Lorsque les systèmes d'IA prolifèrent, de petites inexactitudes ont tendance à se cumuler en problèmes plus importants à travers le réseau. Une couche de vérification qui croise les validations des résultats avec plusieurs modèles peut résoudre ce problème. En faisant passer les réponses par différents modèles et en structurant les résultats, vous obtenez des signaux plus clairs et plus fiables plutôt que des données brutes et non vérifiées d'IA. Cette approche transforme notre façon de concevoir la fiabilité de l'IA dans les systèmes décentralisés.