blockchain—chaque sortie est vérifiée, chaque résultat est estampillé. C'est ainsi que l'IA cesse d'être une responsabilité et commence à devenir un véritable atout.